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以 Awwwards / Webby Awards / FWA 获奖网站为品质标准来设计和实现网页,并在完成后按排版、留白、视觉层级、色彩、动效、微交互、响应式、原创性、内容九个维度做"渲染—截图—自检—修改"的循环优化,直到没有明显可提升之处。只要用户要做落地页、官网、作品集、产品页、活动页、个人主页、HTML 页面或前端界面,或提到"高级感""好看一点""设计感""获奖级""Awwwards 风格""精致""别像模板",或要求打磨/重做已有页面的视觉,就使用这个技能——即使用户没有明确说"获奖级"。不适用于:纯后端或逻辑 bug 修复、数据图表本身的配色与绘制、PPT/海报等非网页设计。

Overview

PublisherABC-xiaoxuan
Repositoryaward-level-web-design
Skill nameaward-level-web-design
Stars
8
Forks
1
Bundled files
15
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 15 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by ABC-xiaoxuan on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Award Level Web Design AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/ABC-xiaoxuan/award-level-web-design/tree/main/skills/award-level-web-design
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/ABC-xiaoxuan/award-level-web-design.git /tmp/award-level-web-design
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/award-level-web-design/skills/award-level-web-design .claude/skills/award-level-web-design
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Award Level Web Design in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Award Level Web Design on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Award Level Web Design is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

获奖级网页设计与自检迭代

目标:做出的页面放到 Awwwards / Webby / FWA 的提名列表里不显得突兀。评委看重的是一个清晰的创意概念被执行到每个细节——而不是堆砌特效。"能用"和"整齐"只是起点。

"获奖级"在这里有明确的评分框架:维度按 Awwwards 的 Design / Usability / Creativity / Content 加权,每一档分数都有可观察的锚点,见 references/award-criteria.md。借鉴的是获奖站的概念贯穿和执行精度,不借鉴为了炫技牺牲性能和可访问性的做法。

整个流程分三段:先定方向,再实现,最后用真实渲染结果反复自检优化。第三段是这个技能的核心,不要跳过。

1. 动手前:定一个设计概念

概念决定页面的上限,后面的自检只能修执行,修不了想法。所以写代码之前,先完成下面三步,并把结果告诉用户。

1.1 发散:写出三个方向

第一个想到的方向,往往就是最平均的那个。先读 references/art-direction.md,写出 3 个来自不同美术方向的方向,每个包含:

  • 一句话概念,用这个句式:"这个页面是关于 ___,它给人 ___ 的感觉,因为 ___。"(例:"一家烘焙店的页面,像一张慢慢写满的烘焙记录卡,因为每一锅豆子都有自己的曲线");
  • 美术方向和叙事结构(从参考里各选一个);
  • 3–5 个视觉关键词;
  • 签名时刻是什么。

如果需要参考现有获奖站,先读 references/deepdive.md,只提取可验证的原则,不复制它的布局、颜色或动效参数。

三个方向不能只是换了配色,美术方向必须不同。选定一个,用一句话说明为什么不选另外两个,然后为它写出节拍表(每屏的目的和唯一的视觉事件)。用户明确给了方向时,可以跳过发散,但节拍表仍然要写。

1.2 翻译:把概念落实成设计决策

把选定的概念拆成下面这张表,每一行都要能从概念推导出来。说不出理由的选择,就是模板感的来源。

层决策为什么服务于概念
字体一个有性格的展示字体 + 一个高可读的正文字体。中文页面按 references/cjk-type.md 选字体,并确定加载方案
色彩一个主色调 + 中性色阶 + 最多一个强调色,用 CSS 变量定义
版式网格(例如 12 栏)、间距刻度(例如 4/8 的倍数)、字号比例(例如 1.25 或 1.333)、首屏构图
动效缓动和时长的性格(沉稳 / 利落 / 弹性),以及签名动效
文案语气(编者口吻 / 工程师式精确 / 朋友聊天),以及首屏标题的 3 个备选
签名时刻至少一处让人记住的设计:独特的首屏构图、精心编排的滚动叙事,或一个巧妙的交互

