ステップ・バイ・ステップ処理＋マニュアル・チェックのハイブリッド・ソリューション
複雑なUI認識の主な課題は、(1)視覚要素の重なり(2)動的な効果表現(3)レスポンシブなレイアウト適応である。
- 認識精度を最適化する実践的アプローチ::
- 画像の前処理：Figma/Photoshopを使用したクリアレイヤーの抽出（PNG-24フォーマット推奨）
- 分割認識：複雑なデザインをヘッダー/ボディ/フッターに分割して一括アップロード。
- コメントの追加：画像の説明欄に特別な要件（ホバー効果やブレイクポイントなど）を追加します。
- 調整後のテクニック::
- プラグイン内蔵のCSS調整ツールを使用する（ショートカットALT+Zでビジュアルエディタを呼び出す）
- 不満足なセクションを個別に再生成する（コードセグメントを右クリック → セクションを再生成する）
- カスタムテンプレートライブラリ（マイテンプレート）へのサクセスストーリーの保存
設計上の問題を事前に修正するために、Figma 設計仕様チェック・プラグイン（Contrast など）を併用することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。Superflex：Figmaデザインをフロントエンド・コードに高速変換するAIプラグインについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑なUIコンポーネントの画像からコードへの変換における認識精度の問題を克服するには？
