23 ਜੁਲਾ 2025·8 ਮਿੰਟ
AI ਕਿਵੇਂ ਲੇਆਊਟ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ UI ਕੋਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਜਾਣੋ ਕਿ AI ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿਚੋਂ ਲੇਆਊਟ, ਹਾਇਰਾਰਕੀ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਕੇ UI ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਸਾਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਟਿੱਪਸ ਸਮੇਤ।
ਜਾਣੋ ਕਿ AI ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿਚੋਂ ਲੇਆਊਟ, ਹਾਇਰਾਰਕੀ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਕੇ UI ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਸਾਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਟਿੱਪਸ ਸਮੇਤ।
“ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਤੋਂ ਕੋਡ” AI ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿਚਾਰ—ਅਕਸਰ Figma ਫਰੇਮ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ—ਨੂੰ ਰਨ-ਯੋਗ UI ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ "ਪੜਤਾਲੀ ਦੇ ਤੌਰ" ਤੇ ਪੂਰਾ ਕੋਡ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਯੋਗ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਹੈ ਜੋ ਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਸਟਾਈਲਿੰਗ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ बिहੈਵੀਅਰ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਕ ਮਨੁੱਖ ਇਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕੇ।
ਮੂਲ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਇਹ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ UIs ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਆਈਕਨ ਦੀ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੂਲਬਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਲੇਬਲ + ਇਨਪੁੱਟ ਦੀ ਇੱਕ ਢੇਰ ਫਾਰਮ ਫੀਲਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਸਟਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਦੁਹਰਾਏ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੈ। ਇਹ constraints ਅਤੇ spacing ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰਿਸਪਾਂਸਿਵ ਵਿਹੈਵੀਅਰ ਵੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਰਸਾਉਣਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਿਕਸਲਜ਼ ਗੈਰ ਯਕੀਨੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਅਸਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨਾਮ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਟੋਕਨ (ਰੰਗ/ਟਾਈਪ ਸਕੇਲ), ਸਟੇਟਸ (hover/disabled/error), ਬ੍ਰੇਕਪੌਇੰਟਸ, ਡੇਟਾ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ (ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਟਾਰਗੇਟ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ)।
ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੀ ਮੰਨੋ। ਸੰਚਰਚਨਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਅਡ-ਹੌਕ ਸਟਾਈਲਜ਼ ਨੂੰ ਟੋਕਨ ਨਾਲ ਬਦਲੋ, ਆਪਣੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਮੈਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ। “ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਤੋਂ ਕੋਡ” ਤੇਜ਼ੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
AI ਇੱਕ “ਸੁੰਦਰ ਸਕ੍ਰੀਨ” ਤੋਂ product ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ। ਇਹ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਸੁਬੂਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਉਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਕੁਝ ਇਨਪੁੱਟ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹੋਰਾਂ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨੂੰ। ਇਹ ਫਰਕ ਅਕਸਰ ਇਹ ਤਯ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫ਼ UI ਕੋਡ ਮਿਲੇਗਾ ਜਾਂ ਨਾਜ਼ਕ absolute positioning।
ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਸਭ ਤੋਂ ਪਤਲਾ ਇਨਪੁੱਟ ਹੈ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਰੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ਕਲਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਕੋਈ ਸਪਸ਼ਟ ਤੱਥ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿ ਕੀ ਬਟਨ ਹੈ ਤੇ ਕੀ ਲੇਬਲ, ਕੀ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਲੇਆਊਟ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇਗਾ।
ਪਿਕਸਲਾਂ ਤੋਂ अकेਲਾ, AI ਨੂੰ ਬਾਰਡਰਾਂ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਸਟਾਈਲ, spacing ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ “ਕਾਰਡ” ਇਕ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੈ ਜਾਂ ਕਈ ਹਿੱਸੇ। ਇਹ constraints ਵੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ—ਇਸ ਲਈ ਰਿਸਪਾਂਸਿਵ ਵਿਹੈਵੀਅਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਨੁਮਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ AI ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਫਾਈਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ (ਜਾਂ ਐਸਾ ਐਕਸਪੋਰਟ ਜੋ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ), ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਜਰੂਰੀ metadata ਮਿਲਦੀ ਹੈ: ਫਰੇਮ, ਗਰੂਪ, ਲੇਅਰ ਨਾਮ, Auto Layout ਸੈਟਿੰਗਜ਼, constraints, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ/ਸਟਾਈਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ।
ਇੱਥੇ ਲੇਆਊਟ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ Figma ਫਰੇਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ Auto Layout ਹੈ, ਉਹ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਇਹ ਆਈਟਮ vertical ਤੌਰ 'ਤੇ 16px gap ਨਾਲ ਸਟੈਕ ਕਰੋ"—ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਬਿਹਤਰ ਹੈ। ਲੇਅਰ ਨਾਮ ਹੋਣ ਨਾਲ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ UI ਰੋਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਨਾ ਵੀ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ “Primary Button”, “Nav Item”, “Input/Error”).