填完后做两个检验:

  • 去掉动效还成立吗? 想象页面完全静止,概念还能从字体、版式、色彩和文案里看出来吗?看不出来,说明你做的是特效,不是概念。
  • 有没有两行在打架? 比如工业感字体配液态缓动,或者静奢的留白配密集的信息卡片。两行矛盾,说明你同时有两个概念,砍掉一个。

这张表也是之后评审"原创性"的依据:逐行检查截图里有没有落实。

1.3 先写文案,再定版式

先写首屏标题和各区块的标题、关键数字,再根据文字长度决定版式。用 lorem 或空泛口号占位、事后再填,层级和断行都会跟着失控。

避开"AI 模板脸":紫蓝渐变 + 居中大标题 + 三张等宽卡片 + 全站 Inter + emoji 当图标 + 处处圆角阴影。这些不是禁止,而是如果用了,要能说出为什么它服务于概念。

2. 实现时的底线

  • 用语义化 HTML,设计令牌(颜色、字号、间距、圆角、缓动曲线)集中定义为 CSS 变量,保证全站一致。
  • 动效优先用 transform / opacity,配合自定义缓动(如 cubic-bezier(0.22, 1, 0.36, 1)),时长通常 200–700ms;必须尊重 prefers-reduced-motion。
  • 所有可交互元素都有 hover、focus-visible、active 状态;键盘可达;文本对比度至少 WCAG AA。
  • 移动优先,至少在 375 / 768 / 1280 / 1920 四个宽度下都成立;不能出现横向滚动。
  • 图片给出尺寸避免布局抖动;字体用 font-display: swap;首屏不要被重型动画库拖慢。

技术选型与高级媒介

先读 references/stack.md,选择能表达概念的最小技术栈。静态 HTML 已经够用时,不要为了显得高级而引入框架。需要连续场景时,再读 references/scroll.md;概念是空间或材质时,按需读 references/webgl.md;视频是内容和签名时刻时,读 references/video.md。只有当“一段连续镜头就是页面概念”时,才读 references/scroll-scrub.md。这些参考都要求静态内容、键盘操作、移动端版本和 reduced-motion 降级先成立。

滚动、动画和 WebGL 使用一个渲染循环。视频使用 poster 作为首屏候选,不把自动播放声音或滚轮劫持作为设计手段。高级媒介是概念的表达方式,不是额外的视觉装饰。

动效设计规范

动效必须服务于内容概念和阅读顺序。默认采用“一个签名动效 + 少量入场/微交互”的结构,不要把所有元素都做成淡入,也不要为了展示技术而加入重型动画库。

  • 入场优先使用 transform、opacity 和 clip-path,常用时长 180–700ms,统一使用项目自己的缓动令牌;首屏核心内容不得长期保持 opacity: 0。
  • 每个页面选择一个签名动效:例如咖啡页面的曲线绘制、建筑页面的网格/坐标揭示、音频页面的波形或标签切换、作品集页面的评分变化。其余动效应保持克制。
  • 超过 5 秒的循环、打字、标签自动切换和录音演示必须有可见的暂停/播放控件;悬停、键盘聚焦、页面隐藏和元素离屏时停止非必要播放。
  • 必须实现 prefers-reduced-motion: reduce:直接显示信息内容,停止连续动画,清除错峰延迟;如果使用 requestAnimationFrame 或计时器,还要在脚本中监听 visibilitychange 和 IntersectionObserver。
  • 指针跟随和背景循环只用于局部签名效果,使用 requestAnimationFrame 合帧和 transform,避免持续触发布局;不要让装饰动效抢过标题和 CTA。

可直接套用的模式、参数和降级模板见 references/motion-patterns.md。高级媒介的技术边界见 references/stack.md、references/scroll.md、references/webgl.md、references/video.md 和 references/scroll-scrub.md。

