ワンクリックで
design-token
2-step 디자인 파이프라인: --step brief (타겟 분석 → DESIGN_BRIEF.md 생성) → --step token (토큰/DESIGN.md 생성). --step all이 기본값.
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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2-step 디자인 파이프라인: --step brief (타겟 분석 → DESIGN_BRIEF.md 생성) → --step token (토큰/DESIGN.md 생성). --step all이 기본값.
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SOC 職業分類に基づく
Design an agent memory system — working memory, episodic memory, semantic memory, and procedural memory. Use when building agents that need to remember context across sessions, learn from interactions, or maintain persistent knowledge. Covers storage strategy, retrieval patterns, and context management.
Select and design the right orchestration pattern for multi-agent systems. Evaluate Sequential, Parallel, Router, and Hierarchical patterns against your use case requirements. The Router pattern covers both agent selection (classify input to the right specialist) and model selection (route tasks to the right LLM by complexity to balance cost, latency, quality, and fallback chains). Use when deciding how multiple agents should coordinate, share context, delegate tasks, or which model each task should run on.
전략 설계 통합 — 비즈니스 모델 캔버스(biz-model), 경쟁 해자 분석(moat), 성장 루프 설계(growth-loop) 통합. Use when defining business strategy, competitive positioning, or growth mechanics for an AI product.
에이전트 환경 설정 통합 — 7요소 인스트럭션 작성(agent-instructions)과 CLAUDE.md/AGENTS.md 구성(claude-md) 통합. 에이전트 정체성·도구·제약·실패 모드 정의부터 프로젝트 메모리 파일까지 한 스킬로. Use when setting up a new agent or updating agent instructions.
PM이 사람에게 질문하고 답을 모으는 비동기 채널 — comms MCP(Gmail/Notion/Zoom/Slack)를 감싸는 번역기. --mode ask(질문 초안 작성), --mode pull-answers(스레드·회의록에서 답 수집), --mode digest(수집한 답 요약 → decision-log/ticket-bridge 라우팅), --mode review(PRD 스테이크홀더 리뷰 — 리뷰어 배정·코멘트 수집·Signoff audit trail), --mode solo(팀원 없을 때 Claude가 역할 대리 시뮬레이션), --mode init(팀 세팅 대화형 온보딩). 메시지를 자동 발송하지 않는다 — 초안/코멘트까지만. 솔로 유저는 solo, 기업 PM은 review로 분기. Use when a PM needs to ask teammates for status/decisions, run a multi-stakeholder PRD review, and collect answers into hplan.
Run a full product build loop in one orchestrated session — discover → research → design → PRD → task decomposition → team-based implementation. Use when the user invokes /build, when an idea needs end-to-end execution from problem to shipped change, or when a feature crosses discover/architect/deliver boundaries that would otherwise require manual hand-offs.
| name | design-token |
| description | 2-step 디자인 파이프라인: --step brief (타겟 분석 → DESIGN_BRIEF.md 생성) → --step token (토큰/DESIGN.md 생성). --step all이 기본값. |
| argument-hint | [타겟 또는 DESIGN_BRIEF.md 경로] [--step brief|token|all] |
| allowed-tools | ["Read","Write"] |
| model | inherit |
2-step 디자인 파이프라인: Phase A (레퍼런스 수집 → DESIGN_BRIEF.md 생성) → Phase B (토큰/DESIGN.md 생성).
Parse --step from arguments:
--step brief → Run Phase A only (design-reference 로직)--step token → Run Phase B only (기존 design-token 로직)--step all or no flag → Run Phase A then Phase B100개 큐레이션 레퍼런스 기반으로 타겟에 맞는 디자인 방향성을 DESIGN_BRIEF.md로 문서화한다. AI가 디자인을 생성하지 않는다. AI는 레퍼런스 필터링과 패턴 추출을 구조화한다.
이전 discover 단계 타겟 프로파일을 확인한다. 없으면:
"타겟 프로파일이 없습니다. discover 단계를 먼저 완료하거나 타겟(카테고리/대상/톤)을 직접 입력하시겠습니까? (입력: t)"
A1 — 타겟 읽기 discover 단계 결과에서 카테고리·대상·톤을 추출한다. 없으면 사용자에게 직접 입력 요청.
