Make Landing logo

Make Landing

Community
serejaris
make-landing

Создаёт несколько вариантов дизайна 2D-поверхности (лендинг, герой, обложка, слайды): свой визуальный референс и автор на вариант, полный design.md с UTC/SHA-256 до кода, проверка в браузере, галерея, картинки в чат, выбор человека и второй раунд смешения победителей. Применять по /make-landing, «варианты дизайна», «несколько вариантов лендинга на выбор», «редизайн».

Overview

Publisherserejaris
Repositorypersonal-corp-os
Skill namemake-landing
Stars
232
Forks
26
Bundled files
4
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 4 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by serejaris on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Make Landing AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/serejaris/personal-corp-os/tree/main/skills/make-landing
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/serejaris/personal-corp-os.git /tmp/personal-corp-os
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/personal-corp-os/skills/make-landing .claude/skills/make-landing
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Make Landing in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Make Landing on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Make Landing is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

make-landing: дизайн через варианты

Вариант — самостоятельное направление с визуальным референсом, полным контрактом и рабочим preview. Канон — исходная поверхность проекта, куда после выбора переезжает результат. До выбора авторы работают в своих папках.

Подходит для лендинга, героя, обложки и слайдов. Размеры и формат результата берутся из задачи. Если направление уже выбрано, выполняй обычную реализацию по его контракту.

1. Общий бриф

Найди исходник, текущую страницу, команду запуска и правила проекта. При редизайне сними исходную страницу и покажи картинкой в чате. Сохрани brief.md: аудитория, задача поверхности, проверенные тексты/оффер/CTA, обязательные секции, доступные ассеты, формат результата, ограничения и критерии готовности. При существенном пробеле проверь публичные первоисточники; приватный контекст остаётся локально. Источники фактов у всех авторов общие.

Число вариантов N возьми из запроса. Если его нет, уточни; предложи 6–10 для широкого поиска. Решение человека определяет N. При лимите исполнителей запускай волнами с полным scope до готового preview.

При запрете менять текст сохрани текстовый канон и список разрешённых фактических корректировок. Каждый автор использует его дословно. Композицию и порядок можно менять; полноту исходных смысловых секций проверяй отдельно. Дизайнерские заметки остаются в документах процесса.

2. Референсы и матрица направлений

Привяжи каждый вариант к отдельному визуальному референсу: ссылка или локальный файл и конкретные приёмы сетки, типографики, композиции, медиа и навигации. Например: газетная полоса, швейцарская сетка, терминал, журнальный разворот, фотокопированный зин. Референс задаёт визуальное направление; права на чужие тексты, фотографии и бренд проверяются отдельно.

В directions.md запиши N строк:

slugРеференс и приёмыcompositionstorytellingtypemedia/proofnavigationГипотеза и компромисс

Каждая пара должна заметно различаться минимум по трём осям — рабочая эвристика для отбора. Дай каждому автору свою строку и общий бриф. Авторы самостоятельно проектируют свою версию; координатор сверяет матрицу и фиксированные концепции. Дополнительные референсы человека создают новые направления: сохраняй готовые варианты, обновляй матрицу и галерею, добавляй авторов.

3. Папки и исполнители

Заведи постоянную папку результата в проекте, например:

text
redesign/
├── brief.md
├── directions.md
├── index.html                 # галерея всех готовых вариантов
├── round-1/<slug>/
│   ├── author-brief.md
│   ├── design.md
│   ├── concept-freeze.json
│   ├── design-amendments.md    # создаётся при корректировках после freeze
│   ├── index.html             # или исходник в формате задачи
│   ├── assets/
│   ├── screenshots/
│   └── result.md
└── round-2/<slug>/

У каждого автора своя папка, порт и кеш сборщика. При работе с существующим приложением дай отдельную копию или worktree и его обычную команду сборки. Для самостоятельного HTML-preview достаточно HTML/CSS/JS и локального сервера. Галерея открывается рядом с вариантами. Канон, общие данные, установленные скиллы и чужие папки авторы не меняют; останавливают только свои процессы по PID. Каждый автор знает, что рядом работают другие, и сохраняет их правки.

Бриф автора включает общий brief, референс, строку матрицы, пути, границы владения, формат результата и роль references/author.md. Дай автору фактический путь установленной папки скилла для запуска скрипта; пути scripts/ и references/ ниже считаются от неё.

По умолчанию один исполнитель на вариант — Codex CLI, параллельно в фоне:

sh
codex exec -C <папка> --skip-git-repo-check -m <модель> -o <итог.md> - < <бриф.md>

Модель — выбранная человеком либо самая сильная из доступных Codex. При «model not supported» проверь и обнови CLI или используй более новую установленную версию. Если Codex CLI недоступен, передай тот же бриф субагенту-исполнителю. Число одновременных авторов соответствует возможностям среды; каждый доводит свою версию до проверки и отчёта.

