TypeUI
TypeUI, yapay zeka kodlama araçlarının tutarlı, markaya uygun kullanıcı arayüzleri oluşturabilmesi için yeniden kullanılabilir "tasarım becerileri" (SKILL.md), kullanıcı arayüzü istemleri ve MCP entegrasyonları sağlayan bir tasarım bağlamı platformu ve açık kaynak CLI'dir.
https://www.typeui.sh/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jul 9, 2026
TypeUI Nedir
TypeUI, ekiplerin ve geliştiricilerin, yapay zeka kodlama asistanlarına genellikle kullanıcı arayüzü oluştururken eksik olan tasarım yönünü vermelerine yardımcı olur. Cursor, Claude Code, Copilot, Codex veya Gemini CLI gibi araçların aralıkları, renkleri, tipografiyi ve bileşen stillerini anında icat etmesine izin vermek yerine, TypeUI bu kısıtlamaları taşınabilir markdown "tasarım becerileri" (genellikle SKILL.md olarak adlandırılır) ve ilgili istem kaynakları halinde paketler. Bir TypeUI temasından başlamayı, genel bir kayıt defterinden seçilmiş becerileri çekmeyi, bir NPX CLI ile yeni beceri dosyaları oluşturmayı ve Figma gibi kaynaklardan tasarım sistemlerini içe aktararak tasarım belirteçlerini (tipografi, yarıçaplar, gölgeler, dolgular, çizgiler, bileşenler ve varyantlar) iş akışınızda doğrudan kullanılabilecek düzenlenebilir markdown dosyalarına dönüştürmeyi destekler.
TypeUI Temel Özellikleri
TypeUI (typeui.sh), yapay zeka kodlama araçlarına tasarım sistemi yetenek markdown dosyaları (token'lar, kurallar, bileşenler ve düzen rehberliği) oluşturarak ve yöneterek tutarlı bir "tasarım katmanı" sağlayan açık kaynaklı bir CLI ve platformdur. Cursor, Claude Code, Codex ve Gemini gibi aracılara, birden fazla istemde özelliklere uygun (aralık, tipografi, renkler, durumlar, düzenler) kullanıcı arayüzü üretmelerine yardımcı olur ve kayıt defterinden seçilmiş tasarım yeteneklerini çekme, mevcut yetenekleri güncelleme, varyasyon/temizleme döngüleri çalıştırma ve mevcut ürünler ve ekipler için MCP ve Figma içe aktarımları aracılığıyla entegrasyon gibi iş akışlarını destekler.
Skill.md tasarım sistemi oluşturma: Tasarım token'larını ve kullanıcı arayüzü kurallarını (aralık, tip ölçeği, renkler, bileşen davranışı) kodlayan yapılandırılmış markdown "yetenek dosyaları" oluşturur, böylece yapay zeka araçları keyfi stiller icat etmeyi bırakır ve ekranlar arasında tutarlı kalır.
Seçilmiş tasarım yeteneği kayıt defteri + çekme komutu: Bir kayıt defterinden hazır, el yapımı tasarım sistemlerine göz atın ve indirin (örneğin, `npx typeui.sh list` ve `npx typeui.sh pull <name>` aracılığıyla), projelere anında, tutarlı bir görsel yön verin.
Mevcut yetenekleri güncelleme ve yineleme: Yetenek dosyalarını düzenlemeyi ve güncellemeyi destekler (örneğin, `npx typeui.sh update`), böylece ekipler, daha önce oluşturulan kullanıcı arayüzü genelinde tutarlılığı kaybetmeden token'ları/kuralları zamanla iyileştirebilir.
Varyasyon ve temizleme iş akışları (Pro/deneme): Pro/deneme iş akışları, daha fazla varyasyonu, daha iyi kapsamı ve gerçek ekranlar üzerinde yineleme yapmak için "temizleme döngülerini" vurgular; yapay zeka tarafından oluşturulan kullanıcı arayüzünü gönderilebilir ürün arayüzlerine dönüştürürken faydalıdır.
