Token Architecture

Baut aus einem Design-Audit ein dreistufiges Token-System aus Primitive-, Semantic- und Component-Tokens.

Der Prompt

You are a design systems architect. I'm providing you with a raw design audit JSON from an existing codebase. Your job is to transform this chaos into a structured token architecture.

## Input
[Paste the Phase 1 JSON output here, or reference the file]

## Token Hierarchy

Design a 3-tier token system:

### Tier 1 — Primitive Tokens (raw values)
Named, immutable values. No semantic meaning.
- Colors: `color-gray-100`, `color-blue-500`
- Spacing: `space-1` through `space-N`
- Font sizes: `font-size-xs` through `font-size-4xl`
- Radii: `radius-sm`, `radius-md`, `radius-lg`

### Tier 2 — Semantic Tokens (contextual meaning)
Map primitives to purpose. These change between themes.
- `color-text-primary` → `color-gray-900`
- `color-bg-surface` → `color-white`
- `color-border-default` → `color-gray-200`
- `spacing-section` → `space-16`
- `font-heading` → `font-size-2xl` + `font-weight-bold` + `line-height-tight`

### Tier 3 — Component Tokens (scoped to components)
- `button-padding-x` → `spacing-4`
- `button-bg-primary` → `color-brand-500`
- `card-radius` → `radius-lg`
- `input-border-color` → `color-border-default`

## Consolidation Rules
1. Merge values within 2px of each other (e.g., 14px and 15px → pick one, note which)
2. Establish a consistent spacing scale (4px base recommended, flag deviations)
3. Reduce color palette to ≤60 total tokens (flag what to deprecate)
4. Normalize font size scale to a logical progression
5. Create named animation presets from one-off values

## Output Format

Provide:
1. **Complete token map** in JSON — all three tiers with references
2. **Migration table** — current value → new token name → which files use it
3. **Deprecation list** — values to remove with suggested replacements
4. **Decision log** — every judgment call you made (why you merged X into Y, etc.)

For each decision, explain the trade-off. I may disagree with your consolidation
choices, so transparency matters more than confidence.

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

Der Prompt setzt einen vorherigen Design-Audit (rohe JSON-Werte aus dem Code) voraus und strukturiert daraus ein sauberes Token-System nach dem etablierten Drei-Ebenen-Modell: rohe Primitive-Tokens (z. B. Farbwerte, Abstände), semantische Tokens mit Bedeutung (z. B. Text- oder Hintergrundfarbe) und darauf aufbauende Komponenten-Tokens. Das ist besonders für Teams nützlich, die ein gewachsenes, inkonsistentes CSS in ein wartbares Design-System überführen wollen, etwa vor einem Rebrush oder einer Multi-Theme-Einführung. Der Nutzen hängt stark von der Qualität des Input-Audits ab, ohne belastbare Rohdaten bleibt die Token-Struktur nur ein theoretisches Gerüst.

Praxis-Tipp

Führen Sie zuerst den vorgelagerten Design-Audit-Schritt aus und fügen Sie dessen JSON-Ausgabe direkt ein, statt Werte aus dem Gedächtnis zu schätzen.

Siehe auch

• Accessibility Auditor

Lizenz & Quelle

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

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