taste-skill

Taste Skill es una colección de Agent Skills portátiles (archivos de instrucciones SKILL.md) destinada a mejorar la calidad visual de los frontends generados por agentes de codificación de IA. El README describe el objetivo como contrarrestar el 'slop': los patrones de UI genéricos y con aspecto de plantilla comunes en la salida de IA, dando a los agentes una dirección más clara sobre diseño, tipografía, movimiento y espaciado. Las skills son agnósticas al framework y apuntan a la intención de diseño en lugar de a la API de un framework concreto, por lo que el README dice que funcionan con React, Vue y Svelte. Se pueden instalar con la CLI `npx skills add` de la herramienta agent-skills de Vercel Labs, copiando un SKILL.md en un proyecto o conversación, o pegándolo en conversaciones de ChatGPT/Codex. La skill predeterminada (nombre de instalación `design-taste-frontend`) ahora es v2 (experimental), una reescritura sustancial de la original; v1 sigue disponible como `design-taste-frontend-v1` para proyectos que dependen de su comportamiento exacto. Skills de implementación: - taste-skill (`design-taste-frontend`): skill predeterminada v2 experimental, con inferencia breve, un mapa de sistema de diseño, esqueletos de código GSAP, un protocolo de auditoría de rediseño y una estricta comprobación previa; expone tres diales de 1-10: DESIGN_VARIANCE, MOTION_INTENSITY, VISUAL_DENSITY. - taste-skill-v1 (`design-taste-frontend-v1`): la skill original, conservada por compatibilidad. - gpt-tasteskill (`gpt-taste`): variante más estricta para GPT/Codex con mayor varianza de diseño, dirección GSAP más fuerte y reglas anti-slop agresivas. - image-to-code-skill (`image-to-code`): pipeline que prioriza la imagen, genera referencias de sitios, las analiza y luego implementa el frontend para que coincida. - redesign-skill (`redesign-existing-projects`): audita primero una UI existente y luego corrige diseño, espaciado, jerarquía y estilos. - soft-skill (`high-end-visual-design`): UI pulida, calmada y de aspecto caro con contraste más suave, espacio en blanco, fuentes premium y movimiento con spring. - output-skill (`full-output-enforcement`): obliga al modelo a entregar la salida completa en lugar de trabajo a medias o comentarios de marcador de posición. - minimalist-skill (`minimalist-ui`): UI de producto editorial al estilo Notion/Linear con paleta contenida y estructura nítida. - brutalist-skill (`industrial-brutalist-ui`): lenguaje de diseño mecánico duro con tipografía suiza y contraste marcado. - stitch-skill (`stitch-design-taste`): reglas compatibles con Google Stitch, incluido un formato opcional de exportación DESIGN.md. Skills de generación de imágenes (solo imágenes de referencia, sin código): - imagegen-frontend-web (`imagegen-frontend-web`): composiciones de sitios web para hero, landing y páginas de varias secciones con tipografía fuerte y dirección de arte. - imagegen-frontend-mobile (`imagegen-frontend-mobile`): pantallas y flujos móviles para mockups de iOS/Android/multiplataforma. - brandkit (`brandkit`): tableros de kit de marca que cubren direcciones de logotipo, paletas, tipografía y aplicaciones de identidad. Estas skills de imagen están diseñadas para usarse con ChatGPT Images, el modo de imagen de Codex o generadores similares; los fotogramas resultantes se pueden entregar luego a Codex, Cursor o Claude Code para su implementación. El README también señala que la CLI agent-skills descubre todas las skills bajo la carpeta `skills/`, por lo que las skills de código y las de generación de imágenes se instalan de la misma manera. El proyecto incluye un changelog que cubre el diff de v1 a v2, un directorio de investigación con notas de contexto detrás de las skills y un descargo de responsabilidad que indica que no hay ningún token, moneda o proyecto cripto oficial asociado con Taste Skill. El repositorio tiene licencia MIT.