respect

name	respect
description	2-mode UI respect skill — brief (generate RESPECT.md design brief before coding) and checkpoint (final pre-ship gate enforcing user-respect via α/β/γ gate matrix). Use --mode brief when starting any UI screen; use --mode checkpoint before shipping. RESPECT.md absence blocks craft-lint (exit 2).
argument-hint	[screen-name] [--mode brief|checkpoint]
allowed-tools	["Read","Write","Bash"]
model	inherit

Core Goal

--mode brief:

• 화면 코딩 전에 RESPECT.md 생성 — "respect before design" 원칙
• 5개 핵심 의도 commit: three_second_rule / next_action / social_proof / hierarchy_rules / motion_language
• 결정론 검증 가능한 YAML 스키마 (craft-lint가 픽셀 분석 없이 정합성 검증)
• DESIGN.md (Google 표준 토큰)와 cross-reference 강제

--mode checkpoint:

• 화면 ship 직전 사용자 존중 게이트 mechanical enforcement
• AI 책임: 화면 분류 (screen_type / traffic_level) — Rule 5 허용 영역
• 결정론 책임: 분류 결과 → α/β/γ 게이트 조합 lookup (정책은 사용자 yaml)
• 게이트별 실행은 각각 다른 메커니즘 (인간 / 데이터 / 합성)

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Trigger Gate

Use This Skill When

• 새 화면 디자인 시작 (라우팅 추가 직전) → --mode brief
• 기존 화면 리디자인 — RESPECT.md 갱신 → --mode brief
• 사용자 인터페이스가 있는 LLM 에이전트의 PRD Section 11 보강 → --mode brief
• 화면 ship 직전 (deploy / release 이전 마지막 게이트) → --mode checkpoint
• craft-lint 통과 후 (디자인 정합성 확인 후 사용자 존중 게이트) → --mode checkpoint

Route to Other Skills When

• 표준 토큰 (색·폰트·간격) 정의 → Google DESIGN.md (npx @google/design.md)
• 픽셀 분석 (fold density / contrast) → deliver/ui-validate --check hierarchy (Playwright)
• 디자인 토큰·hierarchy 위반 → scripts/validate-craft-lint.py (정적) 또는 deliver/ui-validate --check hierarchy (런타임)
• 게이트 통과의 자연어 보고 → operate/ops-review

Boundary Checks

• DESIGN.md 부재 시 → "먼저 npx @google/design.md init 권유"
• 백엔드 only 에이전트 → "RESPECT.md 불필요, PRD Section 11 N/A 표기"
• 매트릭스 yaml 누락 → default 매트릭스 + warning
• β 게이트 + analytics_endpoint 부재 → β 자동 skip + warning

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Mode: brief

RESPECT.md 스키마 (필수 5 섹션)

screen: "<화면 이름>"
references_design_md: ./DESIGN.md     # 표준 파일 cross-ref 강제

three_second_rule:
  what_is_this: "한 문장. 3초 안에 답이 나와야 한다 (≤20 단어, 금지어 없음)"
  # 예: "교사가 강의 슬라이드를 5분에 만드는 AI 도구"
  # 실패 예: "차세대 AI 기반 교육 콘텐츠 플랫폼" ← 의미 0

scan_test:
  if_user_only_reads_headlines: "핵심 가치를 잡을 수 있는가?"
  required_headlines: 3

next_action:
  primary_cta: "<단 1개 CTA 문구>"      # craft-lint: != null + ≤ 6 단어
  secondary_cta: null                   # 처음엔 None. 2개 이상이면 fail
  placement: "0.05초 룰 — fold 안"

social_proof:
  type: "logo_strip | testimonial | usage_number"
  evidence: "<구체 데이터>"              # 예: "26M ALTools 사용자"
  position: "fold 직후"

emotional_tone:
  hero_image_face: "smiling | neutral | candid"
  rationale: "<왜 이 표정이 적합한가>"

hierarchy_rules:
  max_elements_above_fold: 7
  max_type_scale_per_screen: 4
  color_ratio: [60, 30, 10]              # 합 100 강제 (craft-lint 검증)
  whitespace_to_content_min: 0.4
  cta_count_above_fold: 1                # 1 강제

motion_language:
  hover_transition_ms: 200
  page_transition_easing: "cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1)"
  scroll_reveal: "stagger 80ms"

forbidden:
  - "차세대, 혁신, 솔루션 같은 추상명사"
  - "기능 나열 (이 단계에선 결과만)"
  - "fold 안에 4개 이상의 element"
  - "Inter / Roboto / Arial / system-ui 폰트 (generic AI aesthetics)"

analytics_endpoint: "<PostHog/Plausible/GA4 URL>"   # checkpoint β 게이트

Instructions (brief mode)

