Saiba como a IA infere layout, hierarquia e intenção do usuário a partir de designs e gera código UI — incluindo limites, boas práticas e dicas de revisão.
“Design to code” por IA traduz uma ideia visual de design — normalmente um frame do Figma ou uma captura de tela — em código de UI executável. O objetivo não é “código perfeito”; é um primeiro rascunho útil que captura estrutura, estilo e comportamento básico para que um humano possa refiná-lo.
No essencial, o sistema mapeia o que pode observar para como UIs são tipicamente construídas.
A IA pode inferir padrões comuns: uma fila de ícones provavelmente é uma barra de ferramentas; um rótulo empilhado + input é provavelmente um campo de formulário; estilos consistentes sugerem um componente reutilizável. Ela também pode supor comportamento responsivo com base em constraints e espaçamento.
Mas geralmente você precisa especificar o que pixels não garantem: nomes reais de componentes, tokens de design (cores/escala tipográfica), estados (hover/disabled/error), breakpoints, regras de dados e interações reais (validação, alvos de navegação, analytics).
Trate a saída como ponto de partida. Espere revisar a estrutura, substituir estilos ad-hoc por tokens, alinhar à sua biblioteca de componentes e iterar. “Design to code” é aceleração — não automação que elimina julgamento de design e engenharia.
A IA não consegue inferir regras de produto a partir de uma “tela bonita”. Ela trabalha a partir das evidências que você fornece — alguns inputs descrevem pixels, outros descrevem estrutura. Essa diferença costuma determinar se você recebe código UI limpo ou posicionamento absoluto frágil.
Uma captura de tela é o input mais fino: contém cores e formas, mas sem fatos explícitos sobre o que é botão vs rótulo, o que é reutilizável ou como o layout deve se adaptar.
A partir de pixels, a IA precisa adivinhar limites (onde termina um elemento e começa outro), estilos de texto, regras de espaçamento e até se um “card” é um componente único ou várias peças separadas. Também não consegue inferir constraints — então comportamento responsivo é em grande parte especulação.
Quando a IA pode acessar o arquivo de design (ou uma exportação que preserva estrutura), ela ganha metadados cruciais: frames, grupos, nomes de camadas, configurações de Auto Layout, constraints e definições de texto/estilo.
É aí que layout vira mais do que geometria. Por exemplo, um frame do Figma com Auto Layout comunica intenção como “empilhar estes itens verticalmente com gap de 16px” muito melhor do que qualquer captura de tela. Nomes de camada consistentes também ajudam a mapear elementos para papéis de UI (ex.: “Button/Primary”, “Nav Item”, “Input/Error”).
Um sistema de design conectado reduz suposições. Tokens (cores, espaçamentos, tipografia) permitem que a IA gere código que referencia uma fonte de verdade compartilhada em vez de valores hard-coded. Componentes publicados (botões, campos, modais) fornecem blocos prontos e limites mais claros para reuso.
Mesmo convenções pequenas — como nomear variantes (Button/Primary, Button/Secondary) e usar tokens semânticos (text/primary) em vez de #111111 — melhoram o mapeamento de componentes.
Especificações adicionam o “porquê” por trás da UI: comportamento de hover, estados de loading e vazio, regras de validação, comportamento de teclado e mensagens de erro.
Sem isso, a IA tende a gerar uma imagem estática. Com especificações, a saída pode incluir hooks de interação, tratamento de estados e APIs de componente mais realistas — mais próxima de algo que a equipe possa enviar.
Ferramentas design-to-code não percebem uma tela como uma pessoa; elas tentam explicar cada camada como regras de layout: linhas, colunas, containers e espaçamento. Quanto mais claras essas regras, menos a saída depende de posicionamento frágil.
A maioria dos modelos começa procurando alinhamentos repetidos e gaps iguais. Se vários elementos compartilham a mesma borda esquerda, baseline ou centro, a IA costuma tratá‑los como uma coluna ou faixa do grid. Espaçamento consistente (ex.: padrões 8/16/24px) indica que o layout pode ser expresso com gaps de stack, gutters de grid ou espaçamentos tokenizados.
Quando o espaçamento varia ligeiramente (15px aqui, 17px ali), a IA pode concluir que o layout é “manual” e recorrer a coordenadas absolutas para preservar distâncias pixel-perfect.
A IA também procura por “encapsulamento” visual: fundos, bordas, sombras e gaps parecidos com padding que sugerem um container. Um card com background e padding interno é um sinal claro de elemento pai com filhos.
