TypeUI
TypeUI est une plateforme de contexte de conception et une CLI open-source qui fournit des "compétences de conception" réutilisables (SKILL.md), des invites d'interface utilisateur et des intégrations MCP afin que les outils de codage IA puissent générer des interfaces utilisateur cohérentes et conformes à la marque.
https://www.typeui.sh/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jul 9, 2026
Qu'est-ce que TypeUI
TypeUI aide les équipes et les développeurs à donner aux assistants de codage IA la direction de conception qui leur manque habituellement lors de la génération d'interfaces utilisateur. Au lieu de laisser des outils comme Cursor, Claude Code, Copilot, Codex ou Gemini CLI inventer l'espacement, les couleurs, la typographie et les styles de composants à la volée, TypeUI regroupe ces contraintes dans des "compétences de conception" portables en markdown (souvent nommées SKILL.md) et des ressources d'invite associées. Il prend en charge le démarrage à partir d'un thème TypeUI, l'extraction de compétences sélectionnées à partir d'un registre public, la génération de nouveaux fichiers de compétences avec une CLI NPX et l'importation de systèmes de conception à partir de sources comme Figma pour transformer les jetons de conception (typographie, rayons, ombres, remplissages, traits, composants et variantes) en fichiers markdown éditables qui peuvent être utilisés directement dans votre flux de travail.
Caractéristiques principales de TypeUI
TypeUI (typeui.sh) est une plateforme open-source CLI plus qui offre aux outils de codage d'IA une "couche de conception" cohérente en générant et en gérant des fichiers markdown de compétences de système de conception (jetons, règles, composants et directives de mise en page). Elle aide des agents comme Cursor, Claude Code, Codex et Gemini à produire une interface utilisateur qui reste conforme aux spécifications (espacement, typographie, couleurs, états, mises en page) à travers plusieurs invites, et elle prend en charge des flux de travail tels que l'extraction de compétences de conception organisées à partir d'un registre, la mise à jour de compétences existantes, l'exécution de boucles de variation/nettoyage, et l'intégration via les importations MCP et Figma pour les produits et équipes existants.
Génération de système de conception Skill.md: Génère des "fichiers de compétences" markdown structurés qui encodent les jetons de conception et les règles d'interface utilisateur (espacement, échelle de typographie, couleurs, comportement des composants) afin que les outils d'IA cessent d'inventer des styles arbitraires et restent cohérents sur tous les écrans.
Registre de compétences de conception organisé + commande pull: Parcourez et téléchargez des systèmes de conception prêts à l'emploi et faits à la main à partir d'un registre (par exemple, via `npx typeui.sh list` et `npx typeui.sh pull <name>`), donnant aux projets une direction visuelle instantanée et cohérente.
Mettre à jour et itérer sur les compétences existantes: Prend en charge l'édition et la mise à jour des fichiers de compétences (par exemple, `npx typeui.sh update`) afin que les équipes puissent affiner les jetons/règles au fil du temps sans perdre de cohérence sur l'interface utilisateur précédemment générée.
Flux de travail de variation et de nettoyage (Pro/essai): Les flux de travail Pro/essai mettent l'accent sur plus de variations, une meilleure couverture et des "boucles de nettoyage" pour itérer sur des écrans réels, utiles lors du polissage de l'interface utilisateur générée par l'IA en interfaces de produits livrables.
Intégrations d'outils d'IA (Cursor/Claude/Codex/Gemini) et MCP: Conçu pour se connecter aux environnements de codage agentiques populaires ; TypeUI MCP expose les systèmes de conception, les invites d'interface utilisateur et les variations de mise en page directement aux outils connectés pour la génération dans l'éditeur.
Importation Figma comme source de système de conception: Importe les styles et les détails des composants de Figma (typographie, rayons, ombres, remplissages, traits, variantes, modèles de mise en page) dans des sources markdown éditables, reliant les systèmes de conception existants aux flux de travail d'IA.
