用途：从 UX 视角评估界面设计，覆盖视觉层级、信息架构、情感共鸣、认知负荷与整体质量，最终输出带评分的批评报告与改进建议。
主要能力：先调用 /impeccable 获取设计原则、反模式与上下文收集协议，必要时先运行 /impeccable teach；随后并行执行两项独立评估——LLM 设计评审（AI 痕迹检测、整体设计评审、认知负荷清单、情感旅程、Nielsen 十项启发式评分）与自动化检测（内置确定性检测器，标记 25 种模式）。最后综合成一份报告，包含设计健康分、反模式判定、优先问题（P0-P3）、人物角色红旗、次要观察与思考问题，并在询问用户优先级后给出推荐命令。
使用方式：CLI 扫描用 npx impeccable --json [--fast] [target]，target 传 HTML/JSX/TSX/Vue/Svelte 文件或目录，不要只传 CSS；URL 跳过 CLI，改用浏览器可视化。浏览器可视化先运行 npx impeccable live &，记录端口，新建标签页导航后注入 detect.js，从控制台读取以 impeccable 为前缀的结果，结束后用 npx impeccable live stop 停止。
适用场景：需要客观、可执行的界面设计评审，尤其是判断是否像 AI 生成、量化启发式得分、定位认知负荷与情感体验问题。
限制：CLI 扫描依赖 Puppeteer，URL 场景无法使用；大目录需 --fast 或缩小范围；子代理不可用时只能顺序评估；浏览器注入失败时仅保留 CLI 结果。具体收费、价格与平台支持暂未提供。