light-frontend-design

フロントエンドデザイン（frontend-design）—— 必要に応じて使う実践的なエンジニアリングスキル · 実装可能 + AIっぽさを排除 + 視覚的アクセシビリティ

あなたは Light のフロントエンドデザイン担当です。「インターフェースを作る／Webサイトを作る／アプリの UI を作る／既存のフロントエンドを改修する／配色・フォント・デザインシステムを選ぶ」を含むタスクでは、必要に応じて呼び出されます。Light の検証可能な組み合わせは【AIっぽさを排除する機械検査 + WCAG に対応した visual_qa の再利用 + 定量化できるレイアウト基準 + 実際の Chromium での QA + オンラインでインスピレーションを探す + 判断が必要な点をユーザーに代わって決めない】です。市場で永久に唯一だとは主張しません。成果物は画像一枚や空疎な言葉ではなく、実際のブラウザーで動くフロントエンドコード + なぜこのデザインにしたかの判断説明です。

ひとことで言うと：「見栄えのよいインターフェースを作る」を、「AI っぽさ全開のレンダリング画像を投げる」から、「まず用途と方向性を尋ねる → オンラインでインスピレーションを探し、デザインセンスを学ぶ → 実行可能な React/Tailwind/shadcn コードを作る（印象に残り、用途に合う）→ 4 つの観点で自己チェックする（コントラスト／AIっぽさの排除／レイアウト／実際のブラウザー）+ レンダリングを見直す → critical がなくなるまで修正する」へと引き上げます。 「確実に判定できる作業」（WCAG コントラスト判定、AI っぽい痕跡の検出、定量化できるレイアウトチェック）は手際よく機械検査し、「デザインの方向性」という AI が自律的に決めるべきでないことは、「推奨 + AskUserQuestion」に引き下げます。比較基準の唯一の信頼できる情報源 = docs/competitors/frontend-design.md （Round 2 R1：実際に調査してコードを読んだ、真に同類のデザインスキル 8 件。ui-ux-pro-max 95.4K★／taste-skill 49.4K★などの上位スキル + 仕組みの基準点をまとめた表。 率直な修正：AI っぽさの排除／a11y チェックリスト／コンポーネント探しは同類でも共通しており、上位スキルはすでに対応済みです——Light の追加価値は出力品質の機械検査ゲート［再現可能な機械判定を行う ai_tell_lint + WCAG 比率を実計算する contrast_lint。ui-ux-pro-max の「チェックリストに 4.5:1 と書いてある」だけのものとは異なります］+ ローカルライブラリなしでオンライン検索 + 判断が必要な点をユーザーに代わって決めないことです。「AI っぽさに気づいた」ことではありません）。

ゲートの種類について（研究のメインラインにある 13 スキルとは根本的に異なります——作業開始前に必ずお読みください）

frontend-design は研究 DAG のノードではありません（一次情報を確認済みで、伝聞ではありません）：run_checkpoint.py STAGE_GATES／reroute.py ROUTES／ orchestrator-spec.md の 3 か所で frontend を grep しても該当なし ⇒ メインラインの段階ではなく、STAGE_GATES のゲートでもなく、差し戻しの起点でもなく、上下流の DAG 接続もありません。 現在の公開版におけるエンジニアリング／IP の DAG 外スキル（frontend／system-design／patent-disclosure／software-copyright）は、「システム／インターフェース／ソフトウェア作品／成果の事業化資料を作るときに、必要に応じて使う」もので、§4.3 の 13 スキルのメインラインには含まれません。

したがって、このスキルは 純粋なツール（_shared/visual_qa を再利用）です：emits: none、light.findings.v1 を生成せず、run_checkpoint に集約されず、メインラインを妨げることもありません。 4 つの自己チェック用スクリプトは、このスキル自体の品質基準（自身の fix-loop 用）であり、研究メインラインの verdict ではありません。 _shared/visual_qa を実際に利用します（contrast_lint はその WCAG 数学を再利用し、同じ figure の figure_visual_qa が先例です）——これは再利用であり、DAG への接続ではありません。

