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design-system

디자인 시스템을 생성하거나 감사하고, 시각적 일관성을 확인하며, 스타일링 관련 PR을 검토할 때 사용합니다.

design-system란 무엇인가요?

이 스킬은 개발자가 새로운 프로젝트를 시작할 때 일관된 디자인 시스템을 생성하거나, 기존 코드베이스의 시각적 일관성을 감사할 수 있도록 설계되었습니다. CSS, Tailwind, styled-components 등 다양한 스타일링 방식을 분석하여 색상, 타이포그래피, 간격, 테두리 반경, 그림자, 반응형 중단점과 같은 주요 디자인 토큰을 추출하고, 경쟁사 사이트를 참고하여 구조화된 JSON 및 CSS 사용자 속성 형태의 디자인 토큰 세트를 제안합니다. 또한 10가지 시각적 차원(색상 일관성, 타이포그래피 계층, 간격 리듬 등)에 대해 0~10점으로 점수를 매기고, 개선이 필요한 정확한 파일과 라인 번호를 제공하여 실무에 바로 적용할 수 있는 피드백을 줍니다. AI가 생성한 흔한 디자인 패턴(예: 과도한 그라데이션, 보라-파랑 기본값, 무분별한 유리 효과 카드 등)을 탐지하는 'AI Slop Detection' 기능도 포함되어 있어 디자인의 품질과 독창성을 유지하는 데 도움을 줍니다. AGENT(SDK) 플랫폼에서 사용 가능하며, '/design-system generate', '/design-system audit', '/design-system slop-check' 같은 명령어로 다양한 모드를 실행할 수 있습니다.

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

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문서

디자인 시스템 — 시각 시스템 생성 및 감사

사용 시기

  • 디자인 시스템이 필요한 새 프로젝트를 시작할 때
  • 기존 코드베이스의 시각적 일관성을 감사할 때
  • 리디자인 전에 현재 상태를 파악해야 할 때
  • UI가 '어색해' 보이지만 원인을 정확히 찾을 수 없을 때
  • 스타일링과 관련된 PR을 리뷰할 때

작동 방식

모드 1: 디자인 시스템 생성

코드베이스를 분석하여 일관된 디자인 시스템을 생성합니다:

1. 기존 패턴에 대해 CSS/Tailwind/styled-components 스캔
2. 추출: 색상, 타이포그래피, 간격, 테두리 반경, 그림자, 중단점
3. 영감을 위해 브라우저 MCP를 통해 경쟁사 사이트 3곳 조사
4. 디자인 토큰 세트 제안 (JSON + CSS 사용자 속성)
5. 각 결정에 대한 근거가 담긴 DESIGN.md 생성
6. 대화형 HTML 미리보기 페이지 생성 (자체 포함, 종속성 없음)

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

모드 2: 시각 감사

10가지 차원에서 UI를 평가합니다 (각 0-10점):

1. 색상 일관성 — 팔레트를 사용하고 있나요, 아니면 무작위 16진수 값을 사용하나요?
2. 타이포그래피 계층 — h1 > h2 > h3 > 본문 > 캡션 순서가 명확한가요?
3. 간격 리듬 — 일관된 척도(4px/8px/16px) 또는 임의적인 값인가요?
4. 컴포넌트 일관성 — 유사한 요소들이 비슷하게 보이나요?
5. 반응형 동작 — 중단점에서 자연스럽게 변하거나 깨지나요?
6. 다크 모드 — 완전히 구현되었나요, 아니면 절반만 되었나요?
7. 애니메이션 — 목적이 있나요, 아니면 과장되었나요?
8. 접근성 — 명암비, 포커스 상태, 터치 대상
9. 정보 밀도 — 복잡한가요, 깔끔한가요?
10. 세련미 — 호버 상태, 전환, 로딩 상태, 빈 상태

각 차원은 점수, 구체적인 예시, 그리고 정확한 파일:줄 위치가 포함된 수정 사항을 받습니다.

모드 3: AI Slop 탐지

일반적인 AI 생성 디자인 패턴을 식별합니다:

- 모든 곳에 무분별한 그라데이션
- 보라색에서 파란색으로의 기본값
- 목적 없는 '유리 형태' 카드
- 둥글지 않아야 할 것의 둥근 모서리
- 스크롤 시 과도한 애니메이션
- 기본 그라데이션 위에 가운데 정렬 텍스트가 있는 일반적인 히어로
- 개성이 없는 산세리프 폰트 스택

예시

SaaS 앱을 위한 생성:

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

기존 UI 감사:

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

AI Slop 확인:

/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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