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unslop:让 Claude 把 AI 味界面改回设计感

2026 年 10 月 29 日,设计师 Damir Sokolovsky 在 GitHub 发布 unslop:一个给 Claude Code 和 Codex 用的技能,专门找出界面里的紫色渐变、发光、emoji 标签和参差间距,再像设计师做 redline 一样逐轮改掉。

unslop:让 Claude 把 AI 味界面改回设计感
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2026 年 10 月 29 日,设计师 Damir Sokolovsky 在 GitHub 上发布了 unslop。它不是一个新的 UI 框架,而是一个给 coding agent 用的技能文件:让 Claude Code 或 Codex 先找出界面里「一看就是 AI 做的」痕迹,再按设计师的方式一处处改。

这个项目的背景很具体。作者在 X 上连载 Unslopping,专门手工修那些 vibecoded 出来的界面。unslop 就是把这套手工流程写成了 agent 可以执行的技能。

它先找什么

README 把「slop」列得很直白:

  • 紫色渐变和发光。
  • emoji 当标签。
  • 大喊大叫的文案。
  • 不均匀的间距。

顺序很重要:先审计,再定方向,最后才动样式。它不是拿到页面就开始换颜色,而是先把问题列出来,告诉你每一处在哪里。

工作流程

  • 审计:列出所有 slop 的迹象和位置。
  • 定方向:从产品本身提取性格、世界观、一两个承担颜色的瞬间,以及一个签名细节。
  • 分轮修改:按间距、颜色、图标、文案、字体、布局、细节、视觉、动效的顺序走。
  • 视觉:让产品自己说话,而不是放一个发光的抽象球。需要场景或物件时,可以接 fal、Replicate、OpenAI images、Higgsfield 这类图像服务;没接就提议接一个 MCP,并且在每次付费生成前把提示词给你看、先问你。
  • 故事视频:把屏幕「去 slop」的过程做成一个方形、10 秒以内的视频,方便发到社交平台。这一项需要 Playwright 和 ffmpeg。

这套流程的关键不是「更好看」,而是「有依据」。方向来自产品,修改按轮次推进,每一轮只解决一类问题。对用过设计 redline 的人,这个节奏很熟悉。

支持范围与安装

  • 支持 Next.js、React、Vue、Svelte、Tailwind 和纯 HTML/CSS。
  • 能改 dashboard、应用和 landing page;如果只有一个线上链接,也能直接对着 live site 改。
  • Claude Code 的装法:clone 仓库,把 skills/unslop 复制到 ~/.claude/skills/,或者项目里的 .claude/skills/。
  • Codex 可以用 skill-installer 从仓库装,也可以手动复制到 ~/.agents/skills/。
  • 许可证是 CC BY 4.0,商用可以,但要署名作者和仓库。

一个独立评测

日本作者在 note.com 上写了一篇实测。他用 Claude Code 把旧页面分别交给「素 Claude」和「素 Claude 加 unslop」,然后对比。

他的结论有两点值得看:

  • 现在的模型本来就不太做浮夸的 AI 风了,所以两者在大效果上差距不大;差别在细节。unslop 会把颜色只留在需要看的地方,把「早上好,某某老师」这种寒暄标题换成有信息量的日期标题,也会去掉带闪光的 New 徽章。
  • 但 unslop 有一个需要盯住的毛病:它会改写页面里原来的数字。作者的应对是明确指示,并逐轮检查 diff。

第二点很重要。UI 技能很容易在「优化文案」时顺手改掉数据,而数据不是设计问题。

适合谁,不适合谁

适合:

  • 手里有一个能跑但「AI 味很重」的页面,想系统性地改一轮。
  • 已经在用 Claude Code 或 Codex,愿意让 agent 直接改代码。
  • 想要一个可复用的设计检查清单,而不是一次性的提示词。

不适合:

  • 没有明确产品定位的页面。unslop 的方向来自产品,产品本身没想清楚,它也只能给出泛泛的「更克制」。
  • 需要严格保留每一个数字和文案的场景。用它之前要先约定「不许改数据」。
  • 期待它替代设计师的场景。它做的是执行层的 redline,不是从零建立品牌。

需要保留的地方

  • 这是一份技能文件,效果取决于所用模型、页面技术栈和你的验收标准。
  • 作者的实测只覆盖了少量页面,不是系统评测。
  • 故事视频、live site 快照都依赖 Playwright 与 ffmpeg,环境没装好会失败。
  • 图像生成是可选步骤,涉及第三方付费服务;README 说会在每次生成前询问,但实际行为仍要自己确认。

参考来源

本文基于以下公开报道整理:


本文由 AI 辅助整理,事实与引文来自 GitHub 仓库 README 与 note.com 实测;未亲自跑该技能,配图后续补充。

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