Cas d'utilisation de TypeUI
Expédition d'interfaces utilisateur de produits cohérentes dans les applications existantes: Les équipes qui maintiennent un SaaS/produit en direct peuvent conserver plusieurs systèmes de conception actifs et s'assurer que les composants générés par l'IA correspondent aux jetons et aux modèles établis tout en itérant sur des écrans réels.
MVP rapides et nouveaux projets avec un style cohérent: Les développeurs solo et les startups peuvent commencer avec une compétence organisée (ou en générer une) pour obtenir des pages d'atterrissage, des tableaux de bord et des flux cohérents sans qu'un concepteur ne définisse chaque détail à l'avance.
Application du système de conception pour les équipes d'ingénierie: Les équipes front-end peuvent utiliser les fichiers de compétences comme garde-fous afin que les assistants IA génèrent du code qui adhère aux grilles d'espacement, aux échelles de typographie et aux états des composants, réduisant ainsi le roulement des révisions et la dérive de l'interface utilisateur.
Accélération de Figma-to-code pour les organisations axées sur la conception: Les organisations dotées de bibliothèques Figma matures peuvent importer des jetons/composants et laisser l'IA générer de nouveaux écrans alignés sur le système source, accélérant ainsi la mise en œuvre tout en préservant les règles de la marque.
Flux de travail multi-clients pour les agences/freelances: Les agences peuvent maintenir des fichiers de compétences distincts par client/marque et changer de contexte rapidement, produisant des variations et des exportations d'interface utilisateur conformes à la marque sans ré-enseigner l'IA à chaque fois.
Expérimentation de l'interface utilisateur et exploration de la mise en page: Les équipes produit peuvent utiliser des variations de mise en page et des bibliothèques d'invites pour explorer des alternatives (par exemple, des tableaux de prix, des états d'authentification, des tableaux de bord) tout en conservant les mêmes contraintes de conception.
Avantages
Améliore la cohérence : réduit les hallucinations de jetons/espacement/typographie sur plusieurs invites et écrans d'IA.
Adoption flexible : fonctionne avec les principaux outils de codage d'IA et peut être utilisé pour les nouvelles constructions et les produits existants.
Démarrage rapide : les compétences de registre organisées peuvent être extraites instantanément ; la CLI est open-source (MIT) et facile à exécuter via npx.
Inconvénients
Certains flux de travail avancés sont payants : Pro/essai débloque plus de variations, plusieurs systèmes de conception actifs et des fonctionnalités de nettoyage/en vrac ; les abonnements sont généralement non remboursables.
Nécessite une discipline de processus : les équipes doivent maintenir et mettre à jour les fichiers/jetons de compétences, sinon la "source de vérité" peut s'éloigner de la base de code réelle.
Dépend des intégrations et de l'environnement : l'efficacité varie selon la configuration de l'outil d'IA (par exemple, les répertoires de compétences Cursor, la connectivité MCP) et peut nécessiter un effort de configuration.
Comment utiliser TypeUI
1) Installer les prérequis: Assurez-vous d'avoir Node.js 18+ installé. TypeUI peut être exécuté via NPX, vous n'avez donc généralement pas besoin d'une installation globale.
2) Ouvrir un terminal dans votre projet: Naviguez vers le dépôt où vous souhaitez qu'un outil de codage IA (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot, etc.) construise ou refactorise l'interface utilisateur en utilisant des règles de conception cohérentes.
3) Générer une nouvelle compétence de conception (SKILL.md) pour votre projet: Exécutez : npx typeui.sh generate. Suivez les invites interactives (couleurs, polices, espacement, composants, etc.). Cela écrit un fichier SKILL.md dans votre projet que vos outils IA peuvent lire et suivre.
4) (Facultatif) Prévisualiser la génération sans écrire de fichiers: Exécutez : npx typeui.sh generate --providers cursor,claude-code --dry-run pour voir ce qui serait généré pour des fournisseurs spécifiques sans modifier votre dépôt.
5) Extraire une compétence de conception prête à l'emploi du registre public: Si vous voulez un style organisé au lieu de générer à partir de zéro, téléchargez-en un par slug : npx typeui.sh pull <slug>. Cela extrait la compétence dans votre projet.
