Praktische Möglichkeiten zur Verbesserung der Genauigkeit der KI-Kartierung
Für das Problem der ungenauen Erzeugung komplexer Schnittstellen können die folgenden Strategien zur Verbesserung der Ergebnisse eingesetzt werden:
- Zeichnung zur Vorbehandlung::
- Exportieren von PNGs mit 1x Auflösung mit Figma/Sketch
- Entfernung unwesentlicher dekorativer Elemente und Beibehaltung der zentralen Funktionsblöcke
- Fügen Sie explizite Textbeschriftungen hinzu, die die Verwendung des Elements beschreiben
- Schritt-für-Schritt-Generierungstechniken::
- Laden Sie zunächst das Gesamtlayout hoch, um die Rahmenstruktur zu erstellen
- Komplexe Komponenten (z. B. Datenformulare) werden separat hochgeladen, um den entsprechenden Code zu erzeugen.
- Schließlich kombinieren Sie den Code jedes Moduls manuell
Tipps für Fortgeschrittene:
- Fügen Sie eine Textmeldung in der Ecke des Screenshots hinzu (z. B. /* Dies ist eine Datentabelle mit Seitenumbruch */)
- Schrittweise Optimierung mit natürlichsprachlichen Befehlen (z.B. "Zebrastreifen zu einer Tabelle hinzufügen") unter Verwendung der tool-eigenen Bearbeitungsfunktionen.
- Für nicht identifizierbare Komponenten kann ein Problem auf GitHub eingereicht werden, um das Modell zu trainieren
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelNapkins.dev: Hochladen von Wireframes zur Erzeugung von Front-End-Code auf der Grundlage von Llama4Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Genauigkeit von Napkins.dev bei der Erkennung komplexer Schnittstellendesigns verbessern?
