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tds-ui-generator

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Mis à jour14 juillet 2026 à 08:08

Generate THAKI Design System (@thaki/tds) desktop-console UI from text / sketch / screenshot via a two-stage IR (UX-IR -> TDS-IR) with a deterministic compiler + validation gate + repair loop. Use when "TDS로 UI 생성", "화면 생성기", "디자인시스템 컴포넌트 트리 생성", "UI generator", "screenshot to TDS". Owns the TDS Component Registry (61 primitives) and the synthetic data engine for training a UI-gen model. Do NOT use for freehand React coding (use frontend-design) or Figma sync (use figma-to-tds).

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Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.

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sylvanus4

sylvanus4/github-to-notion-sync

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Développeurs webProfessions informatiques et mathématiques·SOC 15-1254

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tds-ui-generator

description

TDS UI Generator

일반 UX 표현은 보존하고 TDS realization만 강학습하는 데스크톱 콘솔 UI 생성기. 모델은 제한된 IR만 생성하고 코드·검증·집계는 결정론 하네스가 소유한다([[sonnet-format-determinism]]· [[thin-harness-fat-skills]]·[[docx-readability]] 동형). 포맷 결정론은 이 원칙을 따른다.

파이프라인

입력(text/sketch/screenshot) → UX-IR(디자인시스템 독립) → TDS-IR(registry-검증)
  → validate_ir.py(게이트) → compile_tds_ir.py(TSX) → 렌더/critic → repair 루프

산출물 (이 스킬이 소유)

파일	역할
`schema/ux-ir.schema.json`	의도 표현(화면목적/정보구조/액션/역할) + novelty/density 컨트롤
`schema/tds-ir.schema.json`	컴포넌트 realization 트리(enum은 registry가 런타임 검증)
`schema/registry.json`	TDS Component Registry — `@thaki/tds` 61 primitive의 props/slots/variant/enum + uxRoleToComponent
`scripts/validate_ir.py`	결정론 게이트: 컴포넌트 존재·prop enum·slot 호환·interaction-graph(dead touch, 중복 CTA)
`scripts/compile_tds_ir.py`	TDS-IR → React TSX(`@thaki/tds` import). 같은 IR → byte-identical
`scripts/grammar_gen.py`	확률 그래머 합성 화면 생성기(무작위 조합 금지)
`scripts/build_dataset.py`	게이트 통과 화면 → 다태스크 SFT + hard-negative preference pair

사용

PY=.venv/bin/python
# 1) 합성 화면 생성
$PY scripts/grammar_gen.py --n 100 --registry schema/registry.json --out-dir samples/raw
# 2) 게이트(수용 데이터만 학습에 사용)
$PY scripts/validate_ir.py --registry schema/registry.json --ir <tds-ir.json> --json
# 3) TSX 컴파일
$PY scripts/compile_tds_ir.py --ir <tds-ir.json> --out Screen.tsx
# 4) 학습 데이터셋(5 태스크 + DPO)
$PY scripts/build_dataset.py --in-dir samples/raw --registry schema/registry.json --out-dir samples/dataset --cap 100

불변식

모델은 JSX/코드를 직접 쓰지 않는다 — 검증된 TDS-IR만. 코드는 컴파일러 소유.
게이트 통과분만 학습 데이터(data engine > data volume). status=valid 아니면 drop 또는 repair.
registry는 retrieval 소스 — 현재 props를 weights에 암기시키지 않는다(TDS 버전 변동 대비).
학습: 일반 UX 추론은 LoRA/frozen 보존, TDS realization adapter만 강학습([[subagent-model-routing]]).
중국 teacher API는 비-TDS UX 추론에만(사내 IP 보호, 2026-07-14 결정).

데이터 태스크 (registry 통과 화면당 파생)

text→UX-IR · text→TDS-IR · screenshot→TDS-IR · edit→JSON Patch · invalid→repair · TDS-IR→NL설명 · DPO(good>corrupt).

Registry 재생성 (tds_ssot 갱신 시)

ThakiCloud/tds_ssot 클론 → props/slots/enum 재추출 → schema/registry.json 갱신 → uxRoleToComponent 재매핑. 데스크톱 콘솔 표면(Table/Drawer/Modal/CatalogCard/PageShell).