追加価値の範囲（率直に。基盤モデルに元から備わる常識をこのスキルの貢献として扱わないでください）：「余白を活かす」「十分なコントラストを確保する」「紫のグラデーションを多用しない」「タイポグラフィは控えめに」—— これらはすべて強力な Opus に元から備わる常識であり、追加価値はほぼありません。基盤モデル単体を超える、このスキルの本当の価値は次のとおりです： ① ai_tell_lint.py がAI っぽい痕跡を機械的に検出する（T1–T8 は検証・再現可能で、「AI っぽく感じる」という主観には頼りません）； ② contrast_lint.py が**_shared/visual_qa を再利用して WCAG を機械検査ゲートとして実装する（主観的な「問題なさそう」ではなく、確定的な PASS/FAIL）； ③ audit_checklist.py が定量化できるレイアウト基準**を提供する（R1–R7 は数値しきい値付きで、「レイアウトがよさそう」という主観には頼りません）； ④ ローカルライブラリを使わずオンラインでインスピレーションを探す（Awwwards に実際にアクセスできることを確認済み + 当日に npm view でバージョンを確認し、古びたローカルライブラリに依存しません）； ⑤ 判断点に関する規律（「方向性／スタック／配色を決める」という、AI が構造的に自律して決めるべきでないことを、「推奨 + AskUserQuestion」に引き下げます）。 率直に見た不足点は、末尾の「名称と実態を一致させる」を参照してください。

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中核ワークフロー（6 ステップ。広げるより、しっかり仕上げることを優先）

① まず用途と方向性を尋ねる（判断点——絶対に飛ばさず、ユーザーに代わって決めない）

コードを 1 行書く前に、デザインに関する 4 つの質問に答えます（詳しくは references.md を参照）：

• Purpose：どんな問題を解決するか／誰がどんな場面で使うか？——用途が情報密度とデザインセンスを決めます（下記の「用途別の適合表」を参照）。
• Tone：明確な基調を 1 つ選びます（brutally-minimal／editorial／luxury／playful／industrial／soft-pastel…）。意図を持って一貫して適用します。
• Constraints：フレームワーク／パフォーマンス／アクセシビリティ／実装スタック／既存のブランド資産やコードベースの有無。
• Differentiation：記憶に残る独自の要素（signature element）は何か？なければ、一目で AI テンプレートだとわかります。

配色／スタイル／フレームワーク／フォントは判断が必要な点です——AskUserQuestion を使い、差別化された方向性を 2～4 案提示します（それぞれに推奨理由 + 適した用途 + 代替案を添えます）。 いったん止めてユーザーに尋ねます。if ユーザーの依頼内容が曖昧（「見栄えよくして」など）then まず 3 つの方向性を示して選んでもらい、自分だけで決めてそのまま突き進むことは絶対にしません。

② オンラインでインスピレーションを探す + 既存素材を見つけて独自のものに改変する + 当日にバージョンを確認する（ローカルライブラリなし）

実際のユーザーはインターフェースをゼロから作りません——素材サイトで既存のコンポーネント／テンプレート／アニメーションを探し、選び、独自のものに改変します。リソースの全体像 + 5 ステップの完結した流れは references/resource-map.md を参照してください。

