Taste Lab
Taste Lab (/taste) verwandelt jede Website-URL in ein vollständiges, evidenzbasiertes „Designgeschmack“-Briefing – es extrahiert präzise UI-Messungen, Systemmuster und eine prägnante Taste DNA, der Ihre KI-Agenten folgen können.
https://tastelab.xyz/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Jun 16, 2026
Was ist Taste Lab
Taste Lab ist ein Design-Analyse-Tool, das den visuellen „Geschmack“ jeder Website reverse-engineert und in einen umsetzbaren Designkontext für KI-Agenten und Entwickler umwandelt. Durch die Analyse einer Ziel-URL erstellt es eine strukturierte Ausgabe, die eine vollständige Design Map (Design-Token wie Farben, Typografie, Abstände, Radien und Schatten) und eine Taste DNA (die Begründung und Kompromisse hinter den Designentscheidungen) enthält. Ziel ist es, Teams und KI-Tools dabei zu helfen, die Designabsicht einer Website mit Klarheit zu reproduzieren – basierend auf objektiven Messungen statt vager Stiladjektive.
Hauptfunktionen von Taste Lab
Taste Lab (tastelab.xyz) ist ein Design-Analyse-Tool/Fähigkeit, das jede Website-URL in einen vollständigen „Design-Kontext“ für KI-Agenten umwandelt. Es verwendet eine Multi-Agenten-Pipeline, um präzise UI-Messungen (Tokens wie Farben, Typografie, Abstände, Radien, Schatten) zu extrahieren, Designregeln auf Systemebene zu erkennen und die zugrunde liegende „Taste DNA“ (Prinzipien mit Auslösern, Entscheidungen, Beweisen und Kompromissen) abzuleiten. Die Ausgaben werden sowohl als Markdown als auch als JSON erstellt und können in gängige KI-Kodierungs-/Design-Workflows (z. B. Cursor, Windsurf, Claude Code, Copilot) integriert werden, sodass Agenten eine konsistente Benutzeroberfläche erstellen können, die dem Designgeschmack einer Referenzseite entspricht.
URL-zu-Design-Kontext-Extraktion: Geben Sie eine Website-URL ein und generieren Sie eine strukturierte Designkarte, die objektive UI-Tokens wie Hex-Farben, Schriftgrößen/-gewichte, Abstandseinheiten, Radien und Schatten erfasst.
Hochpräzise Messungen (keine Annäherungen): Zitiert exakte px/hex/Verhältnisse in ca. 20 Messkategorien und erstellt einen Token-Satz, der als Designsystem-Grundlage wiederverwendet werden kann.
Mustererkennung in Systemregeln: Leitet 5–8 systematische Regeln aus den extrahierten Messungen ab, jede mit Beweisen und einem artikulierten Designziel (warum die Regel existiert).
Taste DNA-Prinzipien mit Kompromissen: Generiert vier „Geschmacksprinzipien“ (einschließlich mindestens eines Einschränkungsprinzips), die die Begründung hinter wichtigen Designentscheidungen erklären, unterstützt durch Beweise und explizite Kompromisse.
Zwei Ausgaben: Markdown + JSON: Schreibt ein menschenlesbares Briefing (.md) und eine maschinenlesbare Datei (.json), damit Teams Entscheidungen überprüfen und Tools Tokens zuverlässig aufnehmen können.
Workflow-Integrationen für KI-Tools: Exportiert in werkzeugspezifische Anweisungsorte (z. B. Cursor-Regeln, Windsurf-Regeln, CLAUDE.md, Copilot-Anweisungen), sodass ein KI-Agent den extrahierten Geschmack bei nachfolgenden Läufen anwenden kann.
Anwendungsfälle von Taste Lab
Design-Klonen für schnelles Prototyping: Produktteams können eine Konkurrenz- oder Inspirations-URL eingeben, um einen Token-Satz und Prinzipien zu generieren, die die Erstellung einer ähnlich wirkenden Benutzeroberfläche ohne manuelle Prüfung beschleunigen.
Agentengesteuerte UI-Implementierung im Code: Entwickler, die KI-Code-Assistenten verwenden, können die Taste Lab-Ausgabe anhängen, damit der Agent Komponenten/Seiten generiert, die konsistenten Abstands-, Typografie- und Farbentscheidungen entsprechen.
Designsystem-Bootstrapping für Startups: Frühphasige Teams können ein anfängliches Designsystem von einer hochwertigen Referenzseite erstellen, das wiederverwendbare Tokens und Regeln produziert, um das Produkt beim Skalieren kohärent zu halten.
Marken-/Designkonsistenzprüfungen: Designleiter können Ausgaben über mehrere Seiten oder Eigenschaften hinweg vergleichen, um Abweichungen in Tokens und Regeln zu erkennen und dann auf einen einzigen Satz von Prinzipien zu standardisieren.