ਇੱਕ ਜੁੜਿਆ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਿਸਟਮ ਅਨੁਮਾਨ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਟੋਕਨ (ਰੰਗ, spacing, ਟਾਈਪੋਗ੍ਰਾਫੀ) AI ਨੂੰ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ੇਅਰਡ ਸੋਰਸ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਬਜਾਏ ਸਖ਼ਤ-ਕੋਡ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ। ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੰਪੋਨੈਂਟ (ਬਟਨ, ਫੀਲਡ, ਮੋਡਲ) ਤਿਆਰ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਵ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਸਰਹੱਦਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਛੋਟੀਆਂ ਰਵਾਇਤਾਂ—ਜਿਵੇਂ variant naming (Button/Primary, Button/Secondary) ਅਤੇ semantics ਟੋਕਨ (text/primary) ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ—ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਪੈਸ UI ਦੇ ਪਿੱਛੇ “ਕਿਉਂ” ਦੱਸਦੇ ਹਨ: hover ਬਿਹੈਵੀਅਰ, ਲੋਡਿੰਗ ਅਤੇ empty ਸਟੇਟ, ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ ਰੂਲ, ਕੀਬੋਰਡ ਵਿਹੈਵੀਅਰ, ਅਤੇ error messaging।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਗੈਰ, AI ਅਕਸਰ ਸਥਿਰ snapshot ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਉਟਪੁੱਟ interaction hooks, state handling, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਹਕੀਕਤੀ component APIs ਸميت ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਜੋ ਕਿਸੇ ਟੀਮ ਲਈ ਸ਼ਿਪਯੋਗ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਯੋਗ ਹੋਣ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
Design-to-code ਟੂਲ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ; ਉਹ ਹਰ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਲੇਆਊਟ ਨਿਯਮਾਂ ਵਜੋਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ: rows, columns, containers, ਅਤੇ spacing। ਜਿੰਨੀ ਸਾਫ਼ ਇਹ ਨਿਯਮ ਹੋਣਗੇ, ਉਤਨਾ ਹੀ ਘੱਟ ਆਉਟਪੁੱਟ brittle positioning 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹੇਗਾ।
ਅਕਸਰ ਮੋਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਹ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲੱਭਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ repeated alignment ਅਤੇ barabar gap ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਕਈ ਤੱਤ ਇੱਕੋ ਹੀ left edge, baseline ਜਾਂ center line ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ column ਜਾਂ grid ਟਰੈਕ ਮੰਨਦਾ ਹੈ। ਸਮਾਨ spacing (ਜਿਵੇਂ 8/16/24px) ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੇਆਊਟ stack gaps, grid gutters ਜਾਂ tokenized spacing ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ spacing ਥੋੜ੍ਹਾ-ਬਹੁਤ ਅੰਤਰ (15px ਇੱਥੇ, 17px ਉੱਥੇ) ਹੋਵੇ, AI ਲੇਆਊਟ ਨੂੰ "manual" ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ pixel-preserving absolute coordinates ਵਰਤ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਵਿਜ਼ੂਅਲ “enclosure” ਖੋਜਦਾ ਹੈ: ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ, ਬੋਰਡਰ, ਸ਼ੈਡੋ ਅਤੇ ਪੈਡਿੰਗ-ਵਰਗੀ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਜੋ ਕੰਟੇਨਰ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕਾਰਡ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਅਤੇ ਅੰਦਰਲੀ ਪੈਡਿੰਗ ਹੋਵੇ, ਉਹ parent ਤੱਤ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋੰਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ grouping ਨਾਲ ਪੈਰੇਂਟਾਂ ਅਤੇ siblings ਦੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਚਾਣ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿੱਚ constraints (pinning, hugging, fill) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, AI ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤਤ ਤਾਂਸਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। “Fill” ਤੱਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ flexible widths ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ: flex: 1), ਜਦਕਿ “hug” content-sized ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Absolute positioning ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਥੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦ ਮਾਡਲ flow layouts ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਵਿਅਕਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ—ਅਕਸਰ inconsistent spacing, overlapping layers, ਜਾਂ ਗਲਤ alignment ਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਨਾਲ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨ ਸਾਈਜ਼ 'ਤੇ ਠੀਕ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ responsiveness ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਰੀਸਾਈਜ਼ਿੰਗ 'ਤੇ ਟੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਛੋਟੀ spacing ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਗਰਿੱਡ ਨਾਲ ਮਿਲਕੇ AI ਦੇ ਕੋਲ flex/grid ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਥਿਰਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਪੈਟਰਨ ਹੈ।
AI ਆਪਣੇ ਆਪ ਹਾਇਰਾਰਕੀ "ਸਮਝ" ਨਹੀਂਦਾ; ਇਹ ਅਹਿਮੀਅਤ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਿੰਨੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾਪੂਰਵਕ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿਓਗੇ, generated UI ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਉਤਨਾ ਹੀ ਮਿਲੇਗਾ।
ਟਾਈਪੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਵੱਡਾ ਅੱਖਰ, ਭਾਰੀ weight, ਉੱਚ contrast ਅਤੇ ਵੱਧ line height ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਤਰਜੀਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਣ: ਇੱਕ 32px bold title ਉੱਤੇ 16px regular paragraph ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ "heading + body" ਪੈਟਰਨ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਸਟਾਈਲਾਂ ਘੁਲਦੇ-ਮਿਲਦੇ ਹਨ—ਜਿਵੇਂ ਦੋ text blocks ਸਿਰਫ਼ 1–2px ਅੰਤਰ ਨਾਲ—AI ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਮੰਨ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ heading ਲੈਵਲ ਚੁਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਇਰਾਰਕੀ ਨੂੰ ਥਾਂ-ਸਬੰਧ ਤੋਂ ਵੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ, ਅਲਾਈਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ whitespace ਨਾਲ ਵੱਖ-ਕੀਤੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਗਰੁੱਪ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ (ਕਾਰਡ, ਪੈਨਲ, ਟਿੰਟਡ ਸੈਕਸ਼ਨ) ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਬ੍ਰੈਕੇਟ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: AI ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ section, aside, ਜਾਂ component wrapper ਵਜੋਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਅਸਮਾਨ ਪੈਡਿੰਗ ਜਾਂ inconsistent spacing ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਗਲਤ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਬਟਨ ਗਲਤ ਕਾਰਡ ਨਾਲ ਜੁੜ ਜਾਣਾ।
ਦੁਹਰਾਏ ਪੈਟਰਨ—ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਕਾਰਡ, ਲਿਸਟ ਆਈਟਮ, ਰੋ ਜਾਂ ਫਾਰਮ ਫੀਲਡ—ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਛੋਟੇ ਅੰਤਰ (ਆਈਕਨ ਸਾਈਜ਼, ਕੌਨਰ ਰੇਡੀਅਸ, ਟੈਕਸਟ ਸਟਾਈਲ) ਵੀ AI ਨੂੰ ਕਈ ਇਕੱਲੇ ਵਰਜਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਜਾਏ ਇੱਕ single component ਨਾਲ variants ਬਣਾਉਣ ਦੇ।
ਬਟਨਾਂ ਨੇ ਇਰਾਦਾ size, fill, contrast ਅਤੇ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਬਟਨ ਜੋ ਤੇਜ਼ contrast ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ primary action ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; outlined ਜਾਂ text bਟਨ secondary ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਦੋ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਬਰਾਬਰ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਦਿੱਸਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਗਲਤ ਤੌਰ 'ਤੇ primary ਚੁਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, AI ਹਾਇਰਾਰਕੀ ਨੂੰ ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: headings (h1–h6), grouped regions (section), ਅਤੇ ਮਾਇਨਿੰਗਫੁਲ ਕਲਸਟਰ (ਜਿਵੇਂ “product details” vs “purchase actions”)। ਸਪਸ਼ਟ ਟਾਈਪੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਕਦਮ ਅਤੇ ਇਕਰੂਪ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਇਰਾਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ UIs ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਹਨ: ਆਮ ਸ਼ਕਲਾਂ, ਲੇਬਲ, ਆਈਕਨੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਅਤੇ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਰਿਵਾਜ।
ਕੁਝ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿਰੇ 'ਤੇ ਹੋਰਾਈਜ਼ੋਂਟਲ ਸਟ੍ਰਿਪ ਜਿਸ 'ਚ ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਲੋਗੋ ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਟੈਕਸਟ ਆਈਟਮ ਹਨ, ਉਹ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਬਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਆਈਟਮ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ ਅਕਸਰ tabs ਬਣਦਾ ਹੈ। ਇੰਮੇਜ, ਸਿਰਲੇਖ ਅਤੇ ਛੋਟਾ ਟੈਕਸਟ ਵਾਲੇ ਦੁਹਰਾਏ ਬਾਕਸ ਕਾਰਡਸ ਵਾਂਗ ਪੜ੍ਹੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਮਤਲਬ رکھتے ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਟਰੱਕਚਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: “tab” ਚੁਣਿਆ ਹੋਵੇ ਤਾਂ selected state ਅਤੇ ਕੀਬੋਰਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਅਦਾਇਗੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ “ਬਟਨ ਦੀ ਕਤਾਰ” ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇ।
AI ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਵੇਖਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੱਸਦੇ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਤੋਂ ਇਹ ਵਿਹੈਵੀਅਰ ਅਲਾਟ ਕਰਦਾ ਹੈ: click, open menu, navigate, submit, expand/collapse। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ interactive ਅਤੇ static ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਂਵੇਗਾ, ਉਤਨਾ ਹੀ ਅਉਟਪੁੱਟ ਸ਼ੁੱਧ ਹੋਵੇਗਾ।
ਜੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈਰੀਅੰਟ—hover, active/selected, disabled, error, loading—ਦਿਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ stateful components ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ: disabled buttons, validation messages, skeleton loaders)। ਜਦ ਸਟੇਟਸ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਆਮ ਹੈ: ਕੀ ਇੱਕ ਕਾਰਡ clickable ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲਾ? ਕੀ ਇੱਕ chevron ਕੰਮੀਨੇਟਿਵ ਹੈ ਜਾਂ disclosure control? ਐਸੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਨਾਮकरण, annotation, ਜਾਂ interaction ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮ ਰੱਖੋ।