3. 完成后:渲染—自检—优化循环

一定要看真实渲染结果,而不是只读代码。 很多问题(拥挤、失衡、对比度不足、断行难看)只在像素层面才看得出来。

先用脚本,再用眼睛

skill 自带截图和审计脚本(需要 Node 22+ 和本机的 Chrome / Edge / Chromium):

bash
node <skill目录>/scripts/shoot.mjs <页面URL或HTML文件> --audit --review --reduced-motion --keyboard --sections "#work,.pricing" --out shots/r1
  • shoot.mjs:一次截完 375 / 768 / 1440 / 1920 四个宽度的首屏,以及 --sections 指定的区块(加 --full 还会截整页)。它会等页面加载、字体就绪、入场动画结束,避开"空白页""内容发灰"之类的截图假象。
  • --audit 会在每个宽度运行 scripts/audit.js。它自动报告以下问题,结果存为 audit.json:
    • 横向溢出、文字对比度、点击区尺寸;
    • 中文字体回退、标题孤字;
    • 图片缺尺寸或 alt、缺少减弱动效规则;
    • 首屏内容停在 opacity 0、占位文案;
    • h1/main/lang/title/description/viewport;
    • 加载时的 JS 报错和资源 404。
  • --reduced-motion:开启 prefers-reduced-motion: reduce 后重新加载并滚动全页,截出 <宽度>-reduced.png,报告停在 opacity 0 的内容和仍在运行的无限动画。
  • --keyboard:用真实的 Tab 按键遍历前 40 个焦点,报告没有 outline / box-shadow 的焦点和落在不可见元素上的焦点。只靠背景色或下划线表现焦点的元素也会被列出来,修改前先看截图确认。
  • --perf:在每个宽度采集 LCP、CLS、页面体积和字体体积,超过阈值时报警(阈值可以用 --max-lcp 等参数调整)。数据来自不限速的本地测量,只能用来发现明显问题,不等于真实用户的指标。
  • --axe:运行 axe-core 无障碍扫描(需要 npm install axe-core 或 --axe-source)。
  • --review:额外存两种用来评审的截图。
    • <宽度>-squint.png:模糊加灰度后的首屏。只剩下块面、明暗和位置,正好用来判断视觉层级——第一眼落在哪里,有没有两个元素在抢。看原图时大脑会自动读文字,反而看不出层级问题。
    • <宽度>-overview.png:整页缩到一屏能看完的缩略图。用来看区块之间的留白节奏是否有变化,以及页脚有没有明显比首屏潦草(评委会一直滚到底)。
  • 除截图外,所有结果都会汇总进 report.json。
  • 用不了脚本时(例如没有本地 Chrome),把 audit.js 的全部内容放进任意浏览器工具的 JS 控制台执行,最后一个表达式就是报告;截图改用手头的浏览器工具。两者都不可用时,告诉用户这一点,改为逐条对照代码审查。

分工:audit 报的 error、reduced-motion 下停住不显示的内容、axe violation 先全部修掉,它们是客观缺陷,不需要讨论,也对应 award-criteria.md 里的红线;warning 逐条判断,确认是有意为之的可以保留,但要说明理由。截图交给你判断脚本做不到的事情:构图、层级、概念是否贯穿、有没有模板感。

找一个独立评委

自己写的页面自己打分,很容易因为"知道想做什么"而以为已经做到了。所以每轮打分时,另外开一个子 agent 做独立评审,只给它三样东西:

不要给它代码,它要看的就是用户能看到的东西。让它按九个维度打分并写出证据,然后和自评对比:差 1.5 分以上的维度要重新检查,通常是自评偏高。有条件时,让它直接指出"第一眼落在哪里"和"遮住 logo 后像不像模板"。

