frontend-design-review

bởi 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.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development