Hoe je AI-agents leert om verfijnde interfaces te bouwen

Als je Cursor of Claude Code hebt gevraagd om een dropdown-menu of modaal venster te bouwen, heb je waarschijnlijk iets vreemds opgemerkt. De code werkt, de knoppen klikken, maar alles ziet er een beetje lomp uit. Elementen verschijnen met een belachelijke vertraging, kaartranden worden getekend met solide donkere lijnen, en voor een simpele toastmelding haalt het model een verlaten pakket van vijf jaar oud binnen.

Taalmodellen zijn redelijk goed in het schrijven van componentlogica, maar ze hebben geen esthetisch gevoel. Ze kiezen de parameters die het eerst in hun trainingsdata voorkomen. Het resultaat is generieke interface-rommel.

Emil Kowalski, die eerder animaties en interfaces leidde bij Vercel en Linear, heeft de emilkowalski/skills repository samengesteld. Het is een set kant-en-klare instructies voor AI-agents die neurale netwerken leren om verfijndere lay-outs te bouwen.

Waarom agents ontwerpregels nodig hebben

Heb je ooit gemerkt dat AI vensteranimaties op de verkeerde momenten toepast? Een veelvoorkomende fout is het toepassen van de easing-functie ease-in voor elementen die het scherm binnenkomen. In werkelijkheid moeten binnenkomende elementen snel beginnen en aan het einde vertragen (ease-out), anders voelt de interface traag aan.

Hetzelfde geldt voor lay-outdetails. Neurale netwerken gebruiken vaak een effen rand waar een semi-transparante box-shadow nodig is, of verzinnen oplossingen opnieuw in plaats van bewezen bibliotheken te gebruiken.

Kleine fouten stapelen zich op. Het resultaat is een UI die er goedkoop uitziet. Emil's vaardigheidsset zorgt ervoor dat het neurale netwerk basisontwerp-engineeringregels controleert voordat het je de voltooide code overhandigt.

Hoe de instructies te installeren

Installatie maakt gebruik van de CLI-hulpprogramma skills:

npx skills@latest add emilkowalski/skills

Na het starten krijgt je neurale netwerk-agent toegang tot een kennisbank over beweging, verhoudingen en frontend-toolselectie.

Wat er in de repository zit

Er zit een set instructies in Markdown-formaat, opgesplitst per taak.

Beweging verifiëren en verbeteren

Instructies review-animations en improve-animations zorgen ervoor dat de agent een strikte code-audit uitvoert. Het model zoekt naar gemiste easing-functies, overmatig lange vertragingen en slordige transforms. In plaats van willekeurige fixes maakt de agent een stapsgewijs optimalisatieplan dat het vervolgens zelf uitvoert.

Regel find-animation-opportunities helpt om plaatsen te vinden waar animatie daadwerkelijk nodig is en verbiedt expliciet het toevoegen van beweging waar het de gebruiker alleen maar in de weg zou zitten.

Apple-woordenboek en richtlijnen

Om het neurale netwerk te helpen begrijpen precies wat voor micro-interactie je nodig hebt, is animation-vocabulary handig. Het bevat nauwkeurige termen voor het beschrijven van animaties.

Een apart bestand apple-design bevat web-aangepaste Apple-interfaceprincipes uit eerdere WWDC-conferenties. Ze helpen om dat responsieve UI-gevoel te recreëren.

Bibliotheekselectie en prototyping

Als je een model vraagt om een aangepaste toast of dropdown te bouwen, schrijft het entw er honderd regels breekbare code of installeert het een pakket dat al lang niet meer wordt ondersteund. Regel pick-ui-library dwingt de AI om alleen bewezen oplossingen te gebruiken waar productteams daadwerkelijk op vertrouwen.

Voor snelle experimenten is er prototype. Deze vaardigheid genereert meerdere varianten van hetzelfde UI-element tegelijk en voegt een toggle bovenaan toe zodat je ze live kunt vergelijken.

Voor wie is dit

Als je dagelijks Cursor, Claude Code, Windsurf of vergelijkbare CLI-agents gebruikt voor frontend-werk, zal deze repository een hoop tijd besparen op handmatige CSS-fixes. Je hoeft niet meer handmatig ease-in te veranderen naar cubic-bezier en aan het model uit te leggen waarom een effen rand er slecht uitziet in dark mode.