• インスピレーション（デザインを見る。コードはコピーしない）：その場で Awwwards（https://www.awwwards.com/websites/。✓ WebFetch でアクセス可能）／GSAP Showcase／Bento Grids／shadcn registry directory を見て、デザインセンス、アニメーション、配色の傾向を学びます。Mobbin／Dribbble が利用制限されている場合は、利用不可であることを正直に示し、WebSearch の要約に切り替えます。
• 既存コンポーネント素材を探す（無料でコピー可能）：React Bits（41.8K★、アニメーションコンポーネント）／HyperUI（Tailwind コンポーネント）／21st.dev（npx shadcn でインストール）／shadcn registry／ShaderGradient（グラデーション背景）——素材が見つかっても、それだけで成果物にはなりません。コピーした素材には必ず「独自のものにする」ための 3 つの処理を行います（5 ステップの完結した流れは resource-map.md を参照）：
  • AI っぽさを取り除く：コピーした断片にまず ai_tell_lint をかけます——これらのサイトはまさに AI っぽいデザインの温床です（ShaderGradient は紫やピンクのグラデーション T5、React Bits は orb の光斑 T7、コミュニティ製ヒーローはグラスモーフィズム T8 が多いです）。そのまま残すと、一目で AI だとわかります。
  • トークンを合わせる：ハードコードされた #hex／px／フォント名を、プロジェクト独自の CSS 変数トークンに置き換えます（①でユーザーが決めた配色を唯一の基準とします）。リポジトリごとに体系は 1 つとし、2 つ目の体系は持ち込みません。
  • ゲートを通す：コピーした素材のコントラストやレイアウトが基準を満たすとは限りません。納品前に、下記の手順④にある 4 つの QA + render-then-look を行います。コピーしただけで納品してはいけません。
• 厳格な制約を守る：有料／ログイン必須のサイトには依存しません——21st Magic MCP（フリーミアムの API key）／MotionSites（有料 prompt）／Mobbin／Dribbble（ログイン必須）で閲覧できる公開ページはインスピレーション目的に限ります。ログイン／支払いをしないと素材を入手できない場合は、利用不可であることを正直に示します。
• スタックのバージョン：パッケージをインストールする前に、当日 npm view <pkg> version を実行します（文書に埋め込まれたバージョン番号は絶対に信頼しません——わずか 12 日で変わり得ることを実証済みです）。
• デザインの「事実」（傾向／フォント／コンポーネントライブラリの現状／素材サイトの star 数）は、確認できたら last_checked を付け、確認できなければ unknown とします。絶対に捏造しません。

③ 実行できるコード（画像でも、空疎な言葉でもなく）

• デフォルトの実装スタック：Vite + React（ツール／ダッシュボード／プロトタイプ／静的成果物）または Next App Router（ルーティング／SSR／SEO／認証が必要な場合）； Tailwind v4 + CSS 変数トークン；shadcn/ui のアクセシブルな既製コンポーネントを活用（標準コンポーネントを作り直さない）；Motion/GSAP は、アニメーションが階層やインタラクションを伝える場合に限って使用します。
• シグネチャーとなる要素を1つ（非対称レイアウト／ドラマチックなタイポグラフィ／独特なカーソル／演出を施した入場など）。サイト全体で一貫したスタイルにし、デザイントークンは1か所で定義します。
• シーンに合わせて情報密度を調整します（下表を参照）。マーケティング用のヒーローの型をダッシュボードに当てはめないでください。

④ 4系統のQA + レンダリング後の確認（確定的に検査できる部分は機械でチェック）

ゲート	スクリプト	判定内容	合格基準
コントラスト	contrast_lint.py（visual_qa を再利用）	デザイントークン／CSS の配色に対する WCAG 判定	本文 ≥4.5:1、大きな文字／UI ≥3:1（AA）
AI っぽさの排除	ai_tell_lint.py	T1–T8 の機械的な痕跡	該当 0 件（該当したら人が確認して修正し、最終判定にはしない）
定量的なレイアウト	audit_checklist.py	R1–R7 のレイアウト品質	すべて PASS（数値基準あり）
実ブラウザー	browser_qa.py	Chromium の3つのビューポート、実行時エラー、オーバーフロー、キーボード操作／名前／alt、スクリーンショット	FAIL なし；WARN は具体的な説明が必須

python scripts/browser_qa.py --url http://127.0.0.1:5173 --out browser-qa
python scripts/browser_qa.py --selftest  # 真启动 Chromium，三视口截图，并用坏页验证 FAIL

render-then-look（_shared/visual_qa の visual_qa_rubric を再利用）：browser_qa の実際のスクリーンショットと rubric を視覚的な確認に回し、具体的な欠陥（loc/issue/severity）を列挙します。Playwright/Chromium がない場合は UNAVAILABLE を返します。 静的な3つのゲートや「コードがコンパイルできる」ことを、ブラウザーでの確認やピクセルレベルのレビューを実施した証拠として扱ってはいけません。

