Taste Lab
O Taste Lab (/taste) transforma qualquer URL de site em um resumo completo e baseado em evidências de "gosto de design" – extraindo medições precisas de UI, padrões de sistema e um DNA de Gosto conciso que seus agentes de IA podem seguir.
https://tastelab.xyz/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Jun 16, 2026
O que é Taste Lab
O Taste Lab é uma ferramenta de análise de design que faz engenharia reversa do "gosto" visual de qualquer site e o converte em um contexto de design acionável para agentes e construtores de IA. Ao analisar um URL de destino, ele produz uma saída estruturada que inclui um Mapa de Design completo (tokens de design como cores, tipografia, espaçamento, raio e sombras) e um DNA de Gosto (o raciocínio e os trade-offs por trás das decisões de design). O objetivo é ajudar equipes e ferramentas de IA a reproduzir a intenção de design de um site com clareza – fundamentada em medições objetivas, em vez de adjetivos de estilo vagos.
Principais Recursos do Taste Lab
O Taste Lab (tastelab.xyz) é uma ferramenta/habilidade de análise de design que transforma qualquer URL de site em um "contexto de design" completo para agentes de IA. Ele usa um pipeline multiagente para extrair medidas precisas de UI (tokens como cores, tipografia, espaçamento, raio, sombras), detectar regras de design em nível de sistema e inferir o "DNA do Gosto" subjacente (princípios com gatilhos, decisões, evidências e trade-offs). Os resultados são produzidos tanto em Markdown quanto em JSON e podem ser integrados em fluxos de trabalho populares de codificação/design de IA (por exemplo, Cursor, Windsurf, Claude Code, Copilot) para que os agentes possam construir uma UI consistente que corresponda ao gosto de design de um site de referência.
Extração de contexto de design a partir de URL: Insira um URL de site e gere um mapa de design estruturado capturando tokens de UI objetivos, como cores hexadecimais, tamanhos/pesos de fonte, unidades de espaçamento, raios e sombras.
Medições de alta precisão (sem aproximações): Cita px/hex/proporções exatos em ~20 categorias de medição, produzindo um conjunto de tokens que pode ser reutilizado como base de um sistema de design.
Detecção de padrões em regras de sistema: Deriva 5 a 8 regras sistemáticas das medições extraídas, cada uma com evidências e um objetivo de design articulado (por que a regra existe).
Princípios de DNA do Gosto com trade-offs: Gera quatro "princípios de gosto" (incluindo pelo menos um princípio de restrição) que explicam o raciocínio por trás das principais escolhas de design, apoiados por evidências e trade-offs explícitos.
Saídas duplas: Markdown + JSON: Escreve um brief legível por humanos (.md) e um arquivo consumível por máquina (.json) para que as equipes possam revisar decisões e as ferramentas possam ingerir tokens de forma confiável.
Integrações de fluxo de trabalho para ferramentas de IA: Exporta para locais de instrução específicos da ferramenta (por exemplo, regras do Cursor, regras do Windsurf, CLAUDE.md, instruções do Copilot) para que um agente de IA possa aplicar o gosto extraído em execuções subsequentes.
Casos de Uso do Taste Lab
Clonagem de design para prototipagem rápida: Equipes de produto podem alimentar um URL de concorrente ou inspiração para gerar um conjunto de tokens e princípios que aceleram a criação de uma UI com sensação semelhante, sem auditoria manual.
Implementação de UI guiada por agente em código: Desenvolvedores que usam assistentes de codificação de IA podem anexar a saída do Taste Lab para que o agente gere componentes/páginas que adiram a decisões consistentes de espaçamento, tipografia e cor.
Bootstrapping de sistema de design para startups: Equipes em estágio inicial podem criar um sistema de design inicial a partir de um site de referência de alta qualidade, produzindo tokens e regras reutilizáveis para manter o produto coerente à medida que ele escala.
Auditorias de consistência de marca/design: Líderes de design podem comparar as saídas em várias páginas ou propriedades para detectar desvios em tokens e regras, e então padronizar para um único conjunto de princípios.
