Comment apprendre aux agents IA à créer des interfaces soignées

Si vous avez déjà demandé à Cursor ou Claude Code de créer un menu déroulant ou une fenêtre modale, vous avez probablement remarqué quelque chose d'étrange. Le code fonctionne, les boutons cliquent, mais tout semble un peu grossier. Les éléments apparaissent avec un délai absurde, les bordures des cartes sont dessinées avec des lignes sombres pleines, et pour une simple notification toast, le modèle fait appel à un package abandonné depuis cinq ans.

Les modèles de langage sont corrects pour écrire la logique des composants, mais ils n'ont aucun sens esthétique. Ils choisissent les paramètres qui viennent en premier dans leurs données d'entraînement. Le résultat est un bruit d'interface générique.

Emil Kowalski, qui dirigeait auparavant les animations et les interfaces chez Vercel et Linear, a assemblé le dépôt emilkowalski/skills. C'est un ensemble d'instructions prêtes à l'emploi pour les agents IA qui apprennent aux réseaux de neurones à créer des mises en page plus soignées.

Pourquoi les agents ont besoin de règles de design

Vous êtes-vous déjà aperçu que l'IA animait les apparitions de fenêtres au mauvais moment ? Une erreur courante consiste à appliquer la fonction d'easing ease-in pour les éléments qui entrent dans l'écran. En réalité, les éléments entrants doivent commencer rapidement et ralentir à la fin (ease-out), sinon l'interface semble lente.

Il en va de même pour les détails de mise en page. Les réseaux de neurones utilisent souvent une bordure pleine là où un box-shadow semi-transparent est nécessaire, ou réinventent des solutions au lieu d'utiliser des bibliothèques éprouvées.

Les petites erreurs s'accumulent. Le résultat est une interface qui a l'air bon marché. L'ensemble de compétences d'Emil permet au réseau de neurones de vérifier les règles de base du design engineering avant de vous remettre le code fini.

Comment installer les instructions

L'installation utilise l'utilitaire CLI skills :

npx skills@latest add emilkowalski/skills

Après le lancement, votre agent de réseau de neurones accède à une base de connaissances sur le mouvement, les proportions et la sélection des outils frontend.

Ce qu'il y a dans le dépôt

À l'intérieur se trouve un ensemble d'instructions au format Markdown, organisées par tâche.

Vérification et amélioration du mouvement

Les instructions review-animations et improve-animations font en sorte que l'agent effectue un audit de code strict. Le modèle recherche les fonctions d'easing manquées, les délais trop longs et les transformations négligées. Au lieu de corrections aléatoires, l'agent crée un plan d'optimisation étape par étape qu'il exécute ensuite lui-même.

La règle find-animation-opportunities aide à trouver les endroits où l'animation est réellement nécessaire et interdit explicitement d'ajouter du mouvement là où il ne ferait qu'embarrasser l'utilisateur.

Dictionnaire et directives Apple

Pour aider le réseau de neurones à comprendre exactement le type de micro-interaction dont vous avez besoin, animation-vocabulary est utile. Il contient des termes précis pour décrire les animations.

Un fichier séparé apple-design contient les principes d'interface Apple adaptés au web, issus des conférences WWDC passées. Ils aident à recréer cette sensation d'interface réactive.

Sélection des bibliothèques et prototypage

Si vous demandez à un modèle de créer un toast personnalisé ou un menu déroulant, il écrit soit une centaines de lignes de code fragile, soit installe un package abandonné depuis longtemps. La règle pick-ui-library force l'IA à n'utiliser que des solutions éprouvées sur lesquelles les équipes produit s'appuient réellement.

Pour des expériences rapides, il y a prototype. Cette compétence génère plusieurs variantes du même élément d'interface à la fois et ajoute un commutateur au-dessus pour que vous puissiez les comparer en direct.

À qui cela s'adresse

Si vous utilisez Cursor, Claude Code, Windsurf ou des agents CLI similaires pour le travail frontend au quotidien, ce dépôt vous fera gagner beaucoup de temps sur les corrections CSS manuelles. Vous n'aurez plus à modifier manuellement ease-in en cubic-bezier et à expliquer au modèle pourquoi une bordure pleine a un mauvais rendu en mode sombre.