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  root((Hallmark))
    是什么
      反 AI 味的设计技能
      让 AI 生成的网页像人做的
      Together AI 出品 · MIT 开源
    给谁用
      Claude Code
      Cursor
      Codex
    核心功能 · 四个动词
      默认 · 新建设计
        预检扫描现有项目
        设计三问 · 受众/用途/基调
        先预览后写码
      audit · 体检
        给旧代码查 AI 味
        只出清单不改代码
      redesign · 重构
        留文案和品牌
        推翻视觉重做
      study · 提取 DNA
        从截图或 URL 学设计
        拒绝像素级抄袭
    凭什么不像 AI
      21 种页面结构
      20 个主题 · 4 流派
      58 道俗套检测门
      六维交付自评
    关键机制
      log.json 强制每次不重样
      tokens.css 设计系统可移植
      design.md 锁定整站风格
    怎么用
      npx skills add nutlope/hallmark

项目地址：https://github.com/Nutlope/hallmark 在线演示：https://www.usehallmark.com 许可证：MIT

一、这是什么

Hallmark 是一个面向 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、Codex）的设计技能（Skill），由 Together AI 出品。它解决的问题很具体：大模型生成的网页 UI 总有股"一眼 AI"的味道——居中大标题、紫蓝渐变、三列等宽卡片、Inter 字体……Hallmark 用一套强制规则把这些"默认审美"全部禁掉。

它的核心理念是结构多样性优先于视觉多样性：两个不同需求（brief）生成的页面，不应该只是同一模板换了配色，而应该像两个真正不同的网站。为此它内置了：

• 21 种宏观结构（macrostructure）——页面的整体骨架，如 Bento Grid、Long Document、Manifesto、Marquee Hero、Stat-Led 等
• 20 个命名主题（theme）——分属四个流派（genre），外加一个"自定义主题"隐藏分支
• 50 个组件原型——9 种 Hero、14 种导航、8 种页脚、5 种节标题等
• 58 道"防俗套检测门"（slop test）+ 交付前六维自评——任何一项不达标就打回重做

一次「中国象棋 + 纯前端 + 自写搜索算法」的完整实践。零依赖、零构建，双击即玩。本文记录规则引擎、AI 搜索、Canvas 渲染的设计思路，以及布局调试中踩过的几个值得记住的坑。

WorkBuddy + GLM-5.2 开发的，花了 200 积分。开发出来第一个版本并没有花多少钱，问题是反复修改一些小问题，积分用量就上来了，感觉缓存并没有起作用。

一、需求与技术选型

需求很朴素：一款可以人机对弈的中国象棋 Web 应用。

权衡后定的方案：

维度	选择	理由
形态	单文件 index.html	双击即可运行，无需构建、无需服务器，便于分享
技术栈	原生 HTML5 + CSS3 + ES6	零依赖，引擎/AI/UI 全在一个文件里也能保持清晰
棋盘渲染	Canvas	棋盘线条、楚河汉界、九宫斜线用 Canvas 绘制最直接
AI 算法	Minimax + Alpha-Beta 剪枝	经典、可控、纯前端可跑，难度由搜索深度决定

架构上坚持一点：引擎层（棋盘状态 + 走子规则 + AI）与 UI 层（渲染 + 交互）彻底解耦。引擎函数只操作棋盘数组，不碰 DOM，方便单独测试和替换。

二、棋盘数据结构

中国象棋是 10 行 9 列的交叉点棋盘。用一个二维数组表示：

下面是 CLAUDE.md 文件的内容，用于改善 Claude Code 的行为，源自 Andrej Karpathy 的观察 关于 LLM 编码陷阱的总结。

CLAUDE.md

旨在减少大语言模型常见编码错误的行为准则。可根据项目特定说明按需合并。

权衡： 本准则偏向谨慎而非速度。对于琐碎任务，请自行判断。

1. 编码前先思考

不要假设。不要掩饰困惑。要呈现权衡。

实施之前：

• 明确陈述你的假设。如果不确定，就提问。
• 若存在多种解读，请呈现出来——不要默默选择一种。
• 若有更简单的做法，请说出来。在必要时坚持己见。
• 若某事不清楚，就停下来。指出困惑所在。提问。