A partir daí ela frequentemente mapeia a estrutura para primitivos como:
Agrupamento limpo no arquivo de design ajuda a distinguir pais de irmãos.
Se o design inclui constraints (pinning, hugging, fill), a IA as usa para decidir o que estica e o que permanece fixo. Elementos “fill” normalmente viram larguras flexíveis (ex.: flex: 1), enquanto “hug” mapeia para elementos com tamanho conforme conteúdo.
O posicionamento absoluto normalmente aparece quando o modelo não consegue expressar com confiança relacionamentos com layouts de fluxo — frequentemente por causa de espaçamentos inconsistentes, camadas sobrepostas ou elementos desalinhados. Pode parecer correto em um tamanho de tela, mas quebrar a responsividade e o redimensionamento de texto.
Usar uma pequena escala de espaçamento e alinhar a um grid claro aumenta dramaticamente a chance de a IA produzir código limpo em flex/grid em vez de coordenadas. Consistência não é só estética — é um padrão legível por máquina.
A IA não “entende” hierarquia; ela infere importância a partir de padrões que normalmente a indicam. Quanto mais claramente seu design comunica esses sinais, maior a probabilidade de o UI gerado corresponder à sua intenção.
A tipografia é uma das pistas mais fortes. Texto maior, peso maior, cor com mais contraste e altura de linha mais generosa normalmente indicam prioridade maior.
Por exemplo, um título de 32px em negrito acima de um parágrafo de 16px regular é um padrão claro de “heading + body”. Onde fica complicado é quando estilos se confundem — por exemplo, dois blocos de texto que diferem por apenas 1–2px ou usam o mesmo peso com cores diferentes. Nesses casos, a IA pode rotular ambos como texto simples ou escolher o nível de título errado.
Hierarquia também é inferida por relações espaciais. Elementos próximos entre si, alinhados e separados do resto por espaço em branco são tratados como um grupo.
Fundos comuns (cards, painéis, seções tonais) funcionam como colchetes visuais: a IA frequentemente os interpreta como containers como section, aside ou um wrapper de componente. Padding desigual ou espaçamento inconsistente pode causar reagrupamentos acidentais — por exemplo, um botão preso ao card errado.
Padrões repetidos — cards idênticos, itens de lista, linhas de formulário — são forte evidência de componente reutilizável. Pequenas diferenças (tamanho do ícone, raio de canto, estilo de texto) podem levar a IA a gerar múltiplas versões avulsas em vez de um único componente com variantes.
Botões comunicam intenção por tamanho, preenchimento, contraste e posição. Um botão preenchido com contraste forte é normalmente tratado como ação primária; botões outline ou texto viram secundários. Se duas ações parecem igualmente enfatizadas, a IA pode errar qual é “primária”.
Por fim, a IA tenta mapear hierarquia em semântica: headings (h1–h6), regiões agrupadas (section) e clusters significativos (como “detalhes do produto” vs “ações de compra”). Passos tipográficos claros e agrupamentos consistentes tornam essa tradução muito mais confiável.
Modelos predizem intenção combinando o que veem com padrões aprendidos de muitas UIs: formas comuns, rótulos, iconografia e convenções de posicionamento.
Certos arranjos sugerem componentes específicos. Uma faixa horizontal no topo com logo à esquerda e itens de texto à direita provavelmente é uma barra de navegação. Uma fila de itens de largura igual com um destacado geralmente vira tabs. Boxes repetidos com imagem, título e texto curto leem como cards. Grids densos com cabeçalhos alinhados costumam virar tabelas.
Essas suposições importam porque afetam a estrutura: uma “tab” implica estado selecionado e navegação por teclado, enquanto uma “fila de botões” pode não.
A IA procura pistas que tipicamente indicam interatividade:
A partir daí atribui comportamentos: click, abrir menu, navegar, submeter, expandir/colapsar. Quanto mais o design diferencia elementos interativos de estáticos, mais precisa será a saída.
Se o design mostra variantes — hover, ativo/selecionado, disabled, error, loading — a IA pode mapear para componentes com estado (ex.: disabled buttons, mensagens de validação, skeleton loaders). Quando estados não estão explícitos, a IA pode omiti‑los.
Ambiguidade é comum: um card é clicável ou informativo? Um chevron é decorativo ou controle de disclosure? Nesses casos, esclareça via nomeação, anotações ou frames separados que demonstrem a interação.
