スキル自身の言葉で
find-animation-opportunitiesは、コードベースやUIを対象とした読み取り専用の検索スキルです。インターフェースを走査し、モーションが本当に効果を発揮する箇所を見つけ出し、正確なカーブ、時間、プロパティを伴う具体的なレシピを各箇所に提案しますが、実装は一切行いません。その特徴は「控えめさ」にあります。
その前提は「アニメーションは必要ない」というものです。どこにでもモーションを提案してしまうオポチュニティファインダーは、まさに本リポジトリが防ぎたい、動きが鈍く過剰にアニメーションされたインターフェースを生み出します。したがって、これは発見器であると同時にフィルターでもあり、大半の候補は却下されることを前提としています。すべての候補は頻度、目的、速度、機能という4つのゲート質問を通過しなければならず、出力はアプリ全体で5〜7件に制限され、レバレッジの高い順に並べられます。
生成されるもの
- オポチュニティ表：残った提案ごとに1行を割り当て、場所、現在の挙動、目的、頻度ティア、そして正確な値を伴う提案されたモーションを記載します。
- 意図的に除外された2〜5箇所を挙げる却下候補セクションで、各項目にはそれを却下したゲート質問がタグ付けされています。
- 最もレバレッジの高い提案を挙げる短い結論の段落で、いずれかの行を実装プランに変換するためのハンドオフコマンドimprove-animations planを示します。
仕組み
- 01スタックとそのトークンの調査
スタック、モーションライブラリ、既存のイージングおよびデュレーショントークン、そしてプロダクトのパーソナリティを特定することで、並行した値を新たに作り出すのではなく、プロジェクトが既に使用しているものを拡張する提案を行います。
- 02既知のシームを洗い出す
UIを目で確認するのではなく、シームの種類のハントリスト——フィードバックの欠落、テレポートする状態、空間的な説明の欠如、グループの登場、ジェスチャーのシーム、ディライトの予算——を一つずつ確認します。
- 03すべての候補をゲートに通す
残った候補はそれぞれ、頻度・目的・速度・機能という4つの質問に順番に答えなければなりません。スキルはここで容赦なく判定するように設計されており、大半の候補は不合格になります。
- 043部構成でレポートする
機会の一覧表、却下した候補、そして結論を書きます。結果が空であることも許容され、無理に肉付けせずそのまま明記すべきです。