heuristic

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Context: this sub-skill is one lens of the broader

ui-craft

skill. If the

ui-craft

skill is also installed, read its SKILL.md first for Discovery + Anti-Slop + Craft Test, then apply the specific lens below.

Score the UI at

$ARGUMENTS

against Nielsen's 10 + 6 design laws. Load the

ui-craft

skill.

Step 1 — Load the methodology. Read

references/heuristics.md

for the full rubric, scoring definitions, design law details, and the required output format. Do NOT invent a new format or a new scale.

Step 2 — Walk Nielsen's 10 heuristics. Score each 1-5 per the rubric:

1 blocks users · 2 severe friction · 3 works but confusing · 4 works, minor polish · 5 best-in-class

For every heuristic, write a concrete finding — quote text, count elements, name the broken flow. Vague findings are rejected.

Step 3 — Audit the 6 design laws. PASS / FAIL each with a specific detail:

Fitts's Law — touch target sizing, CTA placement
Hick's Law — choice density, nav + select sizing
Doherty Threshold — perceived latency, optimistic UI
Cleveland-McGill — chart encoding choice
Miller's Law — nav depth, form section counts
Tesler's Law — where complexity lives

Step 4 — Persona walkthrough (if
--persona=
present). If the args include

--persona=<name>

, load

references/personas.md

and run the matching walkthrough checklist. Supported:

priya

jordan

adaeze

kwame

margo

all

. Output the walkthrough as a

| Checklist item | Pass/Fail | Finding | Impact |

table. Without the flag, skip this step.

Step 5 — Rank findings by impact tag. Impact order:

blocks-conversion > adds-friction > reduces-trust > minor-polish

. Include at most 5 findings in the ranked list; cut anything at

minor-polish

unless there are no higher-impact findings.

Step 6 — Compute the UsabilityScore. Roll the scorecard into a 0-100 number + grade per the UsabilityScore formula in

references/heuristics.md

heuristic_base = round(((mean(nielsen_scores) − 1) / 4) × 100)

, minus

5 × (failed design laws)

, clamped [0,100]. Same A/B/C/D/F bands as UICraftScore. Always label it

(judged)

— it is not deterministic and must never gate CI. If the args include

--json

, also emit the machine-readable block. If the user asks for the full picture, build the Extended quality report by fetching the deterministic UICraftScore (

node scripts/eval.mjs <path> --json

or the

score_ui

MCP tool) and placing both side by side — never average them.

Step 7 — Output. Use the exact scorecard format in

references/heuristics.md

```
## Heuristic Scorecard
```
table
```
## Design Law Audit
```
table
```
## Persona Walkthrough
```
table (only if
```
--persona=
```
was passed)
```
## Top findings (ranked by impact)
```
— numbered list, 3-5 items
```
## UsabilityScore
```
block — the 0-100 score + grade + component breakdown

Knob awareness: knob-agnostic. Usability is not a knob — a 2 is a 2 whether

CRAFT_LEVEL

is 3 or 9. Do not soften scores based on

CRAFT_LEVEL

Output contract:

This command produces a critique artifact, not code. No edits unless the user explicitly asks in a follow-up.
The scorecard is machine-parseable markdown. A PM can paste it into any issue tracker and file tickets row-by-row. Frame it that way in any preamble.
No "First Impressions" paragraph, no hedging, no praise padding. Tables + ranked list only.

Do NOT edit code. This is a scored critique.

Next step: Fix the findings, then

/finalize

— the scorecard is the input to a gated ship (rung 3).

背景： 此子技能是更宽泛的

ui-craft

技能的一个分析维度。如果同时安装了

ui-craft

技能，请先阅读其SKILL.md中的Discovery、Anti-Slop和Craft Test相关内容，再应用以下特定分析维度。

依据尼尔森10+6设计法则对

$ARGUMENTS

指定的UI进行评分。加载

ui-craft

技能。

步骤1 — 加载方法论。 阅读

references/heuristics.md

获取完整评分规则、评分定义、设计法则详情以及要求的输出格式。请勿发明新的格式或评分尺度。

步骤2 — 梳理尼尔森10项启发式原则。 按照评分规则为每项打1-5分：

1 阻碍用户操作 · 2 严重阻碍 · 3 可用但易混淆 · 4 可用，需小幅优化 · 5 业界领先

针对每一项启发式原则，撰写具体的发现——引用文本、统计元素数量、指出有问题的流程。模糊的发现不予通过。

步骤3 — 审核6项设计定律。 每项判定为PASS / FAIL，并附上具体细节：

菲茨定律 — 触摸目标尺寸、CTA位置
希克定律 — 选择密度、导航与选择器尺寸
多尔蒂阈值 — 感知延迟、乐观UI
克利夫兰-麦吉尔法则 — 图表编码选择
米勒定律 — 导航深度、表单分区数量
泰斯勒定律 — 复杂度的承载位置

步骤4 — 用户角色走查（如果存在
--persona=
参数）。如果参数中包含

--persona=<name>

，加载

references/personas.md

并执行对应的走查清单。支持的角色：

priya

、

jordan

、

adaeze

、

kwame

、

margo

、

all

。将走查结果输出为

| 检查项 | 通过/失败 | 发现 | 影响 |

格式的表格。没有该参数则跳过此步骤。

步骤5 — 按影响标签对发现结果排序。 影响优先级顺序：

blocks-conversion > adds-friction > reduces-trust > minor-polish

。排序列表中最多包含5项发现；除非没有更高影响的发现，否则剔除所有

minor-polish

级别的内容。

步骤6 — 计算UsabilityScore。 根据

references/heuristics.md

中的UsabilityScore公式，将记分卡结果换算为0-100的分数和等级：

heuristic_base = round(((mean(nielsen_scores) − 1) / 4) × 100)

，再减去

5 × (未通过的设计定律数量)

，最终分数限制在[0,100]区间内。等级划分与UICraftScore相同，采用A/B/C/D/F五级制。始终为其标注

(judged)

——它不是确定性的，绝不能用于CI门禁。如果参数中包含

--json

，还需输出机器可读的代码块。如果用户要求完整视图，通过获取确定性的UICraftScore（使用

node scripts/eval.mjs <path> --json

命令或

score_ui

MCP工具）生成扩展质量报告，将两个分数并列展示——绝对不要取平均值。

步骤7 — 输出。 严格遵循

references/heuristics.md

中规定的记分卡格式：

```
## 启发式记分卡
```
表格
```
## 设计定律审核
```
表格
```
## 用户角色走查
```
表格（仅当传入
```
--persona=
```
参数时展示）
```
## 核心发现（按影响排序）
```
—— 编号列表，包含3-5项
```
## UsabilityScore
```
模块 —— 0-100分分数 + 等级 + 组成明细

旋钮感知： 与旋钮无关。可用性不是可调节的旋钮——无论

CRAFT_LEVEL

是3还是9，2分就是2分。请勿根据

CRAFT_LEVEL

放宽评分标准。

输出约定：

此命令生成的是评估产物，而非代码。除非用户在后续对话中明确要求，否则不要进行任何修改。
记分卡是机器可解析的Markdown格式。产品经理可以将其粘贴到任何问题跟踪系统中，逐行创建工单。在任何前言中都要以此为前提进行表述。
不要有“第一印象”之类的段落，不要模棱两可，不要堆砌赞美之词。仅包含表格和排序列表。

请勿修改代码。这是一份带评分的评估报告。

下一步： 修复发现的问题，然后执行

/finalize

——记分卡是门禁发布（第3级）的输入。