normalize

normalize skill 概览

normalize 是做什么的

normalize skill 用来审查某个 UI 功能，并将其重新对齐到现有的 design system。它适用于这些情况：某个页面、路由或组件已经偏离了既定模式、间距规范、token、信息层级或交互约定。

谁适合使用 normalize

如果你们已经有了一定的设计方向，希望让 agent 把实现重新拉回规范，那就适合用 normalize。它特别适合前端团队、design system 负责人，以及在成熟应用中工作的产品工程师——在这类场景里，不一致带来的成本往往高于重新发明一套新 UI。

normalize 真正解决的任务

大多数用户并不是想让界面“更好看”。他们真正需要的是：让某个功能在视觉和行为上都与产品其他部分保持一致，同时避免继续增加新的一次性样式。normalize skill 最适合的目标是“统一规范”，而不是“发散创意”。

这个 skill 的差异点

和泛泛的“improve this UI”提示词不同，normalize 明确以现有标准为锚点。仓库里的要求很清楚：这个 skill 不应该靠猜。它要求先收集设计上下文、识别偏差，再在动手修改前先形成方案。

最适合的使用场景

• 某个功能的间距、排版或颜色 token 使用不一致
• 某个组件看起来能用，但视觉上不符合系统规范
• 旧 UI 需要先清理一遍，再做更大范围的重构
• 某个新页面是赶工上线的，现在需要补齐 design system 对齐
• 团队想做规范化整理，但不想改动产品原本的设计意图

哪些情况下 normalize 不太适合

如果你的团队还没有文档化的模式、没有可复用组件、产品/UX 方向也还没定下来，那么 normalize for Design Systems 并不是第一步的正确选择。它也许能帮你暴露这些缺口，但无法在没有权威标准的前提下安全地“发明规范”。

如何使用 normalize skill

在 skills 环境中安装 normalize

这个 repo 没有在 SKILL.md 里提供安装命令，所以目录用户通常会按照自己当前 skill 系统使用的源码仓库路径来添加它。如果你的环境支持直接从 GitHub 安装 skill，可以使用 pbakaus/impeccable 仓库，并选择 normalize skill。

如果你使用的命令模式类似于：
npx skills add pbakaus/impeccable --skill normalize

请先和你自己的 runner 校验是否兼容。关键点在于，这个 skill 位于 .agents/skills/normalize。

首次使用前先看这个文件

从这里开始看：

• SKILL.md

这个 skill 在目录里没有额外的 helper 文件、脚本或参考资料，所以几乎所有可用指导都集中在这一个文件里。这有利于快速上手，但也意味着缺失的项目上下文需要你自己补齐。

先理解它对 frontend-design 的依赖

最容易被忽略、但也是最大的接入门槛：normalize 明确要求你先调用 /frontend-design。这个上游 skill 提供了本流程依赖的设计原则、反模式以及上下文收集协议。

它还说明，如果当前还没有设计上下文，就必须先运行 /teach-impeccable。也就是说，实际的 normalize usage 是一个串联工作流，不是单次独立 prompt 就能完成的。

明确 normalize 期望你提供什么输入

它声明的参数提示是：
[feature (page, route, component...)]

好的输入应该是具体的 UI 工作单元，例如：

• checkout page
• settings/billing route
• pricing card component
• mobile nav menu

较弱的输入则是这种范围过大的目标：

• the whole app
• make the UI better
• fix styling everywhere

如何把模糊目标改写成高质量 normalize prompt

一个弱请求：
Normalize the dashboard

一个更强的请求：
Use normalize on the analytics dashboard route. Align it to our design system by checking token usage, spacing scale, typography hierarchy, component variants, and empty-state patterns. Preserve current functionality. Flag any places where the design system is unclear instead of guessing.

为什么这个写法更有效：

• 明确了功能边界
• 指定了规范化检查标准
• 保护了现有功能
• 告诉 agent 在标准缺失时该如何处理

运行 normalize 前，至少准备这些上下文

想要得到高质量输出，最好提供：

• 目标功能的路径或路由
• 组件库或 design system 的位置
• token 来源，例如 theme 文件或 CSS variables
• 相关的 UI 指南或截图
• 任何“不要改”的业务约束
• 你希望只出方案，还是方案加修改

如果缺少这些上下文，skill 也许能识别出“哪里跑偏了”，但很难可靠地判断“应该替换成哪种正确模式”。

按照 skill 隐含的工作流来执行

仓库中的描述支持这样一个顺序：

1. 运行 /frontend-design
2. 如果缺少设计上下文，运行 /teach-impeccable
3. 识别 design system 文档、组件模式和 tokens
4. 分析当前功能有哪些偏差
5. 制定 normalization 方案
6. 保守地执行改动
7. 清理一次性样式和各种不一致

这个顺序很重要，因为这个 skill 的核心立场就是：不要在标准不明确时靠猜。

normalize 应该在你的代码库里检查什么

源码片段强调要检查：

• design principles 和整体审美方向
• 目标用户与 personas
• 组件模式和约定
• 颜色、字体、间距等 design tokens
• 不一致是纯视觉问题还是功能问题
• 根因是否来自一次性实现或缺失 token

这意味着，normalize install 只是决策的一半。更关键的是：你的 repo 是否暴露了足够多的这些信号，供 agent 有据可循地执行。

能提升 normalize 输出质量的 prompt 模式

同时要求“诊断”和“行动”：
Normalize the account settings page. First identify where it deviates from our system and categorize issues as token misuse, layout inconsistency, component misuse, or interaction mismatch. Then propose the minimal set of edits to align it.