Yapay zeka aracı entegrasyonları (Cursor/Claude/Codex/Gemini) ve MCP: Popüler ajan tabanlı kodlama ortamlarına takılmak üzere tasarlanmıştır; TypeUI MCP, tasarım sistemlerini, kullanıcı arayüzü istemlerini ve düzen varyasyonlarını doğrudan bağlı araçlara düzenleyici içi üretim için sunar.
Figma'yı tasarım sistemi kaynağı olarak içe aktarma: Figma'dan stilleri ve bileşen ayrıntılarını (tipografi, yarıçaplar, gölgeler, dolgular, çizgiler, varyantlar, düzen desenleri) düzenlenebilir markdown kaynaklarına aktararak, mevcut tasarım sistemlerini yapay zeka iş akışlarına köprüler.
TypeUI Kullanım Alanları
Mevcut uygulamalarda tutarlı ürün kullanıcı arayüzü gönderme: Canlı bir SaaS/ürün sürdüren ekipler, birden fazla tasarım sistemini aktif tutabilir ve yapay zeka tarafından oluşturulan bileşenlerin, gerçek ekranlar üzerinde yinelenirken belirlenmiş token'lar ve desenlerle eşleşmesini sağlayabilir.
Tutarlı bir stille hızlı MVP'ler ve yeni projeler: Yalnız geliştiriciler ve startup'lar, bir tasarımcının her ayrıntıyı önceden tanımlamasına gerek kalmadan tutarlı açılış sayfaları, panolar ve akışlar elde etmek için seçilmiş bir yetenekle (veya bir tane oluşturarak) başlayabilir.
Mühendislik ekipleri için tasarım sistemi uygulaması: Ön uç ekipleri, yapay zeka asistanlarının boşluk ızgaralarına, tip ölçeklerine ve bileşen durumlarına uygun kod üretmesini sağlamak için yetenek dosyalarını kılavuz olarak kullanabilir, bu da inceleme döngüsünü ve kullanıcı arayüzü kaymasını azaltır.
Tasarım odaklı kuruluşlar için Figma'dan koda hızlandırma: Olgun Figma kütüphanelerine sahip kuruluşlar, token'ları/bileşenleri içe aktarabilir ve yapay zekanın kaynak sistemle uyumlu yeni ekranlar oluşturmasına izin vererek, marka kurallarını korurken uygulama hızını artırabilir.
Ajans/serbest çalışan çoklu müşteri iş akışları: Ajanslar, her müşteri/marka için ayrı yetenek dosyaları tutabilir ve bağlamları hızlı bir şekilde değiştirebilir, yapay zekayı her seferinde yeniden eğitmeden markaya uygun kullanıcı arayüzü varyasyonları ve dışa aktarımlar üretebilir.
Kullanıcı arayüzü denemeleri ve düzen keşfi: Ürün ekipleri, aynı tasarım kısıtlamalarını korurken alternatifleri (örneğin, fiyatlandırma tabloları, kimlik doğrulama durumları, panolar) keşfetmek için düzen varyasyonlarını ve istem kütüphanelerini kullanabilir.
Artıları
Tutarlılığı artırır: birden fazla yapay zeka istemi ve ekranında token/aralık/tipografi halüsinasyonlarını azaltır.
Esnek benimseme: başlıca yapay zeka kodlama araçlarıyla çalışır ve hem yeni yapılar hem de mevcut ürünler için kullanılabilir.
Hızlı başlangıç: seçilmiş kayıt defteri yetenekleri anında çekilebilir; CLI açık kaynaklıdır (MIT) ve npx aracılığıyla çalıştırması kolaydır.
Eksileri
Bazı gelişmiş iş akışları ücretlidir: Pro/deneme, daha fazla varyasyonu, birden fazla aktif tasarım sistemini ve temizleme/toplu özellikleri açar; abonelikler genellikle iade edilemez.
Süreç disiplini gerektirir: ekiplerin yetenek dosyalarını/token'larını sürdürmesi ve güncellemesi gerekir, aksi takdirde "doğruluk kaynağı" gerçek kod tabanından sapabilir.
Entegrasyonlara ve ortama bağımlıdır: etkinlik, yapay zeka aracı kurulumuna (örneğin, Cursor yetenek dizinleri, MCP bağlantısı) göre değişir ve yapılandırma çabası gerektirebilir.