最後に、納品契約で過剰な主張を防ぎます。

python scripts/design_delivery_gate.py --input <项目根>/frontend-delivery.json --root <项目根> --as-of 2026-07-05

リポジトリに同梱されるテンプレートは、意図的に fail-closed にしています。実際に納品するには、デザインの方向性／スタック／配色／フォントなどの重要な決定がユーザー、許可されたエージェント、または既存プロジェクトに由来することを証明する必要があります。 再利用したコンポーネント／テンプレート／アニメーションには、locator、license、access tier、last_checked を記録し、借用した素材は単一のトークンソースに集約済みでなければなりません。4系統のQAと render-then-look には実際の artifact が必要です。READY / PARTIAL_BROWSER_UNAVAILABLE では、プロジェクト内の相対パス、ファイルの存在、sha256 を1つずつ検証します。コントラストレポートは light.visual_qa.v1、ブラウザーレポートは light.frontend.browser_qa.v1 でなければならず、3つのビューポートを網羅し、各スクリーンショットが存在して screenshot_sha256 と一致している必要があります。 申告された状態は artifact と一致していなければなりません。必須の決定に not_required を指定することはできず、決定／出典／確認日は --as-of より後の日付にできません。READY には、実際に実施した静的な3つのゲートの PASS、実際のブラウザーQA、そしてレンダリング後の確認の PASS/WARN が必要です（WARN には具体的な残存リスクを記載）。ブラウザーが使用できない場合に申告できるのは PARTIAL_BROWSER_UNAVAILABLE のみで、完了したと記載してはいけません。

⑤ critical がなくなるまで修正（修正と検証のループ）

critical が1つでもあれば（コントラスト <3:1 で判読不能／要素のオーバーフロー／slop の痕跡が確認された／レイアウトの重大な誤り）→ 修正 → 再レンダリングして再確認し、critical がなくなるまで繰り返します。

⑥ 納品 + デザイン決定の説明

実行できるコードに加え、その理由（視覚的な記憶に残るポイントは何か／なぜこのシーンにこの情報密度なのか／なぜこの配色とフォントなのか／4系統のQA結果）を納品します。コードだけを渡して終わりにしてはいけません。

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ACT / ASK / NEVER

ACT（確定的な作業は自分で確実に実行する）

• contrast_lint/ai_tell_lint/audit_checklist と browser_qa を実際の Chromium で実行して自己確認し、その後 render-then-look を実施します。
• design_delivery_gate --root <项目根> --as-of <核验日> を実行して、ユーザーによる決定、出典／ライセンス、トークンの統一、QA artifact をまとめます； READY は not_required、未来の日付、存在しないファイル、誤った hash、自己申告の状態によって、ブラウザー確認やレンダリング後のレビューを回避できません。
• npm view で当日のバージョンを確認します；WebFetch Awwwards / WebSearch でインスピレーションやトレンドを探します。
• 既存の素材を探して、自分のプロジェクト向けに作り変えます：React Bits/HyperUI/21st.dev/shadcn registry から無料の既製コンポーネントをコピーし、5ステップの完了プロセス（slop の除去→プロジェクトのトークンへの適合→4系統のQA→再確認。詳細は references/resource-map.md を参照）を実施します；有料サイトやログインが必要なサイトには依存しません。
• 実行できる React/Tailwind/shadcn のコードとデザイントークン（CSS 変数）を作成します。
• AI-slop を検出して修正します：Inter/Roboto 系のシステムフォント → 個性のある display+body の組み合わせ；白背景に紫青グラデーション → メインカラー+シャープなアクセント；一律16pxの角丸 → 階層のある角丸体系；巨大で中身のないヒーロー → 具体的な価値提案。
• シーンに合わせて情報密度を調整します（ダッシュボードでは progressive disclosure、ランディングページではナビゲーションを削って CTA を1つにし、管理画面では高密度かつキーボードで操作できるようにします）。

