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Omd:Taste

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kwakseongjae
omd:taste

시스템이 학습한 사용자의 디자인 취향을 한 뷰로 렌더. .omd/preferences.md + foldin-proposal.json + DESIGN.md를 읽어 반영됨/대기 중/보류됨/모르는 것 4그룹으로 보여준다. '/omd-taste', '내 취향 보여줘', '취향 현황', 'what are my preferences', 'show my taste', 「私の好みを見せて」, 「顯示我的偏好」류의 발화에 트리거. 기록은 omd:remember, DESIGN.md 반영은 omd:learn.

Overview

Publisherkwakseongjae
Repositoryoh-my-design
Skill nameomd:taste
Stars
533
Forks
48
Bundled files
Instructions only
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.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by kwakseongjae on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Omd:Taste 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/kwakseongjae/oh-my-design/tree/main/.claude/skills/omd-taste
  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/kwakseongjae/oh-my-design.git /tmp/oh-my-design
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/oh-my-design/.claude/skills/omd-taste .claude/skills/kwakseongjae-omd-taste
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Omd:Taste 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 Omd:Taste 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 Omd:Taste 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.

omd:taste — Taste Dashboard

시스템이 사용자에 대해 알고 있는 취향을 한 뷰로 렌더한다. 신뢰는 가시성에서 나온다 — 루프가 뭘 배웠고, 뭘 기다리고, 뭘 모르는지 보여주면 사용자가 루프에 더 먹인다. 기본 동작은 읽기 전용 — 기록은 omd:remember, 반영은 omd:learn의 몫이고, 이 스킬은 보여주고 다음 행동만 안내한다. CLI 호출 없음 — Read/Edit 툴로 직접 처리.

입력 (모두 Read 툴)

  1. .omd/preferences.md — canonical 포맷 (## <heading> + ```omd-meta 블록 + body — omd:remember 스킬의 포맷 정의 참조). 모든 status의 엔트리를 파싱: id / timestamp / scope / signal / confidence / status
  2. .omd/foldin-proposal.json — 있으면 status (proposed / applied / partial / snoozed)와 scopes[] (scope, count, score, summary)
  3. DESIGN.md — Core stable-anchor 라우팅 표시 + "모르는 것" 축 도출용. 유효한 hash-bound profile: portable-core package가 있으면 graph object가 canonical이고 DESIGN.md는 표시용 portable projection이다. package가 없거나 invalid면 standalone DESIGN.md anchor만 읽는다. exact Core anchor가 전혀 없는 입력만 legacy compatibility로 읽어 의미 heading을 아래 anchor로 매핑하며, legacy 숫자 section은 출력하지 않는다.

빈 상태

.omd/preferences.md가 없거나 파싱된 엔트리가 0개면 두 줄로 끝낸다:

아직 학습된 취향이 없어요. 작업 중 "앞으로는 ~로 해"라고 말하면 omd:remember가 기록하고, 같은 취향이 쌓이면 omd:learn이 DESIGN.md에 정식 반영해요.

이때 .omd/ 디렉토리나 파일을 만들지 말 것 — 뷰 스킬이 상태를 생성하면 안 된다.

렌더 — 4 그룹 한 뷰

① 반영됨 (status: applied)

scope별 한 줄: body 요약 + 반영된 DESIGN.md stable anchor + applied_at (있으면). anchor는 omd:learn의 Core object routing으로 도출:

scopeDESIGN.md Core anchor / graph path
components.*components-states / graph.components_states
colorfoundations / graph.foundations.tokens
typographytypography-assets / graph.typography_assets
spacingfoundations / graph.foundations.tokens
voicecontent-locales / graph.content_locales
motionfoundations / graph.foundations
visualThemeexperience / graph.experience

DESIGN.md 또는 valid graph에 해당 값이 실제로 없으면 anchor 표기는 생략한다 (추측으로 적지 말 것).

② 대기 중 (status: pending)

scope별로 그룹화해 한 그룹당 한 줄:

  • 발생 횟수 — 해당 scope의 pending 엔트리 수
  • confidence — explicit / inferred 구성 (예: explicit ×2, inferred ×1)
  • 한 줄 요약 — 최신 엔트리 body의 첫 줄
  • 폴드 제안까지 남은 횟수 — 자동 fold-in 게이트(session-end hook)의 기본 임계는 최근 7일 창 안에서 같은 scope 3회. max(0, 3 - 7일 내 발생 횟수)로 계산해 "N회 더 쌓이면 제안돼요"로 표기. 이미 충족이면 "다음 세션 종료 시 제안 예정"

③ 보류됨 (snoozed)

.omd/foldin-proposal.json의 status가 snoozed면 그 scopes[]를 나열 — scope + summary + snoozed_at. "지금 반영하려면 omd:learn을 부르세요" 한 줄 덧붙임. proposal 파일이 없거나 snoozed가 아니면 이 그룹은 생략.

④ 시스템이 모르는 것 (가볍게)

DESIGN.md에는 정의돼 있지만 preference 엔트리(어느 status든)로 한 번도 확인된 적 없는 주요 축을 1-2개만 짚는다 (예: "motion은 DESIGN.md 기본값 그대로 — 아직 취향을 들은 적이 없어요"). 절대 전 축을 나열하지 말 것 — 가볍게 한두 줄.

다음 행동 안내 (뷰 끝에 항상)

다음 중 하나로 이어갈 수 있어요:
- "지금 반영"        → omd:learn — pending을 DESIGN.md에 fold
- "잊어줘 <id|scope>" → 해당 엔트리 status를 rejected로 플립
- "수정: <내용>"      → omd:remember로 재기록 (옛 엔트리는 superseded)
  • "지금 반영" → omd:learn 트리거 (전체 또는 사용자가 지정한 scope만)
  • "잊어줘" → 해당 엔트리의 omd-meta 블록만 Edit 툴로 status: rejected + rejected_reason: "user-forget" 플립 (omd:learn의 single-entry 플립과 동일 절차). body는 건드리지 않는다
  • "수정" → body 직접 편집 금지 (영구 기록) — omd:remember로 새 엔트리 재기록 후 옛 엔트리를 status: superseded + superseded_by: <새 id>로 플립

금지

  • "잊어줘"/"수정" 후속 요청의 status 플립 외에는 어떤 파일도 수정하지 말 것 — DESIGN.md 수정은 항상 omd:learn 경유
  • 엔트리 전체 dump 금지 — scope 그룹 요약으로
  • ④번 그룹을 채우려고 억지 축을 만들지 말 것 — 짚을 게 없으면 생략
  • preferences.md 포맷 해석은 canonical 규칙(omd:remember)만 따를 것 — 자체 변형 포맷 발명 금지

Frequently asked questions

What does the Omd:Taste AI skill do?

시스템이 학습한 사용자의 디자인 취향을 한 뷰로 렌더. .omd/preferences.md + foldin-proposal.json + DESIGN.md를 읽어 반영됨/대기 중/보류됨/모르는 것 4그룹으로 보여준다. '/omd-taste', '내 취향 보여줘', '취향 현황', 'what are my preferences', 'show my taste', 「私の好みを見せて」, 「顯示我的偏好」류의 발화에 트리거. 기록은 omd:remember, DESIGN.md 반영은 omd:learn.

Why use Omd:Taste on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Omd:Taste 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 Omd:Taste in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/kwakseongjae/oh-my-design/tree/main/.claude/skills/omd-taste. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Omd:Taste?

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 Omd:Taste?

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

Is the Omd:Taste AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by kwakseongjae 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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