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デザインシステム — 生成&監査

デザインシステムの生成や監査、視覚的一貫性のチェック、スタイリングに触れるPRのレビューを行うためのスキルです。

デザインシステム — 生成&監査 とは?

このスキルは、デザインシステムの生成、既存UIの視覚監査、AIによる安易なデザインパターンの検出という3つのモードを提供します。生成モードでは、コードベースをスキャンして既存のパターン(色、タイポグラフィ、スペーシングなど)を抽出し、競合サイトの調査結果を基にしたデザイントークンセット(JSON + CSSカスタムプロパティ)とプレビュー用HTMLページを自動生成します。監査モードでは、10の評価軸(色の一貫性、タイポグラフィ階層、スペーシングリズム、コンポーネントの一貫性、レスポンシブ動作、ダークモード対応、アニメーション、アクセシビリティ、情報密度、磨き込み)に沿ってスコアリングし、具体的な改善箇所をファイル:行数と共に提示します。AIスロップ検出モードでは、過剰なグラデーションや紫色ベースの配色、ガラスモーフィズムカードなど、AIによく見られる安易なパターンをチェックします。主にCSS、Tailwind、styled-componentsのプロジェクトに対応し、結果は`DESIGN.md`、`design-tokens.json`、`design-preview.html`として出力されます。

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

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ドキュメント

デザインシステム — ビジュアルシステムの生成と監査

使用するタイミング

  • デザインシステムが必要な新規プロジェクトを始めるとき
  • 既存コードベースの視覚的一貫性を監査するとき
  • リデザイン前の現状把握が必要なとき
  • 「なんとなく見た目がおかしい」が特定できないとき
  • スタイリングに触れるPRをレビューするとき

動作の仕組み

モード 1: デザインシステムの生成

コードベースを分析し、一貫性のあるデザインシステムを生成します。

1. 既存のパターンをCSS/Tailwind/styled-componentsからスキャン
2. 抽出:色、タイポグラフィ、スペーシング、角丸、シャドウ、ブレークポイント
3. 競合サイト3つを調査(ブラウザMCP経由)
4. デザイントークンセットを提案(JSON + CSSカスタムプロパティ)
5. 各決定の根拠を記載したDESIGN.mdを生成
6. インタラクティブなHTMLプレビューページを作成(自己完結型、依存関係なし)

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

モード 2: ビジュアル監査

10の評価軸でUIをスコアリング(各0〜10点)。

1. 色の一貫性 — パレットを使っているか、それともランダムなhex値か?
2. タイポグラフィ階層 — h1 > h2 > h3 > body > captionが明確か?
3. スペーシングリズム — 一貫したスケール(4px/8px/16px)か、それとも任意か?
4. コンポーネントの一貫性 — 似た要素は同じ見た目か?
5. レスポンシブ動作 — ブレークポイントで滑らかか、それとも崩れるか?
6. ダークモード — 完全対応か、中途半端か?
7. アニメーション — 意図的か、無駄か?
8. アクセシビリティ — コントラスト比、フォーカス状態、タッチターゲット
9. 情報密度 — ごちゃごちゃしているか、整理されているか?
10. 磨き込み — ホバー状態、トランジション、ローディング状態、空の状態

各評価軸にスコア、具体例、修正すべきファイル:行数が提示されます。

モード 3: AIスロップ検出

AIにありがちな汎用的なデザインパターンを識別します。

- いたずらに多用されたグラデーション
- 紫から青へのデフォルトカラー
- 目的のない「ガラスモーフィズム」カード
- 丸めるべきでない部分の角丸
- スクロールに合わせた過剰なアニメーション
- ストックグラデーションを背景に中央寄せテキストの汎用ヒーロー
- 個性のないサンセリフフォントスタック

使用例

SaaSアプリ向けに生成:

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

既存UIを監査:

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

AIスロップをチェック:

/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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