1实现原理 · 为什么它能做到
唯一硬输出规则被提到文首并立为最高优先级：每个 section 单独出一张横向图，section 数 = 图片数，禁止合并、禁止一张长图代替整页。
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**Generate one separate horizontal image PER section. Always. No exceptions.**
注：这里在做什么：文生图模型天然倾向把多屏内容塞进一张图（因为一次调用只出一张），导致文字缩到不可读。skill 用『计数 = section 数』这条可验证的账目把模型的省事倾向掐掉。
计数规则被写成查表，并对模糊请求给出默认值（landing page → 6 张、full website / marketing site → 8 张），消除模型自行缩水的空间。
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- "landing page" with no count -> default to 6 sections -> 6 images
注：§5 还给了 4/8/12 section 的标准页包（Hero → Trust bar → Features → Product showcase → Benefits / use cases → Testimonials → Pricing → CTA 等），使『几张图』与『每张图是什么』同时确定。
明确宣告该规则覆盖模型默认行为：即便一次只能渲染一张图，也必须在同一回复里顺序逐张产出直到全部交付。
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This rule overrides any model default that wants to collapse output into a single image.
注：配套要求逐张报数（'Section 1 of 8: Hero'），把『生成进度』变成对用户的可见承诺，减少半途而废。
反重复机制针对最常见的 AI 构图默认：左文右图 hero 被点名是最被滥用的模式，必须先考虑另 9 种构图锚点。
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The default **left-text / right-image hero is the most overused AI pattern**.
注：§4 的 pre-output check 直接质问模型『你是不是又习惯性选了左文右图』；§2 Composition Anchor 给出 10 个锚点并要求跨页至少出现 3 种不同锚点。
用组合式变异引擎（主题/背景/字体/hero 架构/区块系统/4 个签名组件/2 个动效语言/每节锚点与背景模式）在『不混乱』的前提下制造差异。
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## 2. THE COMBINATORIAL VARIATION ENGINE
注：关键约束句是 'Do not mash everything together into chaos.'——每种分类只许选一个并全页贯彻，随机性被限制在受控维度内。
跨图一致性被单列为硬规则：多张图必须像同一个站点（同一色板、字阶逻辑、CTA 家族、圆角语言、图像处理），只允许在锚点/背景/尺寸/次要元素上变化。
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Across all per-section images, enforce one brand world:
注：这条是『一图一节』策略的必然代价补偿：拆分增加了一致性风险，故用文件级规则把它拉回来。
转化纪律与技术审美并列：每个 section 必须承担漏斗角色，避免产出纯情绪 moodboard。
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The page's primary action stays unmistakable.
注：§18 Conversion focus 要求 hook → proof → action 路径可见，并在 §19 把『commit out loud 到 section 数』写成响应流程的第一步。
反 slop 清单被分类枚举（布局/视觉/排版/内容/密度/跑马灯/KPI 七类），且点名具体禁用词与假品牌名。
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Ban generic copy vibes like:
注：禁用词含 unleash / elevate / revolutionize / next-gen / seamless 等，假品牌名含 Acme / Nexus / Flowbit；比同仓库 v1 的对应清单更具体。
收尾给 21 项内部自检（§17 CLARITY CHECK），把『是否够好』变成可勾选清单，并要求图片数不足时重新生成缺的部分。
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Do not stop early. Do not summarize. Do not return only one image.