A2 — ASCII 미리보기 출력
레퍼런스 목록을 보여주기 전에 반드시 아래 형식으로 출력:
┌─── design-reference 실행 ────────────────────────┐
│ 타겟: [카테고리] / [대상] / [톤] │
│ │
│ [한국] (번호) 사이트명 — 핵심 특징 │
│ ... │
│ [글로벌] (번호) 사이트명 — 핵심 특징 │
│ ... │
│ │
│ 번호로 5-7개 선택 / 전체 분석 (a) / 직접 입력 (m)│
└──────────────────────────────────────────────────┘
A3 — 레퍼런스 필터링 references/site-list-kr.md와 references/site-list-global.md에서 타겟 카테고리 일치 항목을 우선 추출한다. 카테고리 일치 < 6개이면 유사 카테고리로 보완. 타겟 사용자가 자주 쓰는 다른 카테고리 1-2개 추가 권고 (이유: 사용자의 디자인 기대값은 주로 쓰는 모든 앱에서 형성됨).
A4 — 패턴 추출 선택된 5-7개에서 references/design-wisdom.md 원칙 적용:
패턴마다 design-wisdom.md do/don't 원칙(원칙 3) 적용: ❌/✅ 1쌍 포함. 랜딩/전환 페이지는 LIFT 모델(프레임워크 10) 4개 요소도 체크.
A5 — DESIGN_BRIEF.md 생성
아래 구조로 생성. 추상적 표현 금지 — 모든 결론에 수치 또는 레퍼런스 근거.
# DESIGN_BRIEF.md
## 타겟 프로파일
- 카테고리:
- 대상:
- 톤:
## 선택된 레퍼런스
| 사이트 | 카테고리 | 적용할 패턴 | 선택 이유 |
## 추출된 디자인 방향성
### 레이아웃
[설명 + ❌/✅ do/don't 1쌍]
### 컬러
[헥스코드 + WCAG 대비비 + ❌/✅ 1쌍]
### 타이포그래피
[스케일 비율 + 기본 px + ❌/✅ 1쌍]
### 인터랙션
[ms + easing + ❌/✅ 1쌍]
## 디자인 방향성 결론
[2-3줄. 구체적 수치와 레퍼런스 사이트로 뒷받침]
DESIGN_BRIEF.md 생성 완료 후:
"✅ DESIGN_BRIEF.md 생성됨.
--step token으로 토큰 생성을 계속하세요."
DESIGN_BRIEF.md 기반으로 의미 기반 CSS 토큰(tokens.md)과 DESIGN.md 초안을 생성한다. AI가 디자인하지 않는다. BRIEF의 근거를 토큰 구조로 변환한다.
DESIGN_BRIEF.md 존재 여부를 확인한다. 없으면:
"DESIGN_BRIEF.md가 없습니다.
--step brief를 먼저 실행하거나 직접 토큰 입력을 진행하시겠습니까? (입력: m)"
컬러 방향성, 타이포그래피, 인터랙션 패턴을 파싱한다.
생성 전 반드시 구조 미리보기 출력:
┌─── design-token 생성 예정 ───────────────────────┐
│ BRIEF 기반 방향: [컬러 방향성 1줄] │
│ │
│ Color: │
│ --color-brand-primary → [추정 헥스코드] │
│ --color-text-default → [추정 헥스코드] │
│ Font: │
│ --font-family-display → [추정 폰트명] │
│ Space: 4px 배수 xs~2xl │
│ │
│ 계속 (y) / 직접 수정 후 진행 (m) │
└──────────────────────────────────────────────────┘
references/token-patterns.md 구조와 references/design-wisdom.md 원칙 적용.
필수 규칙:
tokens.md 기반으로 DESIGN.md를 생성한다.
deliver/ui-validate --check mobile가 파싱할 수 있도록 브레이크포인트 섹션을 반드시 포함:
## Breakpoints
- mobile: 375px — 1컬럼, font-size-md 기준, 터치타겟 최소 44px
- tablet: 768px — 2컬럼 전환, 사이드바 표시
- desktop: 1440px — 최대 콘텐츠 너비 1280px, 좌우 여백 균형
"✅ tokens.md + DESIGN.md 생성됨.
ui-validate --check mobile로 검증을 진행하세요."