6) (Facultatif) Extraire une variante formatée pour la conception: Si vous avez besoin de la sortie au format de conception, exécutez : npx typeui.sh pull <slug> --format design.
7) Parcourir les compétences disponibles (trouver un slug): Exécutez : npx typeui.sh list pour parcourir les compétences dans le terminal et choisir un slug à extraire.
8) Mettre à jour un fichier de compétences existant à mesure que votre conception évolue: Exécutez : npx typeui.sh update. Sélectionnez les champs à modifier ; TypeUI ne met à jour que ces parties tout en gardant le reste intact.
9) Connecter TypeUI MCP à votre outil de codage IA (idée générale): TypeUI peut être utilisé via un serveur MCP à l'adresse https://mcp.typeui.sh. Ajoutez-le à la configuration MCP de votre outil afin que l'agent puisse utiliser vos systèmes de conception publiés, vos invites d'interface utilisateur et vos variations de mise en page.
10) Se connecter dans VS Code (GitHub Copilot) via MCP: Exécutez : code --add-mcp '{"name":"typeui","type":"http","url":"https://mcp.typeui.sh"}' ou créez .vscode/mcp.json avec les mêmes détails de serveur. Ensuite, autorisez/connectez-vous si vous y êtes invité.
11) Se connecter dans Hermes via MCP: Ajoutez une entrée de serveur dans ~/.hermes/config.yaml : mcp_servers: typeui: url: "https://mcp.typeui.sh" auth: oauth. Démarrez Hermes et autorisez si vous y êtes invité.
12) Se connecter dans OpenCode via MCP: Ajoutez à votre config.json OpenCode : {"$schema":"https://opencode.ai/config.json","mcp":{"typeui":{"type":"remote","url":"https://mcp.typeui.sh","enabled":true}}}. Authentifiez-vous avec TypeUI si vous y êtes invité.
13) Se connecter dans Antigravity via MCP: Ajoutez à votre configuration MCP : {"mcpServers":{"typeui":{"serverUrl":"https://mcp.typeui.sh"}}}. Antigravity utilise serverUrl pour les serveurs MCP distants ; autorisez si vous y êtes invité.
14) Utiliser TypeUI dans votre flux de travail lors de la création d'interfaces utilisateur: Une fois que SKILL.md existe (et/ou que MCP est connecté), dites à votre outil IA ce qu'il doit construire. Les règles de conception de TypeUI aident à contraindre les jetons, l'espacement, la typographie et le comportement des composants afin que l'interface utilisateur reste cohérente à travers les itérations.
15) Itérer avec des variations et des boucles de nettoyage: Demandez à votre agent des améliorations ciblées (par exemple, "donnez-moi plus de variations pour cette section de prix"). TypeUI aide à produire plusieurs variations de mise en page afin que vous puissiez comparer et choisir, puis affiner.
16) Modifier et affiner les règles markdown si nécessaire: Si l'IA dérive ou si vous avez besoin de conseils plus spécifiques au produit, ajustez le markdown généré (par exemple, SKILL.md et les fichiers associés). Des règles plus fortes et plus claires produisent généralement une sortie d'interface utilisateur plus cohérente.
17) Publier votre système de conception dans votre espace de travail TypeUI (pour l'utilisation de MCP): Lorsque vous êtes prêt, publiez depuis TypeUI afin que votre outil IA connecté à MCP utilise vos modifications enregistrées et les dernières instructions du système de conception lors de la génération/refactorisation de l'interface utilisateur.
18) Obtenir de l'aide et découvrir des commandes: Exécutez : npx typeui.sh help pour voir les commandes disponibles et les détails d'utilisation.
FAQ de TypeUI
TypeUI fournit des compétences en conception, des invites d'interface utilisateur et des ressources pour les outils d'IA qui génèrent des interfaces utilisateur.
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Outils d'IA populaires comme TypeUI
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GitHub Copilot Chat est un assistant de codage alimenté par l'IA qui fournit des interactions en langage naturel, des suggestions de code en temps réel et un soutien contextuel directement dans les IDE pris en charge et sur GitHub.com.
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