Logo Design logo

Logo Design

Community
yunshu0909
logo-design

设计、诊断和迭代产品或品牌 Logo,从定位与审美反馈收敛方向,完成应用图标适配、品牌组合和可直接使用的资产。适用于“做个 logo”“这些版本不好看”“沿这个方向精修”“导出可用图标”;不用于普通页面 UI、整站设计或单纯插画。需在 Codex 中使用(依赖其图像生成)。

Overview

Publisheryunshu0909
Repositoryyunshu_skillshub
Skill namelogo-design
Stars
769
Forks
109
Bundled files
5
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.

  • 5 bundled files

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

  • Open source

    Published by yunshu0909 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Logo Design 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/yunshu0909/yunshu_skillshub/tree/master/brand/logo-design
  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/yunshu0909/yunshu_skillshub.git /tmp/yunshu_skillshub
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/yunshu_skillshub/brand/logo-design .claude/skills/logo-design
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Logo Design 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 Logo Design 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 Logo Design 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.

Logo 设计与交付

运行环境:必须在 Codex 中使用。 出图、参考图编辑和品牌场景图依赖 Codex 的图像生成工具(imagegen)。在 Claude Code 等没有图像生成能力的环境里被触发时,不要用 SVG/代码拼图冒充概念稿,直接告知用户切到 Codex 执行;只做研究、讨论或诊断且不需要出图时可继续。

把用户的偏好变成稳定的图形,再把图形变成可用资产。根据当前证据进入合适阶段,不把每次调用都变成完整品牌项目。

常见路线是:定位与用途 → 审美探索 → 方向探索 → 分层收敛 → 应用验证 → 精修与组合 → 资产交付。已有方案直接从对应阶段继续;应用问题优先退回构图,方向问题才退回探索。用户主动要求讨论时先讨论,不用大量出图代替共同理解。

先确定现在要解决什么

读取当前对话、用户选择及已有图稿。查看实际参考图,不凭文件名判断。简短说清本轮目标及会保留什么。

当前请求或证据本轮动作完成标准
新产品,尚无方向补齐关键定位,做差异明确的视觉探索用户能比较并指出喜欢的方向/特征
要求研究,或多轮都不满意查询一手设计案例,提出可检验的诊断区分方向、造型、构图和呈现问题;给出下轮验证变量
已选某个方向或版本固定基准,做受控精修能看出哪个改动有效,保留原版可回退
要一套品牌效果用同一母版展示组合与场景风格一致,标明尚未生产化的部分
要直接使用、保存或导出确立矢量/高清母版,导出并检查有实际文件、用途说明和可访问路径

用户只要研究时不要自动生成图;已选 A 时不要重新打开所有方向;已请求导出时不要停在展示板。已知的信息不重复问。缺失信息只问会改变下一步的内容,并继续不依赖答案的工作。

用户给出的数量和范围优先于默认探索方式。“随机做一个”表示从合理的创意空间里选一个有依据的设计命题直接完成,不要求再做多方向;随机不是无理由拼形。“做三个不同风格”则在形式类别上拉开差异,例如字标/字母、抽象符号、角色或徽章,而不是把同一构图换三种颜色。

最小设计状态

短任务可保留在对话;跨轮或开始文件交付时写入该项目的设计记录。只保存必要内容:

  • 产品与用途:服务谁、核心作用;主要出现在哪个尺寸和载体。
  • 想表达的性格:少量可区分的词,以及明显不喜欢的感觉。
  • 基准:具体文件与版本标识;若来自对照板,明确是哪一格。
  • 已锁定特征:来自用户明确选择的轮廓、颜色关系、表情等。
  • 分层状态:分别记录表达方向、轮廓、内部元素、颜色关系、构图、字标为已选/暂定/待验证;一层的选择不自动批准其他层。
  • 当前假设与变量:本轮为什么改、只改变什么。
  • 结果:用户说了什么、哪些解释仍只是设计师判断、哪些版本被否定。

不要把“喜欢这张图”扩张为批准新字体、新口号、应用替换或发布。不要把模型自己推荐的版本记录成用户选择。

首次概念里由设计师补出的颜色、字体方向、标志类型和使用场景都属于设计假设;在用户明确选择前不要记成品牌规范。

定位与研究

定位用于选择表达,不要求 Logo 把功能逐项画出来。区分角色/吉祥物、品牌标志、字标组合、应用图标:可共享身份,但不必共享完整构图。

用户要求联网研究时,优先查品牌官方规范、设计公司原始案例和设计师复盘。每个案例提取:问题、做法、适用条件;随后说明对当前作品的推论。给一手链接,区分资料事实和自己的视觉判断。案例数量以能回答问题为准,不堆参考墙。

需要研究思路时按问题读取 references/design-research.md,将来源事实、可迁移原则、本轮验证动作分开。研究结束必须落到一个设计决定或下一轮对照;历史案例不代表当前平台规范,遇到跳转/失效不假装仍可核验。