ਜਦੋਂ AI ਲੇਆਊਟ ਦਾ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਪੱਕਾ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ "ਉਹ ਕਿੱਦਾ ਹੈ" ਨੂੰ "ਉਹ ਕੀ ਹੈ" ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਸੈਮੈਂਟਿਕ HTML, ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਅਤੇ ਇਕਰੂਪ ਸਟਾਈਲਿੰਗ।
ਅਕਸਰ ਟੂਲ डिजाइन ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਗਰੂਪਾਂ ਨੂੰ DOM ਟ੍ਰੀ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਫਰੇਮ containers ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਟੈਕਸਟ ਲੇਅਰ headings/paragraphs ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਆਈਟਮ ਲਿਸਟਾਂ ਜਾਂ grids ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਇਰਾਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, AI ਬਿਹਤਰ ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ ਜੋੜ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ top bar \u003cheader\u003e ਬਣਦਾ ਹੈ, ਲੋਗੋ ਅਤੇ ਲਿੰਕ \u003cnav\u003e ਬਣਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ clickable card \u003ca\u003e ਜਾਂ \u003cbutton\u003e ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ARIA roles ਕਈ ਵਾਰ inferred ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ modal ਲਈ role="dialog"), ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਜਦ ਪੈਟਰਨ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਉਟਪੁਟ ਸਧਾਰਣ HTML ਅਤੇ accessibility review ਲਈ TODOs ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਫਾਈਲ ਬਣਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, AI UI ਨੂੰ primitives ਵਿੱਚ ਕੱਟਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੀ ਆਮ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਦੁਹਰਾਓ, ਇਕਰੂਪ padding/ਟਾਈਪੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਅਤੇ ਗਰੁੱਪ ਕੀਤੀ clickable ਖੇਤਰ ਹੈ। ਆਮ ਫੇਲਯਰ ਮੋਡਸ ਹਨ over-fragmentation (ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ) ਜਾਂ under-fragmentation (ਸਾਰਾ ਸਕਰੀਨ ਇੱਕ ਕੰਪੋਨੈਂਟ)।
ਜਨਰੇਟਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਟਾਰਗਟ ਸਟੈਕ ਜਾਂ defaults ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਚੁਣਦਾ ਹੈ:
ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਟੋਕਨਾਂ (ਰੰਗ, spacing, radius, ਸ਼ੈਡੋ) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਡ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਰੂਪ ਰਹੇ। ਕਠੋਰ pixel ਮੇਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ-ਵਰਗੀਆਂ ਮੁੱਲ (ਜਿਵੇਂ 13px gaps, near-identical grays) ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਠੀਕ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਸੰਤੁਲਨ ਇਹ ਹੈ: hierarchy ਅਤੇ spacing ਰਿਦਮ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੋ, ਫਿਰ ਉਸਨੂੰ ਟੋਕਨਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ (ਅਤੇ ਰੀਵਯੂ ਕਦਮ 'ਚ ਹੋਰ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰੋ)।
ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਫਾਈਲਾਂ ਅਕਸਰ ਕੁਝ fixed ਫਰੇਮ ਸਾਈਜ਼ਾਂ (ਜਿਵੇਂ 1440 ਅਤੇ 375) 'ਤੇ "ਤਿਆਰ" ਦਿੱਸਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੋਡ ਇਸ ਗੱਲ ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੀ। Design-to-code ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ UI ਵਿਚਕਾਰ ਦੀਆਂ width-ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ, ਕੁਝ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਅਤੇ defaults ਉਪਯੋਗ ਕਰਕੇ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਕਰੀਨ ਦੇ desktop/tablet/mobile ਵਾਂਗਰ ਵਰਜਨ ਹਨ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਇਕਰੂਪ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ align ਕਰਕੇ ਦੱਸ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੇਆਊਟ ਕਿੱਥੇ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ variants ਦੇ, ਇਹ ਆਮ ਬ੍ਰੇਕਪੌਇੰਟਾਂ ਤੇ fallback ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਰੇਮ ਸਾਈਜ਼ ਨੂੰ "ਬੇਸ" ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ awkward jumps ਵਜੋਂ ਨਜਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਪੈਟਰਨ ਵੇਖਦੀ ਹੈ: grid ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਏ ਕਾਰਡ, ਸਮਾਨ spacing, ਅਤੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ 3-column grid 2 columns ਫਿਰ 1 ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲੇ। ਜਦ ਡਿਜ਼ਾਇਨ manual nudges ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੇ—ਤੱਤ ਜੋ aligned ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ—ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਇਹ ਇਰਾਦਾਤਮਕ ਸੀ।
ਅਧਿਕাংশ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਛੋਟਾ, ਸਾਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ ਐਸੇ ਨਹੀਂ। AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਅਕਸਰ fixed widths/heights ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ truncation ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ quick sanity check:
AI ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਤੋਂ pixel-perfect crop ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਰਿਸਪਾਂਸਿਵ UI ਲਈ ਨਿਯਮ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: aspect ratio ਰੱਖਣਾ, crop ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ images scale ਹੋਣ ਜਾਂ placement swap ਹੋਣ। ਜੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ, ਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ "fill" ਵਿਹੈਵੀਅਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਕਟ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਬਹੁਤ ਛੋਟੀਆਂ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀਆਂ widths ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੀਆਂ sizes 'ਤੇ preview ਕਰੋ। ਜੇ ਕੁਝ overlap, clip ਜਾਂ unreadable ਹੋਵੇ, ਸਮੱਸਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ missing layout intent ਹੁੰਦੀ ਹੈ—not "ਬੁਰਾ ਕੋਡ"—ਅਤੇ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿੱਚ ਵੱਧ constraints ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
AI pixels ਨੂੰ UI ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ accessibility ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "ਡਿੱਖਨ ਵਿੱਚ ਠੀਕ" ਅਕਸਰ "ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ" ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਲੋੜਾਂ static frame ਵਿੱਚ ਦਿੱਖਦੀਆਂ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਕੁਝ accessibility-ਫ੍ਰੈਂਡਲੀ ਚੋਣਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿੱਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ HTML ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਹੋਰ ਲੋੜਾਂ static ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੁਅਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ:
ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਕਿ ਜਨਰੇਟ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਗੈਪ ਹੋਣਗੇ: missing label/for connections, ਗਲਤ heading ਲੈਵਲ, clickable divs ਬਿਨਾਂ ਕੀਬੋਰਡ ਸਪੋਰਟ, ਕਮਜ਼ੋਰ focus styles, ਅਤੇ ਆਈਕਨਾਂ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ।
h1 → h2 → h3)।header, nav, main, footer) ਅਤੇ duplicate ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਹੇ।alt ਹਨ (ਜਾਂ ਜੇ decorative ਹਨ ਤਾਂ alt="")।ਜਦ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੋਡਲ, ਡ੍ਰੌਅਰ, ਕੰਪਲੈਕਸ ਫਾਰਮ, ਕਸਟਮ ਸੈਲੈਕਟ, drag-and-drop ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਗੈਰ-ਟਰਿਵਿਅਲ ਸਟੇਟ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਹੋ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ accessibility spec ਜੋੜੋ। ਕੁਝ ਨੋਟਸ—ਜਿਵੇਂ “trap focus in modal”, “Esc closes”, “announce inline errors”—ਜਨਰੇਟ UI ਕੋਡ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਐਸਾ UI ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲੀ نظر ਵਿੱਚ ਕਰੀਬੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਛੋਟੀ-ਛੋਟੀ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਜਲਦੀ ਇਕੱਠੀਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਉਹਨਾਂ "ਤਰਕਸੰਗਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ" ਤੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ।
ਇੱਕ ਆਮ ਸ਼ਿਕਾਇਤ mismatched spacing ਹੈ: ਬਟਨ ਥੋੜ੍ਹੇ off ਲੱਗਦੇ ਹਨ, sections ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ breathe ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਾਰਡ ਦਬੇ ਹੋਏ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਸ ਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦ padding ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ auto-layout/constraints manual nudges ਨਾਲ ਮਿਲੇ ਹੋਣ। ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ (ਉਦਾਹਰਣ: "ਸਾਰੇ ਥਾਂ 16px") ਅਨੁਮਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ exceptions override ਕਰ ਦੇਵੇ—ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ accidental exceptions ਨੂੰ ਬਚਾ ਲਵੇ।
ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ markup ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ wrapper elements ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਰ visual grouping ਇੱਕ ਹੋਰ \u003cdiv\u003e ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਟਾਈਲ ਕਰਨਾ, debug ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ rendering ਧੀਮੀ ਹੋ ਜਾਨੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਾਰ ਵੇਖੋਗੇ ਜਦ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕਾਰਡ ਪੰਜ nested containers ਬਣ ਜਾਵੇ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਆਈਕਨ ਅਤੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ align ਕਰਨ ਲਈ।
AI ਅਤਿ-ਛੋਟੇ ਹਿੱਸੇ ਵਾਂਗ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਹਰੇਕ ਲੇਬਲ ਆਪਣਾ ਕੰਪੋਨੈਂਟ) ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਇਕ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਬਣਾਓ (ਸਾਰੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਇੱਕ ਕੰਪੋਨੈਂਟ)। ਰੂਟ ਕਾਰਨ unclear boundaries ਹੈ: ਜੇ ਦਪਹਾਰੇ pattern ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਨਹੀਂ ਸਕਦੀ।
ਟਾਈਪੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਕਸਰ "ਡ੍ਰਿਫਟ" ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਟੈਕਸਟ ਸਟਾਈਲਜ਼ ਕੋਡ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਮੈਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਲਾਈਨ ਹਾਈਟ, ਲੈਟਰ ਸਪੇਸਿੰਗ ਜਾਂ weight ਦੇ ਨਜ਼ੂਕ ਫਰਕ ਗੁੰਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫੌਂਟ fallback ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ metrics बदल ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ headline ਜੋ Figma ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਸੀ, ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ wrap ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜੇ hover, focus, error, loading, ਜਾਂ empty states ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ, ਤਾਂ AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। UI ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ 'ਤੇ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਕੋਡ ਜਨਰੇਟਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ—ਉਹ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਫਾਈਲ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੇਅਰ, constraints, ਸਟਾਈਲ, ਅਤੇ component instances ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਿੰਨੀ ਸਾਫ਼ ਇਹ ਸੰਰਚਨਾ ਹੋਏਗੀ, ਉਤਨਾ ਹੀ ਘੱਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ (ਅਤੇ ਘੱਟ weird div soups ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਨਟੈਂਗਲ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ)।
ਲੇਅਰ ਨਾਮ ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਮੈਪਿੰਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ। ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ, ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਾਮ ਦਿਓ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ UI ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ:
Button/Primary, Button/SecondaryCard/Product, Card/ArticleForm/Input/Text, Form/Checkbox“Rectangle 12” ਜਾਂ “Group 5” ਵਰਗੀਆਂ ਨਾਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ—ਇਹ AI ਨੂੰ generic wrappers ਵੱਲ ਧਕੈ ਦੇਂਦੀਆਂ ਹਨ ਨਾ ਕਿ reusable components ਵੱਲ।
Manual positioning ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ absolute coordinates ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ flex/grid ਆਉਟਪੁੱਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੂੰ flex/grid ਵਾਂਗ ਵਰਤੋਂ:
ਜਦ ਡਿਜ਼ਾਇਨ design tool اندر ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ respond ਕਰਦੀ ਹੈ, generated UI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਫੌਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ responsive ਹੋਵੇਗਾ।
One-off colors, font sizes, ਅਤੇ spacing values ਇਕ-ਵਾਰ ਦੀ CSS ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਜਾਏ ਇਸਦੇ:
ਇਸ ਨਾਲ consistency ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ design system ਵੱਲ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਉਹ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਜੋ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ। ਮੁੱਖ variants ਜਿਵੇਂ hover/pressed/disabled, ਇਨਪੁੱਟਾਂ ਲਈ error states, loading states, ਅਤੇ empty states ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਜਦ ਵਿਹੈਵੀਅਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ annotation ਲਗਾਓ: “opens modal”, “server-validated”, “shows toast on success”。 ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਲਾਈਨ ਤੱਕ ਹੀ ਅਕਸਰ ਗਲਤ interaction ਕੋਡ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਟੀਮ workflow standardize ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਨ੍ਹਾਂ conventions ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ record ਰੱਖੋ।
AI-ਜਨਰੇਟ UI ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇੱਕ ਪਹਿਲੇ ਖਰਾਕ ਵਜੋਂ ਦੇਖੋ: ਇਹ ਘੰਟਿਆਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਦੁਆਰਾ ਰੀਵਯੂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ UI ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੇ, maintainable ਰਹੇ, ਅਤੇ product ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲੇ।
markup ਨੂੰ screen reader ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹੋ:
\u003ch1\u003e, ਫਿਰ ਤਰਤੀਆਂ \u003ch2\u003e/\u003ch3\u003e)।\u003cul\u003e/\u003col\u003e) ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ stacked \u003cdiv\u003es।ਜੇ semantics ਗਲਤ ਹਨ, CSS ਨਾਲ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ—ਅਕਸਰ accessibility ਜਾਂ ਯੂਜ਼ੇਬਿਲਿਟੀ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਸਮੇਂ-ਸਪਸ਼ਟ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕਈ ਜਨਰੇਟਰ absolute positioning ਜਾਂ deeply nested wrappers 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ screenshot ਨਾਲ matcher ਰਹੇ। ਇਹ content ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ।
