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很多人把前端「AI味」简单归结为紫色渐变或大圆角卡片。其实只是表象。更值得警惕的是一整套可被模型低成本复用的模版路径：居中堆叠区块、差不多的字重层级、相差无几的留白节奏、动起来永远同一套 easing。它们不是丑，而是可被无限复制的平均品味——平均在统计学上很好用，在艺术指导上却让人犯困。

Taste Skill 的自述很直白：The Anti-Slop Frontend Framework for AI Agents。这里的 slop（你可以理解为廉价的视觉填充物）不是要否定 AI 生产力，而是用一份更完整、可被版本管理的「味觉协议」，压住模型默认走捷径的本能。

下图用夸张对比的方式呈现了「模版堆栈」与「更有编辑感层级」的差别——真实项目当然不会这么戏剧化，但这种信息密度 / 字型节奏 / 余白策略的差别，往往在第一眼就会暴露出来。