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Meta-orchestrator that decomposes user goals into agent execution plans with model routing and dependency ordering, optionally pursuing them via Goal Mode with pursuing/paused/achieved/unmet/budget-limited lifecycle states. Maintains a persistent TODO backlog under state/todos/. Pipeline Mode auto-triggers for registered pipelines (report, persona, deep-research, research-report) and executes immediately. Use when: "jarvis", "자비스", "plan how to do X", "decompose this goal", "goal mode", "목표 모드", "pursue this until done", "jarvis goal", "jarvis plan", "자비스 계획", "자비스 목표", "long-running objective", "multi-turn goal", "멀티턴 목표", "장기 목표", "계획 세워줘", "jarvis todo", "자비스 TODO", "보고서 작성해줘", "리포트 만들어줘", "보고서 생성", "분석 보고서", "슬랙에 리포트 보고", "슬랙에 보고서 공유", "리서치해서 슬랙에 보고", "페르소나 분석", "관점 분석해줘", "관점 분석", "딥 리서치", "리서치해서 보고서로". Do NOT use for a single known skill (invoke directly), simple edits, or one-shot tasks. Do NOT use for daily pipeline (use today). Do NOT use for "딥 리서치" without "보고서" → use deep-research-pipeline.

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2026-07-130

name

tds-ui-generator

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입력(text/sketch/screenshot) → UX-IR(디자인시스템 독립) → TDS-IR(registry-검증)
  → validate_ir.py(게이트) → compile_tds_ir.py(TSX) → 렌더/critic → repair 루프

산출물 (이 스킬이 소유)

파일	역할
`schema/ux-ir.schema.json`	의도 표현(화면목적/정보구조/액션/역할) + novelty/density 컨트롤
`schema/tds-ir.schema.json`	컴포넌트 realization 트리(enum은 registry가 런타임 검증)
`schema/registry.json`	TDS Component Registry — `@thaki/tds` 61 primitive의 props/slots/variant/enum + uxRoleToComponent
`scripts/validate_ir.py`	결정론 게이트: 컴포넌트 존재·prop enum·slot 호환·interaction-graph(dead touch, 중복 CTA)
`scripts/compile_tds_ir.py`	TDS-IR → React TSX(`@thaki/tds` import). 같은 IR → byte-identical
`scripts/grammar_gen.py`	확률 그래머 합성 화면 생성기(무작위 조합 금지)
`scripts/build_dataset.py`	게이트 통과 화면 → 다태스크 SFT + hard-negative preference pair

사용

PY=.venv/bin/python
# 1) 합성 화면 생성
$PY scripts/grammar_gen.py --n 100 --registry schema/registry.json --out-dir samples/raw
# 2) 게이트(수용 데이터만 학습에 사용)
$PY scripts/validate_ir.py --registry schema/registry.json --ir <tds-ir.json> --json
# 3) TSX 컴파일
$PY scripts/compile_tds_ir.py --ir <tds-ir.json> --out Screen.tsx
# 4) 학습 데이터셋(5 태스크 + DPO)
$PY scripts/build_dataset.py --in-dir samples/raw --registry schema/registry.json --out-dir samples/dataset --cap 100

불변식

모델은 JSX/코드를 직접 쓰지 않는다 — 검증된 TDS-IR만. 코드는 컴파일러 소유.
게이트 통과분만 학습 데이터(data engine > data volume). status=valid 아니면 drop 또는 repair.
registry는 retrieval 소스 — 현재 props를 weights에 암기시키지 않는다(TDS 버전 변동 대비).
학습: 일반 UX 추론은 LoRA/frozen 보존, TDS realization adapter만 강학습([[subagent-model-routing]]).
중국 teacher API는 비-TDS UX 추론에만(사내 IP 보호, 2026-07-14 결정).

데이터 태스크 (registry 통과 화면당 파생)

text→UX-IR · text→TDS-IR · screenshot→TDS-IR · edit→JSON Patch · invalid→repair · TDS-IR→NL설명 · DPO(good>corrupt).

Registry 재생성 (tds_ssot 갱신 시)

ThakiCloud/tds_ssot 클론 → props/slots/enum 재추출 → schema/registry.json 갱신 → uxRoleToComponent 재매핑. 데스크톱 콘솔 표면(Table/Drawer/Modal/CatalogCard/PageShell).