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인터페이스 완성도 개선

UI의 간격, 타이포그래피, 테두리, 그림자, 모션, 터치 영역, 아이콘, 텍스트 줄바꿈, 상호작용 상태 등 구체적인 디자인-엔지니어링 디테일을 적용하여 인터페이스를 더욱 정교하게 다듬습니다.

인터페이스 완성도 개선란 무엇인가요?

이 스킬은 UI 폴리싱(polishing)에 필요한 구체적인 디자인-엔지니어링 디테일을 제시합니다. 사용자가 인터페이스가 '어색하다', '평범하다', '답답하다'고 느낄 때, 혹은 컨트롤, 카드, 리스트, 대시보드, 네비게이션, 폼 등을 구축할 때 적용하면 좋습니다. 핵심 원리로는 동심원 반경(concentric radius), 시각적 정렬(optical alignment), 그림자와 테두리, 텍스트 줄바꿈(text-wrap: balance/pretty, tabular-nums), 폰트 스무딩(font smoothing), 이미지 아웃라인, 모션(motion) 기본값, 전환 범위(transition scope), 히트 영역(hit area) 최소 40x40px 등을 다룹니다. 리뷰 시에는 before/after 표를 통해 구체적인 변경 사항을 보고하며, 최종 체크리스트로 놓친 부분이 없는지 확인할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 모든 AI 코딩 어시스턴트에서 활용할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/make-interfaces-feel-better

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문서

인터페이스 완성도 개선은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 더 정교한 인터페이스를 위해 누적되는 작은 디자인-엔지니어링 디테일에 사용하세요.

출처: 커뮤니티 PR #1659 (linus707 님 기여)에서 발췌.

사용 시기

  • 사용자가 UI가 어색하다, 평범하다, 제너릭하다, 답답하다, 덜컹거린다, 미완성 같다고 말할 때
  • 컨트롤, 카드, 리스트, 대시보드, 네비게이션, 폼, 툴바를 구축 중일 때
  • 컴포넌트에 호버, 활성, 포커스, 진입, 종료, 로딩, 빈 상태가 필요할 때
  • 프론트엔드 리뷰에서 구체적인 before/after 권장 사항이 필요할 때

핵심 원리

동심원 반경 (Concentric Radius)

서로 가까이 중첩된 라운드 표면의 경우:

외부 반경 = 내부 반경 + 패딩

패딩이 큰 경우에는 레이어를 별도의 표면으로 취급하고 수식을 강제로 적용하지 마세요. 목표는 '공식 숭배'가 아닌 광학적 일관성입니다.

시각적 정렬 (Optical Alignment)

기하학적 중앙 정렬이 항상 시각적 중앙 정렬은 아닙니다. 아이콘 버튼, 재생 삼각형, 화살표, 별, 비대칭 아이콘은 종종 약간의 오프셋이 필요합니다. 가능하면 SVG를 수정하고, 그렇지 않으면 픽셀 단위의 마진이나 패딩 조정으로 해결하세요.

그림자와 테두리

분리와 포커스 링에는 테두리를 사용하세요. 카드, 버튼, 드롭다운, 팝오버에 깊이가 필요할 때는 레이어드 그림자를 사용하세요. 그림자는 투명하고 배경에 관계없이 동작할 수 있을 만큼 미묘해야 합니다.

텍스트 줄바꿈

  • 제목과 짧은 타이틀에는 text-wrap: balance를 사용하세요.
  • 짧거나 중간 길이의 본문 텍스트, 캡션, 설명, 리스트 항목에는 text-wrap: pretty를 사용하세요.
  • 긴 산문, 코드, 미리 서식이 지정된 콘텐츠에는 둘 다 피하세요.
  • 카운터, 타이머, 가격, 테이블 등 업데이트되는 숫자에는 font-variant-numeric: tabular-nums를 사용하세요.

폰트 스무딩

macOS에서 프로젝트가 아직 안티앨리어스 폰트 스무딩을 적용하지 않은 경우 루트 레이아웃에 적용하세요:

html {
  -webkit-font-smoothing: antialiased;
  -moz-osx-font-smoothing: grayscale;
}

이미지 아웃라인

이미지의 가장자리가 표면에 흐릿해지지 않도록 미묘한 내부 아웃라인이 필요한 경우가 많습니다.

img {
  outline: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.1);
  outline-offset: -1px;
}

@media (prefers-color-scheme: dark) {
  img {
    outline-color: rgba(255, 255, 255, 0.1);
  }
}

중립적인 검은색 또는 흰색 알파 아웃라인을 사용하세요. 이미지 아웃라인을 브랜드 팔레트로 색조를 입히지 마세요.

모션

사용자가 중간에 의도를 바꾸더라도 리타겟할 수 있으므로 상호작용 상태 변경에는 CSS 전환을 사용하세요. 단계별 일회성 진입 또는 로딩 시퀀스에는 키프레임을 예약하세요.

적절한 모션 기본값:

  • 진입: 불투명도, 약간의 translateY, 필요시 블러를 결합합니다.
  • 종료: 진입보다 짧고 조용하게, 보통 150ms.
  • 누름: 촉각 버튼에는 scale(0.96), 움직임이 방해가 될 때 비활성화할 방법을 제공하세요.
  • 아이콘 교체: 즉시 표시/숨기기 토글 대신 불투명도, 스케일, 블러로 크로스페이드 합니다.

전환 범위

transition: all을 절대 사용하지 마세요. 변경된 속성을 구체적으로 지정하세요:

.button {
  transition-property: transform, background-color, box-shadow;
  transition-duration: 150ms;
  transition-timing-function: ease-out;
}

will-change는 transform, opacity, filter와 같은 컴포지터 친화적 속성의 첫 프레임 버벅거림에만 사용하세요. will-change: all은 절대 사용하지 마세요.

히트 영역

상호작용 컨트롤은 최소 40x40px, 가능하면 레이아웃이 허용하는 경우 44x44px의 히트 영역을 가져야 합니다. 보이는 아이콘이 더 작은 경우 가상 요소로 확장하되, 확장된 히트 영역이 서로 겹치지 않도록 하세요.

리뷰 출력

UI 폴리싱 패스를 검토할 때는 before/after 행으로 구체적인 변경 사항을 보고하세요:

원리BeforeAfter
동심원 반경부모와 자식에 동일한 반경부모 반경이 패딩을 고려함
표 형식 숫자숫자가 바뀔 때 카운터가 흔들림카운터가 tabular-nums 사용
전환 범위transition: all명시적 전환 속성

스니펫만 봐서는 명확하지 않은 경우 파일 경로와 속성을 포함하세요. 확인했지만 변경하지 않은 원리는 생략하세요.

체크리스트

  • 중첩된 라운드 요소가 광학적으로 일관됨
  • 아이콘이 시각적으로 중앙 정렬됨
  • 버튼, 카드, 팝오버가 올바른 이유로 테두리나 그림자를 사용함
  • 제목과 짧은 텍스트가 어색하게 줄바꿈되지 않음
  • 동적 숫자가 표 형식 숫자(tabular numerals)를 사용함
  • 필요한 곳에 이미지가 중립적인 아웃라인을 가짐
  • 진입 및 종료 애니메이션이 분리되고, 미묘하며, 적절히 중단 가능함
  • 버튼이 과장된 모션 없이 촉각적인 활성 상태를 가짐
  • transition: all과 will-change: all이 없음
  • 작은 컨트롤도 여전히 사용 가능한 히트 영역을 가짐

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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