TypeUI Nasıl Kullanılır
1) Önkoşulları yükleyin: Node.js 18+ kurulu olduğundan emin olun. TypeUI, NPX aracılığıyla çalıştırılabilir, bu nedenle genellikle global bir kuruluma ihtiyacınız yoktur.
2) Projenizde bir terminal açın: Bir yapay zeka kodlama aracının (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot vb.) tutarlı tasarım kurallarını kullanarak kullanıcı arayüzü oluşturmasını veya yeniden düzenlemesini istediğiniz depoya gidin.
3) Projeniz için yeni bir tasarım becerisi (SKILL.md) oluşturun: Çalıştırın: npx typeui.sh generate. Etkileşimli istemleri (renkler, yazı tipleri, aralıklar, bileşenler vb.) takip edin. Bu, yapay zeka araçlarınızın okuyabileceği ve takip edebileceği bir SKILL.md dosyasını projenize yazar.
4) (İsteğe bağlı) Dosyaları yazmadan önizleme oluşturma: Deponuzu değiştirmeden belirli sağlayıcılar için neyin oluşturulacağını görmek için çalıştırın: npx typeui.sh generate --providers cursor,claude-code --dry-run.
5) Genel kayıt defterinden hazır bir tasarım becerisi çekin: Sıfırdan oluşturmak yerine seçilmiş bir stil istiyorsanız, bir slug ile indirin: npx typeui.sh pull <slug>. Bu, beceriyi projenize çeker.
6) (İsteğe bağlı) Tasarım biçimli bir varyant çekin: Tasarım biçimi çıktısına ihtiyacınız varsa, çalıştırın: npx typeui.sh pull <slug> --format design.
7) Mevcut becerilere göz atın (bir slug bulun): Terminalde becerilere göz atmak ve çekmek için bir slug seçmek için çalıştırın: npx typeui.sh list.
8) Tasarımınız geliştikçe mevcut bir beceri dosyasını güncelleyin: Çalıştırın: npx typeui.sh update. Değiştirilecek alanları seçin; TypeUI, geri kalanını sağlam tutarken yalnızca bu kısımları günceller.
9) TypeUI MCP'yi yapay zeka kodlama aracınıza bağlayın (genel fikir): TypeUI, https://mcp.typeui.sh adresindeki bir MCP sunucusu aracılığıyla kullanılabilir. Aracınızın MCP yapılandırmasına ekleyin, böylece ajan yayınlanmış tasarım sistemlerinizi, kullanıcı arayüzü istemlerinizi ve düzen varyasyonlarınızı kullanabilir.
10) VS Code'da (GitHub Copilot) MCP aracılığıyla bağlanın: Çalıştırın: code --add-mcp '{"name":"typeui","type":"http","url":"https://mcp.typeui.sh"}' veya aynı sunucu ayrıntılarıyla .vscode/mcp.json oluşturun. Ardından istenirse yetkilendirin/oturum açın.
11) Hermes'te MCP aracılığıyla bağlanın: ~/.hermes/config.yaml'a bir sunucu girişi ekleyin: mcp_servers: typeui: url: "https://mcp.typeui.sh" auth: oauth. Hermes'i başlatın ve istenirse yetkilendirin.
12) OpenCode'da MCP aracılığıyla bağlanın: OpenCode config.json dosyanıza ekleyin: {"$schema":"https://opencode.ai/config.json","mcp":{"typeui":{"type":"remote","url":"https://mcp.typeui.sh","enabled":true}}}. İstenirse TypeUI ile kimlik doğrulayın.
13) Antigravity'de MCP aracılığıyla bağlanın: MCP yapılandırmanıza ekleyin: {"mcpServers":{"typeui":{"serverUrl":"https://mcp.typeui.sh"}}}. Antigravity, uzak MCP sunucuları için serverUrl kullanır; istenirse yetkilendirin.
