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design-system

Usa este skill para generar o auditar sistemas de diseño, comprobar la consistencia visual y revisar PRs que modifiquen estilos.

¿Qué es design-system?

Este skill permite a agentes de IA (como Claude Code, Cursor o Codex) analizar, generar y auditar sistemas de diseño visuales en proyectos de desarrollo. Ofrece tres modos principales: generación de un sistema de diseño completo a partir del código existente (extrayendo colores, tipografía, espaciados, etc.), auditoría visual que puntúa 10 dimensiones de la UI (consistencia de color, jerarquía tipográfica, espaciado, componentes, responsividad, modo oscuro, animación, accesibilidad, densidad informativa y pulido) y detección de patrones genéricos generados por IA ("AI slop"). Es útil al iniciar proyectos, antes de rediseños, o al revisar PRs de estilos. Funciona escaneando el código fuente (CSS, Tailwind, styled-components), investiga competidores a través del navegador y genera artefactos como DESIGN.md, design-tokens.json y una vista previa HTML interactiva.

Compatible con~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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Documentación

Sistema de Diseño — Genera y Audita Sistemas Visuales

Cuándo Usarlo

  • Iniciando un nuevo proyecto que necesita un sistema de diseño
  • Auditando una base de código existente en busca de consistencia visual
  • Antes de un rediseño — comprende lo que tienes
  • Cuando la interfaz se ve "rara" pero no puedes identificar por qué
  • Revisando 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 patrones existentes de CSS/Tailwind/styled-components
2. Extrae: colores, tipografía, espaciado, border-radius, sombras, breakpoints
3. Investiga 3 sitios de la competencia como inspiración (vía 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 — ¿tienes un claro h1 > h2 > h3 > body > caption?
3. Ritmo de espaciado — ¿escala consistente (4px/8px/16px) o arbitraria?
4. Consistencia de componentes — ¿elementos similares se ven similares?
5. Comportamiento responsivo — ¿fluido o roto en los breakpoints?
6. Modo oscuro — ¿completo o a medias?
7. Animación — ¿con propósito o gratuita?
8. Accesibilidad — relaciones de contraste, estados de foco, objetivos táctiles
9. Densidad informativa — ¿desordenado o limpio?
10. Pulido — estados hover, transiciones, estados de carga, estados vacíos

Cada dimensión obtiene una puntuación, ejemplos específicos y una corrección con el archivo:línea exacto.

Modo 3: Detección de "AI Slop"

Identifica patrones de diseño genéricos generados por IA:

- Degradados gratuitos en todo
- Colores predeterminados púrpura-a-azul
- Tarjetas de "vidrio esmerilado" sin propósito
- Esquinas redondeadas en cosas que no deberían tener
- Animaciones excesivas al hacer scroll
- Hero genérico con texto centrado sobre degradado de stock
- 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

Comprobar si hay "AI slop":

/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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