Wiederverwendbare „Geschmacks-Briefings“ für Agenturen: Agenturen können ein prägnantes, evidenzbasiertes Design-Briefing (Tokens + Prinzipien + Kompromisse) liefern, um Stakeholder abzustimmen und den Hin- und Her-Aufwand bei der Übergabe zu reduzieren.
Vorteile
Erzeugt präzise, evidenzbasierte Design-Tokens (px/hex/Verhältnisse), die für die programmatische Wiederverwendung geeignet sind.
Erfasst nicht nur, was die Benutzeroberfläche ist, sondern auch, warum sie so ist (Prinzipien + Kompromisse), was die Zuverlässigkeit des Agenten und die Teamausrichtung verbessert.
Gibt sowohl in menschen- als auch maschinenfreundlichen Formaten aus und lässt sich in mehrere KI-Toolchains integrieren.
Nachteile
Konzentriert sich auf das Extrahieren und Kodifizieren bestehenden Designgeschmacks; es ist möglicherweise weniger hilfreich, völlig neue visuelle Richtungen von Grund auf neu zu generieren.
Die besten Ergebnisse hängen von der Zugänglichkeit/Struktur der Zielwebseite und der Genauigkeit der automatisierten Extraktion ab (z. B. können dynamische Stile oder Canvas-lastige UIs schwieriger zu analysieren sein).
Wie verwendet man Taste Lab
1) Voraussetzungen installieren: Halten Sie eine CLI-Umgebung bereit (Claude Code oder Gemini CLI). Sie benötigen auch Playwright MCP (es lädt eine Chromium-Laufzeit ~100MB herunter).
2) Klonen Sie den Taste-Skill in das Skills-Verzeichnis Ihres Agenten: Klonen Sie das Repository in den richtigen Ordner für Ihr Tool: Claude Code: `git clone https://github.com/senlindesign/taste-skill ~/.claude/skills/taste` oder Gemini CLI: `git clone https://github.com/senlindesign/taste-skill ~/.gemini/skills/taste`.
3) Playwright MCP-Server hinzufügen (einmalige Einrichtung): Claude Code: Führen Sie `claude mcp add playwright -s user -- npx -y @playwright/mcp@latest --isolated` aus. Gemini CLI: Fügen Sie Playwright MCP zu `~/.gemini/settings.json` hinzu als: `{ "mcpServers": { "playwright": { "command": "npx", "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest", "--isolated"] } } }`.
4) Starten Sie Ihr Agenten-Tool neu: Starten Sie Claude Code oder Gemini CLI neu, damit es die neue Skill- und MCP-Serverkonfiguration lädt.
5) Führen Sie Taste Lab auf einer Website-URL aus: Führen Sie den Befehl `/taste <url>` aus (Beispiel: `/taste https://linear.app`). Taste führt eine 4-Agenten-Pipeline aus: Messungen extrahieren → Muster erkennen → Geschmack ableiten → Beobachter (finaler Editor/Qualitätsprüfung).
6) Überprüfen Sie die generierten Ausgaben: Jeder Lauf erzeugt zwei Dateien: `{domain}.md` und `{domain}.json`. Sie enthalten (1) eine Design Map (Token wie Farben, Typografie, Abstände, Radien, Schatten mit genauen Werten) und (2) Taste DNA (4 Prinzipien mit Trigger, Entscheidung, Grund, Beweis, Kompromiss; enthält mindestens ein Restraint-Prinzip).
7) Verwenden Sie die Ausgabe, um Ihr KI-Tool zu steuern: Wenden Sie den generierten Geschmackskontext an, indem Sie ihn in die Integrationsdatei einfügen/anhängen, die Ihr Tool liest, z.B. Cursor: `.cursor/rules/{domain}-taste.mdc`, Windsurf: `.windsurf/rules/{domain}-taste.md`, Claude Code: `CLAUDE.md` (einen Design Taste-Abschnitt anhängen), GitHub Copilot: `.github/copilot-instructions.md`, Bolt: `.bolt/prompt`, Gemini: `GEMINI.md`.
8) Führen Sie Ihren Agenten mit aktiviertem Geschmackskontext erneut aus: Sobald die Geschmacksdatei im Anweisungs-/Regelverzeichnis Ihres Tools ist, führen Sie Ihre normalen Build-/Designaufgaben erneut aus; der Agent sollte die Design-Token und Taste DNA-Prinzipien beim nächsten Lauf übernehmen.
Taste Lab FAQs
Taste Lab ist ein Tool/eine Fähigkeit, das/die den "Designgeschmack" einer Website mittels Reverse Engineering analysiert. Sein /taste-Befehl verwandelt jede URL in einen vollständigen Designkontext für einen KI-Agenten, einschließlich einer Design Map (Design-Token) und einer Taste DNA (Prinzipien und Begründung).
Taste Lab Video
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