适用于审查前端代码的设计质量——检查设计令牌(design token)的使用、硬编码值、暗色模式(dark mode)覆盖情况、可访问性(accessibility)合规性、CSS 一致性,或语义化 HTML。 适用于对组件、页面或设计系统进行问题审计。 触发
Argus Design Review Skill. 当此技能被激活时,前端代码的每一行都按照相同的标准进行审计:正确使用设计符,没有硬编码值,暗模式完全渴望是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
当该技能启用时,所有前端代码行均需遵循统一标准进行审查:设计 Token 使用正确、无硬编码值、深色模式全覆盖、满足无障碍基础要求。
规则:组件样式规则中出现的所有颜色必须使用 var(--ds-*) 引用。禁止直接使用 oklch()、#hex 或 rgb() 等裸色值。
/* 错误 — 组件规则中直接使用 oklch */
.ds-card {
background: oklch(99% 0.005 80);
color: oklch(20% 0.02 60);
}
/* 正确 — 使用 Token 引用 */
.ds-card {
background: var(--ds-color-surface);
color: var(--ds-color-fg);
}
例外::root 和 @keyframes 中定义 Token 时,允许使用裸色值(oklch/hex)。
标记项:在组件规则(CSS 或内联 style=)中发现任何裸色值。
规则:所有间距、圆角和字号比例值必须使用设计 Token 尺度系统。禁止使用“魔法数字”(magic numbers)。
/* 错误 */ padding: 16px; border-radius: 8px; /* 正确 */ padding: var(--ds-space-4); border-radius: var(--ds-radius-lg);
标记项:任何本应使用设计 Token 却未使用的非零数值。
规则::root 中声明的每个颜色 Token 都必须提供 [data-theme="dark"] 对应的重载定义。
/* 错误 — 缺少深色模式重载 */
:root {
--ds-color-bg: oklch(97% 0.012 80);
}
/* 正确 — 已定义重载 */
[data-theme="dark"] {
--ds-color-bg: oklch(15% 0.008 75);
}
标记项:任何在 :root 中声明但未在 [data-theme="dark"] 下重载的颜色 Token。此类问题将导致深色模式静默失效——颜色可能变得不可读。
规则:必须满足 WCAG AA 基线要求。此项为强制项,不得降级为警告。
| 模式 | 要求 |
|---|---|
仅含图标的 |
必须包含 aria-label |
|
必须包含 alt 属性 |
无 href 的 |
不得用作按钮;应改用 |
| 可聚焦元素 | 必须具备可见的焦点指示器 |
| 颜色对比度 | 普通文本 ≥ 4.5:1,大号文本 ≥ 3:1 |
标记项:任何违反项均为 P1 级别起评。
catch {} 块.parent a--active)id 重复| 严重等级 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| P0 | 阻断型 — CI 将失败 | 组件规则中使用裸 oklch、深色模式重载缺失或失效 |
| P1 | 高优先级 — 必须修复 | 缺少 aria-label、BEM 不规范、硬编码间距 |
| P2 | 中优先级 — 应当修复 | 重复规则、空 catch 块、语义化违规 |
| P3 | 低优先级 — 优化项 | 代码风格、视觉类问题等 |
对每个发现的问题,按如下格式输出:
[P 严重等级] <文件路径>:<行号> — <问题描述> 发现: <当前代码内容> 期望: <应修改为的内容> Token: <应使用的设计 Token(如适用)>
输出结果按严重等级分组:P0 → P1 → P2 → P3。
:root 声明之外的 oklch/hex/rgb)自动化 PR 评审模式说明:位于 .github/actions/argus-review/action.yml 的复合 Action 在运行时会动态读取 argus 仓库中的 AGENTS.md 与 SKILL.md 文件,并将其内容注入 LLM 提示词(prompt)。评审由 argus-flash GitHub App 执行,并直接在 PR 上以评论形式反馈结果。
请勿对以下内容标记问题:
node_modules/ 目录(完全忽略).github/workflows/、.github/actions/)相关专题
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