借鉴方法与约束,不复刻辨识性轮廓或构图。不能凭“由 AI 生成”宣称原创或已排除近似商标。一般探索不扩张为法律审查;用户要求近似检索时再做并说明范围。

页面设计风格可以提供产品背景,但不能直接推导 Logo 必须是什么样。不要把某类产品默认等同于渐变、星芒、代码括号或机器人。

探索与反馈诊断

需求含糊、用户想讨论或难以描述审美时,先读 references/co-design.md。每轮给用户可判断的具体对象,围绕一个主要问题交流;不用长问卷,也不让用户独自承担“说明白审美”的工作。

首次出图或批量探索前读 references/exploration.md,其中包含生成前的设计状态和交付检查。

初期比较有意义的表达方向,例如字母标、抽象符号、角色型;按需求选择,避免同一图形换色冒充不同方向。轮廓、黑白关系通常先于材质与装饰;若颜色关系本身就是待验证问题,直接比较颜色关系。

生成首次概念前,先在内部或交付说明中明确三件事:

  • 本轮对象:独立符号、字标组合还是应用图标;不要用一张图同时假装三者都已解决。
  • 核心视觉机制:用一句“通过什么形状/关系,表达什么品牌属性”说明设计命题;生成结果必须仍能用这句话解释。
  • 潜在误读:检查明显且与产品有关的错误联想;没有明显问题无需硬凑。重大误读作为待验证假设,不用设计说明强行消解。

用户选中方向后保留基准,围绕少量变量比较。每版编号稳定、参照条件相同、解释它改变了什么;不必固定出六张或九张。

尽量按方向、轮廓、内部元素、颜色关系、构图逐层收敛,允许针对当前问题调整顺序。喜欢角色不等于喜欢当前配色;喜欢反色不等于批准新轮廓。小尺寸和真实载体应在候选形成后尽早参与判断,不等品牌展示全部完成。

“空”“怪”“普通”“不像 Logo”是需要解释的反馈,不是自动加元素的指令。先看它发生在哪个载体、尺寸、版本:

  • 空:可能是内部重心、图形占比、外边距或前景/背景关系。
  • 怪:可能是轮廓接合、五官位置、光学重心,也可能是风格不适合。
  • 普通:可能缺少独特轮廓,也可能只是展示方式抹掉了已有特征。
  • 不像 Logo:区分角色插画过重、识别不稳定、应用构图不足,以及纯粹不喜欢。

这些是候选解释,不是固定诊断。提出最少的可检验假设,在对照里验证。连续几轮没有改善时停止扩大变体数量,回到最近认可的基准,审查变化是否失控。

需要实际提示词和退步案例时读 references/iteration.md。

生成与精修的分工

  • 栅格概念图、参考图编辑和品牌场景图,用当前环境的图像工具;可用时遵循 imagegen skill。提示词明确基准图片、保留特征、单一变化和不增加的元素。不能用代码处理绕过环境的图像编辑规则。
  • 每轮检查实际输出:文字、背景、轮廓、颜色、缩略图是否匹配;展示光晕/透视等干扰比较时修正,不拿呈现技巧当设计改善。
  • 概念稿交付前按 references/exploration.md 做轻量检查。图像工具违反关键约束时,围绕单一问题受控修正;反复仍无法消除的渐变、质感或几何漂移要明确披露,不能把高分辨率 PNG 当作接近生产完成。
  • 生成图不能证明精确尺寸、像素一致性或真实小尺寸表现。不要声称生成对照板是严格控制变量的实验。
  • 到可用资产阶段,优先使用已存在的可编辑源;用户授权生产资产时,可重建纯路径矢量。说明重建与原栅格并非逐像素相同,进行并排检查。不要把位图嵌入 SVG 冒充矢量。
  • 一旦有母版,大小、颜色变体和生产预览由同一母版确定性导出,不再靠多次生成保持一致。

应用与交付

品牌展示按用户用途取舍:主标、字标组合、深浅底、单色、应用图标或实际使用场景。不要为“一套 Logo”自动添加名片、口号和整套营销物料。字标是独立设计决策,生成稿里的字体不自动成为正式字体。

判断应用图标时,看实际尺寸、前景/背景、边距和平台处理;完整角色可以与图标构图不同。图标变体应保留身份,不用嘴、胸章等细节机械填空。

交付前读 references/delivery.md。确保预览稿与正式资产分开,链接指向真实存在的项目文件。用户选中方向后可以继续已授权的精修与导出,但替换应用、发布和商标申请属于额外动作。

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 Logo Design AI skill do?

设计、诊断和迭代产品或品牌 Logo,从定位与审美反馈收敛方向,完成应用图标适配、品牌组合和可直接使用的资产。适用于“做个 logo”“这些版本不好看”“沿这个方向精修”“导出可用图标”;不用于普通页面 UI、整站设计或单纯插画。需在 Codex 中使用(依赖其图像生成)。

Why use Logo Design on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Logo Design 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 Logo Design in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub/tree/master/brand/logo-design. 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 Logo Design?

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 Logo Design?

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

Is the Logo Design AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by yunshu0909 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 👇