RapidPages：40秒生成AI网站！实时生成 UI 组件、比Open UI 更快 & 开源

RapidPages 使用 Aitrainee | 公众号：AI进修生 Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。 很久以前，我们介绍了一个名为Open UI的项目。 它是一款革命性的产品，可以完全根据你提供的屏幕截图和提示生成UI组件。但是，唯一的问题是，由于Open UI更注重标准化不同的UI组件，因此在创建和高效迭代方面存在延迟。 这是一个以速度为先的IDE，允许开发人员使用React和Tailwind快速生成UI组件。只需用自然语言描述你需要的内容，就可以在40秒内生成。 我使用RapidPages创建了一个简单的AI公司官网，它首先渲染出设计，然后在另一个选项卡中提供代码。 你可以通过请求添加某些组件来进一步迭代它。你与AI合作生成你想要的东西。 让我们解释一下UI，你可以访问以前的历史记录，你可以访问以前的生成内容。 你可以将它Fork并分享，这样其他人就可以真正地在你的生成内容上进行协作。

草图生成UI组件

今天介绍一款叫felipe的sketch插件 用于草图生成UI ? 里的基本图形，转化为UI组件。 UI组件。 ， 而此简化图形能够代表实际UI组件的感觉。 如果这是一款跳出sketch的产品， 值得我们思考的是， 如何把UI组件转化为用鼠标可以快速绘制出来的简化图形， 而此简化图形能够代表实际UI组件的感觉。

2026实测：AI生成原型UI代码，到什么程度了？

如今产品、设计、开发这几个圈子，大家聊得最多的就是三个词：AI生成原型、AI生成UI、AI生成代码。它们已经进入到很多团队的日常流程里，包括我们团队。 用清晰的自然语言，让AI低成本得生成可用原型，或许就是未来PM的基本功。二、AI生成UI工具现状分析相比原型，AI生成UI其实更早火，这个赛道也更挤。 实测见解：AI生成UI界面让AI帮我设计一个海外版的AI人工智能助手应用，并在生成前添加了UI组件库和团队设计系统的样式规范。 一个容易被设计师忽略的点很多人以为AI生成UI的价值是替代设计师，但从目前来看，实际上只是提供可参考的设计初稿，远远达不到最终稿的水平。所以别慌，AI目前还动不了UI设计师的饭碗。 四、真正的变化在“产品设计链路打通”一圈测下来，我对这三类工具的现状感受很深：AI生成原型、AI生成UI、AI生成代码工具的可用性正在变得更高。如果只看单点能力，还不算颠覆。

AI生成原型图和UI设计：Prompt实战教程与技巧总结

但一到画原型、做UI这种创意活儿，产品经理和设计师对AI的评价可就多了。和以前那种只生成参考图片不同，现在的原型和UI生成工具挺实用了，已经能做直接生成组件、图层可调甚至带交互逻辑的产品界面。 这时AI会对收到的指令解析，由于指令比较简单和模糊，AI在生成过程中需要花一部分精力去做市场调研，再生成一份相对明确的需求文档，最后生成原型页面。 场景二：AI生成高保真UI设计稿现在很多UI设计工具里，其实都已经嵌入了高保真UI生成能力。测试了之后发现，UI生成和原型图生成，在Prompt方面也有很大的区别。 当你输入的是这种很明确的Prompt，AI就立马知道怎么用组件来搭出这个页面，生成的UI稿图层和颜色都相对规整，阴影参数也不离谱，稍微改改文字就能交付。 在做UI设计稿时，你是一个资深UI设计师的角色。你可以把AI当作一个手很快，但是没主见的初级设计师。有灵感的时候就别跟它聊感觉，要聊结构、组件和色系。

Figma股价波动背后：2026年AI生成UI工具的格局与走向

大家逐渐发现，AI生成UI这条线，明显变得有点“拥挤”了，各路大模型也都开始往UI这块伸手。这对设计师平时用惯了的主流UI设计工具到底有什么影响？如果拆开来看，局势已经很清楚了。 实操过的人应该注意到了，它不仅强化了AI生成UI智能设计，而且它在D2C设计稿转代码中，直接支持鸿蒙代码生成。 二、AI生成UI工具三种不同路线现在有哪些AI生成UI工具？如果按实际工作流来分，这类工具大概能看出三种路子。一种是的独立AI生成型设计工具，典型代表比如Lovable。 还有一种是比较习惯的主流UI设计工具。比如Figma的Make Design，还有国内Pixso的Paico AI生成UI设计稿。 四、主流工具AI生成UI，接下来怎么走？主流的UI设计工具接下来会有两种态势：海外大模型竞争虽然卷，但它们更多展现出的是“合作意识”。你会发现这些AI生成UI工具，导出选项里总会有Figma。

从UI到AI——移动端H5生成技术漫谈

内容来源：2017 年 7 月 29 日，百度资深研发工程师潘征在“2017谷歌开发者节北京站”进行《从 UI 到 AI —— 移动端 H5 页面生产技术漫谈》演讲分享。