You are writing RESPECT.md for: $ARGUMENTS

Step 1 — Interview: 3초 룰 도출

• "이 화면을 처음 본 사람이 3초 안에 알아야 할 한 문장은?"
• 답이 추상명사 포함 → 재질문
• 단어 수 ≤ 20 + 금지어 없음 통과 시 commit

Step 2 — Interview: 다음 행동

• "이 화면에서 사용자가 해야 할 단 하나의 행동은?"
• primary CTA 6 단어 이내. secondary는 처음엔 None.
• "2개 이상 두고 싶다" → 영상 5번 원칙 강조 + 거부

Step 3 — Interview: 신뢰 신호

• "social proof — 로고/숫자/후기 중 어떤 것을 fold 직후 보여줄지?"
• 구체 데이터 인용 없으면 fail loud

Step 4 — Interview: 정서 톤

• hero image의 인물 표정 (있으면) / 톤 (warm/serious/playful)
• rationale 한 줄

Step 5 — Hierarchy rules (default + 사용자 override)

• max_elements_above_fold (default 7) / max_type_scale (4) / color_ratio (60/30/10) / whitespace_ratio (0.4) / cta_count (1)
• 사용자가 override 시 reason 한 줄 강제

Step 6 — Motion language

• hover transition / page transition easing / scroll reveal 명세

Step 7 — Forbidden list (default + 추가)

• default 4 항목 + 화면별 추가

Step 8 — analytics_endpoint

• PostHog/Plausible/GA4 URL — 없으면 null (β 게이트 skip 됨)

Step 9 — RESPECT.md 저장 + craft-lint 검증

• .design/RESPECT.md write
• 즉시 python3 scripts/validate-craft-lint.py 실행 → exit 0 확인
• 통과 시 "ship 전 craft-lint + --mode checkpoint 권유" 안내

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Mode: checkpoint

3 게이트 정의

게이트	메커니즘	실행 시점	신뢰도	비용
α — 인간 7초 체크리스트	사용자 직접 답 + 응답시간 측정	ship 직전 (동기)	본인 의식적 검수	화면당 ~30초
β — 72h 데이터 게이트	PostHog/Plausible/GA4 metrics (scroll≥40%, CTR≥2%, bounce≤60%)	ship 후 72h (비동기)	객관 데이터 100%	인프라 셋업 1회
γ — 합성 시뮬레이션	Playwright + saliency map + WCAG AA + ui-validate --check hierarchy 재사용	ship 직전 (자동)	60-70% (실제 인지 ≠ saliency)	자동, 무료

γ가 가장 자동 & 0 비용이지만 신뢰도 중간 — α + γ 조합이 default 권고.

Rule 5 회피 메커니즘

[입력: 화면 ID]
   ↓
[AI 분류 — Rule 5 허용]
   - screen_type: landing | feature_detail | dashboard | onboarding | settings
   - traffic_level: high_traffic | low_traffic
   ↓
[결정론 lookup — 매트릭스 yaml]
   gate_matrix[(screen_type, traffic_level)] → [α, β, γ 중 선택 조합]
   ↓
[게이트별 실행]
   - α: clickable checklist + 응답시간 측정 (인간 동기)
   - β: analytics endpoint 등록 + cron 72h 점검 (자동 비동기)
   - γ: Playwright 호출 + saliency map (자동 동기)
   ↓
[통과 → ship 허용 / 실패 → 차단 + fix 권유]

기본 매트릭스 (사용자 override 가능)

# references/gate-matrix.yaml
gate_matrix:
  landing:
    high_traffic: [alpha, beta, gamma]    # 풀 게이트 (첫인상 + 트래픽 충분)
    low_traffic:  [alpha, gamma]          # 데이터 안 모임 → beta 무의미
  feature_detail:
    high_traffic: [alpha, beta]
    low_traffic:  [alpha]
  dashboard:
    any:          [gamma]                  # 반복 사용 = 첫인상 비중 낮음
  onboarding:
    any:          [alpha, gamma]
  settings:
    any:          [gamma]                  # 자동만, 의식적 검수 불필요

Instructions (checkpoint mode)

