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Système de Design – Générer et Auditer des Systèmes Visuels

Utilisez cette compétence pour générer ou auditer des systèmes de design, vérifier la cohérence visuelle et examiner les PRs qui touchent au style.

Qu'est-ce que Système de Design – Générer et Auditer des Systèmes Visuels ?

Cette compétence permet de générer, auditer et détecter des motifs de design génériques (souvent issus d'IA) dans vos interfaces utilisateur. Elle analyse le code source (CSS, Tailwind, styled-components, etc.) pour extraire les couleurs, la typographie, les espacements et autres tokens, puis propose un système de design cohérent sous forme de fichier JSON, de propriétés CSS personnalisées et d'une documentation détaillée (DESIGN.md). En mode audit, elle évalue votre UI sur 10 dimensions (cohérence des couleurs, hiérarchie typographique, rythme d'espacement, accessibilité, etc.) avec des scores, des exemples concrets et des corrections ligne par ligne. Elle inclut également un détecteur de « slop » IA (gradients superflus, coins arrondis inappropriés, animations excessives) pour vous aider à garder un design intentionnel et professionnel. Compatible avec tous les frameworks CSS modernes, elle s'intègre directement dans vos workflows de développement et de revue de code.

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

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Documentation

Système de Design — Générer & Auditer des Systèmes Visuels

Quand l'utiliser

  • Démarrer un nouveau projet nécessitant un système de design
  • Auditer une base de code existante pour la cohérence visuelle
  • Avant une refonte — comprendre ce que vous avez
  • Quand l'interface semble « bancale » sans que vous puissiez identifier pourquoi
  • Examiner les PRs qui touchent au style

Comment ça fonctionne

Mode 1 : Générer un système de design

Analyse votre base de code et génère un système de design cohérent :

1. Scanne les motifs CSS/Tailwind/styled-components existants
2. Extrait : couleurs, typographie, espacements, border-radius, ombres, points de rupture
3. Recherche 3 sites concurrents pour l'inspiration (via le navigateur MCP)
4. Propose un ensemble de tokens de design (JSON + propriétés CSS personnalisées)
5. Génère DESIGN.md avec la justification de chaque décision
6. Crée une page de prévisualisation HTML interactive (autonome, sans dépendances)

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

Mode 2 : Audit visuel

Note votre interface sur 10 dimensions (0-10 chacune) :

1. Cohérence des couleurs — utilisez-vous votre palette ou des valeurs hexadécimales aléatoires ?
2. Hiérarchie typographique — h1 > h2 > h3 > body > caption claire ?
3. Rythme d'espacement — échelle cohérente (4px/8px/16px) ou arbitraire ?
4. Cohérence des composants — les éléments similaires se ressemblent-ils ?
5. Comportement responsive — fluide ou cassé aux points de rupture ?
6. Mode sombre — complet ou à moitié fait ?
7. Animation — intentionnelle ou gratuite ?
8. Accessibilité — rapports de contraste, états de focus, cibles tactiles
9. Densité d'information — encombrée ou épurée ?
10. Fignolage — états de survol, transitions, états de chargement, états vides

Chaque dimension reçoit un score, des exemples spécifiques et une correction avec le fichier:ligne exact.

Mode 3 : Détection de « slop » IA

Identifie les motifs de design génériques générés par l'IA :

- Dégradés gratuits sur tout
- Valeurs par défaut violet-à-bleu
- Cartes en « glass morphism » sans but
- Coins arrondis sur des éléments qui ne devraient pas l'être
- Animations excessives au défilement
- Hero générique avec texte centré sur dégradé standard
- Police sans-serif sans personnalité

Exemples

Générer pour une application SaaS :

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

Auditer une interface existante :

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

Vérifier la présence de slop 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.

Skills associés