frontend-design-review

작성자: microsoft

UI 구현을 디자인 품질 기준 및 디자인 시스템에 따라 검토하거나, 처음부터 독창적이고 프로덕션 수준의 프론트엔드 인터페이스를 제작합니다.

npx skills add https://github.com/microsoft/agent-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.

microsoft의 다른 스킬

oss-growth
microsoft
OSS 성장 해커 페르소나
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundry 에이전트를 엔드투엔드로 배포, 평가 및 관리: Docker 빌드, ACR 푸시, 호스팅/프롬프트 에이전트 생성, 컨테이너 시작, 배치 평가, 지속적 평가, 프롬프트 최적화 워크플로, agent.yaml, 트레이스에서 데이터셋 큐레이션. 용도: Foundry에 에이전트 배포, 호스팅 에이전트, 에이전트 생성, 에이전트 호출, 에이전트 평가, 배치 평가 실행, 지속적 평가, 지속적 모니터링, 지속적 평가 상태, 프롬프트 최적화, 프롬프트 개선, 프롬프트 최적화 도구, 에이전트 지침 최적화, 에이전트 개선...
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI: Search, Speech, OpenAI, Document Intelligence에 사용됩니다. 검색, 벡터/하이브리드 검색, 음성-텍스트 변환, 텍스트-음성 변환, 전사, OCR을 지원합니다. 사용 시점: AI Search, 쿼리 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색, 의미 검색, 음성-텍스트 변환, 텍스트-음성 변환, 전사, OCR, 텍스트를 음성으로 변환.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
이미 준비된 애플리케이션에 대해 기존 .azure/deployment-plan.md 및 인프라 파일이 있는 경우 Azure 배포를 실행합니다. 사용자가 새 애플리케이션 생성을 요청할 때는 이 스킬을 사용하지 말고 azure-prepare를 사용하세요. 이 스킬은 azd up, azd deploy, terraform apply, az deployment 명령을 내장된 오류 복구 기능과 함께 실행합니다. azure-prepare의 .azure/deployment-plan.md와 azure-validate의 검증 상태가 필요합니다. 사용 시점: "run azd up", "run azd deploy", "execute deployment",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage Services는 Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage, Data Lake를 포함합니다. 스토리지 액세스 계층(hot, cool, cold, archive), 각 계층 사용 시기 및 계층 비교에 대한 질문에 답변합니다. 객체 스토리지, SMB 파일 공유, 비동기 메시징, NoSQL 키-값, 빅데이터 분석을 제공합니다. 수명 주기 관리를 포함합니다. 사용 용도: blob 스토리지, 파일 공유, 큐 스토리지, 테이블 스토리지, 데이터 레이크, 파일 업로드, blob 다운로드, 스토리지 계정, 액세스 계층,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure에서 AppLens, Azure Monitor, 리소스 상태 및 안전한 트라이지를 사용하여 Azure 프로덕션 문제를 디버그합니다. 사용 시기: 프로덕션 문제 디버그, 앱 서비스 문제 해결, 앱 서비스 높은 CPU, 앱 서비스 배포 실패, 컨테이너 앱 문제 해결, 함수 문제 해결, AKS 문제 해결, kubectl 연결 불가, kube-system/CoreDNS 오류, pod 보류 중, crashloop, 노드 준비 안 됨, 업그레이드 실패, 로그 분석, KQL, 인사이트, 이미지 풀 실패, 콜드 스타트 문제, 상태 프로브 실패,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azure 앱을 배포용으로 준비합니다(인프라 Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). 생성/현대화 또는 생성+배포에 사용하며, 크로스 클라우드 마이그레이션에는 사용하지 않습니다(azure-cloud-migrate 사용). 다음에는 사용하지 마십시오: copilot-sdk 앱(azure-hosted-copilot-sdk 사용). 사용 시점: "앱 생성", "웹 앱 빌드", "API 생성", "서버리스 HTTP API 생성", "프론트엔드 생성", "백엔드 생성", "서비스 빌드", "애플리케이션 현대화", "애플리케이션 업데이트", "인증 추가", "캐싱 추가", "Azure에 호스팅", "생성 및...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azure 배포 전 준비 상태 검증. 구성, 인프라(Bicep 또는 Terraform), RBAC 역할 할당, 관리 ID 권한, 사전 요구 사항에 대한 심층 점검을 실행합니다. 사용 시점: 내 앱 검증, 배포 준비 상태 확인, 사전 점검 실행, 구성 확인, 배포 가능 여부 확인, azure.yaml 검증, Bicep 검증, 배포 전 테스트, 배포 오류 문제 해결, Azure Functions 검증, 함수 앱 검증, 서버리스 검증...
officialdevopstesting