LLM sering menghasilkan kode frontend yang merusak konsistensi UI karena mengabaikan design system, CSS yang sudah ada, dan menciptakan ulang komponen JS yang sudah tersedia.
target user
Software engineer dan full-stack developer yang menggunakan AI coding assistant pada codebase web eksisting
existing workaround
—
solution pitch
CLI tool atau VS Code extension yang mengekstrak design tokens, style rules, dan daftar komponen eksisting di repo menjadi context/ruleset teroptimasi untuk LLM.
mvp scope
CLI yang memindai komponen UI dan konfigurasi styling proyek lokal, lalu menghasilkan system prompt terstruktur untuk dimasukkan ke coding assistant.
suggested stack
TypeScript, Node.js, Tree-sitter, Tailwind CSS, OpenAI API
portfolio value
Static code analysis, developer tooling, prompt context optimization
score breakdown — 33/100
- engagement—23
- pain intensity—50
- willingness to pay—0
- recency—60
- feasibility—80
notes