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design-system

Utilisez cette compétence pour générer ou auditer des systèmes de design, vérifier la cohérence visuelle et examiner les PR qui touchent au style. À utiliser lors de la génération ou de l'audit d'un système de design, de la vérification de la cohérence visuelle ou de l'examen d'une PR touchant au style.

Qu'est-ce que design-system ?

Cette compétence permet de générer, auditer et améliorer les systèmes de design d'une application. Elle offre trois modes principaux : la génération d'un système de design complet à partir de l'analyse du code existant (extraction des couleurs, typographie, espacements, etc.), l'audit visuel sur 10 dimensions (comme la cohérence des couleurs, la hiérarchie typographique, la réactivité, l'accessibilité) avec des scores et correctifs précis fichier:ligne, et la détection de motifs de design génériques d'IA (slop). Elle fonctionne avec tout framework CSS (Tailwind, styled-components, CSS pur) et peut être utilisée pour démarrer un nouveau projet, auditer un codebase existant, ou examiner des PRs touchant au style. La sortie inclut un fichier de tokens de design, un document de justification, et une page de prévisualisation HTML autonome.

Compatible avec~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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Documentation

Système de Design — Générer & Auditer les Systèmes Visuels

Quand l'utiliser

  • Démarrer un nouveau projet qui nécessite un système de design
  • Auditer un codebase existant pour la cohérence visuelle
  • Avant une refonte — comprendre ce que vous avez
  • Quand l'interface semble « décalée » sans que vous puissiez identifier pourquoi
  • Examiner les PR qui touchent au style

Comment ça fonctionne

Mode 1 : Générer un système de design

Analyse votre codebase et génère un système de design cohérent :

1. Analyse des motifs CSS/Tailwind/styled-components existants
2. Extraction : couleurs, typographie, espacements, border-radius, ombres, points de rupture
3. Recherche de 3 sites concurrents pour l'inspiration (via le navigateur MCP)
4. Proposition d'un ensemble de tokens de design (JSON + propriétés CSS personnalisées)
5. Génération de DESIGN.md avec la justification de chaque décision
6. Création d'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 réactif — 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 propre ?
10. Polissage — états de survol, transitions, états de chargement, états vides

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

Mode 3 : Détection de slop IA

Identifie les motifs de design génériques générés par IA :

- Dégradés gratuits sur tout
- Défauts violet-à-bleu
- Cartes « verre dépoli » sans objectif
- 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/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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