14) Kullanıcı arayüzü oluştururken iş akışınızda TypeUI kullanın: SKILL.md mevcut olduktan (ve/veya MCP bağlandıktan) sonra, yapay zeka aracınıza ne oluşturacağını söyleyin. TypeUI'nin tasarım kuralları, belirteçleri, aralıkları, tipografiyi ve bileşen davranışını kısıtlamaya yardımcı olur, böylece kullanıcı arayüzü yinelemeler arasında tutarlı kalır.
15) Varyasyonlar ve temizleme döngüleri ile yineleyin: Aracınızdan hedeflenen iyileştirmeler isteyin (örn. "bu fiyatlandırma bölümü için bana daha fazla varyasyon ver"). TypeUI, karşılaştırmanız ve seçmeniz, ardından iyileştirmeniz için birden fazla düzen varyasyonu üretmeye yardımcı olur.
16) Gerektiğinde markdown kurallarını düzenleyin ve iyileştirin: Yapay zeka kayarsa veya daha fazla ürüne özel rehberliğe ihtiyacınız olursa, oluşturulan markdown'ı (örn. SKILL.md ve ilgili dosyaları) ayarlayın. Daha güçlü, daha net kurallar genellikle daha tutarlı kullanıcı arayüzü çıktısı verir.
17) Tasarım sisteminizi TypeUI çalışma alanınıza yayınlayın (MCP kullanımı için): Hazır olduğunuzda, TypeUI'den yayınlayın, böylece MCP'ye bağlı yapay zeka aracınız, kullanıcı arayüzü oluştururken/yeniden düzenlerken kaydedilmiş düzenlemelerinizi ve en son tasarım sistemi talimatlarını kullanır.
18) Yardım alın ve komutları keşfedin: Mevcut komutları ve kullanım ayrıntılarını görmek için çalıştırın: npx typeui.sh help.
TypeUI SSS
TypeUI, kullanıcı arayüzleri oluşturan yapay zeka araçları için tasarım becerileri, kullanıcı arayüzü istemleri ve kaynaklar sağlar.
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
TypeUI Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Gait
Gait, AI destekli kod üretimini sürüm kontrolü ile entegre eden bir işbirliği aracıdır, ekiplerin AI tarafından üretilen kod bağlamını verimli bir şekilde takip etmelerini, anlamalarını ve paylaşmalarını sağlar.
invoices.dev
invoices.dev, geliştiricilerin Git commit'lerinden doğrudan fatura oluşturan otomatik bir faturalama platformudur; GitHub, Slack, Linear ve Google hizmetleri için entegrasyon yetenekleri vardır.
EasyRFP
EasyRFP, RFP (Teklif Talebi) yanıtlarını kolaylaştıran ve derin öğrenme teknolojisi ile gerçek zamanlı alan fenotipleme sağlayan AI destekli bir kenar bilişim araç takımıdır.
Cart.ai
Cart.ai, kodlama, müşteri ilişkileri yönetimi, video düzenleme, e-ticaret kurulumu ve 24/7 destek ile özel AI geliştirme dahil kapsamlı iş otomasyon çözümleri sunan AI destekli bir hizmet platformudur.
TypeUI Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat, desteklenen IDE'ler ve GitHub.com içinde doğal dil etkileşimleri, gerçek zamanlı kod önerileri ve bağlamsal destek sağlayan AI destekli bir kodlama asistanıdır.
CopilotForXcode
CopilotForXcode, Xcode içinde AI destekli kod önerileri, sohbet yardımı ve prompt-to-code işlevselliği sağlamak için GitHub Copilot, Codeium ve ChatGPT'yi entegre eden bir Xcode Kaynak Editörü Uzantısıdır.
BrowserAI
BrowserAI, sunucu altyapısı gerektirmeden gizlilik odaklı yapay zeka yetenekleri sunarak, WebGPU hızlandırmasıyla doğrudan web tarayıcılarında yerel Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) çalıştırmayı sağlayan açık kaynaklı bir kitaplıktır.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI, terminalinizde çalışan, geliştiricilerin doğal dili kod yürütmeye çevirmesini sağlayan, kod çalıştırma, dosyaları manipüle etme ve sürüm kontrolü altında yineleme yeteneği ile ChatGPT düzeyinde akıl yürütme sağlayan hafif, açık kaynaklı bir kodlama aracıdır.