brad强

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brad强
11小时前
Claude 最近新上了一个专门用于提升前端界面设计效果的官方 Skill。我安装试了一下效果确实不错。 截图是我生成的效果，感觉确实比以前好看多了 官方也专门写了一篇文章，核心观点如下： LLM (如 Claude) 在生成前端设计时普遍存在的“平庸化”和“同质化”问题（即“AI Slop”审美，如滥用 Inter 字体和紫色渐变），并提出一个名为 “Skills” (技能) 的架构性解决方案。 1. 面临的核心问题（The Problem） 分布趋同 (Distributional Convergence): LLM 在训练数据中学习到了“安全”且“通用”的设计模式。因此，在没有明确指导时，它倾向于生成这些最大概率的、最平庸的设计，导致所有 AI 生成的界面看起来都差不多。 品牌和产品辨识度缺失 (For PMs): 这种“AI Slop”审美（AI 垃圾）对于追求独特品牌标识和优质用户体验的产品来说是不可接受的。 上下文开销 (Context Overhead) (For R&D): 虽然 Claude 可以通过提示词 (Prompt) 被“引导”，但前端设计是一个复杂的领域。如果将所有关于排版、颜色、动画、布局的详细规则都塞进一个“系统提示词”(System Prompt) 中，会导致“上下文窗口”极度臃肿。这不仅低效，而且会拖累模型在执行其他非设计任务（如写后端代码或分析数据）时的性能。 2. 解决方案：“Skills” 架构 (The Solution) 文章提出的核心解决方案是 “Skills”—— 一种“动态上下文加载” (Dynamic Context Loading) 机制。 定义： “Skill” 本质上是一个包含特定领域知识、指令和约束的文档（例如 Markdown 文件）。它被存储在 Claude 可以访问的目录中。 工作流 (For R&D): 按需激活： 当 Claude 识别到特定类型的任务时（例如，用户要求“构建一个 React 登录组件”），它会自主地、即时地 (just-in-time) 识别并加载相关的 "Skill" 文件（例如一个 frontend_aesthetics.md）。 动态注入： Skill 的内容（即专业的指导原则）被动态加载到当前的上下文中，仅用于本次任务。 用后即焚： 任务完成后，这个上下文开销就消失了，不会污染后续的无关任务。 3. “Skills” 的关键价值与应用 (The Value) 这套机制为研发和产品团队带来了两个层面的巨大提升： 层面一：提升设计质量与品牌一致性 (For PMs & R&D) 通过创建一个通用的 frontend_aesthetics (前端美学) Skill，团队可以像定义“设计规范”一样来“调教”AI。这个 Skill 文件会包含具体的、可执行的指令，例如： 排版 (Typography): “避免使用 Inter, Roboto。优先使用 JetBrains Mono（代码美学）或 Playfair Display（衬线体）”，“使用高对比度字重（如 100 vs 900）”。 颜色与主题 (Color & Theme): “必须使用 CSS 变量来管理颜色”，“从 IDE 主题或特定文化美学中汲取灵感”。 动效 (Motion): “优先使用 CSS-only 动画”，“React 中使用 Motion 库”，“使用 animation-delay 实现有编排感的页面加载动画”。 背景 (Backgrounds): “使用 CSS 渐变、几何图案创造层次感，避免纯色背景”。 价值： 这使得 AI 从一个需要“微观管理”的初级设计者，转变为一个自带团队设计规范的资深开发者。PM 可以确保所有 AI 辅助产出的原型和组件都符合产品调性和品牌标准，大大加快高质量的迭代速度。 层面二：提升工程能力与架构现代化 (For R&D) 文章还提到了一个更强大的应用：web-artifacts-builder (Web 工件构建器) Skill。 问题： 默认情况下，Claude 生成前端“工件”(Artifacts) 时，受限于平台能力，只能生成一个塞满了 CSS 和 JS 的单 HTML 文件。这种架构非常原始，无法构建复杂的现代应用。 Skill 解决方案： 这个 web-artifacts-builder Skill 不仅提供了指令，还为 Claude 提供了可执行的“工具” (Scripts)。 指导 AI 使用现代技术栈： 该 Skill 指导 Claude 使用 React, Tailwind CSS, 和 shadcn/ui 来构建多文件项目。 提供脚手架工具： Skill 包含了“设置 React 仓库”和“打包”的脚本。 自动化打包： AI 在使用现代框架（多文件）完成开发后，该 Skill 会调用 Parcel 等工具将其自动打包回平台要求的“单 HTML 文件”格式。 它让 AI 不再是“玩具”，而是真正可以使用现代前端工程化（React, Tailwind）来构建功能复杂、代码健壮的应用程序（如文章中提到的“白板 App”或“任务管理器”）。 “Skills” 架构的本质，是将 LLM 从一个“什么都懂一点”的通才，转变为一个可以通过加载“插件”（即 Skills）来随时按需成为“领域专家”的平台。 对 PM 而言： 这是实现 AI 辅助设计“品牌化”和“规范化”的关键。 对 R&D 而言： 这是一种高效、可扩展的架构，用于在不牺牲模型通用性能的前提下，为 AI 注入复杂的、专业领域的“工具”和“知识”，使其成为真正可用的“开发者”。
Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 51 条信息
#Claude #前端界面设计 #AI Slop审美 #Skills架构 #品牌一致性
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brad强
3个月前
我盲猜今晚 GPT 5 会拉一坨大的，早已经对凹凸曼失去信任了🥲 个人感觉 GPT 变得越来越平庸， 总结下来大概有几点以下原因： 1 核心成员走的太多了，前期高管陆续出走，近期 meta 疯狂挖人。 2 在商业化和开源之间摇摆，不专注，远不如anthropic 专注，最近半年甚至有被 Gemini 反超。 3 凹凸曼应该是个阴柔的人，有很强的商业天赋，但是不一定懂得研究员和工程师，潜在会带来很多问题，尤其是技术类创业公司。 4 大模型路线方面，GPT 似乎没有把 coding 能力放在重要位置，对 agi 执念太深。 5 应用侧产品包装一直是 GPT 的弱项，比如 GPTs,眼花缭乱的大模型命名方式，o3 很强但是太贵的定价劝退了很多人。 6 GPT 的衍生产品几乎为 0(拉跨的 Sora 和 GPTs )， 同期 anthropic 除了大模型本身歪，围绕 coding 能力推出了：MCP,ClaudeCode, Gemini 利用 Google 生态，推出 notebooklm,veo3,flow... 7 流量入口单一，只有 ChatGPT,一直吃老本，而且 API 也没有价格优势。 8 缺少一个牛叉的 AI 产品经理，我的建议是花点钱挖一个产品大佬来吧，这块实在太弱了。比如那几个知名的 ai agent 产品经理。 9 大模型路线跟 agent 似乎结合的不紧密，这块不符合潮流，大模型可以有诗喝远方，但是也要考虑眼前的 agent 在应用侧爆发后的大量隐含需求 10 可能凹凸曼太独断，近期看到 GPT 分享干货内容没有其他几家多了
#GPT-5发布预测 #OpenAI信任危机 #GPT平庸化 #大模型发展方向 #AI产品经理