每一轮

  1. 截图 + 审计:运行上面的命令,每轮换一个输出目录(shots/r1、shots/r2),这样能对比前后变化,交付时也能展示改了哪里。页面有交互(悬停、拖动、切换)时,再用浏览器工具实际操作一遍。
  2. 逐维度打分:读取 references/review-checklist.md,结合 audit 结果和截图,对九个维度各打 1–10 分。分数按 references/award-criteria.md 的锚点给,每个分数都要附证据(哪张截图、哪个区域或哪条 audit 结果),没有证据最高 7 分;然后算出加权总分。为每个低于 9 分的维度写出具体的、可执行的问题("标题行高 1.5 太松,展示字号应收到 1.05",而不是"排版可以更好")。清单里标 ⚠ 的"常见坑"中,脚本查不到的部分要人工逐条检查;清单末尾的"渲染验证的注意事项"也要读,截图里看到的异常可能只是测试环境造成的假象。
  3. 按影响排序、批量修改:先修 audit error 和影响整体印象的大问题(层级、构图、配色),再修细节(间距、过渡、对齐)。一轮里把发现的问题集中改完,再进入下一轮,不要改一处截一次图。

迭代预算

自检很有价值,但每一轮都有成本,要把力气花在用户真正关心的地方:

  • 默认 2 轮,最多 3 轮。 第 3 轮只修上一轮新引入的问题,或者仍然低于 8 分的维度。
  • 概念不行就重构,别打磨。 第 1 轮结束时,如果原创性或视觉层级低于 7 分,第 2 轮直接重做首屏构图或签名时刻(回到 1.2 的翻译表),而不是修间距和细节。
  • 用户只要一张效果图、一个快速原型,或者明确说"别太久"时:做 1 轮完整自检,只修 audit error 和最明显的视觉问题。
  • 用户要求精益求精、打磨到极致时,可以超过 3 轮,但每一轮都要说清楚这轮在改什么。

何时停止(在预算之内):

  • audit 没有 error,剩下的 warning 都确认是有意为之;
  • 没有触发任何红线,加权总分 ≥ 8.5 且没有维度低于 8,剩下的意见只是口味偏好,不是缺陷;
  • 最近一轮截图里找不到能明确指出的问题。

预算用完但还没达标时,就停下来交付,并如实列出还差在哪里。受限于条件的问题(比如缺少真实图片素材、品牌字体未授权)也记下来,写进交付说明,不要无限循环。

4. 交付时告诉用户

简短说明:

  • 设计概念和关键取舍(字体、色彩、签名时刻);
  • 自检进行了几轮,每轮主要改了什么,最终各维度得分、加权总分和 audit 结果;
  • 如果还有提升空间,列出影响最大的三项修改,并说明每项预计能让哪个维度提高多少;
  • 仍可进一步提升但需要用户提供的东西(真实文案、摄影、品牌资产等)。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Award Level Web Design AI skill do?

以 Awwwards / Webby Awards / FWA 获奖网站为品质标准来设计和实现网页,并在完成后按排版、留白、视觉层级、色彩、动效、微交互、响应式、原创性、内容九个维度做"渲染—截图—自检—修改"的循环优化,直到没有明显可提升之处。只要用户要做落地页、官网、作品集、产品页、活动页、个人主页、HTML 页面或前端界面,或提到"高级感""好看一点""设计感""获奖级""Awwwards 风格""精致""别像模板",或要求打磨/重做已有页面的视觉,就使用这个技能——即使用户没有明确说"获奖级"。不适用于:纯后端或逻辑 bug 修复、数据图表本身的配色与绘制、PPT/海报等非网页设计。

Why use Award Level Web Design on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Award Level Web Design is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Award Level Web Design in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/ABC-xiaoxuan/award-level-web-design/tree/main/skills/award-level-web-design. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Award Level Web Design?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Award Level Web Design?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Award Level Web Design with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Award Level Web Design AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by ABC-xiaoxuan under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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