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design-system

Usa esta habilidad para generar o auditar sistemas de diseño, revisar consistencia visual y analizar PRs que toquen estilos.

¿Qué es design-system?

Esta habilidad permite a un agente de IA generar, auditar y analizar sistemas de diseño de interfaces de usuario. Funciona en tres modos: el Modo 1 escanea el código existente (CSS, Tailwind, styled-components) para extraer colores, tipografía, espaciados y otros tokens, investiga sitios competidores para inspiración y produce un conjunto completo de tokens de diseño, un archivo `DESIGN.md` con la justificación de cada decisión y una vista previa HTML interactiva. El Modo 2 realiza una auditoría visual en 10 dimensiones (consistencia de color, jerarquía tipográfica, ritmo de espaciado, consistencia de componentes, comportamiento responsive, modo oscuro, animaciones, accesibilidad, densidad de información y pulido), asignando una puntuación de 0 a 10 a cada dimensión, junto con ejemplos concretos y sugerencias de corrección con archivo y línea exactos. El Modo 3 detecta patrones genéricos generados por IA (como gradientes excesivos, esquinas redondeadas sin propósito o animaciones innecesarias). Es útil para desarrolladores que inician un nuevo proyecto, auditan una base de código existente, revisan PRs de estilos o sienten que la interfaz 'no se ve bien' sin poder identificar la causa.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/design-system

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Documentación

Sistema de Diseño — Genera y Audita Sistemas Visuales

Cuándo Usarlo

  • Al iniciar un nuevo proyecto que necesita un sistema de diseño
  • Al auditar una base de código existente para verificar consistencia visual
  • Antes de un rediseño — entiende lo que tienes
  • Cuando la interfaz se ve "rara" pero no puedes precisar por qué
  • Al revisar PRs que modifican estilos

Cómo Funciona

Modo 1: Generar Sistema de Diseño

Analiza tu base de código y genera un sistema de diseño cohesivo:

1. Escanea CSS/Tailwind/styled-components para patrones existentes
2. Extrae: colores, tipografía, espaciado, border-radius, sombras, breakpoints
3. Investiga 3 sitios de la competencia para inspiración (mediante navegador MCP)
4. Propone un conjunto de tokens de diseño (JSON + propiedades CSS personalizadas)
5. Genera DESIGN.md con la justificación de cada decisión
6. Crea una página HTML de vista previa interactiva (autocontenida, sin dependencias)

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

Modo 2: Auditoría Visual

Evalúa tu interfaz en 10 dimensiones (0-10 cada una):

1. Consistencia de color — ¿usas tu paleta o valores hexadecimales aleatorios?
2. Jerarquía tipográfica — ¿h1 > h2 > h3 > body > caption claramente definidos?
3. Ritmo de espaciado — ¿escala consistente (4px/8px/16px) o arbitraria?
4. Consistencia de componentes — ¿elementos similares se ven similares?
5. Comportamiento responsive — ¿fluido o roto en los breakpoints?
6. Modo oscuro — ¿completo o a medio hacer?
7. Animaciones — ¿intencionadas o gratuitas?
8. Accesibilidad — relaciones de contraste, estados de foco, objetivos táctiles
9. Densidad de información — ¿recargada o limpia?
10. Pulido — estados hover, transiciones, estados de carga, estados vacíos

Cada dimensión recibe una puntuación, ejemplos específicos y una corrección con archivo y línea exactos.

Modo 3: Detección de Plantillas IA

Identifica patrones de diseño genéricos generados por IA:

- Gradientes gratuitos en todo
- Combinaciones predeterminadas morado a azul
- Tarjetas con "morfismo de vidrio" sin propósito
- Esquinas redondeadas en elementos que no deberían tenerlas
- Animaciones excesivas al hacer scroll
- Hero genérico con texto centrado sobre gradiente prediseñado
- Pila tipográfica sans-serif sin personalidad

Ejemplos

Generar para una aplicación SaaS:

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

Auditar interfaz existente:

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

Verificar plantillas IA:

/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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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