2. 简单至上

用最少的代码解决问题。不添加任何推测性内容。

• 不添加需求以外的功能。
• 不为一次性代码创建抽象。
• 不提供未要求的“灵活性”或“可配置性”。
• 不对不可能发生的场景进行错误处理。
• 如果你写了 200 行，而本可以 50 行完成，那就重写。

问问自己：“一位资深工程师会认为这过于复杂吗？” 如果会，就简化它。

3. 外科手术式的修改

只碰你必须改的。只清理你自己弄乱的。

编辑现有代码时：

• 不要“改进”相邻的代码、注释或格式。
• 不要重构没有坏的东西。
• 即使你有不同做法，也要遵循现有风格。
• 若注意到无关的无效代码，提出来——但不要删除。

当你的修改造成孤立代码时： 删除由你的修改导致的未使用的导入/变量/函数。

一、技术方案

1.1 总体架构

采用 “公众号前端 + 智能客服中台 + 知识库底座” 三层架构：

层级	功能	技术选型建议
接入层	公众号对话入口，支持文字、图片、视频等多模态输入	微信公众号开发接口
智能客服中台	意图识别、知识检索、问答生成、智能路由（AI/人工分流）	RAG架构 + 大模型API（通义千问/Qwen、文心一言等）
知识库底座	产品手册、FAQ、历史工单、维修案例的结构化存储与向量检索	向量数据库 + 结构化知识库

1.2 核心功能模块

1. 智能问答：基于RAG（检索增强生成）架构，系统从知识库中检索相关文档，再由大模型生成精准答案。方案匹配准确率可达92%以上。

2. 多模态故障识别：支持客户上传故障图片/视频，利用多模态大模型进行图像识别与故障推理，自动推送处理建议。

3. 智能路由与转人工：AI首轮处理常规问题，疑难问题自动转接人工客服，实现“AI首轮服务＋人工兜底”的协同模式。

4. 知识自进化：系统在问答过程中持续学习，客户采纳的答案自动整理为问答对，不断优化知识库。

1.3 实施路径（建议分三期）

超级人工智能时代，是时候告别保守、提升雄心了

• Boil the Ocean

大展宏图（煮沸海洋）

超级人工智能（ASI）意味着是时候停止畏首畏尾，提高我们的雄心壮志了。

作者：Garry Tan | 2026年2月7日

核心观点（TL;DR）： 我们对未来的恐惧，与我们的野心之渺小成正比。如果你的计划是维持现状，那么 AI 将令人恐惧；如果你的计划是创造某种翻天覆地的大事，那么 AI 就是你收到的最好消息。

你一定听过这句话：“别想一口气煮沸海洋（don't boil the ocean）。” 每一个在野心过大的会议上的人都说过这句话。在正常时期，这是个好建议，它能让团队保持专注，防止范围蔓延（scope creep）。但现在已非常规时期，我认为是时候让这句话退休了。

超级人工智能（Artificial Superintelligence）意味着，现在正是“煮沸海洋”的时候。我们可以先从煮沸几个湖泊开始。

最近我遇到了一家大学捐赠基金的私募投资负责人，他告诉我，他们的工程师在看到 Claude Code（注：Anthropic 开发的 AI 编码工具）的能力后，对自己丢掉工作感到极度恐惧。我能理解——这是人类的本能反应。但这反应是错的。这是在“正和游戏”的时刻做出的“零和游戏”反应。

