文章从Andrej Karpathy提出的四个让AI输出更易理解的方法（ASD-STE100受控英语、画图、交互网页、现做讲解视频）出发，指出盲目照抄提示词到CLAUDE.md等配置文件是错误做法。作者认为真正值得学习的是背后的方法论：先明确想要的效果，再寻找能指向它的'压缩过的名字'。作者设计了A/B对照测试，验证了ASD-STE100、体裁名称、作家风格等词在文字、图片、视频剪辑（如J-cut、Match cut）任务中的实际效果，并给出寻找自己词汇的实践流程：分析喜欢的作品、找术语、测试迭代、验证后存入词表，强调思考、测试、验证才是用好AI的关键。
工程师 Matt Dailey 分享如何避免 AI 生成的设计沦为千篇一律的“slop”。他提出七个实践方法：1) 从整体约束出发进行设计，借鉴 Christopher Alexander 的《Notes on the Synthesis of Form》，避免打地鼠式修补；2) 主动删除 Agent 过度添加的冗余元素；3) 在 Figma 等专业设计工具中迭代，避免代码库中的原型引力；4) 使用组件库保持视觉一致性；5) 利用 preview deploy 用真实数据验证设计；6) 收集优秀产品截图作为参考与上下文；7) 通过反复实践和反思培养个人设计品味。文章强调用 AI 做设计需保持人的判断力与整体思维。
本文介绍了一种利用 taste skill 结合 image2 生图的方法，通过让 Codex 分析参考图并 1:1 复刻的方式，解决了 Codex 生成的网页设计审美不佳的问题，效果显著。
