让你的界面不再有AI味的Skill
这是什么
一个把设计发散、方向选择、实现和视觉验收串成闭环的 Agent Skill。安装后,当你说"帮我设计 / 重新设计 / 优化界面"时,它会先诊断真实需求,再用可视化风格试衣间给你 4 个方向实际看着选,确认后由当前 Codex 修改真实文件并按工程验收标准交付——而不是直接吐一个紫渐变居中 Hero 的"AI 味"页面。
横评截图
以下 10 张截图来自 qiaomu-design 在横评实验里的真实生成页面。点击截图可打开线上可交互原始文件。

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为什么值得用
大多数 AI 设计的问题不是画不好,而是:默认审美收敛、方向只有形容词、实现者自评产生偏差、不断做加法,以及最终过不了工程和中文排版验收。本 skill 为这些问题提供可执行、可检查的闭环。
核心能力
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快速开始
代码块
Plain Text
npx skills add joeseesun/qiaomu-design
然后在支持 Agent Skills 的客户端里直接说:
代码块
Plain Text
帮我设计一个产品落地页
手动安装:
代码块
Plain Text
git clone https://github.com/joeseesun/qiaomu-design.git
cp -r qiaomu-design ~/.claude/skills/qiaomu-design
手动复制路径因客户端而异;优先使用上方 npx skills add。
前置条件与验证
Node.js 与 npx:运行 node --version && npx --version
支持 Agent Skills 的客户端(例如 Codex 或 Claude Code)
若要交互式方向回传:本机可运行 node --check scripts/qiaomu-design-preview-server.mjs
若用户明确要求 K3:另行安装并验证 qiaomu-model-cli;默认不需要
安装后验证发现与目录:
代码块
Plain Text
npx skills add joeseesun/qiaomu-design --list
test -f ~/.agents/skills/qiaomu-design/SKILL.md
python3 /path/to/qiaomu-meta-skill/scripts/validate_skill.py ~/.agents/skills/qiaomu-design
你可以直接这样说
•
“帮我重新设计这个产品首页,先给四个能直接看的方向。”
•
“打磨这个已经能用的页面,去掉 AI 味但别推倒重来。”
•
“审查这个仪表盘的信息层级、状态和移动端问题,先不要改。”
•
“参考 Linear 的克制感,给我的开发者工具做一套设计系统。”
•
“用 K3 实现我选中的 B 方向,并由当前代理独立验收。”(只有这类明确点名才调用 K3)
使用方式
触发词:重新设计 / redesign / 优化界面 / 设计方案 / UI 审查 / 帮我看看设计 / 参考 XX 的设计 / 给我一个设计系统
典型流程(三阶段,每阶段等你确认):
代码块
Plain Text
你:帮我重新设计博客首页
已有页面要优化:说"帮我打磨这个页面 / 反 AI 味 / 加动效",走打磨模式,不推倒重来。
工作原理
代码块
Plain Text
SKILL.md 人格 + 工作流 + 拨盘 + 反套路禁令 + 自进化协议
references/
user-preferences.md 用户偏好账本(自进化写入,最高优先级)
style-preview.md 风格试衣间规范(4 方向 + 手动确认回传)
divergence-playbook.md 发散手册(轴级差异检验 + 14 种美学方向)
creative-prompting.md 创意提示词编排(种子 / brief / 独立批评 / 媒体 / 删减)
motion-craft.md 动效工艺(Emil Kowalski 体系)
motion-review.md 动效专项审查(Before/After/Why + 阻断标准)
animation-vocabulary.md 动效术语词典(把模糊描述转成准确 motion brief)
实测验证
规则不是拍脑袋写的。改造前先做了一场受控实验:6 个变体(anthropics/frontend-design、vercel/web-design-guidelines、ui-ux-pro-max、taste-skill、emil-design-eng、无 Skill 对照组)× 7 个任务(落地页/仪表盘/作品集/交互向导/组件面板/创意 404/多样性挑战)= 42 个页面,横评视觉个性、工程规范、动效工艺、交互完成度、组件合理性、创造性、多样性七个维度。
后续复测扩展为 8 个变体 × 10 个任务的公开横评,覆盖电商详情、移动端与数据叙事等新场景。采用的机制与来源记录在对应 references/ 及下方致谢中。
这些结果证明的是案例与机制可复查,不等于所有未来输出自动达到同一质量;每个新项目仍要通过自己的功能、构建、浏览器和人工判断。