本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

design-system

既存コードから色・文字・余白などの共通ルールを抽出し、デザインの仕様書とプレビューを作るスキル。画面の統一感を10項目で評価し、修正箇所も示します。

原文原文の説明を見る

Generate a design system from an existing codebase or audit one for visual consistency: extract tokens (colors, typography, spacing, shadows) into design-tokens.json and CSS custom properties with DESIGN.md rationale and an interactive HTML preview, score the UI across 10 dimensions, and flag AI-slop patterns. Use when starting a design system, auditing visual consistency before a redesign, or reviewing a PR that touches styling.

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 既存コードからデザイン規則を作りたいとき
  • リニューアル前の見た目の統一感確認
  • スタイルを変更するPRのレビュー
  • 定型的なAI生成デザインの検出

日本語での紹介

できること

既存の画面コードからデザインの共通ルールを作り、見た目のばらつきを点検します。CSS、Tailwind、styled-componentsを調べ、色、文字、余白、角丸、影、画面幅による切り替え条件を抽出します。デザイントークン(見た目をそろえる共通の値)をJSONとCSSカスタムプロパティにまとめ、判断理由を記したDESIGN.mdと、操作できるHTMLプレビューを生成します。

こんなときに便利

デザインシステムを整えたいときや、リニューアル前に現状を把握したいときに向いています。画面の評価では、色や文字の統一感、レスポンシブ対応、アクセシビリティなど10項目を採点し、具体例とファイル・行番号付きの修正案を示します。過剰なグラデーションなど、定型的なAI生成デザインの検出にも使えます。

使い方の例

  • 「既存コードから色と余白の共通ルールを抽出して」
  • 「トップ、料金、ドキュメントの各画面を監査して」
  • 「スタイルを変更するPRで、見た目の不統一を確認して」

注意点

生成手順にはbrowser MCPで競合サイト3件を調べる工程があります。HTMLプレビューは単体で動作し、追加の依存関係は不要です。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(1)

  • SKILL.md2.7 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Design System — Generate & Audit Visual Systems

When to Use

  • Starting a new project that needs a design system
  • Auditing an existing codebase for visual consistency
  • Before a redesign — understand what you have
  • When the UI looks "off" but you can't pinpoint why
  • Reviewing PRs that touch styling

How It Works

Mode 1: Generate Design System

Analyzes your codebase and generates a cohesive design system:

1. Scan CSS/Tailwind/styled-components for existing patterns
2. Extract: colors, typography, spacing, border-radius, shadows, breakpoints
3. Research 3 competitor sites for inspiration (via browser MCP)
4. Propose a design token set (JSON + CSS custom properties)
5. Generate DESIGN.md with rationale for each decision
6. Create an interactive HTML preview page (self-contained, no deps)

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

Mode 2: Visual Audit

Scores your UI across 10 dimensions (0-10 each):

1. Color consistency — are you using your palette or random hex values?
2. Typography hierarchy — clear h1 > h2 > h3 > body > caption?
3. Spacing rhythm — consistent scale (4px/8px/16px) or arbitrary?
4. Component consistency — do similar elements look similar?
5. Responsive behavior — fluid or broken at breakpoints?
6. Dark mode — complete or half-done?
7. Animation — purposeful or gratuitous?
8. Accessibility — contrast ratios, focus states, touch targets
9. Information density — cluttered or clean?
10. Polish — hover states, transitions, loading states, empty states

Each dimension gets a score, specific examples, and a fix with exact file:line.

Mode 3: AI Slop Detection

Identifies generic AI-generated design patterns:

- Gratuitous gradients on everything
- Purple-to-blue defaults
- "Glass morphism" cards with no purpose
- Rounded corners on things that shouldn't be rounded
- Excessive animations on scroll
- Generic hero with centered text over stock gradient
- Sans-serif font stack with no personality

Examples

Generate for a SaaS app:

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

Audit existing UI:

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

Check for AI slop:

/design-system slop-check

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

accessibility

無料日本語概要

Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。

  • アイコンボタンの説明を付けたいとき
  • キーボード操作とモーダルの点検
  • コントラストや操作対象の大きさの確認
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-architecture-audit

無料日本語概要

AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。

  • アプリ内だけで起きる不調を調べたいとき
  • 過去の会話が混ざる原因を調査
  • ツールの未実行や実行の誤報を確認
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-eval

無料日本語概要

実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。

  • 実際の開発課題でエージェントを比較
  • 新しいツールやモデルの導入前評価
  • エージェント更新後の性能確認
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-harness-construction

無料日本語概要

AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。

  • エージェントのツールや入力形式の設計
  • ツールの結果と次の行動を明確にしたいとき
  • 安全な再試行と停止条件を定めたいとき
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-introspection-debugging

無料日本語概要

AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。

  • 同じツール操作を繰り返す原因の調査
  • 会話の肥大化による品質低下の調査
  • ファイルパスや環境の食い違いの確認
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-introspection-debugging

無料日本語概要

AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。

  • エージェントの連続失敗を診断したいとき
  • 同じツール操作のループ調査
  • 情報の蓄積による出力劣化の点検
affaan-m/ECC27.8万2026年10月5日 更新

affaan-m のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する