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AI mit Geschmack
Warum AI-generierte Websites alle gleich aussehen, und was passiert, wenn du den Geschmack ins Repo verschiebst.
Die meisten AI-generierten Websites sehen gleich aus. Lila Gradients, abgerundete Cards in abgerundeten Cards, der immer gleiche „Modern SaaS“-Stack. Es ist nicht, dass die Agents nichts können. Sie greifen alle zum statistischen Mittelwert ihres Trainingsdatensatzes, und das Mittel ist langweilig.
impeccable.style versucht das systematisch zu fixen. Ein Open-Source Agent-Skill mit 23 Commands, Anti-Pattern-Detection (lila Gradients, nested Cards, niedriger Kontrast, die übliche Sünden-Galerie), und vor allem ein Vokabular: PRODUCT.md, DESIGN.md, Design Tokens, explizite Anti-Patterns. Der Agent bekommt vor jeder Entscheidung den gleichen Kontext und konvergiert nicht zum Default, sondern zu deiner Marke.
Was richtig ist daran. Das Problem mit AI-Designs ist nicht, dass die Modelle nichts können. Sie können viel. Sondern dass sie raten müssen, was du willst, weil der Geschmack nirgendwo geschrieben steht. impeccable verschiebt den Geschmack ins Repo. Dann muss der Agent nicht raten.
Was ich heute gemacht habe. Genau diese Site, cg-labs.dev, läuft auf dem Setup. .impeccable/design.json plus DESIGN.md sitzen direkt im Repo. Bevor irgendein Hero, irgendein Card, irgendeine Animation existierte, gab es Tokens. Cathode Cyan, Studio Black, Bone, Phosphor Blue. Jede Architektur-Entscheidung lief durch dieselbe Frage: passt das zu „dark-tech terminal“, oder ist es generic SaaS? Der Unterschied im Output ist nicht subtil.
Was es nicht ist. Kein Magic Wand. Wenn du keinen Geschmack hast, wird dir auch impeccable keinen geben. Es ist ein Werkzeug, mit dem deine Geschmacks-Entscheidungen für den Agenten lesbar werden. Garbage in bleibt Garbage out, nur strukturierter.
Wo ich noch nicht hin bin. Der Live-Mode (Browser- basiertes Iterieren mit dem Audit als Feedback) ist die Stelle, wo das Konzept richtig spannend wird, und die habe ich noch nicht durchgespielt. Auch der CLI-Audit fürs CI steht auf der Liste, nicht im Bau.
Es ist, wie mit einem Junior zu designen: du musst dem Junior sagen, was gut und was schlecht aussieht, sonst trifft er beide Sorten Entscheidungen. Mit Coding-Agents ist es identisch, nur dass „sagen“ jetzt heißt, in eine Markdown-Datei zu schreiben, die der Agent vor jeder Action liest.