Uma vez que a IA tenha uma leitura plausível do layout, o próximo passo é traduzir “o que parece” em “o que é”: HTML semântico, componentes reutilizáveis e estilos consistentes.
A maioria das ferramentas mapeia camadas e grupos de design para uma árvore DOM: frames viram containers, layers de texto viram headings/parágrafos e itens repetidos viram listas ou grids.
Quando a intenção é clara, a IA pode anexar semântica melhor — ex.: uma barra superior vira um \u003cheader\u003e, um logo e links viram um \u003cnav\u003e, e um card clicável vira um \u003ca\u003e ou \u003cbutton\u003e. Roles ARIA às vezes são inferidas (como role="dialog" para um modal), mas somente quando o padrão é inequívoco; caso contrário, saída mais segura é HTML simples mais TODOs para revisão de acessibilidade.
Para evitar gerar um único arquivo gigante, a IA tenta cortar a UI em primitivos:
Sinais comuns para um “componente” são repetição, padding/ tipografia consistentes e uma área clicável agrupada. Modos de falha comuns são over‑fragmentação (componentes minúsculos demais) ou under‑fragmentação (tudo hardcoded uma vez só).
O gerador costuma escolher uma abordagem com base na stack alvo ou em padrões:
Saída de alta qualidade apoia‑se em tokens de design — cores, espaçamentos, radius, sombras — para que o código permaneça consistente quando o design evoluir. Um ajuste estrito por pixels frequentemente gera valores avulsos (ex.: gaps de 13px, cinzas quase idênticos) que parecem corretos mas são difíceis de manter.
Um equilíbrio prático é: preserve hierarquia e ritmo de espaçamento, depois normalize em tokens e componentes reutilizáveis (e refatore mais adiante na etapa de revisão — veja /blog/how-to-review-and-refactor-generated-ui-code).
Arquivos de design costumam parecer “completos” porque são desenhados em alguns tamanhos fixos (como 1440 e 375). Código não pode presumir isso. Uma ferramenta design-to-code deve decidir como a UI se comporta em larguras intermediárias, usando pistas e defaults.
Se seu design inclui múltiplas versões da mesma tela (desktop/tablet/mobile) e a estrutura é consistente, a IA pode alinhar essas variantes e inferir onde regras de layout mudam. Sem variantes, ela normalmente recorre a breakpoints comuns e trata o tamanho do frame como “base”, o que pode gerar saltos estranhos.
A IA busca padrões: cards repetidos em um grid, espaçamento igual e alinhamento. A partir disso pode decidir que um grid de 3 colunas vira 2 e depois 1. Ela tem dificuldade quando o design depende de ajustes manuais — elementos que parecem alinhados mas não são verdadeiramente consistentes — porque não consegue saber se foi intencional.
A maioria dos designs usa copy curta e limpa. Produtos reais não. Código gerado pela IA frequentemente define larguras/alturas fixas ou trunca de forma agressiva.
Um checklist rápido é testar:
A IA pode preservar o crop pixel-perfect do design, mas UIs responsivas precisam de regras: manter ratio, decidir como cortar e quando imagens devem reduzir vs trocar de posição. Se o design não especificar, espere comportamento de “fill” que corte partes importantes.
Antes de confiar na saída, visualize em larguras muito pequenas, monitores muito grandes e níveis intermediários. Se algo sobrepõe, corta ou fica ilegível, o problema costuma ser falta de intenção de layout — não “código ruim” — e é um sinal para adicionar constraints mais claras no design.
A IA consegue converter pixels em código UI de forma surpreendente, mas acessibilidade é onde “parece certo” muitas vezes diverge de “funciona para todos”. Porque muitos requisitos não são visíveis num frame estático, o modelo precisa de sinais explícitos.
Algumas escolhas que ajudam acessibilidade aparecem visualmente, e a IA pode mapeá‑las para HTML melhor:
Outros requisitos não são visíveis:
Espere lacunas como falta de ligação label/for, níveis de título incorretos, divs clicáveis sem suporte a teclado, estilos de foco fracos e ícones sem alternativas textuais.
h1 → h2 → h3).header, nav, main, footer) e não estão duplicados.alt apropriado (ou alt="" quando decorativos).Adicione uma especificação curta quando houver modais, drawers, formulários complexos, selects customizados, drag-and-drop ou qualquer coisa com estados não triviais. Mesmo notas simples como “travar foco no modal”, “Esc fecha” e “anunciar erros inline” podem melhorar muito o código gerado.
