Taste Skill
Resumo da NexusAi: Framework SKILL.md de código aberto que orienta agentes de codificação a entregar frontends não genéricos. O Taste Skill v2 lê briefs, infere direção de design, mapeia para sistemas de design estabelecidos, aplica paridade de modo escuro e executa verificações rigorosas prévias em Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI, v0, Lovable e outros.
NexusAi Visão geral
Instale a skill, aponte seu agente para o brief e gere. O framework infere público e família de layout, mapeia para um sistema adequado, constrói blocos coerentes, verifica paridade de modo escuro e hierarquia, e executa uma pré-verificação rigorosa para que agentes não entreguem espaços reservados, seções puladas ou componentes incompatíveis.
O Que a v2 Entrega
Taste Skill é para engenheiros e proprietários de agentes que desejam UI não padronizada sem contratar uma equipe de design. Usuários ideais incluem desenvolvedores full-stack, líderes frontend, integradores de agentes de IA, mantenedores de sistemas de design e engenheiros de produto que entregam consoles internos ou sites públicos. Também é adequado para auditores que modernizam apps legados que não podem adotar um framework pesado, mas precisam hoje de tokens coerentes, componentes e paridade de modo escuro.
- Lê briefs para inferir público, família de layout, profundidade de movimento e direção de design.
- Mapeia requisitos para Material, Fluent, Carbon, Polaris, Primer ou CSS nativo.
- Aplica paridade de temas duplos com contraste, hierarquia, ritmo e tokens consistentes.
- Executa uma checklist prévia rigorosa que bloqueia espaços reservados e seções incompletas.
- Oferece skills de estilo, execução, imagem-primeiro, exportação Stitch e auditoria de redesenho.
Pacotes de Skills Atuais
Quem Usa
Instale via CLI de skills e selecione a skill padrão design-taste-frontend. Para comportamento legado fixo, use design-taste-frontend-v1. Combine o framework com seu agente (Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI, v0, Lovable, OpenCode) e forneça um brief conciso e restrições. Para trabalho guiado por imagem, comece com image-to-code-skill; para auditorias, use redesign-skill; para garantias de completude, ative output-skill. Execute a geração, revise a checklist prévia rigorosa e itere estendendo o esquema da biblioteca de blocos. Verificações de temas duplos rodam automaticamente para que modos claro e escuro sejam entregues juntos.
NexusAi: Menos desleixo, designs que se destacam — guardrails opinativos que fazem agentes entregarem UI real.
Começando
Taste Skill substitui prompts vagos por gosto e estrutura aplicáveis para frontends de agentes. Centralizando o brief, mapeando para sistemas comprovados e bloqueando saídas com checklist rigorosa, entrega interfaces que parecem intencionais, não geradas. Pacotes de estilo, fluxos centrados em imagem, exportação Stitch e caminho de auditoria cobrem projetos variados sem prender equipes a uma única biblioteca ou runtime. Resultados permanecem consistentes entre iterações e temas.
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Taste Skill
Taste Skill é criado por Leon Lin com contribuições de blueemi e da comunidade open source. O projeto foca em tornar frontends gerados por agentes aptos para produção por meio de gosto de design forte, checklists rigorosos e mapeamento pragmático de sistemas, apoiado por patrocinadores individuais e parceiros de programas open source.
Taste Skill é um framework frontend anti-desleixo de código aberto para agentes de codificação de IA. Em vez de scaffolds templados, ele entrega regras SKILL.md opinativas que guiam ferramentas como Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI, v0, Lovable e OpenCode a interpretar um brief, escolher uma linguagem de design adequada e implementá-la consistentemente. O padrão v2 enfatiza a inferência do brief, seleção do sistema de design (Material, Fluent, Carbon, Polaris, Primer, GOV.UK, USWDS, Bootstrap, Radix, shadcn ou CSS nativo), paridade de temas duplos e um protocolo de auditoria para redesenhos. Uma checklist prévia rigorosa bloqueia saídas incompletas. Skills especializadas cobrem fluxos centrados em imagens, estilos visuais (minimalista, suave, brutalista), garantias de execução, exportação Google Stitch e geração premium de imagens de referência para web ou mobile. O projeto é open source e focado em resultados práticos e reproduzíveis: menos desleixo, hierarquia mais forte, movimento confiável e bibliotecas de componentes coerentes entre iterações. Funciona com qualquer agente que suporte diretivas SKILL.md.
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