coordinates ਵਾਲੀ ਵਰਵੈਂਤਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ flex/grid ਨਿਯਮ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ nesting ਘੱਟ ਕਰੋ ਜਦ ਤੱਕ ਹਰ wrapper ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰਨ ਨਾ ਹੋਵੇ (layout grouping, spacing, ਜਾਂ component boundary)। ਜੇ ਤੁਸੀਂ style={{ left, top, width, height }} ਵਾਲੀਆਂ patterns ਵੇਖਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁੜ-ਲਿਖੋ।
ਦੋਹਰਾਏ UI ਪੈਟਰਨ (ਕਾਰਡ, input rows, nav items) ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ reusable components ਬਣਾਓ। ਫਿਰ hard-coded ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ tokens ਨਾਲ ਬਦਲੋ: spacing, radius, typography, ਅਤੇ colors। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕੋਲ ਹੁਣੋਂ ਹੀ token guidance ਹੈ ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ follow ਕਰੋ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇੱਕ ਨਿਊਨਤਮ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਧੀਰੇ-ਧੀਰੇ ਵਧਾਓ।
ਭਾਰੀ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ:
Generators ਇਰਾਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੋਧਿਆ (interaction rules, breakpoints, component mapping decisions) capture ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਅਗਲੀ generation ਜਾਂ ਅਗਲਾ ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਉਲਟੇ।
AI "ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਤੋਂ ਕੋਡ" ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ accelerator ਮੰਨ ਕੇ ਚਲਦੇ ਹੋ, autopilot ਨਾਹੰ। ਤੇਜ਼ ਟੀਮ ਉਹ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ design system ਦੀ maturity ਅਤੇ screen ਦੀ risk-ਸਤਰ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਹੋਵੇ।
1) ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਟੂਲ ਅੰਦਰ AI ਸਹਾਇਕ (ਉਦਾਹਰਣ: Figma plugins): ਮੂਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਨੇੜੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ। ਤੁਰੰਤ scaffolding ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ iterate ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ file ਨਾਲ names, components, ਅਤੇ tokens align ਰੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
2) ਬਾਹਰੀ converters (upload/export → code): ਜਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਫਾਈਲਾਂ ਜਾਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ repeatable pipeline ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ। ਇਹ bulk conversion ਲਈ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ structure ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ interactions wire ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਟੀਮ design-to-code ਨੂੰ broader “spec to shipped app” ਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਉਨ੍ਹਾਂ ਹੀ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ—ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਇੰਪਲੀਮੇਂਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਨਾ—ਅਤੇ UI scaffolding ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਫੀਚਰ ਵੇਰਵਾ ਕਰਕੇ React frontend, Go/PostgreSQL backend (ਅਤੇ Flutter mobile) ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ planning mode, snapshots, rollback, ਅਤੇ ਸੋਰਸ-ਕੋਡ export ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦ ਇਕ ਮੌਜੂਦਾ ਰੇਪੋ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਹੋਵੇ।
AI ਚਮਕਦੀ ਹੈ ਜਦ:
ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ ਜਦ:
ਹਰ generation ਨੂੰ ਇੱਕ খਰਾਕ ਸਮਝੋ: ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, recurring issues (naming, missing states, incorrect semantics) ਨੋਟ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਆਪਣੇ prompt/spec ਅਤੇ design conventions ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ। ਕੁਝ ਰਾਊਂਡਾਂ ਵਿੱਚ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਰੇਗੀ।
कमਮਿੱਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਪਾਇਲਟ ਦੌੜਾਓ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਹੁਣੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰੋ: layout fidelity, component reuse, responsiveness, accessibility basics, ਅਤੇ refactor time। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲਿੰਗ विकल्पਾਂ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ pricing ਚੈੱਕ ਕਰੋ।
ਇਹ ਇੱਕ AI-ਸਹਾਇਤ ਅਨੁਵਾਦ ਹੈ ਜੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ UI (Figma ਫਰੇਮ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ) ਨੂੰ ਰਨ-ਯੋਗ UI ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਦਿੰਨਾ ਹੈ—ਲੇਆਔਟ, ਸਟਾਈਲਿੰਗ ਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਟ੍ਰਕਚਰ—ਤਾਂ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਟੋਕਨ, ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਯੋਗ ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰ ਸਕੇ।
ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਪਿਕਸਲ ਸਭ ਕੁਝ ਐਨਕੋਡ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿੱਤੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਦੇਣੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਸਭ ਤੋਂ ਪਤਲਾ ਇਨਪੁੱਟ ਹੈ: ਇਹ ਰੰਗ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕੋਈ ਸਪਸ਼ਟ ਸਟ੍ਰਕਚਰ (ਲેયਰ, ਕੰਸਟਰੇਂਟ, ਕੰਪੋਨੈਂਟ) ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਿਆਦਾ absolute positioning ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਕੋਡ ਘੱਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ Figma/Sketch ਫਾਈਲ ਜਾਂ ਸੰਰਚਿਤ ਐਕਸਪੋਰਟ ਫਰੇਮ, ਲેયਰ ਨਾਮ, Auto Layout, constraints, ਅਤੇ ਸਟਾਈਲਜ਼ ਦਿੰਦੀ ਹੈ—ਇਹ ਨਿਸ਼ਾਨ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਰਲ flex/grid ਲੇਆਊਟ ਅਤੇ ਸਹੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਬਾਊਂਡਰੀਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਦੋਹਰਾਏ ਗਏ alignment ਅਤੇ ਸਮਾਨ gaps ਵੇਖਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ UI ਨੂੰ flex/grid ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਆਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਜੇ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ spacing ਰਿਦਮ ਮਿਲ ਜਾਵੇ (ਜਿਵੇਂ 8/16/24), ਤਾਂ ਇਹ stable stacks ਅਤੇ grids ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇ spacing inconsistent ਹੈ ਜਾਂ ਅਲਮੇੰਟ ਥੋੜ੍ਹਾ-ਬਹੁਤ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ pixel-perfect ਰਖਣ ਲਈ absolute coordinates ਵੱਲ fallback ਕਰ ਲੈਂਦਾ—ਜੋ responsiveness ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਦਿੱਖ 'ਚੋਂ 'enclosure' ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਲੱਭਦਾ ਹੈ:
Figma ਜਾਂ ਹੋਰ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ grouping ਅਤੇ Auto Layout ਪੈਰੇਂਟ/ਚਾਈਲਡ ਰਿਸ਼ਤੇ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਰਿਸ਼ਤੇ ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਓਵਰਲੈਪ, inconsistent spacing, ਜਾਂ manual nudges—ਤਾਂ absolute positioning ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਕ ਸਕ੍ਰੀਨ ਸਾਈਜ਼ 'ਤੇ ਠੀਕ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾ viewport widths, localization ਜਾਂ font scaling ਨਾਲ ਟੁੱਟ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲਚਕੀਲਾ আਉਟਪੁਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੂੰ Auto Layout ਅਤੇ constraints ਵਰਗੇ ਫਲੇਕਸ/ਗ੍ਰਿਡ ਵਰਤਕੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
AI ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਤੋਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਸਟਾਈਲਾਂ ਵਿਚ ਕੇਵਲ 1–2px ਫਰਕ ਹੋਵੇ ਜਾਂ hierarchy unclear ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਗਲਤ heading ਲੈਵਲ ਚੁਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਮੰਨ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਆਮ UI ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਸੰਰਚਨਾ 'ਤੇ اثر ਪਾਂਦੇ ਹਨ: ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ "tab" ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਤਾਂ selected state ਅਤੇ keyboard ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਆਊਟ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨੂੰ DOM ਟ੍ਰੀ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਫਰੇਮ containers ਬਣਦੇ ਹਨ, ਟੈਕਸਟ ਲੇਅਰ headings/paragraphs ਬਣਦੇ ਹਨ, ਦੁਹਰਾਏ ਆਈਟਮ ਲਿਸਟਾਂ ਜਾਂ grids ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਇਰਾਦਾ ਸਾਫ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, AI ਵਧੀਆ ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ ਜੁੜ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਇੱਕ top bar \u003cheader\u003e ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਲੋਗੋ ਅਤੇ ਲਿੰਕ \u003cnav\u003e ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ clickable card \u003ca\u003e ਜਾਂ \u003cbutton\u003e ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।ARIA roles ਕਈ ਵਾਰੀ ਅਨੁਮਾਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਜਦੋਂ ਪੈਟਰਨ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਆਉਟਪੁਟ ਸਧਾਰਣ HTML ਅਤੇ accessibility review ਲਈ TODOs ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਅਕਸਰ generated ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਘੱਟੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਮ ਹਨ:
alt ਨਹੀਂdivs ਬਿਨਾਂ ਕੀਬੋਰਡ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇਇੱਕ ਛੋਟੀ accessibility spec ਜਦੋਂ ਜੋੜੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੋਡਲ, ਡ੍ਰੌਅਰ, ਕਾਂਮਪਲੈਕਸ ਫਾਰਮਾਂ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਸਟਮ ਵਿਜਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ—ਕੁਝ ਨੋਟਸ ਜਿਵੇਂ “trap focus in modal”, “Esc closes”, “announce inline errors” ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ—autopilot ਨਹੀਂ। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਲਈ ਇਹਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਛੋਟਾ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਉ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਅਨੁਸਾਰ fidelity, component reuse, responsiveness, accessibility basics ਅਤੇ refactor time ਅੰਕੜੇ ਚੈੱਕ ਕਰੋ।