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UI To Vue

UI 디자인 스크린샷이나 디자인 내보내기 파일을 Vue 3 구성 요소 일괄 변환할 때 사용합니다. 특히 Vant, Element Plus 또는 Ant Design Vue와 함께 사용합니다.

UI To Vue란 무엇인가요?

이 스킬은 UI 디자인 스크린샷을 Vue 3 Composition API 기반의 컴포넌트 코드로 일괄 변환해주는 AI 어시스턴트 기능입니다. Figma, Sketch, Adobe XD 등의 디자인 도구에서 내보낸 이미지(특히 컷 이미지 디렉토리 포함)를 입력으로 받아, Vant, Element Plus, Ant Design Vue와 같은 인기 UI 라이브러리의 컴포넌트로 자동 매핑합니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 개발 환경에서 사용할 수 있으며, npx를 통해 명령줄에서 간편하게 실행할 수 있습니다. 이 스킬의 핵심 가치는 디자인-개발 간극을 줄여 반복적인 UI 코드 작성 시간을 대폭 절약하고, 페이지 그룹화, 공유 컴포넌트 추출, 라우터 와이어링까지 자동화하여 첫 번째 UI 초안을 빠르게 생성한다는 점입니다.

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

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문서

UI To Vue은(는) 무엇을 하나요?

UI 디자인 스크린샷을 Vue 3 Composition API 컴포넌트 코드로 일괄 변환합니다.

사용 시기

  • 사용자가 디자인 스크린샷 또는 디자인 내보내기 이미지 디렉토리를 제공하는 경우
  • 대상 애플리케이션이 Vue 3인 경우
  • 사용자가 페이지 컴포넌트, 공유 컴포넌트 및 라우터 와이어링의 첫 번째 패스를 원하는 경우
  • 사용자가 Vant, Element Plus 또는 Ant Design Vue를 컴포넌트 라이브러리로 지정한 경우

사용하지 말아야 할 경우

  • 사용자가 단일 스크린샷만 제공하고 맞춤형 컴포넌트를 원하는 경우
  • 대상 프로젝트가 Vue가 아닌 경우
  • 디자인에 세부적인 상호작용 로직, 데이터 흐름 또는 접근성 리뷰가 필요한 경우
  • 스크린샷에 외부 모델 API로 전송할 수 없는 개인 고객 데이터가 포함된 경우

입력

모듈 및 페이지 상태별로 스크린샷을 그룹화한 입력 디렉토리를 사용합니다:

screenshots/
|-- HomePage/
|   |-- List/
|   |   |-- [email protected]
|   |   `-- cut-images/
|   |-- cut-images/
|   `-- [email protected]
`-- cut-images/

지원되는 컷 이미지 디렉토리 이름: assets, icons, sprites, cut, images, cut-images

변환 모델

  • 페이지 그룹화: 관련 스크린샷을 목록, 상세, 폼, 로딩, 빈 상태를 나타내는 경우 하나의 페이지 컴포넌트로 결합
  • UI 라이브러리 매핑: 기본 시각적 요소를 Vant, Element Plus 또는 Ant Design Vue 컴포넌트로 실용적으로 매핑
  • 컷 이미지 우선 순위: 페이지 수준 자산, 모듈 수준 자산, 전역 공유 자산 순으로 사용
  • 컴포넌트 추출: 두 번 이상 나타나는 반복 UI 영역을 공유 컴포넌트로 추출

CLI 사용법

npx를 사용하여 변환기를 실행하면 전역 바이너리에 의존하지 않고 문서화된 명령어를 사용할 수 있습니다:

export DASHSCOPE_API_KEY=your_key
npx [email protected] --input ./screenshots --ui vant --output ./src

데스크톱 UI 라이브러리의 경우:

npx [email protected] --input ./designs --ui element-plus --output ./src
npx [email protected] --input ./designs --ui antd-vue --output ./src

패키지를 전역에 설치한 경우 ui-to-vue 바이너리를 직접 사용할 수 있습니다:

npm install -g [email protected]
ui-to-vue --input ./screenshots --ui vant --output ./src

옵션

옵션설명기본값
--input디자인 이미지 디렉토리./screenshots
--uiUI 라이브러리: vant, element-plus, 또는 antd-vuevant
--output출력 디렉토리./src
--config설정 파일 경로./.ui-to-vue.config.json

API 키 처리

변환기는 설정 파일 또는 환경 변수에서 DashScope 자격 증명을 읽을 수 있습니다. 저장소에서는 환경 변수를 선호합니다:

export DASHSCOPE_API_KEY=your_key

로컬 설정 파일이 필요한 경우 버전 관리에서 제외하세요:

{
  "apiKey": "your_dashscope_key",
  "input": "./designs",
  "ui": "vant",
  "output": "./src"
}
.ui-to-vue.config.json

보안 및 개인정보 보호

  • 디자인 스크린샷을 외부 모델 API로 전송될 수 있는 소스 자료로 취급하세요.
  • 허가 없이 개인 고객 디자인에 대해 이 흐름을 실행하지 마세요.
  • 반복 가능한 워크플로에서는 @latest 대신 변환기 버전을 고정하세요.
  • 생성된 Vue 코드를 커밋하기 전에 검토하세요.
  • .ui-to-vue.config.json, API 키, 생성된 비밀 정보 또는 고객 스크린샷을 커밋하지 마세요.

출력 검토 체크리스트

  • 페이지 컴포넌트가 views/ 또는 선택한 출력 디렉토리 아래에 생성되었습니다.
  • 재사용이 명확한 경우에만 반복 UI 영역이 components/ 디렉토리로 추출되었습니다.
  • 라우터 출력이 대상 프로젝트의 라우터 스타일과 호환됩니다.
  • 생성된 컴포넌트가 요청된 UI 라이브러리를 일관되게 사용합니다.
  • 생성된 CSS 단위가 디자인 기준선과 일치합니다.
  • 코드가 프로젝트의 포맷터, 린터, 타입 검사기 및 빌드를 통과합니다.
  • 플레이스홀더 복사본, 모의 데이터 및 생성된 자산을 커밋 전에 검토했습니다.

문제 해결

문제확인 사항
401 또는 인증 오류명령어를 실행하는 셸에 DASHSCOPE_API_KEY가 설정되어 있는지 확인하세요.
command not found: ui-to-vuenpx [email protected] 형식을 사용하거나 패키지를 전역에 설치하세요.
컷 이미지가 무시됨자산 디렉토리 이름이 지원되는지, 일치하는 페이지 또는 모듈 아래에 중첩되어 있는지 확인하세요.
컴포넌트가 요청된 UI 라이브러리를 무시함명시적인 --ui 값을 사용하여 다시 실행하고 생성된 임포트를 검사하세요.
생성된 레이아웃 치수가 잘못됨스크린샷 내보내기 너비가 대상 라이브러리 기준선과 일치하는지 확인하세요.

참고 자료

  • npm 패키지: ui-to-vue-converter

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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