| name | taste-skill |
| description | Framework anti-slop para frontends de IA — skills portátiles que mejoran el diseño de UI generada por agentes IA. 33K+ estrellas. |
| url | https://github.com/Leonxlnx/taste-skill |
| category | creative |
| fecha | 2026-06-05T00:00:00.000Z |
Taste Skill — Anti-Slop Frontend Framework
¿Qué hace?
Taste Skill es un conjunto de agent skills portátiles que mejoran la calidad visual de las interfaces generadas por IA. Elimina el aspecto genérico/boilerplate de los UIs generados por IA, mejorando layout, tipografía, motion design y spacing. Incluye skills de código y de generación de imágenes de referencia.
Skills disponibles
Skills de código (generan UI)
| Skill | Install name | Descripción |
|---|
| taste-skill | design-taste-frontend | v2 experimental — brief inference, design-system map, 3 dials (VARIANCE/MOTION/DENSITY) |
| taste-skill-v1 | design-taste-frontend-v1 | Versión original v1, preservada para compatibilidad |
| gpt-taste | gpt-taste | Versión estricta para GPT/Codex — mayor variance de layout, GSAP direction |
| image-to-code | image-to-code | Pipeline image-first: generar refs → analizar → implementar |
| redesign | redesign-existing-projects | Audit UI existente → fix layout, spacing, hierarchy |
| soft | high-end-visual-design | UI premium con contraste suave, whitespace, fuentes premium |
| minimalist | minimalist-ui | UI editorial (Notion/Linear vibes), palette contenida |
| brutalist | industrial-brutalist-ui | Lenguaje mecánico: tipo suizo, contraste fuerte |
| stitch | stitch-design-taste | Compatible con Google Stitch, export DESIGN.md |
| output | full-output-enforcement | Full output, sin placeholder comments |
Skills de imagen (generan referencias)
| Skill | Install name | Descripción |
|---|
| imagegen-frontend-web | imagegen-frontend-web | Comps de web: hero, landing, multi-section |
| imagegen-frontend-mobile | imagegen-frontend-mobile | Pantallas mobile: iOS/Android/cross-platform |
| brandkit | brandkit | Boards de marca: logos, paletas, tipografía |
Casos de uso
- Mejorar UIs generadas por IA: Reemplazar el look genérico de interfaces generadas
- Image-to-code pipeline: Generar imágenes de referencia → analizar → implementar en código
- Rediseño de proyectos existentes: Auditar y mejorar UIs ya construidas
- Brand kits: Generar tableros de identidad visual para proyectos
- Diseño multi-estilo: Minimalista, brutalista, soft, editorial — según el proyecto
Snippets útiles
Instalación
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "design-taste-frontend"
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "minimalist-ui"
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "imagegen-frontend-web"
Copiar SKILL.md directamente
curl -s https://raw.githubusercontent.com/Leonxlnx/taste-skill/main/skills/taste-skill/SKILL.md \
> .specify/templates/skills/taste-skill.md
Pipeline image-to-code
Prompt: "follow the skill: generate images, then analyze, then code"
Configuración de dials (v2)
Los dials están en la parte superior del SKILL.md:
- DESIGN_VARIANCE (1-10): Experimentación de layout (bajo: limpio/centrado, alto: asimétrico/moderno)
- MOTION_INTENSITY (1-10): Profundidad de animación (bajo: hover, alto: scroll/magnético)
- VISUAL_DENSITY (1-10): Información por viewport (bajo: espacioso, alto: dashboards densos)
Cómo integrarlo
- Instalar con
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill
- Funciona con Codex, Cursor, Claude Code, ChatGPT
- Compatible con React, Vue, Svelte — rules target design intent, no framework API
- Para pipeline completo: imagegen → image-to-code-skill → implementación
Pitfalls
- v2 experimental — la versión por defecto es v2 experimental, si algo rompe usar v1
- Solo skills — no es un framework de código, son instrucciones para agentes IA
- Requiere agente compatible — funciona con agents que soporten SKILL.md
- Image generation skills — solo generan imágenes de referencia, no código
Fecha de descubrimiento
2026-06-05 — trending semanal, 37K estrellas, directamente relevante para calidad de UI en agentes
