23 जुल॰ 2025·5 मिनट
कैसे AI लेआउट और इरादे पढ़कर डिज़ाइनों को UI कोड में बदलता है
जानें कि AI डिजाइनों से लेआउट, पदानुक्रम और उपयोगकर्ता इरादे कैसे निकालता है और फिर UI कोड कैसे जनरेट करता है — साथ में सीमाएँ, बेहतरीन अभ्यास और समीक्षा सुझाव।
जानें कि AI डिजाइनों से लेआउट, पदानुक्रम और उपयोगकर्ता इरादे कैसे निकालता है और फिर UI कोड कैसे जनरेट करता है — साथ में सीमाएँ, बेहतरीन अभ्यास और समीक्षा सुझाव।
“डिजाइन टू कोड” AI एक दृश्य डिज़ाइन आइडिया—अक्सर Figma फ़्रेम या स्क्रीनशॉट—को runnable UI कोड में ट्रांसलेट करता है। उद्देश्य “परफेक्ट कोड” नहीं है; बल्कि एक उपयोगी पहला ड्राफ्ट है जो संरचना, स्टाइलिंग और बुनियादी व्यवहार को कैप्चर करता है ताकि इंसान उसे परिष्कृत कर सके।
बुनियादी तौर पर, सिस्टम जो दिख रहा है को उस तरीके से मैप करता है जिससे UIs आमतौर पर बनते हैं।
AI आम पैटर्न अनुमान लगा सकता है: आइकन की पंक्ति संभवतः टूलबार होगी; लेबल + इनपुट स्टैक संभवतः फॉर्म फ़ील्ड; सुसंगत स्टाइलिंग रीउसबल कम्पोनेंट का संकेत देती है। यह constraints और spacing के आधार पर रिस्पॉन्सिव बिहेवियर भी अनुमान लगा सकता है।
पर अक्सर आपको वे चीज़ें स्पष्ट करनी पड़ती हैं जो पिक्सल्स गारंटी नहीं करते: असली कम्पोनेंट नाम, डिज़ाइन टोकन (रंग/टाइप स्केल), स्टेट्स (hover/disabled/error), ब्रेकपॉइंट, डाटा नियम, और वास्तविक इंटरैक्शन्स (वैलिडेशन, नेविगेशन टार्गेट, एनालिटिक्स)।
आउटपुट को एक शुरुआत के रूप में लें। संरचना की समीक्षा करने, एड-हॉक स्टाइल्स को टोकन्स में बदलने, अपनी कम्पोनेंट लाइब्रेरी के अनुरूप करने और पुनरावृत्ति की उम्मीद रखें। “डिज़ाइन टू कोड” तीव्रता (acceleration) है—ऑटोमेशन नहीं जो डिजाइन और इंजीनियरिंग निर्णय की जरूरत को खत्म कर दे।
AI किसी “सुंदर स्क्रीन” से प्रोडक्ट नियम नहीं निकाल सकता। यह आपके द्वारा दिए गए सबूतों से काम करता है—कुछ इनपुट्स पिक्सल्स वर्णित करते हैं, कुछ संरचना। यह अंतर अक्सर तय करता है कि आपको साफ़ UI कोड मिलेगा या टूट-फूट वाला absolute positioning।
स्क्रीनशॉट सबसे पतला इनपुट है: इसमें रंग और आकार होते हैं, पर यह स्पष्ट तथ्य नहीं बताता कि क्या बटन है बनाम लेबल, क्या रीउसबल है, या लेआउट कैसे अनुकूल होना चाहिए।
सिर्फ पिक्सल्स से AI को सीमाएँ अनुमान लगानी होती हैं (कहाँ एक एलिमेंट खत्म होता है और दूसरा शुरू), टेक्स्ट स्टाइल्स, स्पेसिंग नियम, और यह भी कि एक “कार्ड” एक कम्पोनेंट है या कई अलग हिस्से। यह constraints भी नहीं बता सकता—इसलिए रिस्पॉन्सिव बिहेवियर ज्यादातर अनुमान होता है।