4. Полный design.md до кода

Автор читает references/design-template.md и создаёт полный design.md: гипотеза, видимый эффект, компромисс, сценарий чтения, первый экран, сетка, адаптив, типографика и токены, компоненты и состояния, медиа, Do’s and Don’ts, критерии check. Концепция должна позволять восстановить композицию и поведение без догадок.

Перед HTML/CSS/компонентами зафиксируй концепцию. Команды выполняются из папки скилла; папка варианта — фактический путь:

sh
python3 scripts/freeze_concept.py freeze <папка-варианта>
python3 scripts/freeze_concept.py verify <папка-варианта>

concept-freeze.json содержит UTC, SHA-256 и этап before_implementation. Автор сообщает координатору пути концепции и freeze, затем реализует вариант. Сверка направлений внутри процесса не требует нового согласования человека. Timestamp подтверждает запись; порядок «концепция → freeze → код» обеспечивается последовательностью работы.

design.md и freeze остаются неизменными. Коллизии направлений и необходимые изменения запиши перед изменением кода в design-amendments.md: исходный hash, причина, изменённые решения и затронутые проверки. Проверяй freeze после реализации.

Если поручена генерация изображений, каждый автор создаёт полезные ассеты внутри своей концепции доступным инструментом генерации. Назначение фиксируется до freeze или в amendment перед генерацией; сохраняются промпт и итоговый файл. Читаемый текст и интерактивные связи реализуй средствами поверхности. Реальные продуктовые доказательства берутся из брифа.

5. Реализация и проверка

Автор сдаёт готовую поверхность со всеми необходимыми ассетами. Для веба проверь реальные CTA, якоря, меню/FAQ, клавиатуру, focus, reduced motion, шрифты и загрузку изображений. Для обложки или слайдов проверь заданный размер, читаемость и экспорт. Зафиксируй результаты check, полноту контента и ограничения в result.md.

Открой фактический рендер всей поверхности, исправь видимые дефекты и пересними затронутые кадры. Веб-скриншоты у всех вариантов в одном масштабе: desktop viewport минимум 1200 px, по умолчанию 1440×900; длинная страница — последовательность таких кадров. Явно заданный человеком размер обложки или слайда имеет приоритет. На узких ширинах отдельно проверь DOM, overflow и порядок блоков. После исправлений повторяй затронутые проверки.

6. Галерея и показ

Координатор собирает redesign/index.html рядом с вариантами. На первом экране — визуальные карточки в одинаковом масштабе: имя, референс, гипотеза, компромисс, фактический screenshot, ссылки на preview и design.md. Подписывай происхождение визуала: референс, эскиз или рендер реализации. Ссылки на процесс и файлы идут после сравнения. Список и счётчик вариантов строятся по текущей матрице. Для командного выбора можно добавить согласованное голосование.

Картинки каждого варианта отправляй в чат по готовности, не дожидаясь остальных. Когда готовы все: сравнение в 2–4 строки и рекомендация — что читается сильнее, что ближе к смыслу, где риск. Выбирает человек. Визуальный QA подтверждает качество реализации; конверсия требует отдельного измерения.

7. Выбор, второй раунд и канон

После выбора 1–3 победителей предложи 1–2 направления второго раунда, смешивающие сильные элементы выбранных вариантов: например, сетка одного и типографика другого. Запиши происхождение решений и компромиссы. У каждого нового варианта своя папка, автор, полный design.md, freeze, проверка и картинки. Первый раунд сохраняется. Выбор итоговой версии остаётся за человеком; если он просит сразу перенести победителя, переходи к канону.

Выбранную версию перенеси в исходник проекта с настоящими данными и рабочими CTA. Убери демонстрационную обвязку из продукта. Выполни сборку и проверки проекта, открой живую страницу и сверь её с финальными кадрами; при старой версии обнови с обходом кеша. Финальные картинки покажи в чате. В коммит входят только свои пути. Внешняя публикация выполняется в пределах разрешения человека.

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Make Landing AI skill do?

Создаёт несколько вариантов дизайна 2D-поверхности (лендинг, герой, обложка, слайды): свой визуальный референс и автор на вариант, полный design.md с UTC/SHA-256 до кода, проверка в браузере, галерея, картинки в чат, выбор человека и второй раунд смешения победителей. Применять по /make-landing, «варианты дизайна», «несколько вариантов лендинга на выбор», «редизайн».

Why use Make Landing on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Make Landing is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Make Landing in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/serejaris/personal-corp-os/tree/main/skills/make-landing. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Make Landing?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Make Landing?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Make Landing with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Make Landing AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by serejaris under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