You are running respect --mode checkpoint for: $ARGUMENTS

Step 1 — 화면 메타데이터 로드 + RESPECT.md 검증

• RESPECT.md 없으면 fail loud → respect --mode brief 먼저 권유

Step 2 — AI 분류 (Rule 5 분류 영역)

• screen_type: landing/feature_detail/dashboard/onboarding/settings 중 분류
• traffic_level: high/low (RESPECT.md analytics_endpoint 기반 estimated DAU 사용)
• 분류 confidence 낮으면 사용자에게 확인 1회

Step 3 — 결정론 매트릭스 lookup

• gate_matrix[(screen_type, traffic_level)] → 게이트 조합 [α/β/γ 부분집합]

Step 4 — α 게이트 실행 (선택됐을 때)

• 3 질문 출력 (RESPECT.md three_second_rule / next_action / social_proof 인용):
  • "이 화면이 무엇인지 3초에 알 수 있는가? (Y/N)"
  • "primary CTA가 fold 안에 1개 명확한가? (Y/N)"
  • "social proof가 fold 안에 있는가? (Y/N)"
• 응답 ts 측정 — 7초 미만 시 warning
• 1개라도 N → 실패 → fix 권유

Step 5 — β 게이트 실행 (선택됐을 때)

• RESPECT.md analytics_endpoint 등록 + cron 72h 후 점검 스케줄
• ship 자체는 통과 (비동기 게이트)
• 72h 후 metrics 미달 시 GitHub/Linear issue 자동 생성

Step 6 — γ 게이트 실행 (선택됐을 때)

• Playwright 호출 → 화면 캡처
• saliency map 계산 (CSS contrast/size/position 가중치)
• WCAG AA contrast 검증
• ui-validate --check hierarchy (fold density / color_ratio / cta count) 재사용
• 미달 항목 → 실패

Step 7 — 최종 판정 + ship 허용/차단

• 선택된 모든 게이트 pass → ship 허용 + operate/ops-review trigger (phase_transition)
• 1개라도 fail → ship 차단 + fix 권유 (β는 차단 안 함, 사후 issue만)

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Failure Handling

실패 상황	감지	대응
three_second_rule에 추상명사	정규식 매칭 (차세대/혁신/솔루션)	재인터뷰 강제
단어 수 > 20	split count	"3초에 못 읽음 — 한 문장 줄여주세요"
secondary_cta 명시	yaml 검증	"처음엔 1개만" 거부
color_ratio 합 ≠ 100	sum()	자동 정규화 + 사용자 확인
DESIGN.md 없음 (brief)	file not found	npx @google/design.md init 권유
RESPECT.md 없음 (checkpoint)	file not found	fail loud → --mode brief 먼저 권유
AI 분류 confidence 낮음	LLM 응답 "unsure"	conservative = (landing, high_traffic) 가정 + 사용자 확인
α 응답시간 < 7s × 3 회	timing logs	"thoughtless click pattern" — 인간 검수 신뢰도 ↓ 경고
β analytics_endpoint 없음	RESPECT.md 누락	β 자동 skip + warning ("ship 후 검증 불가")
γ Playwright 미설치	which playwright	γ 자동 skip + warning + α 가중치 ↑

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Quality Gate

brief mode:

• 5 필수 섹션 모두 작성 (three_second / next_action / social_proof / hierarchy / motion)
• three_second_rule.what_is_this ≤ 20 단어 + 금지어 0
• next_action.primary_cta 1개 + secondary null
• hierarchy_rules.color_ratio 합 = 100
• hierarchy_rules.cta_count_above_fold = 1 (force override 시 audit log)
• references_design_md 명시 (DESIGN.md cross-ref)
• validate-craft-lint.py exit 0 통과

checkpoint mode:

• AI 분류는 2 라벨만 (screen_type, traffic_level) — 그 외 결정 LLM 사용 0
• 게이트 조합은 yaml lookup (정책은 인간이 yaml 편집)
• α 응답시간 측정 + 7초 미만 warning
• β analytics_endpoint 확인 + 비동기 cron 등록
• γ Playwright + ui-validate --check hierarchy 재사용
• 모든 게이트 통과만 ship 허용 + operate/ops-review trigger 발화

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Contextual Knowledge (auto-loaded)

Good Example

!cat examples/good-01.md 2>/dev/null || echo ""

Bad Example

!cat examples/bad-01.md 2>/dev/null || echo ""

Schema Reference

!cat references/respect-schema.yaml 2>/dev/null || echo ""

Gate Matrix Default

!cat references/gate-matrix.yaml 2>/dev/null || echo ""