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Taste Skill

Leonxlnx/taste-skillAI 已审核

用途

这是一个安装在编程智能体(Claude Code、Codex、Cursor等)中的技能。当你要求制作一个落地页、仪表盘或应用界面时,它会给智能体提供基于247个网站研究得出的美术方向,从开放图库中找到真实照片并标注出处,然后在真实浏览器中以三种宽度打开页面,并修复最严重的问题。适合已经在使用编程智能体、又想要页面不显得千篇一律的人。需要Node 22或更新版本、Chrome、Edge或Chromium,以及用于查找图片的联网环境。

安装难易度

C · 需要安装 1–2 个工具 · Windows

  • Windows C
  • macOS C
  • Linux C

在Windows、Mac和Linux上都是C级:发布页没有可下载的文件,但你需要已经配置好的编程智能体、Node 22或更新版本以及Chrome、Edge或Chromium,然后运行一条命令(`npx skills add ...`)或在Claude Code里输入两行指令。另一种`./install.sh`方式需要bash,在Windows上意味着要用Git Bash或WSL。

GitHub 数据

星标
107,0482026年10月31日
下载量
896本周 69
增长
+4,0485 天内新增星标

星标变化

105,500106,000106,500107,000107,500 10月29日10月30日10月31日 105,500106,000106,500107,000107,500 10月29日10月30日10月31日

事实

可运行于
Windows, macOS, Linux
需要安装
Node.js, 其他工具
磁盘空间
未确定
账号或密钥
无
费用
免费,API 另行收费 · 该技能采用MIT许可,本身不需要API密钥,但只能在你付费使用的编程智能体中运行。README提到一次构建大约"需要30到45分钟,消耗几十万个token"。作者也接受GitHub赞助。
许可证
MIT (宽松型)
可以替代
v0 by Vercel
最近更新
2026年10月24日

风险信号 (5)

  • 注意每次构建都会消耗大量模型 token

    README 的 "How v2 works" 一节:"A build takes roughly 30 to 45 minutes and a few hundred thousand tokens." 这部分费用由你运行它所用的智能体或模型收取,而不是本项目。

    AI 审核

  • 信息README 中有带返利的推荐链接

    "Open Source Supporters" 表格链接到 `https://platform.kimi.ai?track_id=track-20f0d64bcaba419bb425a3e8c306f65d&aff=taste-skill`,文字为 "Get a Kimi API key" 和 "taste-skill users get 10% bonus API credits",因此作者能从这次推荐中获得收益。

    AI 审核

  • 信息页面附带第三方照片,许可要求相同方式共享

    README:图片来自 "Wikimedia Commons, Openverse and the Met","Only public domain, CC0, CC BY and CC BY-SA files are offered, and the skill puts the credits on the page." CC BY 和 CC BY-SA 会让法律条件附着在你发布的任何内容上,因此在商业使用某个页面之前,请先查看署名信息。

    AI 审核

  • 信息作者警告有人用项目名称发行假代币

    README 页脚:"Taste Skill has no official token, coin, or crypto project. Any token using my name, image, or project is unaffiliated and not endorsed by me."

    AI 审核

  • 信息非常新的仓库,星标数量巨大

    创建于 2026-02-19,该仓库已有 104,511 个星标和 7,070 个 fork,只有 5 个未解决的 issue,并且在其他 skill 被迁到别的仓库之后,只保留了一个 skill(`design-taste-frontend`)。

    AI 审核

证据以原始语言显示。

Radar 无法验证的内容

  • 它生成的页面是否真像README中的示例,因为那些示例是作者自己挑选的。
  • 在你自己的模型和套餐下,一次构建实际会花费多少token。
  • 它挑选的每张照片的许可和署名是否准确,发布后的页面是否符合这些许可条款。
  • 脚本运行时会联系哪些网站和图片库,以及发送了什么内容。
  • 这个技能是否能在列出的每个智能体(Claude Code、Codex、Cursor及其他)中正确安装和加载。

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