GPT品味设计

传统模型的视觉陷阱

标准大模型存在显著统计偏差：生成6行换行标题、Bento网格残留空洞、廉价元标签（如 SECTION 01）、重复左右布局。模型倾向选择第一个选项，导致页面缺乏创造力和空间感。

设计系统的工程化重构

随机化驱动布局多样性

通过模拟Python脚本的确定性随机化，强制选择Hero架构、字体栈、3个独特组件和2种GSAP范式，避免布局重复。使用 random.choice() 从预设库中提取元素，确保每次输出不同。

AIDA框架与空间规则

页面必须遵循AIDA结构：导航栏、Hero、Bento网格、GSAP滚动区和页脚。Hero区需用 max-w-5xl 或更宽容器，限制标题为2-3行，禁止漂浮标签或原始数据。Bento网格启用 grid-flow-dense，数学验证列跨和行跨的完美咬合，消除空白单元格。

动效与组件的工程化

强制使用GSAP实现滚动固定、水平滚动、文本逐词揭示等动效，每个可交互元素需有悬停物理反馈（如 group-hover:scale-105）。组件库包含内联排版图片、水平手风琴、无限滚动合作伙伴墙等，通过随机化避免模式化。

适用边界与注意事项

• 随机化依赖提示词字符数，不同输入触发不同组合
• 禁止静态界面，所有可点击元素必须包含悬停反馈
• 图片需应用 grayscale、mix-blend-luminosity 等CSS滤镜避免库存感
• 预检需包含Python RNG输出、AIDA检查、Hero数学验证、Bento密度验证和标签扫描，确保无廉价标签和按钮对比度问题