जब AI के पास डिज़ाइन फ़ाइल (या संरचना बनाए रखने वाला एक्सपोर्ट) तक पहुँच होती है, तो उसे अहम मेटाडेटा मिलता है: फ्रेम्स, ग्रुप्स, लेयर नाम, Auto Layout सेटिंग्स, constraints, और टेक्स्ट/स्टाइल परिभाषाएँ।
यहाँ लेआउट ज्योमेट्री से अधिक बन जाता है। उदाहरण के लिए, Figma फ्रेम में Auto Layout यह संकेत देता है: “इन आइटम्स को वर्टिकल तौर पर 16px गैप के साथ स्टैक करो” — जो किसी भी स्क्रीनशॉट से कहीं बेहतर होता है। सुसंगत लेयर नाम भी UI रोल्स (जैसे “Primary Button,” “Nav Item,” “Input/Error”) मैप करने में मदद करते हैं।
एक जुड़ा हुआ डिज़ाइन सिस्टम अनुमान-कार्य को घटा देता है। टोकन (रंग, स्पेसिंग, टाइपोग्राफी) AI को हार्ड-कोडेड मानों की बजाय साझा स्रोत सत्य के संदर्भ में कोड जनरेट करने देते हैं। प्रकाशित कम्पोनेंट्स (बटन, फ़ील्ड, मोडल) रेडी-मेड बिल्डिंग ब्लॉक्स उपलब्ध कराते हैं और रीयूज़ के स्पष्ट बॉउंड्रीज़ देते हैं।
छोटे कन्वेंशंस — जैसे वेरिएंट नामकरण (Button/Primary, Button/Secondary) और semantic tokens (text/primary) का उपयोग—कम्पोनेंट मैपिंग सुधारते हैं।
स्पेक्स UI के पीछे की “क्यों” जोड़ते हैं: hover व्यवहार, लोडिंग और empty स्टेट्स, वैलिडेशन नियम, कीबोर्ड व्यवहार, और एरर मैसेजिंग।
बिना इनके, AI अक्सर एक स्थिर स्नैपशॉट जेनरेट करता है। इनके साथ, आउटपुट इंटरैक्शन हुक्स, स्टेट हैंडलिंग, और अधिक वास्तविक कम्पोनेंट APIs शामिल कर सकता है—कुछ ऐसा जो टीम शिप करने के करीब होगा और मेंटेन किए जाने लायक होगा।
डिज़ाइन-टू-कोड टूल्स स्क्रीन को किसी इंसान की तरह नहीं “समझते”; वे हर लेयर को लेआउट नियमों के रूप में समझाने की कोशिश करते हैं: रो, कॉलम, कंटेनर और स्पेसिंग। ये नियम जितने स्पष्ट होते हैं, आउटपुट उतना ही कम brittle positioning पर निर्भर करता है।
ज़्यादातर मॉडल दोहराव वाली अलाइनमेंट और समान गैप्स की तलाश करते हैं। यदि कई एलिमेंट्स का एक ही लेफ्ट एज, बेसलाइन, या सेंट्रल लाइन साझा हो तो AI उन्हें कॉलम या ग्रिड ट्रैक के रूप में ट्रीट करता है। समान स्पेसिंग (जैसे 8/16/24px पैटर्न) यह संकेत देता है कि लेआउट स्टैक गैप्स, ग्रिड गटर, या टोकनाइज़्ड स्पेसिंग से व्यक्त किया जा सकता है।
जब स्पेसिंग थोड़ी-बहुत अलग हो (यहाँ 15px, वहां 17px), AI लेआउट को “मैनुअल” मान सकता है और पिक्सल-परफेक्ट दूरी बनाए रखने के लिए absolute coordinates पर वापस जा सकता है।
AI विज़ुअल “enclosure” की तलाश भी करता है: बैकग्राउंड्स, बॉर्डर्स, शैडोज़, और padding-जैसी खाली जगह जो कंटेनर का संकेत देती है। बैकग्राउंड और अंदर padding वाला कार्ड पैरेंट एलिमेंट और चिल्ड्रन के लिए साफ़ संकेत है।
वहाँ से यह अक्सर स्ट्रक्चर को प्रिमिटिव्स में मैप करता है जैसे:
डिज़ाइन फ़ाइल में क्लीन ग्रुपिंग पैरेंट्स और सिबलिंग्स को अलग करने में मदद करती है।
यदि डिज़ाइन में constraints (pinning, hugging, fill) शामिल हैं, तो AI यह निर्णय लेने में उन्हें उपयोग करता है कि क्या फैलता है और क्या फिक्स रहता है। “Fill” एलिमेंट्स आमतौर पर फ्लेक्सिबल चौड़ाइयों (उदा., flex: 1) में बदलते हैं, जबकि “hug” कंटेंट-साइज़्ड एलिमेंट्स से मैप होता है।
Absolute positioning तब आती है जब मॉडल फ्लो लेआउट्स से रिश्तों को आत्मविश्वास से व्यक्त नहीं कर सकता—आम तौर पर असंगत स्पेसिंग, ओवरलैपिंग लेयर्स, या मिस-अलाइन्मेंट के कारण। यह एक स्क्रीन साइज पर सही दिख सकता है पर रिस्पॉन्सिवनेस और टेक्स्ट रिसाइज़िंग में टूट सकता है।
एक छोटा स्पेसिंग स्केल और स्पष्ट ग्रिड के साथ अलाइन करना इस संभावना को काफी बढ़ा देता है कि AI क्लीन flex/grid कोड पैदा करेगा बजाय coordinates के। सुसंगतता सिर्फ एस्थेटिक्स नहीं—यह मशीन-रीडेबल पैटर्न है।
AI “समझता” नहीं है पदानुक्रम को; यह उन पैटर्न्स से महत्व का अनुमान लगाता है जो आमतौर पर इसे संकेत देते हैं। जितना स्पष्ट आपका डिज़ाइन ये संकेत भेजेगा, उतना ही generated UI आपके इरादे से मेल खाएगा।
टाइपोग्राफी सबसे मजबूत सुरागों में से एक है। बड़ा फ़ॉन्ट, भारी वज़न, उच्च कंट्रास्ट रंग, और अधिक लाइन-हाइट सामान्यतः उच्च प्राथमिकता दिखाते हैं।
उदाहरण के लिए, 32px बोल्ड टाइटल के ऊपर 16px रेगुलर पैराग्राफ स्पष्ट “हेडिंग + बॉडी” पैटर्न है। जटिलता तब आती है जब स्टाइल्स धुंधले हों—जैसे दो टेक्स्ट ब्लॉक्स केवल 1–2px अलग हों या एक ही वज़न पर अलग रंग हों। ऐसे मामलों में AI दोनों को साधारण टेक्स्ट मान सकता है या गलत हेडिंग लेवल चुन सकता है।
पदानुक्रम को स्थानिक रिश्तों से भी अनुमानित किया जाता है। जो एलिमेंट्स पास पास हैं, अलाइन्ड हैं, और बाकी कंटेंट से व्हाइटस्पेस द्वारा अलग हैं—उन्होंने एक समूह माना जाता है।
कॉमन बैकग्राउंड (कार्ड्स, पैनल्स, टिंटेड सेक्शन्स) विज़ुअल ब्रैकेट्स की तरह काम करते हैं: AI अक्सर उन्हें section, aside, या कम्पोनेंट रैपर जैसे कंटेनरों के रूप में इंटरप्रेट करता है। असमान padding या असंगत स्पेसिंग आकस्मिक regrouping का कारण बन सकती है—जैसे बटन गलत कार्ड से जुड़ जाना।
दोहराए जाने वाले पैटर्न—समान कार्ड्स, लिस्ट आइटम्स, रो, या फ़ॉर्म फ़ील्ड्स—रीयूज़ेबल कम्पोनेंट का मजबूत सबूत होते हैं। यहां तक कि छोटे भिन्नताएँ (आइकन साइज, कॉर्नर रेडियस, टेक्सट स्टाइल) AI को कई वन-ऑफ वर्ज़न्स जेनरेट करने के लिए प्रेरित कर सकती हैं बजाए एक कम्पोनेंट के वेरियंट के।
