Layers؛ اسکیلهایی که AI رو زیر سطحِ دیزاین میبره
هوش مصنوعیخلاصهٔ کاملتر
تو صفحهٔ معرفی Layers اومده که این پک، چارچوب هفتلایهای دیزاین محصولِ جیمی میل رو داخل ابزارهای هوش مصنوعی قابلاجرا میکنه. یه بار با npx skills add jamiemill/layers-skills نصبش میکنی و بعد هر اسکیل /layers-* رو تو Claude Code، Cursor، Codex و بیشتر از ۵۰ ابزار دیگه صدا میزنی.
حرف اصلیش اینه که چه خودت داری دیزاین میکنی و چه به AI دستور میدی، تصمیمهای زیر سطحِ اسکرین هم باید گرفته بشن. هفت لایهاش اینهان: سطح (Surface)، ساختار و جریان تعامل، مدل مفهومی، استراتژی محصول و سرویس، نیازهای کاربر، دامنه، و رفتار مشاهدهشده — که تو سه ناحیه دستهبندی میشن.
دو مدل استفاده داره. اگه نمیدونی مشکل کدوم لایهست، /layers-orient هر هفت لایه رو آدیت میکنه و میگه گلوگاهت کجاست؛ میتونی ماکآپت رو هم بدی تا بگه چه تصمیمهایی رو فرض گرفتی و کدومها واقعاً گرفته نشدن.
اگه بدونی کجا ایستادی، میری سر همون لایه: مثلاً ۱۲ مصاحبهٔ کاربر رو با /layers-user-needs به job storyهای اولویتدار تبدیل میکنی، با /layers-conceptual-model آبجکتها و رابطهها و واژگان یه ابزار زمانبندی رو مدل میکنی، با /layers-interaction-flow حالتهای لبه و خالیِ یه چکاوت رو بیرون میکشی، یا با /layers-domain تناقض اصطلاحها بین محصول و دیزاین و مهندسی رو نقشه میزنی.
خروجی هم — به تعبیر خودشون — «تصمیم، نه اسکرین»ه: job story، درخت استراتژی، نقشهٔ آبجکت، بردبورد و فهرست تصمیمها، همه بهشکل مارکداون و mermaid که هم آدم میخونه، هم AI و هم بقیهٔ ابزارها. اگه بخوای این تصمیمها تو Linear، Notion، Figma یا GitHub بشینن، با وصل کردن یه MCP اسکیل مستقیم همونجا مینویسه. خودِ چارچوب مال جیمی میله و پک ۹ اسکیلیش اوپنسورسه.
نکات کلیدی:
- چارچوب هفتلایهای دیزاین محصول، بهشکل اسکیل قابلاجرا داخل ابزارهای AI
- نصب یکباره و بعد صدا زدن اسکیلهای layers تو ابزار خودت
- اسکیل orient گلوگاه دیزاین رو بین هفت لایه پیدا میکنه
- خروجی تصمیمهای دیزاینه بهشکل مارکداون و mermaid، نه اسکرین
- با MCP میشه خروجی رو مستقیم تو Linear، Notion، Figma یا GitHub نوشت
