مشروعا Impeccable وHallmark يتصدران GitHub بقوائم تكشف علامات الواجهات المولّدة بالذكاء الاصطناعي

تصدّر مشروعان قائمة المشاريع الرائجة على GitHub في 28 أكتوبر 2026، وكلاهما يعالج المشكلة نفسها: الواجهات التي يولّدها الذكاء الاصطناعي تبدو متشابهة. ولم يكن الحل الذي اختاره المشروعان كتابة prompt أفضل، بل تسمية علامات هذا التشابه وتحويلها إلى قائمة فحص.

المشروع الأول Impeccable، ويضم 62 قاعدة كشف ثابتة تعمل دون أي نموذج ودون API key، مع 24 أمرًا، وهو مبني على مهارة frontend-design التي نشرتها Anthropic. ومن العلامات التي يبحث عنها: خط Inter في كل مكان، وتدرج لوني من البنفسجي إلى الأزرق، وبطاقات داخل بطاقات، ونص رمادي على خلفية ملونة، ومربع أيقونة فوق كل عنوان.

والمشروع الثاني Hallmark من Together AI، ويضم 50 ثيمًا وأداة اسمها sloplint تذهب خطوة أبعد. فهي تفتح الصفحة في متصفح حقيقي على 8 مقاسات شاشة، وتقيسها على علامات مثل: سطر صغير فوق كل عنوان، وكلمة واحدة ملونة في العنوان الرئيسي، وصفحة مليئة بإطارات فارغة، ونموذج يعرض رسالة شكر دون أن يرسل شيئًا.

والفكرة وراء المشروعين واحدة. فالنماذج كلها تدربت على قوالب SaaS متشابهة، لذلك تميل نتيجتها الافتراضية إلى الشكل نفسه لأنها تستقي من المصدر نفسه. ومن هنا يصبح العلاج فحصًا على علامات مكتوبة، لا حكمًا ذوقيًا يختلف من شخص لآخر.

وبالنسبة للفرق الصغيرة التي تبني واجهاتها بمساعدة النماذج، يعني ذلك أن تمييز المنتج بصريًا صار شيئًا يمكن فحصه آليًا قبل النشر. والمبدأ نفسه ينطبق على النصوص، فللكتابة التي يولّدها الذكاء الاصطناعي علاماتها أيضًا، ومعرفتها بالاسم هي ما يسمح بإزالتها.