A IA pode produzir código UI que parece próximo à primeira vista, mas pequenos erros de interpretação se acumulam rápido. A maioria dos problemas vem de “suposições razoáveis” quando o design não codifica regras claramente.
Uma reclamação comum é espaçamentos desalinhados: botões levemente fora, seções com respiração demais ou cards apertados. Isso acontece quando padding em elementos similares é inconsistente, ou quando Auto Layout/constraints são misturados com ajustes manuais. O modelo pode inferir um padrão (ex.: “16px em todo lugar”) e sobrescrever exceções — ou preservar exceções que eram acidentais.
A marcação gerada frequentemente tem wrappers demais. Cada agrupamento visual inferido vira outro \u003cdiv\u003e. O resultado é mais difícil de estilizar, depurar e, às vezes, mais lento para renderizar. Você nota quando um card simples vira cinco containers aninhados só para alinhar um ícone e um título.
A IA pode fragmentar demais (cada label vira um componente) ou gerar algo monolítico (a tela inteira vira um componente). A causa raiz são limites pouco claros: se padrões repetidos não são idênticos, o modelo não extrai um componente comum com confiança.
Tipografia frequentemente “deriva” porque estilos de texto do design não mapeiam perfeitamente para código. Diferenças sutis em altura de linha, espaçamento entre letras ou peso podem se perder, e fallbacks de fonte mudam métricas entre ambientes. Por isso um título que cabia no Figma pode quebrar no código.
Se hover, focus, error, loading ou estados vazios não estiverem representados no design, a IA raramente os inventa. A UI pode parecer correta estaticamente mas falhar quando os usuários interagem.
Geradores de código não “veem” seu design como um humano — eles leem um arquivo estruturado cheio de camadas, constraints, estilos e instâncias de componente. Quanto mais limpa essa estrutura, menos a IA precisa adivinhar (e menos “div soup” você precisará desfazer depois).
Nomes de camadas são um dos sinais mais fortes de intenção e mapeamento de componente. Prefira padrões descritivos que reflitam como você constrói UI:
Button/Primary, Button/SecondaryCard/Product, Card/ArticleForm/Input/Text, Form/CheckboxEvite deixar tudo como “Rectangle 12” ou “Group 5” — isso empurra a IA para wrappers genéricos em vez de componentes reutilizáveis.
Posicionamento manual frequentemente vira coordenadas absolutas no código. Se você quer saída em flex/grid, seu design deve se comportar como flex/grid:
Quando o design responde bem dentro da ferramenta, o UI gerado tende a ser responsivo por padrão.
Cores, tamanhos de fonte e espaçamentos únicos encorajam CSS one-off. Em vez disso:
Isso melhora a consistência e facilita refatorar para um design system mais tarde.
A IA não pode inferir o que não encontra. Adicione variantes chave como hover/pressed/disabled, estados de erro para inputs, estados de loading e vazios.
Quando o comportamento importa, anote brevemente: “abre modal”, “validação no servidor”, “mostra toast ao salvar com sucesso”. Uma linha perto do componente pode evitar código de interação incorreto.
Se estiver padronizando workflow de time, capture essas convenções num checklist leve e linke internamente (ex.: /blog/design-to-code-checklist).
Código UI gerado por IA é melhor tratado como um primeiro rascunho: pode economizar horas, mas ainda precisa de intervenção humana para garantir comportamento correto, manutenibilidade e aderência aos padrões do produto.
Comece lendo a marcação como se fosse um leitor de tela.
\u003ch1\u003e, depois \u003ch2\u003e/\u003ch3\u003e).\u003cul\u003e/\u003col\u003e) e não \u003cdiv\u003es empilhados.Se a semântica estiver errada, consertar o CSS não resolve acessibilidade ou usabilidade.
Muitos geradores usam posicionamento absoluto ou wrappers profundos para “bater” com a screenshot. Isso tende a quebrar quando o conteúdo muda.
Prefira regras flex/grid sobre coordenadas e reduza aninhamento até que cada wrapper tenha uma razão clara (agrupamento de layout, espaçamento ou boundary de componente). Se ver style={{ left, top, width, height }} repetido, reescreva essa área primeiro.
Procure padrões repetidos (cards, linhas de input, itens de nav) e transforme em componentes reutilizáveis. Depois troque valores hard-coded por tokens: espaçamento, radius, tipografia e cores. Se sua equipe já tem guidance de tokens, alinhe-se; caso contrário, comece com um conjunto mínimo e expanda deliberadamente (veja /blog/design-tokens).
