accessibility-finding-explainer
Skill1 starsChanged 46 days agoMITView on GitHub
Übersetzt ein einzelnes technisches Barrierefreiheits-Finding (axe, Lighthouse, Pa11y, manuelle WCAG-Prüfung) in sachliche, verständliche Kundensprache. Nutzen, wenn ein Finding kundengerecht mit Auswirkung, Maßnahme und Priorität erklärt werden soll.
In this repository81 other files it gives its agents.
- accessibility-action-planSkill
- accessibility-auditSkill
- accessibility-report-summarySkill
- agent-config-authoringSkill
- agents-sdkSkill
- ai-ux-patternsSkill
- alt-text-generatorSkill
- anti-ai-copySkill
- aria-usage-reviewSkill
- astro-architectureSkill
- astro-client-scriptsSkill
- astro-component-a11y-reviewSkill
- before-after-accessibility-commsSkill
- bfsg-risk-language-softenerSkill
- biomeSkill
- blog-from-transcriptSkill
- brand-voice-dnaSkill
- case-study-from-auditSkill
- client-email-after-auditSkill
- cloudflare-email-serviceSkill
- cloudflare-one-migrationsSkill
- cloudflare-oneSkill
- cloudflareSkill
- complexity-judgmentSkill
- component-doc-writerSkill
- content-clarity-a11y-checkSkill
- content-qaSkill
- conversation-retrospectiveSkill
- darkmodeSkill
- deep-researchSkill
- design-directionsSkill
- design-systemsSkill
- durable-objectsSkill
- faq-from-issuesSkill
- form-accessibility-reviewSkill
- frontend-designSkill
- handoffSkill
- i18nSkill
- image-to-webpSkill
- keyboard-navigation-reviewSkill
- knowledge-baseSkill
- landing-and-site-builderSkill
- landingpage-from-briefingSkill
- lighthouse-axe-result-explainerSkill
- linkedin-post-from-contentSkill
- llm-councilSkill
- local-business-seoSkill
- mcp-builderSkill
- mdx-contentSkill
- motion-designSkill
- native-html-uiSkill
- newsletter-from-auditSkill
- overlay-tool-risk-explainerSkill
- playwrightSkill
- post-auditSkill
- remotionSkill
- sandbox-migrate-to-nextSkill
- sandbox-nextSkill
- sandbox-sdkSkill
- sandbox-stableSkill
- The first 60 shown.
The file
Files
Accessibility Finding Explainer
Macht ein einzelnes technisches Finding für Kunden verständlich — mit konkreter Nutzerauswirkung und klarer Maßnahme, ohne Fachjargon und ohne Dramatisierung.
Wann verwenden
Für ein einzelnes Finding. Für einen ganzen Report → accessibility-report-summary. Für einen Umsetzungsplan → accessibility-action-plan. Fachliche Fix-Details (ARIA, Kontrast, Fokus, Astro-Patterns) stehen in accessibility-audit — dort nachschlagen statt hier duplizieren.
Input
- Das Finding (Tool-Ausgabe oder manuelle Notiz)
- Betroffene Seite / Komponente
- WCAG-Kriterium (nur falls tatsächlich belegt)
- Schweregrad
- Technischer Kontext (optional)
Vorgehen
- Kern des Findings erfassen: was genau fehlt/bricht.
- Konkrete Nutzergruppe identifizieren (z. B. Screenreader-, Tastatur-, Sehbehinderte Nutzer).
- Eine umsetzbare technische Maßnahme formulieren.
- Priorität aus Schweregrad × Nutzerauswirkung ableiten.
Output
Exakt diese Struktur:
### Problem
<Was ist auffällig — eine sachliche Beschreibung>
### Auswirkung
<Welche Nutzergruppen sind betroffen und wie konkret>
### Empfehlung
<Konkrete technische Maßnahme>
### Priorität
<Niedrig | Mittel | Hoch> — <kurze Begründung>Gotchas
- WCAG-Kriterium nur nennen, wenn es wirklich belegt ist — kein Rateraten der SC-Nummer.
- Nutzerauswirkung konkret machen („Tastatur-Nutzer erreichen den Button nicht"), nicht abstrakt („schlechte UX").
- Nicht dramatisieren: ein einzelnes Finding ist ein Hinweis, kein Weltuntergang.
- Priorität begründen, nicht nur vergeben.
Bevorzugte Formulierungen
- „Es gibt Hinweise auf Barrieren."
- „Die Prüfung zeigt Auffälligkeiten bei …"
- „Eine manuelle Prüfung sollte das ergänzen."
- „Aus technischer Sicht besteht Handlungsbedarf."
Nicht verwenden
- „nicht barrierefrei" (absolut), „gesetzeswidrig", „abmahngefährdet" (außer ausdrücklich als allgemeines Risiko eingeordnet)
- absolute Aussagen ohne Prüfung, Schuldzuweisungen, Panikmache, übertriebenes Marketing
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