बटन साइज, फिल, कंट्रास्ट और पोजिशन के जरिए इरादा बताते हैं। भरवां (filled) बटन जो मजबूत कंट्रास्ट दिखाता है, आमतौर पर प्राथमिक एक्शन माना जाता है; आउटलाइन्ड या टेक्स्ट बटन द्वितीयक बनते हैं। यदि दो एक्शन्स बराबर ज़ोर के दिखें तो AI गलत अनुमान लगा सकता है कि कौन “प्राइमरी” है।
अंत में, AI पदानुक्रम को semantics में मैप करने की कोशिश करता है: हेडिंग्स (h1–h6), ग्रुप्ड रीजन (section), और अर्थपूर्ण क्लस्टर्स (जैसे “प्रोडक्ट विवरण” बनाम “खरीद विकल्प”)। स्पष्ट टाइपोग्राफिक स्टेप्स और सुसंगत ग्रुपिंग इस ट्रांसलेशन को बहुत अधिक भरोसेमंद बनाते हैं।
मॉडल्स अनेक UIs से सीखे गए पैटर्न से मेल खाते हुए इरादा का अनुमान लगाते हैं: कॉमन शेप्स, लेबल्स, आइकनोग्राफी, और प्लेसमेंट कन्वेंशंस।
कुछ अरेंजमेंट्स स्पष्ट रूप से विशिष्ट कम्पोनेंट्स का संकेत करते हैं। बाएं पर लोगो और दाहिने पर टेक्स्ट आइटम्स के साथ शीर्ष पर एक हॉरिज़ॉन्टल पट्टी अक्सर नेविगेशन बार होती है। बराबर-चौड़ाई वाले आइटम्स की पंक्ति जिसमें एक हाइलाइटेड है अक्सर टैब बन जाती है। इमेज, टाइटल, और शॉर्ट टेक्स्ट वाले दोहराए बॉक्स कार्ड्स पढ़े जाते हैं। हेडर और रो के साथ सघन ग्रिड अक्सर टेबल बन जाते हैं।
ये अनुमान महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे संरचना को प्रभावित करते हैं: “टैब” का मतलब सेलेक्टेड स्टेट और कीबोर्ड नेविगेशन होता है, जबकि “बटन की पंक्ति” में ये नहीं होते।
AI उन सुरागों की तलाश करता है जो आमतौर पर इंटरैक्शन सूचित करते हैं:
फिर यह व्यवहार असाइन करता है: क्लिक, मेनू खोलना, नेविगेट करना, सबमिट करना, एक्सपैंड/कॉलैप्स करना। जितना अधिक डिज़ाइन इंटरैक्टिव और स्टैटिक एलिमेंट्स को अलग करता है, उतना ही सटीक आउटपुट होगा।
यदि डिज़ाइन में कई वेरियेंट्स—hover, active/selected, disabled, error, loading—दिखाए गए हैं, तो AI उन्हें स्टेटफुल कम्पोनेंट्स में मैप कर सकता है (उदा., disabled बटन, वैलिडेशन मैसेज, skeleton loaders)। जब स्टेट्स स्पष्ट नहीं होते तो AI अक्सर उन्हें छोड़ देता है।
अस्पष्टता आम है: क्या एक कार्ड क्लिकेबल है या केवल जानकारी देने वाला? क्या एक chevron सजावटी है या डिस्क्लोज़र कंट्रोल? ऐसे मामलों में, नामकरण, एनोटेशन, या इंटरैक्शन दिखाने वाले अलग फ्रेम के माध्यम से स्पष्ट करें।
एक बार AI ने लेआउट पढ़ लिया तो अगला कदम "जो दिखता है" को "जो है" में बदलना होता है: सैमान्टिक HTML, रीउसबल कम्पोनेंट्स, और सुसंगत स्टाइलिंग।
अधिकांश टूल डिज़ाइन लेयर्स और ग्रुप्स को DOM ट्री में मैप करते हैं: फ्रेम्स कंटेनर बनते हैं, टेक्स्ट लेयर्स हेडिंग/पैराग्राफ बनते हैं, और दोहराए आइटम सूची या ग्रिड बन जाते हैं।