Você não precisa de uma suíte de testes pesada para obter valor.
Geradores chutam intenções. Registre edições feitas (regras de interação, breakpoints, decisões de mapping de componente) para que a próxima geração — ou outro dev — não as reverta.
IA “design to code” funciona melhor quando você a trata como um acelerador, não um piloto automático. Times mais rápidos escolhem um workflow que combine com a maturidade do sistema de design e o nível de risco da tela a ser construída.
1) Assistência por IA dentro da ferramenta de design (ex.: plugins do Figma): ótimo para ficar perto do arquivo fonte. Você obtém scaffold rápido enquanto designers iteram, e é mais fácil manter nomes, componentes e tokens alinhados ao arquivo.
2) Conversores externos (upload/export → código): útil quando precisa de pipeline repetível entre muitos arquivos ou times. Pode ser mais rápido para conversão em massa, mas geralmente demanda mais tempo limpando estrutura e ligando interações.
Na prática, muitos times combinam design-to-code com um fluxo mais amplo de “spec para app enviado”. Por exemplo, plataformas como Koder adotam o mesmo princípio — transformar intenção em implementação — e estendem além do scaffold de UI: você pode descrever features em chat, gerar frontends React com backends Go/PostgreSQL (e Flutter para mobile), iterar com modos de planejamento, snapshots, rollback e exportar código quando integrar a um repositório existente.
IA brilha em:
Tenha cautela com:
Trate cada geração como um rascunho: revise a saída, anote problemas recorrentes (nomeação, estados faltando, semântica incorreta) e atualize seu prompt/spec e convenções de design. Em algumas rodadas, a qualidade melhora mais do que o esperado.
Antes de adotar, faça um piloto pequeno e pontue resultados em: fidelidade ao layout, reuso de componente, responsividade, fundamentos de acessibilidade e tempo de refatoração. Se comparar ferramentas, verifique /pricing.
É uma tradução assistida por IA de uma interface visual (um frame do Figma, uma exportação de design ou uma captura de tela) para código de interface executável. O objetivo é um primeiro rascunho sólido — ritmo de layout, hierarquia visual e estrutura básica — para que um desenvolvedor possa refatorar em tokens, componentes e semântica pronta para produção.
Normalmente traduz:
Pixels não codificam tudo. Normalmente você precisa especificar ou fornecer:
Uma captura de tela é o input mais fraco: tem cor e geometria, mas não estrutura explícita (camadas, constraints, componentes). Espere mais suposições, mais posicionamento absoluto e menos código reutilizável.
Um arquivo Figma/Sketch ou uma exportação estruturada fornece frames, nomes de camadas, Auto Layout, constraints e estilos — sinais que ajudam a produzir layouts flex/grid mais limpos e limites de componente mais precisos.
A IA procura alinhamentos repetidos e gaps consistentes para expressar a UI como regras de flex/grid. Se encontrar um ritmo claro de espaçamento (como 8/16/24), consegue gerar stacks e grids estáveis.
Se o espaçamento for inconsistente ou elementos estiverem levemente desalinhados, o modelo frequentemente recorre a coordenadas absolutas para preservar a aparência exata — à custa da responsividade.
Ela busca sinais de “encapsulamento” visual:
Agrupamentos limpos e estrutura consistente na ferramenta de design (frames, Auto Layout) tornam as relações pai/filho muito mais fáceis de reproduzir no código.
Posicionamento absoluto aparece quando as relações são ambíguas — sobreposições, espaçamentos inconsistentes, ajustes manuais ou agrupamentos pouco claros. Ele pode casar num tamanho de tela, mas tende a quebrar com:
Se você quer saída flexível, faça o design agir como flex/grid usando Auto Layout e constraints.
A IA infere hierarquia por pistas visuais:
Quando estilos diferem por apenas 1–2px ou os passos hierárquicos não são claros, ela pode escolher o nível de título errado ou tratar títulos como texto simples.
Ela deduz interatividade por affordances de UI:
Se um “card” pode ser clicável ou apenas informativo, anote ou mostre uma variante; caso contrário, o modelo pode ligar o comportamento errado ou omiti-lo.
Faça uma revisão rápida e estruturada:
Trate a saída como scaffolding e documente as suposições para que gerações futuras não as revertam.