frontend-design-review

โดย microsoft

Review and create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality and design system compliance. Evaluates using three pillars: frictionless insight-to-action, quality craft, and trustworthy building. USE FOR: PR reviews, design reviews, accessibility audits, design system compliance checks, creative frontend design, UI code review, component reviews, responsive design checks, theme testing, and creating memorable UI. DO NOT USE FOR: Backend API reviews, database schema reviews, infrastructure or DevOps work, pure business logic without UI, or non-frontend code.

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.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development