जब इरादा स्पष्ट हो, AI बेहतर semantics लगा सकता है—उदा., एक टॉप बार <header> बन सकती है, लोगो और लिंक्स <nav> बन सकते हैं, और एक क्लिकेबल कार्ड <a> या <button> बन सकता है। ARIA रोल्स कभी-कभी अनुमानित किए जा सकते हैं (जैसे मोडल के लिए role="dialog") पर केवल तभी जब पैटर्न अस्पष्ट न हो; अन्यथा सुरक्षित आउटपुट सादा HTML और एक्सेसिबिलिटी समीक्षा के TODOs होगा।
यह एक AI-सहायित अनुवाद है जो दृश्य UI (Figma फ़्रेम, डिज़ाइन एक्सपोर्ट, या स्क्रीनशॉट) को चलने योग्य UI कोड में बदलता है। उद्देश्य एक मजबूत प्रारंभिक ड्राफ्ट तैयार करना है—लेआउट, स्टाइलिंग रिदम और बुनियादी संरचना—ताकि डेवलपर इसे टोकन, कम्पोनेंट और प्रोडक्शन-गुणवत्ता semantics में रिफ़ैक्टर कर सके।
यह आमतौर पर अनुवाद करता है:
पिक्सल सब कुछ encode नहीं करते। आपको आमतौर पर स्पष्ट करना या प्रदान करना होगा:
एक स्क्रीनशॉट सबसे पतला इनपुट है: इसमें रंग और ज्योमेट्री होती है लेकिन कोई स्पष्ट संरचना (लेयर्स, constraints, कम्पोनेंट्स) नहीं। अधिक अनुमान, अधिक absolute positioning और कम reusable कोड की उम्मीद रखें।
एक Figma/Sketch फ़ाइल या संरचित एक्सपोर्ट फ्रेम, लेयर नाम, Auto Layout, constraints और स्टाइल्स जैसी मेटाडेटा देती है—ये संकेत साफ़ flex/grid लेआउट और अधिक सटीक कंपोनेंट बॉउंड्रीज़ बनाते हैं।
AI समान एलाइन्मेंट और कॉन्सिस्टेंट गैप्स की तलाश करता है ताकि UI को flex/grid नियमों के रूप में व्यक्त कर सके। यदि वह एक स्पष्ट स्पेसिंग रिदम (जैसे 8/16/24) पाता है, तो यह स्थिर स्टैक्स और ग्रिड बना सकता है।
यदि स्पेसिंग असंगत है या एलिमेंट्स थोड़ा मिस-अलाइन्ड हैं, मॉडल अक्सर पिक्सल-परफेक्ट लुक बचाने के लिए absolute coordinates पर लौटता है—जो रिस्पॉन्सिविटी की कीमत पर होता है।
यह "enclosure" संकेतों की खोज करता है:
डिजाइन टूल में साफ़ ग्रुपिंग और सुसंगत संरचना (फ्रेम्स, Auto Layout) कोड में पैरेंट/चाइल्ड रिश्तों को बहुत आसान बनाती है।
Absolute positioning तब आता है जब रिलेशनशिप्स अस्पष्ट हों—ओवरलैप, असंगत स्पेसिंग, मैनुअल नुक्स/नज (nudges), या क्लियर ग्रुपिंग की कमी। यह एक स्क्रीन साइज़ पर सही लग सकता है लेकिन टूट सकता है:
यदि आप लचीला आउटपुट चाहते हैं तो डिज़ाइन को Auto Layout और constraints के जरिए flex/grid जैसा बनाएं।
यह दृश्य संकेतों के आधार पर इंटरेक्टिविटी का अनुमान लगाता है:
यदि कोई “कार्ड” क्लिकेबल हो सकता है या केवल सूचनात्मक हो सकता है, तो वैरिएंट दिखाएँ या एनोटेट करें; अन्यथा मॉडल गलत व्यवहार जोड़ सकता है या छोड़ भी सकता है।
तेज़, संरचित पास करें:
आउटपुट को स्कैफ़ोल्डिंग की तरह लें, फिर अपनी एडिट्स दस्तावेज़ करें ताकि भविष्य में जनरेशन उन्हें न उलट दे।