design-md-generator
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URL・画像・テキスト要件からAIコーディングエージェント向けのDESIGN.mdを生成するスキル。「example.comをDESIGN.md化して」「このサムネをDESIGN.md化して」「クールでポップなLP用のDESIGN.mdを作って」といったリクエストで使用する。Claude Code / Cursor / Stitch に渡せば一貫したUIを生成できる、getdesign.md / awesome-design-md 準拠の9セクション構成のデザイン仕様書を出力する。CSS解析・画像目視抽出・要件生成の3パターンに対応。
- Installs packages
In this repository10 other files it gives its agents.
- claude-md-managerSkill
- codebase-onboardingSkill
- coding-rulesSkill
- flutter-riverpod-archSkill
- image-compressorSkill
- knowledge-graph-initSkill
- media-transcriberSkill
- meti-ai-guidelineSkill
- nano-banana-image-genSkill
- nextjs-better-auth-postgres-dockerSkill
The file
Files
DESIGN.md Generator
任意のサイトURL・参考画像・テキスト要件から、AIコーディングエージェント(Claude Code / Cursor / v0 等)向けの DESIGN.md を生成するスキル。
DESIGN.md とは
AIコーディングエージェント向けのデザイン仕様書フォーマット。プレーンテキスト(Markdown)でカラー・タイポグラフィ・コンポーネント・余白・トーンを記述する。プロジェクトルートに置いて @DESIGN.md で参照すると、AIが一貫したUIを生成できる。
本スキルは getdesign.md / awesome-design-md で広く使われている9セクション構成に準拠して出力する。
入力の3パターン
1. URL → DESIGN.md(CSS解析ベース)
サイトURLを受け取って、CSS から色・フォント・角丸・シャドウを抽出して DESIGN.md にまとめる。
ユーザー指示例:
- 「https://neverjp.com/ を DESIGN.md にして」
- 「example.com の DESIGN.md を作って」
手順:
python {SKILL_DIR}/scripts/extract_css.py <URL>スクリプトが返す JSON(カラー頻度・フォント・角丸・シャドウ・ブレークポイント)を Claude が references/template.md に当てはめて DESIGN.md を組み立てる。出力先はユーザー指定 or ./DESIGN.md。
2. 画像 → DESIGN.md(目視抽出)
サムネ・スクショ・モックなどの画像を受け取って、Claude が vision で目視抽出して DESIGN.md にする。
ユーザー指示例:
- 「このサムネを DESIGN.md 化して」(画像添付)
- 「このスクショと同じトーンの DESIGN.md を作って」
手順:
- 画像を Claude に直接読ませる(Read ツールで画像パスを開く)
references/template.mdの9セクションに沿って、画像から読み取れる要素を埋める- CSSが取れない要素(HEX値など)は近似値を提案し、
要確認マークを付ける - 出力先はユーザー指定 or
./DESIGN.md
3. テキスト要件 → DESIGN.md(要件から生成)
「クールでポップな LP」「和モダンなコーポレート」など、テキスト要件から DESIGN.md を生成する。
ユーザー指示例:
- 「クールでポップな LP 用の DESIGN.md を作って」
- 「和モダンな士業サイト用の DESIGN.md が欲しい」
手順:
- ユーザーの要件を以下に分解する:
- 雰囲気・業界・ターゲット
- 求めるトーン(ポップ/高級/フラット/レトロ等)
- 必須要素(カラー指定や使いたいフォントの希望)
references/template.mdの9セクションを要件に合わせて埋める- カラーパレット・フォント・角丸方針は要件と整合する組み合わせを提案する
- 出力先はユーザー指定 or
./DESIGN.md
出力する DESIGN.md の9セクション
references/template.md を参照。getdesign.md / awesome-design-md 準拠の9セクション構成。すべての出力で以下の章順・章名を厳守する:
必須セクション
- Visual Theme & Atmosphere — Mood / density / aesthetic philosophy(Brand Voice もここに集約)
- Color Palette & Roles — Descriptive Name + Hex + Functional Role(Primary / Surface / Text / Accent でグループ化)
- Typography Rules — Font Family + Hierarchy table + Principles
- Component Stylings — Buttons / Cards / Inputs / Navigation / Image・Iconography / Microinteractions
- Layout Principles — Spacing / Container / Grid / Whitespace philosophy
- Do's and Don'ts — 守るべきルール・禁止事項(必須: AIの脱線を防ぐ最重要セクション)
推奨セクション(入力情報がある場合は必ず埋める)
- Depth & Elevation — Shadow Scale + Border Radius Scale + Shadow philosophy
- Responsive Behavior — Breakpoints / Touch Targets / Collapsing Strategy
- Agent Prompt Guide — Quick Reference + Component Prompts 例 + Iteration Guide
章番号は 1〜9 の順序を維持する(必須/推奨の区分は章順を変えない)。情報が不足して埋められない章は省略せず、(要確認) マークを付けて空欄を残すこと。
Tips
- 入力タイプの判定: ユーザーの指示にURL(http/httpsで始まる文字列)が含まれていたらURLモード、画像パス(.png/.jpg/.webp等)が含まれていたら画像モード、それ以外はテキスト要件モードとして扱う
- 複数入力の混合: URL + 「ポップな雰囲気を加えて」のような混合指示は、URLモードでDESIGN.mdを生成してから、テキスト要件で調整する2段階処理にする
- 推測値には注釈を付ける: 画像モードや要件モードで推測値(HEX値・rem値など)を出すときは「(推定値・要確認)」を末尾に付ける
- 出力の最後に Source 行: どの入力から生成したかを末尾に明記する(例:
**Source**: https://example.com/ (CSS解析, 2026-04時点))
必要な依存
- Python 3.9+
requests(CSS取得用)
pip install requestsDoes it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