我们不该担心如何用更廉价的方式重复过去的工作，为什么不把精力集中在那些我们从未梦想过能做成的事情上呢？

输入图像	Google AI Studio	Gemini 2.5 Flash
	Generate an image of a banana wearing a costume.	生成一张香蕉穿戏服的图片。
		这是一张有破损的绝缘子的图像，在其它部位生成类似的训练样本
		生成一个鸟窝在杆塔上
	生成一寸和两寸的学生照，要求蓝色背景，衣服换成校服
	1. 复古优雅风：想象一下，带有荷叶边和蕾丝的维多利亚时代风格长裙，搭配精致的头饰和手套。 2. 未来科技感：尝试一些银色或金属质感的服装，线条简洁，可能还有一些发光的元素，展现未来主义的时尚。 3. 波西米亚风情：飘逸的印花长裙，流苏点缀，配上宽檐帽和层叠的项链，打造自由奔放的感觉。 4. 街头潮流：宽松的连帽衫、破洞牛仔裤、时尚运动鞋，再搭配一顶棒球帽，展现酷炫的街头风格。 5. 古典仙气风：轻纱曼舞的汉服或仙女裙，色彩柔和，刺绣精致，营造出超凡脱俗的意境。 6. 职业干练风：修身的西装外套，搭配衬衫和铅笔裙，展现自信和专业的职场女性形象。 7. 运动休闲风：舒适的运动套装，搭配时尚的运动鞋，既适合健身，也适合日常休闲。 8. 哥特暗黑风：黑色蕾丝、丝绒材质的礼服，搭配银饰和深色妆容，营造出神秘而华丽的哥特式美感。 9. 异域民族风：尝试一些具有民族特色的服装，比如印度的纱丽，日本的和服，或者非洲的蜡染服装，展现多元文化的魅力。

🔥 大模型

ChatGPT

讯飞星火

活字通用大模型

🔥 Andrej Karpathy

State of GPT

• 微软2023年Build大会演讲：如何训练和应用GPT
• State of GPT 笔记

🔥 李沐 论文精读 如何读论文 AlexNet ResNet 零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN） GAN Transformer BERT Pre-training ViT 卷积神经网络的两个归纳偏置：1、locality（相同区域有相同的特征）；2、translation equivariance（平移等变性） local neighborhoods MAE Autoencoder 对比学习论文综述 数据增强：Crop 和 Color 的组合最有效 MoCo CLIP How to Train Really Large Models on Many GPUs?

介绍

Learn about the training pipeline of GPT assistants like ChatGPT, from tokenization to pretraining, supervised finetuning, and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Dive deeper into practical techniques and mental models for the effective use of these models, including prompting strategies, finetuning, the rapidly growing ecosystem of tools, and their future extensions.

了解 ChatGPT 等 GPT 助手的训练管道，从标记化到预训练、监督微调和人类反馈强化学习 (RLHF)。 深入研究有效使用这些模型的实用技术和心智模型，包括提示策略、微调、快速增长的工具生态系统及其未来的扩展。

• State of GPT - Video
• 微软2023年Build大会演讲：如何训练和应用GPT
• State of GPT - PDF
• State of GPT：大神Andrej揭秘OpenAI大模型原理和训练过程

ChatGPT Prompt Engineering for Developers 由Isa Fulford（OpenAI）和Andrew Ng（DeepLearning.AI）教授的课程将描述 LLM 的工作原理，提供快速工程的最佳实践，并展示 LLM API 如何用于各种任务的应用程序。

面向开发人员的 ChatGPT 提示工程

Instroduction（介绍）

Guidelines（准则）

帮助函数 import openai import os openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=0, # this is the degree of randomness of the model's output ) return response.choices[0].

Spark Desk 是讯飞星火认知大模型的英文名称。

👍零样本分类

❓ “这个手机的功能不好用”这是好评还是差评？

💬 这个手机的功能不好用，是差评。

👎少样本分类

❓ 电脑：3C；手机：3C；铅笔：

💬 3C;

👍英语语法更正

❓ Correct this to standard English:

She no went to the market.

💬 She did not go to the market.

ChatGPT 还会解释语法的问题

👍翻译

英译中

❓ What rooms do you have available? 翻译成中文

💬 你有哪些房间可用？

中译英

❓ 您好，您想要预订哪些房型呢？翻译成英文

💬 Hello, which room type would you like to book?

👍阅读理解 ❓ 北京市卫生健康委副主任、新闻发言人李昂通报：4月18日下午，长峰医院突发火情，市卫生健康委即刻启动应急预案，迅速调集29辆救护车300余人次急救力量，及时赶赴现场，全力开展医疗救援和转运工作。截至当日15时30分，共转运伤员71名，分别送至解放军总医院第一医学中心、解放军总医院第五医学中心南、北院区、北京世纪坛医院、航天中心医院、电力医院、玉泉医院、丰台区医院、右安门医院等9家医疗机构救治。涉灾病房楼其余住院患者均已妥善安置。