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design-system

このスキルを使用してデザインシステムの生成や監査、視覚的な一貫性の確認、スタイルリングに触れるPRのレビューを行います。デザインシステムの生成や監査、視覚的な一貫性の確認、スタイルリングに触れるPRのレビューに使用します。

design-system とは?

このスキルは、コードベースを分析して一貫性のあるデザインシステムを生成したり、既存のUIを10次元でスコアリングして視覚的な監査を行うためのツールです。AIによる凡庸なデザインパターン(AI Slop)の検出機能も備えており、プロジェクトの新しいデザインシステムの立ち上げ、リファクタリング前の現状把握、UIの不整合の原因特定、スタイル関連のPRレビューなどに役立ちます。CSS、Tailwind、styled-componentsなどのパターンをスキャンしてカラー、タイポグラフィ、スペーシングなどの要素を抽出し、競合サイトの調査結果も踏まえたデザイントークンセット(JSON + CSSカスタムプロパティ)を提案します。また、アクセシビリティやダークモード対応まで含めた包括的な監査を実施し、ファイルと行番号を指定した修正案を提示します。

対応~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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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の開始時
  • 既存コードベースの視覚的一貫性を監査する場合
  • リデザイン前の現状把握
  • UIが「おかしい」が原因が特定できない場合
  • スタイルリングに触れるPRのレビュー時

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:カラー、タイポグラフィ、スペーシング、ボーダー半径、シャドウ、ブレークポイント
3. ブラウザMCP経由で競合サイト3つを調査
4. デザイントークンセット(JSON + CSSカスタムプロパティ)を提案
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

UIを10次元(各0〜10点)でスコアリングします:

1. カラーの一貫性 — パレットを使用しているか、ランダムな16進数値を使っていないか?
2. タイポグラフィの階層 — h1 > h2 > h3 > body > captionが明確か?
3. スペーシングのリズム — 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 — 類似要素が類似して見えるか?
5. レスポンシブ動作 — ブレークポイントで流動的か、壊れているか?
6. ダークモード — 完全実装か、中途半端か?
7. アニメーション — 目的があるか、過剰か?
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、すっきりしているか?
10. 洗練度 — ホバー状態、トランジション、ローディング状態、空の状態

各次元にスコア、具体的な例、およびファイル:行を指定した修正案が含まれます。

モード3: AI Slop検出

一般的なAI生成デザインパターンを特定します:

- すべてに対する過剰なグラデーション
- パープルからブルーへのデフォルト
- 目的のない「ガラスモーフィズム」カード
- 丸くすべきでないものの角丸
- スクロール時の過剰なアニメーション
- ストックグラデーション上の中央テキストによる汎用的なヒーロー
- 個性のないサンセリフフォントスタック

使用例

SaaSアプリ用に生成:

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

既存UIの監査:

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

AI Slopのチェック:

/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/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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