Как перестать генерировать скучный фронтенд и привить нейросетям чувство вкуса
Знакомая ситуация: просишь Cursor или Claude набросать лендинг, а на выходе получаешь стерильный макет из 2015 года? Синие кнопки, стандартные шрифты и верстка, которая выглядит как курсовая работа первокурсника. Нейросети научились писать рабочий код, но с эстетикой у них до сих пор беда. Они выдают «среднее по палате», потому что обучались на бесконечных залежах посредственных шаблонов.
Недавно я наткнулся на репозиторий taste-skill, который пытается решить эту проблему системно. Это не просто набор промптов, а коллекция «скиллов» для AI-агентов, которые заставляют их верстать дорого, современно и с вниманием к деталям.
Что это вообще такое
Автор проекта упаковал набор инструкций в формат .md файлов, которые современные редакторы вроде Cursor, Windsurf или Claude Code подхватывают на лету. Идея в том, чтобы передать нейросети не просто задачу «сделай кнопку», а целую философию дизайна: правила работы с негативным пространством, типографикой и микроанимациями.
Проект уже собрал приличную базу звезд на GitHub, и, судя по примерам, он действительно вытягивает визуальное качество кода на новый уровень. Вместо «дженерик» интерфейсов получаются штуки, которые не стыдно показать заказчику или положить в портфолио.
Выбираем подходящий стиль
Внутри репозитория лежит несколько специализированных навыков. Мне понравилось, что автор не стал валить всё в одну кучу, а разделил подходы по задачам.
Если нужен универсальный вариант, берем основной taste-skill. Он дает сбалансированный современный вид без перекосов. Но если хочется чего-то конкретного, есть варианты поинтереснее:
- soft-skill — для создания «дорогих» интерфейсов в духе Apple или премиальных SaaS. Тут упор на мягкие тени, много воздуха и плавные анимации на пружинах (spring motion).
- minimalist-skill — если вам близок стиль Notion или Linear. Строгая палитра, четкая структура и ничего лишнего.
- brutalist-skill — пока в бете, но выглядит бодро. Это для тех, кто любит швейцарскую типографику, жесткие контрасты и экспериментальную верстку.
- redesign-skill — полезная штука, когда проект уже написан, но выглядит «не очень». Скилл заставляет нейросеть сначала провести аудит текущего UI, найти косяки в иерархии и отступах, а только потом предлагать правки.
Кстати, есть отдельный output-skill. Он лечит «лень» нейросетей, когда они начинают заменять куски кода комментариями вроде // ... rest of the code. Этот навык буквально заставляет модель дописывать всё до конца.
Как это работает на практике
Установка максимально простая, через CLI:
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill
После этого в вашем проекте появятся инструкции, которые агент будет учитывать при каждом запросе. В основном конфиге есть три крутилки (параметра), которые можно менять от 1 до 10:
- DESIGN_VARIANCE — насколько сильно нейросети разрешено экспериментировать. На единице получите классический центрированный макет, на десятке — асимметричный авангард.
- MOTION_INTENSITY — плотность анимаций. От простых ховеров до сложных scroll-triggered эффектов.
- VISUAL_DENSITY — плотность контента. Помогает переключаться между просторными лендингами и нагруженными дашбордами.
Почему это стоит попробовать
Главная ценность проекта в том, что он избавляет от необходимости каждый раз расписывать в промпте: «используй Tailwind, добавь красивые градиенты, не забудь про отступы». Вы один раз подключаете нужный скилл, и дальше просто обсуждаете логику приложения.
Интересно, что проект фреймворк-агностик. Ему все равно, пишете вы на React, Vue или Svelte. Правила касаются именно визуальных решений и принципов построения интерфейса, а не конкретного синтаксиса.
Конечно, это не волшебная таблетка. Если у разработчика совсем нет понимания базы дизайна, даже с такими подсказками можно наворотить лишнего. Но как инструмент для быстрого прототипирования качественных интерфейсов — это очень сильное подспорье.
Кому пригодится
В первую очередь тем, кто активно использует Cursor или Claude для фронтенд-задач и устал от однотипных результатов. Также проект будет полезен инди-хакерам, которым нужно быстро собрать симпатичный MVP, не привлекая дизайнера на ранних этапах.
Если вы привыкли всё верстать руками по пиксель-перфект макетам из Figma, возможно, вам это не нужно. Но для «вайб-кодинга» (как сейчас модно называть быструю итеративную разработку с AI) — вещь незаменимая.
Посмотреть все доступные стили и почитать исследования автора о том, как нейросети воспринимают дизайн, можно прямо в репозитории.
