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前端設計方針

為 ECC 專屬的生產環境 UI 設定明確的設計方向,適用於建置或改善網站、儀表板、應用程式、元件、登陸頁面以及任何需要更強產品特定設計判斷的網頁 UI。

前端設計方針 是什麼?

此技能旨在指導開發者與 AI 代理在進行前端設計工作時,超越單純的功能實現,賦予介面產品級的設計感與領域適切性。它源自社群貢獻 (#1659) 的本地化指導,屬於 ECC 專屬的設計方向救濟技能,與 Anthropic 官方提供的 `frontend-design` 技能不同。技能的核心是要求開發者在編碼前明確四個設計方向:目的、受眾、基調與令人難忘的細節,並根據 SaaS 工具、作品集或遊戲等不同領域選擇合適的設計風格。實作上,它強調優先使用現有專案元件與設計系統,偏好情境化的排版與多維度的色彩配置,並謹慎運用動畫來提升狀態清晰度。此外,該技能明確列出反模式(如避免預設的紫藍色漸層或裝飾性色塊)與最終審查清單,確保 UI 能有效傳達產品核心、支援重複使用並符合既有前端慣例。

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

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說明文件

前端設計方針 是做什麼的?

當工作不僅是讓 UI 功能正常,更是要讓它感覺有目的性、精緻且符合產品領域時,請使用此技能。

來源:由 linus707 從社群 PR #1659 搶救並整理的過時內容。

注意:ECC 刻意不重新打包官方的 Anthropic frontend-design 技能。如需官方的上游技能,請從 anthropics/skills 安裝。此技能是 ECC 專屬的設計方向救濟,保留了 #1659 中有用的本地化指導。

使用時機

  • 使用者要求建置網頁、應用程式、儀表板、成品、元件或 UI。
  • 使用者要求讓介面更精緻、獨特、美觀或少些通用感。
  • 實作時需要決定視覺層級、排版、色彩、動畫、版面與互動選擇。
  • 目前 UI 能運作,但感覺扁平、通用、套版或與目標受眾不符。

設計方向

在開始編碼前,請選擇一個明確的方向:

  1. 目的:這個介面要完成什麼任務?
  2. 受眾:誰會重複執行這個工作流程?他們最先需要掃視什麼?
  3. 基調:實用、編輯、趣味、工業、精煉、技術、極繁、極簡、密集、平靜,或其他明確的方向。
  4. 令人難忘的細節:一個讓成品感覺經過深思熟慮的設計點子。
  5. 限制條件:框架、無障礙性、效能、回應式設計以及現有設計系統。

讓方向與領域相符。SaaS 營運工具通常應該是密集、安靜且易於掃視的。作品集、發布頁面、遊戲或編輯類作品則可以更具表現力。不要將登陸頁面的布局硬套在需要頻繁日常使用的工具上。

實作指南

  • 第一個畫面應建置實際可用的體驗,除非使用者明確要求行銷文案。
  • 在引入新的視覺系統之前,先使用現有專案元件、代碼 Token、圖示庫與路由模式。
  • 當介面依賴圖片、產品、地點、人物、遊戲畫面、圖表或可檢視的媒體時,使用真實或產生的視覺素材。
  • 偏好情境化的排版與間距,而非通用的超大主視覺文字。
  • 保持色彩配置的多維度:避免 UI 由單一色調主導。
  • 使用 CSS 變數或現有設計代碼 Token,讓方向在各種狀態下保持一致。
  • 明確設計回應式限制條件:網格、長寬比、最小/最大尺寸、固定工具列與固定格式的控制項不應因標籤或懸停狀態出現而偏移。
  • 謹慎且刻意地使用動畫。偏好能釐清狀態的高信號過渡,而非裝飾性動畫。
  • 驗證行動裝置與桌機上的文字適應性。長標籤必須能整齊換行或調整大小,而不是溢出。

反模式

  • 不要預設使用常見的生成模式:紫色漸層、裝飾性色塊、超大卡片、模糊的主視覺文案或類素材庫的氛圍媒體。
  • 不要在其他卡片內新增 UI 卡片。
  • 當領域要求節制時,不要到處使用單一裝飾風格。
  • 不要將主要產品、工具、物件或工作流程隱藏在通用的行銷章節後面。
  • 除非能清楚證明其價值,否則不要為了設計裝飾而新增依賴項。
  • 不要在 UI 內部描述 UI 的功能,因為控制項本身就能說明一切。

審查清單

  • 第一個視窗應立即傳達產品、工作流程或物件。
  • 視覺層級支援掃視與重複使用。
  • 排版適合容器,且不會與相鄰內容重疊。
  • 色彩選擇有對比度,且不會退化成單一色調的調色板。
  • 圖示用於熟悉的工具操作(如果有的話)。
  • 回應式布局的版面、網格、工具列、控制項、圖塊與計數器具有穩定的尺寸。
  • 素材能正確呈現並承載主題內容,而不是作為填充物。
  • 動畫能改善方向感,且不會掩蓋操作的遲緩。
  • 除非有明確理由偏離,否則最終結果應符合 repo 中現有的前端慣例。

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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