frontend-design-review

द्वारा microsoft

विशिष्ट, उत्पादन-ग्रेड फ्रंटएंड इंटरफेस की समीक्षा करें और बनाएं, जिसमें उच्च डिज़ाइन गुणवत्ता और डिज़ाइन सिस्टम अनुपालन हो। तीन स्तंभों का उपयोग करके मूल्यांकन करता है: निर्बाध अंतर्दृष्टि-से-कार्रवाई, गुणवत्तापूर्ण शिल्प कौशल, और भरोसेमंद निर्माण। उपयोग करें: PR समीक्षा, डिज़ाइन समीक्षा, पहुंच-योग्यता ऑडिट, डिज़ाइन सिस्टम अनुपालन जांच, रचनात्मक फ्रंटएंड डिज़ाइन, UI कोड समीक्षा, घटक समीक्षा, रिस्पॉन्सिव डिज़ाइन जांच, थीम परीक्षण, और यादगार UI बनाने के लिए। उपयोग न करें: बैकएंड API समीक्षा, डेटाबेस स्कीमा समीक्षा, इंफ्रास्ट्रक्चर या DevOps कार्य, बिना UI के शुद्ध व्यावसायिक तर्क, या गैर-फ्रंटएंड कोड।

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill frontend-design-review

Frontend Design Review

Review UI implementations against design quality standards and your design system OR create distinctive, production-grade frontend interfaces from scratch.

Two Modes

Mode 1: Design Review

Evaluate existing UI for design system compliance, three quality pillars (Frictionless, Quality Craft, Trustworthy), accessibility, and code quality.

Mode 2: Creative Frontend Design

Create distinctive interfaces that avoid generic "AI slop" aesthetics, have clear conceptual direction, and execute with precision.


Creative Frontend Design

Before coding, commit to an aesthetic direction:

  • Purpose: What problem does this solve? Who uses it?
  • Tone: minimal, maximalist, retro-futuristic, organic, luxury, playful, editorial, brutalist, art deco, soft/pastel, industrial, etc.
  • Constraints: Framework, performance, accessibility requirements.
  • Differentiation: What makes this distinctive and context-appropriate?

Aesthetics Guidelines

  • Typography: Distinctive fonts that elevate aesthetics. Pair a display font with a refined body font. Avoid Inter, Roboto, Arial, Space Grotesk.
  • Color & Theme: Cohesive palette with CSS variables. Dominant colors + sharp accents > timid, evenly-distributed palettes.
  • Motion: CSS-only preferred. One well-orchestrated page load with staggered reveals > scattered micro-interactions.
  • Spatial Composition: Asymmetry, overlap, diagonal flow, grid-breaking elements, generous negative space OR controlled density.
  • Backgrounds: Gradient meshes, noise textures, geometric patterns, layered transparencies, dramatic shadows, grain overlays.

AVOID: Overused fonts, cliched color schemes, predictable layouts, cookie-cutter design without context-specific character.

Match implementation complexity to vision. Maximalist = elaborate code. Minimalist = restraint and precision.


Design Review

Design System Workflow

Before implementing:

  1. Review component in your Storybook / component library for API and usage
  2. Use Figma Dev Mode to get exact specs (spacing, tokens, properties)
  3. Implement using design system components + design tokens

During review:

  1. Compare implementation to Figma design
  2. Verify design tokens are used (not hardcoded values)
  3. Check all variants/states are implemented correctly
  4. Flag deviations (needs design approval)

If component doesn't exist:

  1. Check if existing component can be adapted
  2. Reach out to design for new component creation
  3. Document exception and rationale in code

Review Process

  1. Identify user task
  2. Check design system for matching patterns
  3. Evaluate aesthetic direction
  4. Identify scope (component, feature, or flow)
  5. Evaluate each pillar
  6. Score and prioritize issues (blocking/major/minor)
  7. Provide recommendations with design system examples

Core Principles

  • Task completion: Minimum clicks. Every screen answers "What can I do?" and "What happens next?"
  • Action hierarchy: 1-2 primary actions per view. Progressive disclosure for secondary.
  • Onboarding: Explain features on introduction. Smart defaults over configuration.
  • Navigation: Clear entry/exit points. Back/cancel always available. Breadcrumbs for deep flows.

Quality Pillars

1. Frictionless Insight to Action

Evaluate: Task completable in ≤3 interactions? Primary action obvious and singular?

Red flags: Excessive clicks, multiple competing primary buttons, buried actions, dead ends.

2. Quality is Craft

Evaluate:

  • Design system compliance: matches Figma specs, uses design tokens
  • Aesthetic direction: distinctive typography, cohesive colors, intentional motion
  • Accessibility: Grade C minimum (WCAG 2.1 A), Grade B ideal (WCAG 2.1 AA)

Red flags: Generic AI aesthetics, hardcoded values, implementation doesn't match Figma, broken reflow, missing focus indicators.

3. Trustworthy Building

Evaluate:

  • AI transparency: disclaimer on AI-generated content
  • Error transparency: actionable error messages

Red flags: Missing AI disclaimers, opaque errors without guidance.


Review Output Format

See references/review-output-format.md for the full review template.

Review Type Modifiers

See references/review-type-modifiers.md for context-specific review focus areas (PR, Creative, Design, Accessibility).

Quick Checklist

See references/quick-checklist.md for the pre-approval checklist covering design system compliance, aesthetic quality, frictionless, quality craft, and trustworthy pillars.

Pattern Examples

See references/pattern-examples.md for good/bad examples of creative frontend and design system review work.


Acknowledgments

Creative frontend principles inspired by Anthropic's frontend-design skill. Design review principles and quality pillar framework created by @Quirinevwm for systematic UI evaluation.

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
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azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
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