要求处理不确定性：
If a pattern is not documented, stop and ask rather than inventing a new one.

要求固定输出格式：
Return a brief audit, a change plan, then the implementation.

在真实产品中使用 normalize 的实用护栏

为了让 normalize guide 用得更安全：

• 保留产品需求和文案意图
• 除非明显违背既有模式，否则不要改动流程
• 优先用现有 primitives 替换自定义样式
• 要求输出能减少一次性代码的 diff，而不只是视觉微调
• 要求 agent 标出 design system 自身存在不一致的地方

一次有价值的 normalization，通常既能提升 UI 一致性，也能改善可维护性。

normalize skill 常见问题

normalize 比普通的 UI 清理 prompt 更好吗？

通常是的，前提是你已经有 design system。normalize 的价值不在于“提示词更花哨”，而在于它强制要求先收集标准、再对照标准检查偏差，并避免凭空做出设计决定。

normalize 对新手友好吗？

中等偏友好。这个 skill 本身并不复杂，但新手往往缺少它默认你已经具备的前提：设计文档、token 来源，以及判断什么才算 canonical 的把握。如果你刚接触这类流程，建议从单个路由或单个组件这样的小范围目标开始。

没有正式 design system，normalize 还能用吗？

只能部分发挥作用。它依然可以帮你暴露不一致，但如果没有清晰的 truth source，输出质量会明显下降。这个 skill 明确反对“靠猜”，所以一旦标准缺失，问题会变成真正的阻塞，而不是被默认假设掩盖过去。

normalize 不擅长什么？

它的主要用途并不是：

• 从零开始做视觉探索
• 大幅调整 UX 策略
• 发明品牌风格
• 一次性做全应用重构

请把它用于“对齐规范”，而不是“大范围产品重设计”。

normalize 如何适配不同 frontend 技术栈？

normalize skill 在概念上与技术栈无关，因为它关注的是 tokens、patterns 和 conventions。它在这些代码库中最有效：有可复用组件、有 theme primitives，并且结构足够清晰，能让 agent 追踪到哪些 UI 决策才是 canonical。

什么情况下应避免使用 normalize for Design Systems？

当你真正的问题是产品范围尚未明确，而不是视觉不一致时，就应避免使用它。另一个不适用场景是团队对 design system 本身都还没达成一致；否则这个 skill 很可能把精力花在一个不断变化的目标上。

如何改进 normalize skill 的使用效果

给 normalize 更小、更清晰的目标

提升质量最快的方法就是缩小范围。让 normalize 一次只处理一个路由、一个功能，或一个组件簇。范围更小，审查结果会更清晰，误回归更少，对齐判断也会更可靠。

提供真正的权威来源

不要只说“按我们的 design system 来”。最好明确指向：

• 组件目录
• Storybook 或文档 URL
• token 文件
• 规范页面截图
• 已批准模式的示例

这样可以直接降低最大的失败模式：看起来合理、实际却对不上的“伪对齐”。

区分视觉漂移和模式漂移

高质量请求会明确告诉这个 skill，你想要的是：

• 只清理 token
• 对齐视觉层级
• 用批准的 variant 替换组件
• 还是连交互规范也一起统一

这个区分会显著影响方案，也能避免过度修改。

明确告诉 skill 哪些不能改

一个更好的 normalize usage prompt 应该包含约束，例如：

• 保持当前数据流不变
• 不改动校验逻辑
• 保留无障碍行为
• 保持 analytics selectors 稳定
• 避免引入新组件

这样可以让 normalization 聚焦于系统适配，而不是意外演变成重构。

先要方案，再允许改代码

既然仓库本身强调规划，那就利用这一点。明确要求输出：

1. design-system findings
2. deviation audit
3. proposed normalization steps
4. 然后才是 implementation

这是最容易提前发现错误假设的方式。

明确规定如何处理缺失标准

如果 agent 找不到关于间距、排版或组件选择的规则，要求它：

• 停下来提问
• 给出带权衡的可选方案
• 将这个缺口标记为 design-system 问题

这种行为比强行猜一个答案更符合这个 skill 的设计意图。

评审时别只看截图，也要看可维护性

最好的 normalize guide 结果，不只是“看起来一样了”。还要检查结果是否：

• 用 tokens 替换了硬编码值
• 去掉了自定义的一次性 wrapper
• 复用了批准的 primitives
• 让系统后续统一更新变得更简单

这也是这个 skill 最能为 design systems 持续创造价值的地方。

第一次 normalize 后继续迭代

第一轮结束后，可以追加一个聚焦的 follow-up：
Re-check the implementation and list any remaining deviations from the design system, especially token usage, component variants, and spacing rhythm.

很多细微但重要的不一致，往往是在第二轮才会被发现。

用对比示例提升 normalize 输出质量

如果你有一张 gold-standard screen，一定要说出来：
Normalize the billing page to match the visual and structural patterns used in the account overview page.

参考示例是 normalize for Design Systems 最高杠杆的输入之一。

了解 normalize 的主要失败模式

重点留意：

• 文档稀薄时凭空发明模式
• 过度纠偏，改掉了原本的 UX 意图
• 只做视觉对齐，没有清理 token
• 只修局部，不处理共享组件
• 做了大范围“polish”修改，却没有 design-system 依据

如果出现这些情况，就要进一步收紧范围、补充参考资料，并要求所有判断都明确绑定到你们自己的系统依据上。