Hybridlösung aus schrittweiser Bearbeitung + manueller Kontrolle
Die größten Herausforderungen bei der Erkennung komplexer Benutzeroberflächen sind (1) die Überschneidung visueller Elemente, (2) der Ausdruck dynamischer Effekte und (3) die reaktionsschnelle Anpassung des Layouts.
- Ein praktischer Ansatz zur Optimierung der Erkennungsgenauigkeit::
- Vorverarbeitung der Bilder: Extraktion von klaren Ebenen mit Figma/Photoshop (PNG-24-Format empfohlen)
- Partitionserkennung: Aufteilung komplexer Entwürfe in Header/Body/Footer zum Hochladen in Stapeln.
- Kommentare hinzufügen: fügen Sie besondere Anforderungen (z. B. Hover-Effekte, Haltepunkte) in das Bildbeschreibungsfeld ein
- Nachjustierungstechniken::
- Verwenden Sie das in das Plugin integrierte CSS-Tool (Tastenkombination ALT+Z, um den visuellen Editor aufzurufen)
- Nicht zufriedenstellende Abschnitte einzeln neu generieren (Rechtsklick auf das Codesegment → Abschnitt neu generieren)
- Speichern von Erfolgsgeschichten in der eigenen Vorlagenbibliothek (Meine Vorlagen)
Es wird empfohlen, Figma-Plug-ins zur Überprüfung der Entwurfsspezifikationen (z. B. Contrast) zu verwenden, um Entwurfsprobleme im Voraus zu korrigieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSuperflex: AI-Plugin für die schnelle Umwandlung von Figma-Entwürfen in Front-End-CodeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Erkennungsgenauigkeit bei der Umwandlung von Bildern in Code für komplexe UI-Komponenten lösen?
