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(9773期)UI/UX Pro Max – 从设计系统到代码落地的全栈助手

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2026-10-03 更新时间

从设计系统到代码落地的全栈助手 专业级 UI/UX 设计智能助手,支持生成完整设计系统、组件规范及可落地代码,适合产品团队快速构建高品质界面 使用说明 核心用法 ui-ux-pro-max 是一个全栈式 UI/UX 设计辅助工具,整合设计决策、系统构建与代码实现三大环节。其工作流程分为三步: 需求分诊:快速确认平台(Web/iOS/Android/桌面)、技术栈(React/Vue/Svelte/Tailwind 等)、目标(转化/速度/品牌调性/无障碍),以及现有资产(截图/Figma/代码仓库); 交付物生产:根据场景输出 UI 概念+布局、UX 流程图、设计系统(Token+组件规范)或具体代码实现方案; 资产调用:内置设计智能数据库(配色、模式、启发式规则)及可选的 Python 脚本生成结构化 Token。 显著优点 端到端闭环:唯一覆盖"设计决策 → 系统规范 → 代码落地"全链路的 Skill,避免设计与开发断层 强制具体化:要求命名组件、定义状态、标注间距/字体/交互细节,减少模糊沟通 无障碍内置:默认覆盖 WCAG AA、键盘导航、焦点状态、对比度检查 零依赖安全:纯本地 Python 标准库实现,无第三方包,供应链攻击面为零 四合一交付能力:用户说"全部都要"时可按设计→UX→代码→系统顺序完整交付 潜在缺点/局限 无实时协作:不支持多人在线编辑或 Figma 实时同步,输出为静态文档或代码 设计智能依赖本地 CSV:assets/data/ 内的模板数据需手动更新,无法自动获取最新设计趋势 脚本功能有限:design_system.py 仅生成 ASCII 友好 Token,复杂视觉系统仍需人工调整 品牌深度受限:缺乏企业品牌资产(Logo、定制字体、VI 手册)的深度整合能力 前端框架偏 Web:移动端原生(SwiftUI、Jetpack Compose)的代码示例相对薄弱 适合人群 独立开发者/全栈工程师:需快速产出专业级界面而无专职设计师 初创产品团队:MVP 阶段需建立一致的设计规范与组件库 设计系统负责人:需生成 Token 文档、组件状态表及无障碍检查清单 前端工程师接设计稿:需将 UX 建议转化为精确的文件级代码修改 常规风险 文件写入路径需确认:--persist 模式创建 design-system/ 目录,敏感目录使用前建议验证 输出为建议性质:生成的配色、布局需结合真实用户测试验证,不宜直接生产上线 无障碍检查非认证级:内置 WCAG 指导为启发式建议,正式产品仍需专业审计工具复核 原始说明 UI/UX design intelligence and implementation guidance for building polished interfaces. Use when the user asks for UI design, UX flows, information architecture, visual style direction, design systems/tokens, component specs, copy/microcopy, accessibility, or to generate/critique/refine frontend UI (HTML/CSS/JS, React, Next.js, Vue, Svelte, Tailwind). Includes workflows for (1) generating new UI layouts and styling, (2) improving existing UI/UX, (3) producing design-system tokens and component guidelines, and (4) turning UX recommendations into concrete code changes.

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从设计系统到代码落地的全栈助手

专业级 UI/UX 设计智能助手,支持生成完整设计系统、组件规范及可落地代码,适合产品团队快速构建高品质界面

使用说明

核心用法

ui-ux-pro-max 是一个全栈式 UI/UX 设计辅助工具,整合设计决策、系统构建与代码实现三大环节。其工作流程分为三步:

  1. 需求分诊:快速确认平台(Web/iOS/Android/桌面)、技术栈(React/Vue/Svelte/Tailwind 等)、目标(转化/速度/品牌调性/无障碍),以及现有资产(截图/Figma/代码仓库);
  2. 交付物生产:根据场景输出 UI 概念+布局、UX 流程图、设计系统(Token+组件规范)或具体代码实现方案;
  3. 资产调用:内置设计智能数据库(配色、模式、启发式规则)及可选的 Python 脚本生成结构化 Token。

显著优点

  • 端到端闭环:唯一覆盖"设计决策 → 系统规范 → 代码落地"全链路的 Skill,避免设计与开发断层
  • 强制具体化:要求命名组件、定义状态、标注间距/字体/交互细节,减少模糊沟通
  • 无障碍内置:默认覆盖 WCAG AA、键盘导航、焦点状态、对比度检查
  • 零依赖安全:纯本地 Python 标准库实现,无第三方包,供应链攻击面为零
  • 四合一交付能力:用户说"全部都要"时可按设计→UX→代码→系统顺序完整交付

潜在缺点/局限

  • 无实时协作:不支持多人在线编辑或 Figma 实时同步,输出为静态文档或代码
  • 设计智能依赖本地 CSV:assets/data/ 内的模板数据需手动更新,无法自动获取最新设计趋势
  • 脚本功能有限:design_system.py 仅生成 ASCII 友好 Token,复杂视觉系统仍需人工调整
  • 品牌深度受限:缺乏企业品牌资产(Logo、定制字体、VI 手册)的深度整合能力
  • 前端框架偏 Web:移动端原生(SwiftUI、Jetpack Compose)的代码示例相对薄弱

适合人群

  • 独立开发者/全栈工程师:需快速产出专业级界面而无专职设计师
  • 初创产品团队:MVP 阶段需建立一致的设计规范与组件库
  • 设计系统负责人:需生成 Token 文档、组件状态表及无障碍检查清单
  • 前端工程师接设计稿:需将 UX 建议转化为精确的文件级代码修改

常规风险

  • 文件写入路径需确认:--persist 模式创建 design-system/ 目录,敏感目录使用前建议验证
  • 输出为建议性质:生成的配色、布局需结合真实用户测试验证,不宜直接生产上线
  • 无障碍检查非认证级:内置 WCAG 指导为启发式建议,正式产品仍需专业审计工具复核

原始说明

UI/UX design intelligence and implementation guidance for building polished interfaces. Use when the user asks for UI design, UX flows, information architecture, visual style direction, design systems/tokens, component specs, copy/microcopy, accessibility, or to generate/critique/refine frontend UI (HTML/CSS/JS, React, Next.js, Vue, Svelte, Tailwind). Includes workflows for (1) generating new UI layouts and styling, (2) improving existing UI/UX, (3) producing design-system tokens and component guidelines, and (4) turning UX recommendations into concrete code changes.

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