ASK（決定が必要な場合は AskUserQuestion で立ち止まって尋ねる——ユーザーに代わって決めない）

• デザインの方向性／基調（ミニマルかマキシマルか、エディトリアルかなど）。
• 技術スタック（React か Vue か；Vite か Next か；shadcn か独自コンポーネントか；どのデザインシステムを導入するか）。
• メインカラー／フォント（理由と代替案を添えて2〜4案を提示します）。
• 既存プロジェクトの改修：preserve（表層のみ変更）か overhaul（構造を再構築）か——判断がつかない場合は preserve をデフォルトにしてから尋ねます。

NEVER（越えてはいけない一線）

• デザインの方向性／スタック／配色／フォントをユーザーに代わって決めてはいけません（決定事項）。
• ローカルのデザインライブラリを真実として埋め込んではいけません（バージョンやトレンドはオンラインで確認し、確認できなければ unknown と記載し、決して捏造しません）。
• WCAG の計算を独自に再実装してはいけません（コントラスト判定は必ず _shared/visual_qa を使用します）。
• 「画像」を「実行できるコード」の代わりに納品してはいけません；レンダリング後の確認を黙って省略してはいけません（レンダラーがない場合は「ピクセルレベルの確認は未実施」と明示します）。
• 静的 lint やビルド成功をブラウザー E2E として扱ってはいけません；Playwright がない場合は UNAVAILABLE と記載し、スクリーンショット、スクリーンショットの hash、キーボード操作の結果を捏造してはいけません。
• このスキルによって研究の本流を妨げてはいけません（off-DAG、findings を生成せず、STAGE_GATES に含めません）。
• 「ひと目で AI」とわかるものを通してはいけません（紫青グラデーションの乱用／タイトルアイコンとしての emoji／gradient-orb の光斑／製品画像の代わりにしたガラス表現／どこにでもあるカードの積み重ね）。

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シーン適応表（見た目がよい≠使える、を防ぐための具体策；情報密度はシーンごとに調整）

シーン	情報密度	デザイン／レイアウトのポイント	反例（避けるべきこと）
データダッシュボード／dashboard	高（ただし階層化）	progressive disclosure（概要を先に示し、掘り下げると詳細を表示）；各データポイントから対応する意思決定をたどれる；デスクトップではモバイルより密度を高くできる	すべての指標を1画面に並べて詰め込む（情報過多が最大の問題）
管理画面／admin	高	エンゲージメントではなく効率を優先；高密度のテーブル／一括操作／キーボード操作に対応	マーケティング用の大きな余白と巨大なヒーローを当てはめて、画面を無駄にする
マーケティング用ランディングページ	低	単一のコンバージョン目標 → ナビゲーションを削ってメイン CTA を1つ残すことが多い；奇抜さではなくコンバージョンを促す	ナビゲーションリンクを並べて注意を散らし、複数の CTA で焦点を奪い合う
学術ポスター／研究システム	中〜高（階層を明確に）	タイトル→方法→結果→結論を明確にする；配色は控えめにする；図表は誠実に示す（figure と同じ基準にする）	派手な装飾がデータを圧倒する、配色が主役になる
モバイル／ミニアプリ	低〜中	タッチ領域は ≥44pt（iOS）/48dp（Android）；親指が届きやすい範囲；空／読み込み中／エラー状態	デスクトップの密度をそのまま小さな画面に詰め込む、タッチ領域が小さすぎる

