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Design-System

Nutze dieses Skill, um Designsysteme zu generieren oder zu auditieren, visuelle Konsistenz zu prüfen und Pull Requests mit Style-Änderungen zu reviewen.

Was ist Design-System?

Dieser Skill unterstützt Entwickler und Designer dabei, Designsysteme zu generieren, bestehende UI-Codebasen zu auditieren und Pull Requests mit Styling-Änderungen zu bewerten. Er bietet drei Hauptmodi: 1. **Generierung**: Scannt die Codebasis nach bestehenden CSS-/Tailwind-/styled-components-Mustern, extrahiert Farben, Typografie, Abstände, Border-Radius, Schatten und Breakpoints. Recherchiert drei Wettbewerber-Seiten (via Browser MCP) und schlägt ein kohärentes Set an Design-Tokens (JSON + CSS Custom Properties) vor. Erstellt ein interaktives HTML-Vorschaubild (selbstständig, ohne Abhängigkeiten) und eine DESIGN.md mit Begründungen. 2. **Visuelles Audit**: Bewertet die UI in zehn Dimensionen (Farbkonsistenz, Typografiestruktur, Abstandsrhythmus, Komponentenkonsistenz, responsives Verhalten, Dark Mode, Animation, Barrierefreiheit, Informationsdichte, Feinschliff) mit einer Punktzahl von 0–10. Liefert spezifische Beispiele und konkrete Fixes mit Datei:Zeile. 3.**AI-Slop-Erkennung**: Identifiziert generische KI-generierte Designmuster wie übermäßige Verläufe, Standard-„Glasmorphismus“-Karten oder übertriebene Animationen. Der Skill ist ideal für den Einsatz vor einem Redesign, beim Start eines neuen Projekts, bei der visuellen QA von PRs oder wenn die UI „irgendwie falsch aussieht“, aber die Ursache unklar ist. Plattform-unabhängig – funktioniert mit Tailwind, CSS-Modulen, styled-components und plain CSS.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/design-system

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Dokumentation

Design System — Visuelle Systeme generieren & auditieren

Wann verwenden

  • Wenn ein neues Projekt ein Designsystem benötigt
  • Bei der Überprüfung einer bestehenden Codebasis auf visuelle Konsistenz
  • Vor einem Redesign — verstehen, was vorhanden ist
  • Wenn die UI „irgendwie falsch aussieht“, aber die Ursache unklar ist
  • Beim Reviewen von Pull Requests, die Styling-Änderungen enthalten

Funktionsweise

Modus 1: Designsystem generieren

Analysiert Ihre Codebasis und generiert ein kohärentes Designsystem:

1. Scannt CSS/Tailwind/styled-components nach vorhandenen Mustern
2. Extrahiert: Farben, Typografie, Abstände, Border-Radius, Schatten, Breakpoints
3. Recherchiert 3 Wettbewerber-Seiten als Inspiration (via Browser MCP)
4. Schlägt ein Design-Token-Set vor (JSON + CSS Custom Properties)
5. Generiert DESIGN.md mit Begründung für jede Entscheidung
6. Erstellt eine interaktive HTML-Vorschauseite (eigenständig, keine Abhängigkeiten)

Ausgabe: DESIGN.md + design-tokens.json + design-preview.html

Modus 2: Visuelles Audit

Bewertet Ihre UI in 10 Dimensionen (jeweils 0-10 Punkte):

1. Farbkonsistenz — Verwenden Sie Ihre Palette oder zufällige Hex-Werte?
2. Typografiestruktur — Klare h1 > h2 > h3 > body > caption?
3. Abstandsrhythmus — Konsistente Skala (4px/8px/16px) oder willkürlich?
4. Komponentenkonsistenz — Sehen ähnliche Elemente ähnlich aus?
5. Responsives Verhalten — Fließend oder an Breakpoints kaputt?
6. Dark Mode — Vollständig oder halb umgesetzt?
7. Animation — Zweckmäßig oder übertrieben?
8. Barrierefreiheit — Kontrastverhältnisse, Fokus-Zustände, Touch-Targets
9. Informationsdichte — Überladen oder klar?
10. Feinschliff — Hover-Zustände, Übergänge, Ladezustände, Leerzustände

Jede Dimension erhält eine Punktzahl, konkrete Beispiele und einen Fix mit exakter Datei:Zeile.

Modus 3: KI-„Slop“-Erkennung

Identifiziert generische KI-generierte Designmuster:

- Übertriebene Verläufe auf allem
- Standard-Lila-zu-Blau-Farbverläufe
- „Glasmorphismus“-Karten ohne Zweck
- Abgerundete Ecken an Elementen, die nicht rund sein sollten
- Übermäßige Animationen beim Scrollen
- Generische Helden mit zentriertem Text über Standardverlauf
- Serifenlose Schriftarten-Stacks ohne Persönlichkeit

Beispiele

Für eine SaaS-App generieren:

/design-system generate --style minimal --palette earth-tones

Bestehende UI auditieren:

/design-system audit --url http://localhost:3000 --pages / /pricing /docs

Auf KI-„Slop“ prüfen:

/design-system slop-check

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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