Taste Engine 是一个“品味提取与可迁移视觉规则混合”技能，主要用途是把原始参考图转化为有证据支撑、可迁移的设计规则，并生成结构化的 Taste Profile。其核心目的不是模仿参考图本身，而是抽象出光照比例、色彩和谐、焦点几何、表面质感等原则，从而在用于新需求时避免直接照抄。
主要能力方面，该技能先对参考图进行解构，分析五个核心维度：光照（主光角度、补光比、阴影柔和度、色温）、配色（主色、辅助色与强调色比例，例如 60-30-10 规则）、质感与表面（哑光、缎面、金属、镜面等材质响应）、空间几何（网格锚点、视觉重量分布、负空间）以及氛围与张力（气氛、颗粒、对比度水平）。随后通过四步规则提取流程产出结果：证据（图像中物理可见的内容）、观察（结构性或审美性模式）、可迁移规则（可应用于新需求的通用原则）、约束/反规则（为避免不期望效果而必须避免的事项）。
使用方式上，它强调按“任务”混合参考图，而不是不加区分地拼接参考：可为不同参考图分配互不重叠的设计任务，例如参考图 A 负责光照任务（如 45 度柔向轮廓光）、参考图 B 负责构图任务（如动态对角线偏心锚点）、参考图 C 负责色彩和谐任务（如低饱和暖大地色）。同时设有原创性与反抄袭保护：严格丢弃参考图中的主体内容、角色身份与专有艺术商标，不逐字复制独特合成作品。输出契约方面，会生成结构化的 TasteProfile JSON 和包含 taste_state 的 DesignSignalPacket。
工具与脚本包括：校验 Taste Profile 使用 python3 scripts/taste_lint.py <taste-profile.json>；合并参考使用 python3 scripts/taste_merge.py <taste-mix.json>。该技能还与参考记忆（REF-ID 查找与品味历史）、品牌智能（对照品牌锁定检查参考规则）、构图导演（将参考几何锚点应用到网格）、摄影导演（把光照提取转化为光学参数）、Campaign Canon（将视觉风格与规范案例交叉参照）、Designly Director（编排与冲突解决）等技能存在衔接关系，并提供 Taste Profile 架构、Taste Mix 架构、Taste Engine 指南与参考分析等本地文档。
适用场景主要是需要从视觉参考中提炼可复用设计原则、并在新项目中组合多种参考风格的创意与设计工作。限制方面，资料未提供具体收费、平台支持范围或效果保证等信息，相关事实暂未提供。