distinctive-ai-design

三步流程让 AI 生成的界面有辨识度

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 设计创意 🍴 复刻 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 108
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费

项目数据

分类设计创意
开发团队houxin0010
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
GitHub 星标★ 108
上线时间2026-10-07 00:00:00
代码更新2026-10-10
仓库体积47 KB
本站数据更新2026-11-04
维护状态较活跃
收录时间2026-11-04
浏览次数0

项目介绍

distinctive-ai-design 是一个面向 Codex 的中文技能(skill),用 Python 实现,目标是帮开发者做出有辨识度、不撞脸的界面设计。它把设计过程拆成三步:先做创意探索,生成多个方向的设计方案;再对每个方案独立截图评审,用视觉结果而不是主观描述来判断好坏;最后做减法精修,删掉多余元素、收敛视觉层级,让界面更干净、更有记忆点。项目解决的是 AI 生成界面千篇一律、缺乏风格的问题,把「设计好不好看」变成可重复执行的流程,而不是靠一次性提示词碰运气。核心能力包括多方案发散、截图驱动的评审反馈、以及基于评审结论的迭代精修。适合用 Codex 做前端或 UI 原型、又希望产出有设计感的开发者。项目目前星标约 108,属于早期阶段,文档和社区仍在积累中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-04 · 当前星标 ★ 108

核心亮点

  • 把设计拆成创意探索、截图评审、减法精修三步,流程清晰可复用
  • 用独立截图评审代替主观描述,反馈更客观、更接近真实视觉效果
  • 强调减法精修,能有效收敛 AI 生成界面常见的元素堆砌问题

不足之处

  • 项目处于早期,星标约 108,文档完整度和社区活跃度有待观察
  • 依赖 Codex 环境与截图评审链路,脱离该工作流后通用性有限

适用场景

  • 用 Codex 生成前端页面时,希望产出有设计感、不套模板的界面
  • UI 原型多方案发散后,需要客观评审并收敛到最终方案
  • 团队想建立可重复的 AI 辅助设计评审流程

替代项目

awesome-design-skills、ui-design-prompts

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