注：自检项覆盖层级、hero 洁净度、AI tells、可编码性、跨图一致性、呼吸感、第二眼细节、转化路径、横向与单节约束。
2核心能力
01一 section 一图的计数纪律（含 landing/full site 默认值）
0210 种构图锚点 + 禁止连续重复（同一锚点不得连续超过 2 节）
0312 种背景模式（全幅影像/双色/色块/纸感/晕影/微噪渐变等）与『背景自信』原则
04Hero 极简与构图偏置规则（10–5 词标题、禁徽章/假数据堆砌）
05Brief → 方向映射表：minimalist/editorial/cinematic/SaaS/agency/e-commerce 各自对应的 hero 尺度、背景模式与渐变策略
06调色与渐变纪律：1 主 + 1 辅 + 1 强调 + 中性阶，允许专业低彩渐变、禁彩虹/紫蓝 AI 渐变与渐变文字
07叙事主轴与『第二眼』手法：6 种 concept spine + 恰好 1 个第二眼细节（服务扫描顺序或品牌记忆）
08反 AI slop 与反假数据：禁假 KPI 三连、禁无意义拟态 dashboard、禁蚊子腿 logo 跑马灯
4风险提醒 风险提醒：绿色 · 放心使用
风险提醒：绿色 · 放心使用
- 生成成本随 section 数线性放大 — 规则要求 8 节出 8 张、12 节出 12 张，且禁止用一张图替代。对按次计费的图像生成通道意味着成倍消耗；用户需自觉接受这一成本模型。
- 与 README 声明存在口径缺口（缺『不写代码』的显式禁令） — SKILL.md 未像姊妹 skill 那样禁止进入编码模式，仅把『可编码』当质量标准；在自主性较强的宿主里可能被追加实现代码，偏离『只出参考图』的定位。
- 审美门禁全靠自检 — 21 项 §17 CLARITY CHECK 无程序化校验，且要求模型『内部』核对（'verify internally'），无法从产物外验证是否真的执行过。
- 长文本上下文载荷 — 987 行、约 36 KB 的指令会持续占用上下文；与同仓库其它 skill 叠加时容易挤占用户原有指令预算。
风险提醒：绿色，放心使用。纯指令型 skill：无脚本、无网络外发、无凭证读取、无本地写入，甚至没有引用任何外部图片源或包。行为完全发生在宿主的多模态生成通道内。唯一需要用户自己判断的是产物用途与耗时：规则要求逐节出图（8 节 = 8 次生成），这是成本而非风险；图片数量纪律也能被用来防止模型偷懒。
5第二遍独立确认
- [ok] 文首硬规则与正文是否自洽（一处打脸风险点） — 文首三令（一 section 一图 / hero 构图偏置 / 计数表）与 §5、§16、§19、§20 三处示例解读一致；§20 例 2 明确 '8 separate horizontal images (one per section)'，无自相矛盾。
- [discrepancy] 『Does not write code』声明的出处与 SKILL.md 自述 — README/llms.txt 声明 'Image-generation-only skill for creating premium website design reference images. Does not write code.'；但 SKILL.md 正文没有这句禁令——它反而在 §17 自检里写 'Can someone code from this?'、在 §1 写 '(1 = loose moodboard, 10 = very codeable UI reference)'，把『可编码』当作质量标准。两者不冲突（skill 本身不产出代码，只是要求参考图可被复刻），但与姊妹 skill imagegen-frontend-mobile 相比，后者正文有显式禁令（'This skill generates images only. / Do not switch into coding mode.'），web 版缺这句，跨模型时可能被误拉入编码模式。已记录。
- [ok] 外部依赖与网络调用清单为空 — 全文无 URL、无端点、无包名、无安装指令；连占位图源都未指定（§8 只禁『endless centered sections』等模式，不指定图片服务）。对比 gpt-taste 与 taste-skill-v1 均会写 picsum.photos，本文件确实为零依赖。
- [ok] 梯度/全幅背景规则是否与同仓库反渐变口径冲突 — §13 明确区分：允许低彩同色系渐变、晕影、微噪渐变；禁彩虹 mesh、紫蓝 AI 默认、霓虹描边、渐变文字作『高级感』捷径。属细分而非矛盾，已记录于 traits。
- [ok] 是否有隐藏脚本或可执行内容 — 文件为纯 markdown（含代码块仅为示例 HTML/CSS 描述与包名列表），grep 'exec|subprocess|bash|python|npm install' 零命中；无 sha/哈希、无 base64 载荷。
- [ok] 元数据（license / stars / last_push / 路径 / commit） — gh api：MIT、87309 stars、pushed_at 2026-08-24T15:23:56Z；git ls-files 确认 skills/imagegen-frontend-web/SKILL.md；HEAD == origin/main == ccbc15639c97057cbfcf32ecebc38ef716e4bb37。
6结论
适合：需要在写代码前先拿到高质量网站视觉方案的人：产品/营销落地页、官网、作品集的概念稿与分节参考图；把图交给 Codex/Cursor/Claude Code 复刻实现的『图先行』工作流；需要给客户多套视觉方向快速比稿的团队；用 ChatGPT Images 一类工具但要抑制其『一图塞满全页』默认行为的用户。
不适合：需要真实代码产物或可交互原型（它只出图）；需要精确像素级可复现输出（文生图随机性不可控，skill 不提供种子/参数控制）；App 界面（应选同仓库 imagegen-frontend-mobile）；品牌识别/logo 系统（应选 brandkit）；短上下文环境与按次计费敏感、不愿为多图付出的场景；需要多语言/本地化文案定稿的任务（skill 只要求短文案，不保证语言一致性）。
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① 本站镜像 更新 2026-09-15
方式 A · 人下载镜像包下载 imagegen-frontend-web.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent68d29515cc937bdb…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库leonxlnx / leonxlnx/taste-skill
原始 GitHubleonxlnx/taste-skill ↗
Stars87309
最近推送2026-08-24
本 skill commit
ccbc15639c许可MIT（仓库根 LICENSE，Copyright (c) 2026 Leonxlnx；GitHub API spdx_id=MIT）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类内容创作
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
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