Structured UX evaluation: heuristic scoring, walkthroughs, dark-pattern scans
Réaliser des évaluations UX structurées — scoring heuristique Nielsen (0-4), parcours cognitifs, détection d'anti-patterns/dark patterns avec sévérité, analyse de succès des tâches — et router chaque constat vers le skill spécialiste Intent qui le corrige
- Quoi
- Réaliser des évaluations UX structurées — scoring heuristique Nielsen (0-4), parcours cognitifs, détection d'anti-patterns/dark patterns avec sévérité, analyse de succès des tâches — et router chaque constat vers le skill spécialiste Intent qui le corrige
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- une expérience utilisateur à évaluer (un produit live, un prototype, ou un design) — le skill est une méthodologie d'évaluation que l'agent suit, pas un logiciel à installer
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — le skill Evaluate de @ghaida, point d'entrée diagnostique du système de stratégie de design Intent (le médecin UX qui diagnostique et oriente vers les spécialistes) : une méthodologie systématique, pas une revue de design vague. Cinq capacités clés — évaluation heuristique contre les 10 heuristiques de Nielsen, chacune scorée 0–4 (cosmétique → catastrophique) avec violations spécifiques et preuves ; parcours cognitifs, quatre questions par étape de tâche (l'utilisateur essaiera-t-il le bon effet ? remarquera-t-il que l'action est disponible ? associera-t-il l'action à l'effet ? verra-t-il la progression ensuite ? — noté Réussi/Hésitation/Échec) ; détection d'anti-patterns dans le catalogue Intent (patterns trompeurs, consentement pré-coché, fausse urgence/rareté, design addictif, exploitation de l'attention, accessibilité instrumentalisée, exploitation des utilisateurs vulnérables, dark patterns spécifiques à l'IA — les constats de dark patterns sont toujours P0 ou P1, avec implications réglementaires notées) ; analyse de succès des tâches (complétion, efficacité, taux d'erreur, récupération, satisfaction — estimées explicitement sans données live) ; et routage évaluation→action, où chaque constat est mappé vers le skill spécialiste qui possède le correctif (/organize, /articulate, /journey, /fortify, /include, /blueprint, /measure, /investigate, /strategize, /specify, /philosopher). Un format de sortie fixe (Score de santé UX 0–100, Verdict anti-patterns, problèmes prioritaires P0–P3, scores heuristiques, résultats de parcours, constats positifs, actions recommandées groupées par skill), plus le pattern de narration protagonist-arc appliqué aux points d'échec. Bémols honnêtes : diagnostic seulement — il identifie et priorise les problèmes mais ne les corrige PAS ; les skills spécialistes ne sont pas fournis ici ; le scoring est honnête par design (ni gonflé, ni dégonflé). Licence CC0-1.0. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh.
Version :
Installation
Prérequis : une expérience utilisateur à évaluer (un produit live, un prototype, ou un design) — le skill est une méthodologie d'évaluation que l'agent suit, pas un logiciel à installer Installe-moi « Évaluation UX structurée : scoring heuristique, parcours, détection de dark patterns ». Il donne à mon agent la méthodologie Evaluate de @ghaida : scorer les 10 heuristiques de Nielsen 0–4 avec violations spécifiques et preuves ; réaliser des parcours cognitifs (quatre questions par étape, notés Réussi/Hésitation/Échec) ; scanner le catalogue d'anti-patterns Intent (patterns trompeurs, consentement pré-coché, fausse urgence, design addictif, accessibilité instrumentalisée, dark patterns spécifiques à l'IA — toujours P0/P1) ; analyser le succès des tâches (complétion, efficacité, erreur, récupération, satisfaction) ; et router chaque constat vers le skill spécialiste Intent qui possède le correctif, dans le format de sortie fixe (Score de santé UX, Verdict anti-patterns, problèmes P0–P3, actions recommandées par skill). Licence CC0-1.0. Dépôt : https://github.com/ghaida/intent/blob/main/skills/evaluate/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur, les identifiants uniquement via le coffre sécurisé, les hôtes autorisés déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ici ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « evaluate ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. remettre à l'agent l'expérience à évaluer et son périmètre — quels parcours, quel appareil, ce qui n'a pas été évalué ; les skills spécialistes Intent qui possèdent les correctifs sont séparés et non fournis ici). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.
Questions
Comment installer une création ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.