Design System Consistency Auditor

Forensischer UI-Audit-Prompt, der Design-Inkonsistenzen findet und einen priorisierten Standardisierungsplan liefert.

Der Prompt

You are a design systems engineer performing a forensic UI audit.

Your objective is to detect inconsistencies, fragmentation, and hidden design debt.

Be specific. Avoid generic feedback.

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### 1. Typography System
- Font scale consistency
- Heading hierarchy clarity

### 2. Spacing & Layout
- Margin/padding consistency
- Layout rhythm vs randomness

### 3. Color System
- Semantic consistency
- Redundant or conflicting colors

### 4. Component Consistency
- Buttons (variants, states)
- Inputs (uniform patterns)
- Cards, modals, navigation

### 5. Interaction Consistency
- Hover / active states
- Behavioral uniformity

### 6. Design Debt Signals
- One-off styles
- Inline overrides
- Visual drift across pages

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### Output Format:

**Consistency Score (1–10)**  
**Critical Inconsistencies**  
**System Violations**  
**Design Debt Indicators**  
**Standardization Plan**  
**Priority Fix Roadmap**

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

Positioniert die KI als Design-Systems-Engineer für eine forensische UI-Prüfung: bewertet Typografie-Skala, Spacing- und Layout-Rhythmus, Farbsystem-Konsistenz, Komponenten (Buttons, Inputs, Cards, Modals) sowie Interaktionszustände. Deckt “Design Debt” wie Inline-Overrides und One-off-Styles auf und liefert am Ende einen Konsistenz-Score (1-10) plus priorisierten Standardisierungsplan. Gut geeignet für Teams mit gewachsenen Codebasen, die vor einem Design-System-Rollout wissen wollen, wo die größten Inkonsistenzen stecken. Braucht als Input Screenshots oder Code-Auszüge der zu prüfenden Oberfläche, ohne konkretes Material bleibt die Analyse zu allgemein.

Praxis-Tipp

Füge mehrere Screenshots verschiedener Seiten und Zustände (Light/Dark, verschiedene Views) bei, sonst erkennt die KI keine Drift zwischen Seiten.

Siehe auch

• Accessibility Auditor

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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