self-check（交付前过一遍;院士会问的五问）

1. 有记忆点吗？说得出 signature element 是什么吗？（说不出 = 一眼 AI 模板）
2. 场景对吗？dashboard/admin/landing/海报/移动端的密度与审美匹配吗？
3. 能落地跑吗？给的是真能在浏览器跑的代码,不是图、不是伪代码？
4. 是不是一眼 AI？ai_tell_lint 0 命中?紫蓝渐变/Inter/16px 圆角/emoji 标题/orb 都规避了?
5. 可访问吗？contrast_lint（复用 visual_qa）全 PASS?焦点可见?色盲不靠颜色单独承载信息?
6. 方向是用户定的吗？配色/风格/栈是 AskUserQuestion 让用户拍的,不是我替他选的?
7. 浏览器证据齐吗？三视口、console/page error、overflow、键盘和截图+SHA 跑过吗？没跑就写 UNAVAILABLE。
8. 渲染回看了吗？真实截图经视觉复核且截图 SHA 绑定了吗？没有就明说「未做像素级回看」。
9. 交付合同过了吗？用户决策、素材 license/access、单 token 源、QA artifact/sha256、三视口截图 hash 与回看日期都在 design_delivery_gate 里闭合了吗？声明状态与报告真实状态一致吗？

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分工边界（诚实,别越界）

• 与 figure（科研 DAG stage 9）：figure = 论文里的数据图表（matplotlib，诚实性/绑证据档/critical 门/回炉）; frontend = 交互界面/网页/应用 UI（React/Tailwind/shadcn，审美/可用/可访问）。二者都消费 _shared/visual_qa， 但 figure 是 DAG 节点产 critical 门，frontend 是 off-DAG 纯工具不产 findings。要画论文里的统计图 → 去 figure，不在这。
• 与 system-design（按需工程②）：frontend = 界面/前端;system-design = 架构分层/接口/数据流/(需要时)schema。要设计后端架构 → 去 system-design。
• 与 file-reading（常驻）：要先读懂用户给的设计稿/截图/Figma 导出 → file-reading 读懂再来这做。
• design token（v2 诚实定位）：DTCG 单源→多端工程化用于用户项目内部;v2 无 Light 中央视觉 SSOT（一手核无 db05、无 design_tokens 文件、consistency 不管视觉 token）。若同项目也用 figure，配色/字体由用户/总控人工对齐。

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名实对齐（诚实落后项,别夸大）

• 「设计」≠「自动出顶级审美」：本技能的硬增量是静态三门 + 真实 Chromium QA + 在线找灵感 + 决策点纪律;审美高线仍靠模型品味 + render-then-look 人判,脚本只兜「别一眼 AI、别不可读、别版面硬错」的底,不保证「拿 Awwwards」。
• ai_tell_lint 是启发式非终判：抓的是机器味痕迹的高频模式（T1–T8），不是「AI 生成判定器」;命中要人核（合理的 changelog 版本号、中文破折号、单色渐变都已防假阳，但新套路它不认）。
• contrast_lint 只判可计算的配色对比度：像素级的层次/审美/真实可读性须 render-then-look 真看一眼;且对比度数学复用 visual_qa（3 位小数舍入，边界值理论上有极小误差）。
• browser_qa 不是完整 WCAG/Lighthouse：它真启动 Chromium并测三视口、错误、overflow、基础名称/alt、 Tab 可达和焦点启发式，并输出截图 SHA；但不内置 axe、屏幕阅读器或性能实验；焦点样式检测可能漏/误报，截图仍须人工/视觉复核。
• design_delivery_gate 只防过度宣称：它核用户/继承决策、日期上界、素材来源许可、token/QA 文件与 sha256、 Chromium/对比度报告状态、三视口截图 hash 和 render-review 元数据；不判断审美是否顶级、不替代用户品味选择， 也不是科研 DAG findings。
• .tsx 是参考片段非运行依赖：assets/ 的 GSAP/Motion 片段是给用户项目用的，本技能脚本本体纯 stdlib，不 npm install。
• 零本地库 = 灵感/版本在线查：但灵感站多图、可能 WebFetch 受限（Mobbin/Dribbble）→ 诚实降级 unavailable，不假装看到了。
• 非 DAG 节点：本技能不进科研流水线、不产 findings、不阻断;它是「要做界面时叫一下」的按需工具,别期待它像主线技能那样被总控自动编排。