北京
做作品集最怕两件事：一是模板味太重，一眼看出是套壳；二是为了显得体面，硬编几个奖项和客户名。前者骗不了面试官，后者骗不了自己。/awwwards 这个基于 Claude 的技能，恰恰是从这两个痛点切进去的。
它的做法不是一键生成。流程被拆成几段：先由 AI 生成多个设计方案，再打分筛选，挑出得分高的方向；接着详细定义视觉与布局参数；最后放到实际浏览器环境里渲染，并交由一个独立子 Agent 做品质评估。多一道评审，就少一分“看着还行、用起来不行”的风险。
真正有意思的是数据填充这一环。工具不虚构奖项，也不编造客户信息。遇到没有真实内容的区域，它直接标成占位符，留给用户自己替换。这个选择看起来是“少做了事”，实际上是把专业性和诚实度一起保住了——网站看起来完整，但每一处真实信息都由你亲手补上。
输出环节也考虑到了实际使用场景。最终产出的 PNG 截图同时包含桌面视图和手机端视图，并对各种屏幕尺寸做了预设。作品集这种东西，面试官大概率是在手机上点开的，只给一张宽屏截图远远不够。
从创意生成、打分挑选、参数设定，到实际渲染、独立质检，这条链路的价值不在于省掉多少时间，而在于把“评审”这个动作前置了。人做作品集时最容易犯的错，是做完才发现方向不对；工具把筛选放在渲染之前，返工成本就被压了下来。
对开发者来说，这类工具真正解决的不是“会不会做网页”，而是“做出来像不像专业的”。模板化与虚假信息是 AI 生成作品集的两大通病，一个靠多阶段评审压制，一个靠占位符机制规避。两条都踩在点上。
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