Taste-Skill 是一个专为 AI 编程助手（如 Cursor、Claude Code、Codex 等）设计的高阶上下文控制与设计工程系统。该项目通过提供模块化的“技能文件（Skill Files）”，旨在重塑 AI 智能体（Agentic AI）在生成前端 UI 代码时的行为逻辑，防止 AI 输出平庸、同质化且缺乏美感的界面（即所谓的 AI Slop）。
核心设计理念
传统的 AI 提示词（Prompts）往往由于 Token 限制或上下文飘移，导致 AI 在长文本输出时逐渐失去对视觉和交互细节的控制。Taste-Skill 并非传统意义上的 JavaScript/TypeScript 框架，而是一套针对 AI 智能体推理机制进行优化的结构化规则系统。
其核心逻辑包括：
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审计优先（Audit-First）： 强制 AI 在重构或编写代码前，先对现有系统或业务需求简报（Brief）进行设计与技术审计，推导出最符合品牌调性的设计路径。
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预检机制（Pre-flight Checklist）： 迫使 AI 代理在最终输出代码前，按照资深前端设计工程师的标准进行规范自检。
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全量输出强制（Full-output Enforcement）： 规避 AI 在生成长代码时经常出现的省略行为（如使用
// TODO替代），确保产出生产环境就绪的完整高质量代码。
主要技能模块
项目采用了模块化结构，开发者可以根据特定的视觉风格和开发场景，将不同的 SKILL.md 规则注入到 AI 编程助手的上下文中：
| 技能名称 | 核心定位与技术特点 |
design-taste-frontend (v2) |
核心审美技能。引导 AI 深入理解业务上下文，摆脱基础组件库的默认模板感，在字阶、微阴影、中性色过渡及响应式断层上进行严苛控制。 |
minimalist-ui & soft-skill |
极简主义与柔和视觉系统。指导 AI 使用低饱和度色彩、高感知的留白和细腻的排版布局。 |
industrial-brutalist-ui |
工业粗犷主义风格。适用于极客风格或 Web3 等前卫项目，指导 AI 掌握粗边框、高对比度和大字报式的排版逻辑。 |
image-to-code |
图像驱动开发。配合多模态 AI 模型的视觉能力，使 AI 能够深度解构 UI 渲染图中的网格系统与质感，实现高保真度的代码还原。 |
安装与使用方式
Taste-Skill 提供了现代化的命令行工具（CLI），支持在项目根目录下实现快速部署与动态扩展。
1. 全局或项目内快速添加
在项目根目录下执行以下命令，CLI 会自动扫描并为项目配置相应的技能上下文：
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill
2. 指定安装特定技能
若仅需引入核心的前端审美控制，可通过指定参数进行精确安装：
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "design-taste-frontend"
3. 生效机制
安装完成后，系统生成的结构化 Markdown 文件将被置于工作区中。支持工作区上下文感知的 AI 编程助手（如 Cursor 的 Agent 模式或 Claude Code）会自动读取并内化这些规则，在后续的交互中，AI 将自动基于这套高阶设计工程系统输出 UI 代码。
适用场景
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独立开发者 / 创业团队： 在缺乏专职 UI/UX 设计师的情况下，借助该项目提升 AI 生成界面的产品质感与专业度。
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全栈工程师： 优化日常开发流中 AI 辅助编写前端组件的效率与视觉质量。
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AI 智能体工作流（Agentic Workflows）： 作为上层 Prompt 工程的一部分，嵌入到自动化代码生成流水线中，担任“设计规范审计员”的角色。
