AI设计师评设计，为啥总在”都挺好”？这个 Skill 逼它做真判断
你有没有过这种经历——给 AI 看了三个设计方案，它说”都很好，各有特色”？
这话听着客气，实际上等于没说。
问题不在 AI 笨，而在于它根本没有一套判断设计质量的框架。你让它评，它只能泛泛而谈。
Dragoon0x/taste-skills 里的 design-ranking，就是来解决这个问题的。
它做了什么？
这个 Skill 不只让你打分，它强迫 AI 做真正的排名决定：
- 必须明确说出评估标准（层级清晰度、用户任务契合度、品牌一致性……）
- 必须把”我喜欢这个”和”这个效果更好”分开，用证据说话
- 必须预测哪个方案在实际用户中表现更好，并给出理由
听起来简单？但大多数 AI 设计师根本做不到。它们的默认反应是”都挺好的”——不犯错误，但也不做判断。
为什么这很稀缺？
现在的 AI 生成设计工具，一大短板就是”没有品味坚持”。你给什么它就画什么，你问哪个好它就打太极。
design-ranking 的本质，是给 AI 注入了一种设计师思维：约束之下做判断， 判断必有理由，理由必须可辩护。
它不是在炫审美，而是在建立一种可重复的决策逻辑——这才是设计品味真正值钱的地方。
怎么用？
安装方式：
npx github:0xDragoon/taste-skills add design-ranking
然后在对话里调用 /design-ranking，AI 就会自动把这套约束套用到所有设计评估里。
适合场景：
- 你要在多个方案里选一个上线
- 你和 AI 设计师讨论方案时它总在和稀泥
- 你想训练自己（或团队）的设计决策能力
值得注意的点
taste-skills 这套东西是一组设计判断技能的合集，design-ranking 只是其中之一。还有 hierarchy-principles、quality-checklist、taste-vs-trends 这些，组合起来就是一套 AI 设计师的”品味养成系统”。
如果你经常和 AI 协作做设计相关工作，这套 Skill 值得整套装上。
GitHub 仓库里还有详细文档，感兴趣可以去看完整说明。
GitHub：https://github.com/Dragoon0x/taste-skills
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