design-tokenlisted

# design-token ## 목적 2-step 디자인 파이프라인: Phase A (레퍼런스 수집 → DESIGN_BRIEF.md 생성) → Phase B (토큰/DESIGN.md 생성). Parse `--step` from `$ARGUMENTS`: - `--step brief` → Run Phase A only (design-reference 로직) - `--step token` → Run Phase B only (기존 design-token 로직) - `--step all` or no flag → Run Phase A then Phase B --- ## Phase A — 레퍼런스 수집 (--step brief) 100개 큐레이션 레퍼런스 기반으로 타겟에 맞는 디자인 방향성을 DESIGN_BRIEF.md로 문서화한다. AI가 디자인을 생성하지 않는다. AI는 레퍼런스 필터링과 패턴 추출을 구조화한다. ### 게이트 체크 (Phase A 실행 전) 이전 discover 단계 타겟 프로파일을 확인한다. 없으면: > "타겟 프로파일이 없습니다. discover 단계를 먼저 완료하거나 > 타겟(카테고리/대상/톤)을 직접 입력하시겠습니까? (입력: t)" ### 실행 흐름 (Phase A) **A1 — 타겟 읽기** discover 단계 결과에서 카테고리·대상·톤을 추출한다. 없으면 사용자에게 직접 입력 요청. **A2 — ASCII 미리보기 출력** 레퍼런스 목록을 보여주기 전에 반드시 아래 형식으로 출력: ``` ┌─���─ design-reference 실행 ────────────────────────┐ │ 타겟: [카테고리] / [대상] / [톤] │ │ │ │ [한국] (번호) 사이트명 — 핵심 특징 │ │ ... │ │ [글로벌] (번호) 사이트명 — 핵심 특징 │ │ ... │ │ │ │ 번호로 5-7개 선택 / 전체 분석 (a) / 직접 입력 (m)│ └──────────────────────────────────────────────────┘ ``` **A3 — 레퍼런스 필터링** references/site-list-kr.md와 references/site-list-global.md에서 타겟 카테고리 일치 항목을 우선 추출한다. 카테고리 일치 < 6개이면 유사 카테고리로 보완. 타겟 사용자가 자주 쓰는 다른 카테고리 1-2개 추가 권고 (이유: 사용자의 디자인 기대값은 주로 쓰는 모든 앱에서 형성됨). **A4 — 패턴 추출** 선택된 5-7개에서 references/design-wisdom.md