"Briefs de gosto" reutilizáveis para agências: As agências podem entregar um brief de design conciso e baseado em evidências (tokens + princípios + trade-offs) para alinhar as partes interessadas e reduzir o vai e vem durante a entrega.
Vantagens
Produz tokens de design precisos e baseados em evidências (px/hex/proporções) adequados para reutilização programática.
Captura não apenas o que a UI é, mas por que ela é assim (princípios + trade-offs), melhorando a confiabilidade do agente e o alinhamento da equipe.
Saídas em formatos amigáveis para humanos e máquinas e se conecta a várias cadeias de ferramentas de IA.
Desvantagens
Focado em extrair e codificar o gosto de design existente; pode ser menos útil para gerar direções visuais inteiramente novas do zero.
Os melhores resultados dependem da acessibilidade/estrutura da página da web de destino e da fidelidade da extração automatizada (por exemplo, estilos dinâmicos ou UIs com muitos elementos de canvas podem ser mais difíceis de analisar).
Como Usar o Taste Lab
1) Instale os pré-requisitos: Tenha um ambiente CLI pronto (Claude Code ou Gemini CLI). Você também precisará do Playwright MCP disponível (ele baixa um tempo de execução do Chromium ~100MB).
2) Clone a skill Taste no diretório de skills do seu agente: Clone o repositório na pasta correta para sua ferramenta: Claude Code: `git clone https://github.com/senlindesign/taste-skill ~/.claude/skills/taste` ou Gemini CLI: `git clone https://github.com/senlindesign/taste-skill ~/.gemini/skills/taste`.
3) Adicione o servidor Playwright MCP (configuração única): Claude Code: execute `claude mcp add playwright -s user -- npx -y @playwright/mcp@latest --isolated`. Gemini CLI: adicione Playwright MCP a `~/.gemini/settings.json` como: `{ "mcpServers": { "playwright": { "command": "npx", "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest", "--isolated"] } } }`.
4) Reinicie sua ferramenta de agente: Reinicie o Claude Code ou Gemini CLI para que ele carregue a nova skill e a configuração do servidor MCP.
5) Execute o Taste Lab em um URL de site: Execute o comando `/taste <url>` (exemplo: `/taste https://linear.app`). O Taste executa um pipeline de 4 agentes: Extrair Medidas → Detectar Padrões → Inferir Gosto → Observador (editor final/controle de qualidade).
6) Revise as saídas geradas: Cada execução produz dois arquivos: `{domain}.md` e `{domain}.json`. Eles contêm (1) um Mapa de Design (tokens como cores, tipografia, espaçamento, raio, sombras com valores exatos) e (2) DNA de Gosto (4 princípios com Gatilho, Decisão, Razão, Evidência, Trade-off; inclui pelo menos um princípio de Restrição).
7) Use a saída para guiar sua ferramenta de IA: Aplique o contexto de gosto gerado colocando/anexando-o no arquivo de integração que sua ferramenta lê, por exemplo, Cursor: `.cursor/rules/{domain}-taste.mdc`, Windsurf: `.windsurf/rules/{domain}-taste.md`, Claude Code: `CLAUDE.md` (anexe uma seção Design Taste), GitHub Copilot: `.github/copilot-instructions.md`, Bolt: `.bolt/prompt`, Gemini: `GEMINI.md`.
8) Reexecute seu agente com o contexto de gosto ativado: Uma vez que o arquivo de gosto esteja no local de instrução/regras da sua ferramenta, execute suas tarefas normais de construção/design novamente; o agente deve captar os tokens de design e os princípios do DNA de Gosto na próxima execução.
Perguntas Frequentes do Taste Lab
Taste Lab é uma ferramenta/habilidade que faz engenharia reversa do "gosto de design" de um site. Seu comando /taste transforma qualquer URL em um contexto de design completo para um agente de IA, incluindo um Mapa de Design (tokens de design) e um DNA de Gosto (princípios e raciocínio).
Vídeo do Taste Lab
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