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 用 OpenCode 和 Hermes 写前端代码,有一个共同痛点:AI 输出的界面总是带着一股「模板味」。 同样的圆角卡片,同样的渐变按钮,同样的 16px 间距,全世界的 AI 生成的 UI 看起来都差不多。不是不能用,是看完总有一种「哦这是 AI 写的」的感觉。 Taste Skill 就是来解决这个问题的。 ## 什么是 Taste Skill GitHub:Leonxlnx/taste-skill,目前 16.5K stars,MIT 协议。 官方给它的定位是:The Anti-Slop Frontend Framework for AI Agents——给 AI 代码注入设计品味的框架。 它本质上是一组 SKILL.md 提示词文件,安装到 OpenCode、Claude Code、Codex 或 Cursor 里之后,AI 在生成前端代码时会遵循一套系统的设计规范:字体层级、间距节奏、颜色搭配、动效设计。不是让它「写好看点」这种模糊指令,而是给出可以落地执行的设计规则。 安装方式: npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill 单独安装某个 skill: npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "design-taste-frontend" OpenCode 和 Hermes 用户可以直接将 SKILL.md 内容复制到对话中作为系统提示使用。 ## 9 个 skill,总有一款适合你 项目里包含 9 个代码 skill 和 3 个图像生成 skill,按需取用。 **taste-skill(必选,默认款)** 通用型设计规则,适用于大多数前端项目,不会把界面锁定在某种固定风格,而是给出字体、间距、色彩、动效的整体把控。适合 OpenCode 和 Hermes 直接作为默认配置加载。 安装名:design-taste-frontend **gpt-tasteskill(针对 GPT/Codex 优化)** 更严格的变体,针对 GPT 和 Codex 模型有更强的布局变化规则和 GSAP 动效指引,反「模板味」更激进。如果你主要用 Codex,选这个。 安装名:gpt-taste **image-to-code-skill(图生代码流程)** 这个 workflow 是:先生成设计参考图 → AI 分析图像 → 再实现代码。配合 ChatGPT Images 或 Codex 的图像模式使用,先拿到设计稿,再让 AI 照着实现。 安装名:image-to-code **redesign-skill(已有项目审计)** 不是从零开始,而是对现有项目做视觉审计,然后系统性修复布局、间距、层级、样式。适合接手一个代码已经跑起来但 UI 很糙的项目。 安装名:redesign-existing-projects **soft-skill(高端感设计)** 柔和对比、留白充足、字体考究、弹簧动效。目标是做出「看起来很贵」的感觉,适合 SaaS 产品和品牌类项目。 安装名:high-end-visual-design **minimalist-skill(编辑风 UI)** Notion、Linear 那种克制色调、清晰结构、严谨层次的设计语言。适合做工具类产品。 安装名:minimalist-ui **brutalist-skill(野兽派,Beta)** 瑞士字体、机械感排版、锐利对比、实验性布局。属于比较极端的风格,需要明确指定才用。 安装名:industrial-brutalist-ui **output-skill(防截断输出)** 有时候 AI 生成大型项目会偷懒省略代码部分,这个 skill 强制要求完整输出,不允许占位注释和半成品。 安装名:full-output-enforcement **stitch-skill(Google Stitch 兼容)** 如果你用 Google Stitch,这个 skill 额外输出 DESIGN.md 格式的设计规则。 安装名:stitch-design-taste ## 图像生成 skill 配合 AI 图像生成工具使用,生成的不是代码,而是设计参考图: - imagegen-frontend-web:网站设计稿,Hero、Landing、多区块专题页 - imagegen-frontend-mobile:移动端屏幕和流程,iOS/Android/跨平台 - brandkit:品牌套件,Logo 方向、配色、字体、VI 应用 生成图像之后,丢给 OpenCode 或 Hermes 照着实现,设计师和程序员的活儿就串起来了。 ## 三个可调参数 taste-skill 里内置了三个刻度盘(1-10),可以按项目需求微调: - DESIGN_VARIANCE:布局实验度,越低越居中/干净,越高越不对称/现代 - MOTION_INTENSITY:动效强度,越低只有悬停反馈,越高包含滚动和磁性效果 - VISUAL_DENSITY:信息密度,越低越通透,越高越接近数据面板 这三个参数决定了 AI 最终输出的视觉走向,是目前同类项目中少有的精细化控制维度。 ## 实际体验 用 OpenCode 加载 taste-skill 之后,生成的页面明显少了那股「AI 味」。之前 AI 默认生成的按钮永远是带 box-shadow 的蓝色卡片,现在会主动考虑间距节奏、字体层级、色彩对比这些更整体的设计决策。 尤其是 soft-skill,配合 OpenCode 的 GPT-image-2 模型,生成的 SaaS landing page 看起来真的有设计师参与过的质感,而不是一堆组件的简单堆砌。 当然,它不是银弹。AI 生成的设计代码依然需要人工审核和调整,但它把「下限」拉高了很多——至少不会再出现那种「我以为我设计得很好看」但实际上全是模板味的情况了。
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