「バイブコード」サイトの見分け方とは？Reddit 320万件を分析したAIデザイン告発データ

32万件超のReddit投稿を分析し、AIが作ったサイト（バイブコード）を見分けるデザイン特徴を定量的に明らかにしたデータ研究です。shadcn/Tailwindのデフォルト配色や「AIパープル」グラデーションが最多指摘で、2023年から2024年にかけて話題は150倍急増しました。Python標準ライブラリのみで完全再現可能です。

バイブコード サイト 見分け方とは？研究の背景

vibecoded-design-tellsは、AIで生成されたWebサイト（いわゆる「バイブコード」サイト）を人々がどうやって見分けているかをRedditの大規模データで検証したオープンソース研究です。47のAI・SaaSサブレditから321万件以上の投稿をスキャンし、4万6000件以上のAIサイト関連投稿を抽出。3033件のコメントを分析した結果、shadcn/TailwindのデフォルトとAIパープルグラデーションが最多の「バイブコード告発要素」として浮上しました。同リポジトリには、これらパターンを除去するClaude専用スキル「unslop-ui」も付属しています。

GitHubスター数は73件（2026年6月時点）。Pythonで実装され、標準ライブラリのみで動作する完全再現可能な研究データセットです。

リポジトリ: JCarterJohnson/vibecoded-design-tells

主な機能・分析できること｜AIサイト デザイン 特徴 shadcn Tailwind

• 321万件超のReddit投稿をスキャンしAIサイト関連4万7000件を自動抽出できる
• コメント解析で12種類のデザイン「バイブコード告発要素」をランキング化できる
• adversarial verificationにより11/12の知見を独立検証で確認できる
• CI連携できる単体スキャナー（devibe_scan.py）で本番コードをゲートできる
• unslop-uiスキルでAIデザインの定型パターンを除去し差別化を促せる

Reddit のフリーアーカイブ「Arctic Shift」を活用するため、APIキーも認証も不要。手元のPython環境だけで321万件規模の分析を再現できます。

vibe coded website 見た目 チェック ツール

エンジニア向け活用法

Webフロントエンドエンジニアがdevibe_scan.pyをCIに組み込み、AIっぽい見た目を自動チェックできます。Pythonコードと分析スクリプトは標準ライブラリのみで動作します

同梱の CLI スキャナー devibe_scan.py をCIに組み込めばPRごとにバイブコードスコアを自動チェックできます。

デザイナー・非エンジニア向け活用法

WebデザイナーやUI担当者が「なぜ自社サイトがAI感を醸し出しているか」を具体的なデータで理解できます

トップ告発要素ランキング（コメント数順）：shadcn/Tailwind デフォルト配色、AIパープルグラデーション、特定のサービスボックスレイアウト、フォント選択パターンが上位です。

主な活用例

• スタートアップのWebデザイナーが自社サービスの「AIっぽさ」を排除しブランド独自性を確保するシーン
• フロントエンドチームがCIにdevibe_scan.pyを追加し、PR時に自動でバイブコードスコアをチェックするシーン

使い方・分析の再現手順

Python標準ライブラリのみで動作します。以下の手順で全分析を再現できます。

git clone https://github.com/JCarterJohnson/vibecoded-design-tells
cd vibecoded-design-tells
pip install -r requirements.txt
python3 collect.py        # Phase 1-2: サブreddit別集計
python3 harvest.py 3000   # Phase 3: 本文収集
python3 analyze.py        # チャート・ランキング生成

APIキー・認証不要。corpus.jsonl.gz（4万7000件）同梱のため、ローカルで即分析開始できます。

コミット済みの corpus.jsonl.gz（4万7000件）を解凍すれば、ハーベスト作業を省いて即座に分析フェーズから開始できます。

まとめ

バイブコード現象を定量データで可視化したこのリポジトリは、AI時代にWebデザインで差別化したいすべてのエンジニア・デザイナー必見です。shadcn/Tailwindのデフォルトから脱却したい方、CIにデザイン品質チェックを組み込みたいチームに特におすすめします。

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