Anima的AI适配系统通过机器学习实现编码风格迁移，其工作流程分为四个阶段：
- 样本学习::
用户上传至少5个典型组件代码（建议包含Props处理、样式方案等），系统会分析：- 命名惯例（如BEM/SMACSS等）
- 代码组织模式（容器组件与展示组件分离度）
- 特定的语法习惯（如箭头函数使用频率）
- feature extraction::
建立包括47个维度的风格矩阵，例如：- CSS选择器嵌套深度偏好
- 响应式断点的颗粒度
- 条件渲染的实现方式（三元运算符 vs if语句）
- dynamic correction::
在实际生成过程中，AI会：- 优先采用用户高频使用的模式
- 对特殊场景提供风格一致的备选方案
- 保留ESLint兼容的代码结构
- Continuous optimization::
根据用户对生成代码的手动修改记录进行强化学习
实测表明，经过3轮迭代后，生成代码的直接可用率从初期的62%提升至89%。需要注意，该功能目前对TypeScript的适配优于JavaScript。
This answer comes from the articleAnima: Turning Figma design drafts into clean front-end codeThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Anima的AI代码个性化功能具体如何适应用户的编码习惯？
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