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프론트엔드 디자인 방향성

ECC(Enterprise-Class Computing) 특화 프론트엔드 디자인 방향성을 설정하여 프로덕션 UI 작업에 활용합니다. 웹사이트, 대시보드, 애플리케이션, 컴포넌트, 랜딩 페이지, 시각적 도구 등 제품 특화 디자인 판단이 필요한 모든 웹 UI를 구축하거나 개선할 때 사용하세요.

프론트엔드 디자인 방향성란 무엇인가요?

이 스킬은 프론트엔드 UI 작업에서 단순한 기능 구현을 넘어, 제품 도메인에 적합한 목적의식, 세련됨, 일관성을 부여하기 위한 설계 방향성을 제공합니다. `frontend-design-direction` 스킬은 ECC 환경에 특화되어 있으며, 공식 Anthropic `frontend-design` 스킬의 대체품이 아닌 보완재로 설계되었습니다. 사용자는 UI 작업 전에 목적, 대상 사용자, 톤, 기억에 남는 디테일, 제약 조건을 명확히 정의한 후 구현에 들어가야 합니다. 이 스킬은 실제 사용자 경험을 최우선으로 하며, 기존 컴포넌트와 디자인 토큰을 활용하고, 과도한 장식이나 일반적인 템플릿 패턴을 지양합니다. 반응형 레이아웃, 타이포그래피, 색상, 모션 사용에 대한 구체적인 지침과 안티 패턴, 리뷰 체크리스트를 포함하여 실무에서 바로 적용 가능한 기준을 제시합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 환경에서 웹 UI 작업 시 참조됩니다.

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

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문서

프론트엔드 디자인 방향성은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 UI를 단순히 기능적으로 동작하게 만드는 것이 아니라, 목적의식이 있고 세련되며 제품 도메인에 적합하게 만드는 작업에 사용하세요.

출처: linus707의 커뮤니티 PR #1659에서 발췌.

참고: ECC는 의도적으로 표준 Anthropic frontend-design 스킬을 재번들링하지 않습니다. 공식 업스트림 스킬이 필요하면 anthropics/skills에서 설치하세요. 이 스킬은 #1659의 유용한 로컬 가이드라인을 ECC에 맞게 설계 방향성으로 재구성한 것입니다.

사용 시기

  • 사용자가 웹 페이지, 앱, 대시보드, 아티팩트, 컴포넌트, UI를 구축해 달라고 요청할 때
  • 사용자가 인터페이스를 더 세련되고, 독특하며, 아름답거나 덜 평범하게 만들어 달라고 요청할 때
  • 구현에 시각적 계층, 타이포그래피, 색상, 모션, 레이아웃, 상호작용 선택이 필요할 때
  • 현재 UI는 작동하지만 평평하고, 일반적이며, 템플릿 같거나 대상 사용자와 맞지 않을 때

디자인 방향성

코딩 전에 구체적인 방향을 선택하세요:

  1. 목적: 인터페이스가 수행하는 작업은 무엇인가?
  2. 대상 사용자: 누가 이 워크플로우를 반복하며, 그들이 가장 먼저 스캔해야 할 것은 무엇인가?
  3. 톤: 실용적, 에디토리얼, 장난기, 산업적, 정제됨, 기술적, 최대, 최소, 조밀함, 차분함, 또는 다른 명확한 방향
  4. 기억에 남는 디테일: 결과물을 의도적으로 보이게 만드는 하나의 디자인 아이디어
  5. 제약 조건: 프레임워크, 접근성, 성능, 반응형, 기존 디자인 시스템

방향성을 도메인에 맞추세요. SaaS 운영 도구는 일반적으로 조밀하고 조용하며 스캔하기 쉬워야 합니다. 포트폴리오, 런칭 페이지, 게임, 에디토리얼 작품은 더 표현력이 있어도 됩니다. 매일 반복 사용해야 하는 도구에 랜딩 페이지 구성을 강요하지 마세요.

구현 가이드라인

  • 사용자가 명시적으로 마케팅 카피를 요청하지 않는 한, 첫 화면은 실제 사용 가능한 경험을 구축하세요.
  • 새로운 시각 시스템을 도입하기 전에 기존 프로젝트 컴포넌트, 토큰, 아이콘 라이브러리, 라우팅 패턴을 사용하세요.
  • 인터페이스가 이미지, 제품, 장소, 사람, 게임플레이, 차트, 검사 가능한 미디어에 의존할 때는 실제 또는 생성된 시각적 에셋을 사용하세요.
  • 일반적인 oversized 히어로 텍스트보다는 맥락에 맞는 타이포그래피와 간격을 선호하세요.
  • 팔레트를 다차원으로 유지하세요: 하나의 색조 계열이 UI를 지배하지 않도록 하세요.
  • CSS 변수 또는 기존 디자인 토큰을 사용하여 방향성이 상태 전반에서 일관성을 유지하도록 하세요.
  • 반응형 제약 조건을 명시적으로 설계하세요: 그리드, 종횡비, 최소/최대 크기, 안정적인 툴바, 고정 형식 컨트롤은 레이블이나 호버 상태가 변경될 때 이동하지 않아야 합니다.
  • 모션은 드물지만 의도적으로 사용하세요. 상태를 명확히 하는 고신호 전환을 장식적 애니메이션보다 선호하세요.
  • 모바일과 데스크톱에서 텍스트 맞춤을 확인하세요. 긴 레이블은 넘치지 않고 깔끔하게 줄 바꿈되거나 크기가 조정되어야 합니다.

안티 패턴

  • 일반적인 생성 패턴(보라색 그라데이션, 장식적 블롭, oversized 카드, 모호한 히어로 카피, 스톡 같은 분위기 미디어)을 기본값으로 사용하지 마세요.
  • 다른 카드 안에 UI 카드를 추가하지 마세요.
  • 도메인이 절제를 요구할 때 모든 곳에 하나의 장식적 스타일을 사용하지 마세요.
  • 기본 제품, 도구, 객체, 워크플로우를 일반 마케팅 섹션 뒤에 숨기지 마세요.
  • 디자인 장식을 위해 새로운 의존성을 추가하지 마세요. 명확히 가치가 입증되지 않는 한 추가하지 마세요.
  • 컨트롤이 스스로 설명할 수 있을 때 UI 내부에 UI 기능을 설명하지 마세요.

리뷰 체크리스트

  • 첫 뷰포트가 제품, 워크플로우, 또는 객체를 즉시 전달하는가?
  • 시각적 계층이 스캔 및 반복 사용을 지원하는가?
  • 타이포그래피가 컨테이너에 맞고 인접 콘텐츠와 겹치지 않는가?
  • 색상 선택에 대비가 있으며 단조로운 팔레트로 축소되지 않는가?
  • 아이콘은 사용 가능한 경우 친숙한 도구 작업에 사용되는가?
  • 반응형 레이아웃이 보드, 그리드, 툴바, 컨트롤, 타일, 카운터에 대해 안정적인 크기를 가지는가?
  • 에셋이 렌더링되고 채움재가 아닌 주제를 전달하는가?
  • 모션이 방향성을 개선하고 둔함을 감추지 않는가?
  • 명확한 이유가 없는 한 결과물이 리포지토리의 기존 프론트엔드 규칙과 일치하는가?

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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