实测AI生成UI效果优缺点与平替软件

这就是它最核心的逻辑：你提需求，它写代码，并实时渲染成可视化的UI。这一点确实和过去那批AI设计工具不一样。二、AI生成UI界面效果实测（优缺点）Claude Design生成UI效果怎么样呢？ Claude Design很难生成符合国内产品UI风格和交互习惯的界面，总感觉有点“AI味”。后期修改不是很灵活。 三、两款Claude平替的AI生成UI工具既然Claude Design在后期编辑和国内UI风格上容易卡壳，那哟没有什么平替软件？ 其实如果你的核心诉求是AI生成UI并能转成代码，下面这两款工具刚好能补齐Claude的短板。1. 它对代码的打通做得也很彻底，AI生成UI设计稿之后，可以支持D2C（Design to Code）设计稿转代码。

一款汇聚 精美UI+AI内容生成助手 的实用白板工具

今天给大家分享的内容是，如何利用AI快速生成思维导图、PPT、绘画等功能，本文分享的AI功能是基于boardmix实现。 boardmix是一款非常精美的在线白板工具，是一个实时协作的智慧白板上、一键生成PPT、用AI协助创作思维导图、AI绘画、AI写作、共享资源素材、思维导图等工具。 通过我个人使用总结：boardmix不仅功能强大，包含了市面上绘图工具应有的功能外，而且产品的UI、系统的组件都有非常的美观，加上AI功能使得我们的创作更加得心应手。 boardmix在所有的功能中，最让我比较喜欢的有两点，一是UI美观，二就是AI创作功能。 对于AI所具备的功能，官方也有相应的说明，例如常见的AI生成图片、AI生成文本、AI生成代码、智能对话等等功能。

【前端开发必备】Windows上快速部署OpenUI并实现远程AI生成网页UI

前言 本篇文章介绍如何在Windows系统本地部署Open UI并结合Cpolar内网穿透工具配置公网地址，轻松实现随时随地远程访问本地部署的Open UI智能生成前端代码。 本地访问Open UI 打开一个新的浏览器，输入 localhost:7878 或本地IP:7878 我们可以在下方文本框中输入指令，比如：请帮我制作一个AI官网主界面 可以看到生成了网页的模版格式，还可以任意发出其他指令 ：选择http 本地地址：7878 (本地访问的地址) 域名类型：免费选择随机域名 地区：选择China Top 隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式 实现公网访问Open UI 我们用刚才cpolar生成的公网地址，打开一个新的浏览器复制粘贴，可以看到进入到了Open UI主界面。 另外它的网址是由随机字符生成，不容易记忆。如果想把域名变成固定的二级子域名，并且不想每次都重新创建隧道来访问Open UI，我们可以选择创建一个固定的http地址来解决这个问题。 5.

Cursor生成UI，加一步封神

我这里不推荐直接用 Cursor 自带模型生成 UI，模型生成出来的效果比较差，就算是最强的 Claude 也不太行。 本文我分享的方法是我最近学到的，先说免费的。 我把 UI 图片放到 Gemini 中，然后让它根据 UI 截图生成一份 JSON 格式的设计规范文件。 生成效果如下： 对比一下如果直接用 Cursor 根据截图生成代码，不用 JSON 文件。 提示词： 按照图片中的UI样式，创建一个新的页面。注意：尽可能按照图片中的样子创建!!! 效果如下： 可以看到，效果差了很多，我原型 UI 的截图如下： 这是我随便找的一张图片作为例子，可以明显看出，先提取一份 JSON 文件，然后再让 Cursor 生成代码，效果要好很多。 我一般会在需要大量生成 UI 时订阅 v0，一个月 20 美金，这个月把需要的 UI 全部生成完，然后就可以退订。 订阅后去后台生成 API Key，然后在 Cursor 中调用 v0 模型即可。

python pyqt5 ui生成py 常用

D:\soft\Miniconda3\Scripts\pyuic5.exe -o testde.py D:\file\python\siflask\test.ui 生成窗体 from PyQt5 import from PyQt5.QtWidgets import QApplication , QMainWindow import sys class MyMainWindow(QMainWindow, Ui_PUsh QApplication(sys.argv) myWin = MyMainWindow() myWin.show() sys.exit(app.exec_()) 以下为testde.py class Ui_PUsh

使用AI制作APP的UI

对于一个APP来说，UI设计也是非常重要的，这直接关系到这个APP是否是个“产品”，没有设计过的UI会让项目永远停留在Demo阶段。 当下AI驱动UI设计的发展势头十分迅猛，今天我也尝试下试用一些工具，体验下高级生产力，顺便记录一下对于使用AI去生成UI的探索。 我会使用如下提示词： 生成了一些设计稿 小结 由于我这没有付费，所以在 Galileo AI 与 UXPILOTG 上获得的体验也是一般，但是在UiZard上倒是可以生成完整的，登录注册流程UI，加上核心的编辑器 UI，只是部分的UI界面被置灰，告知只有付费才可以使用该UI页。 所以在自动化生成Ui流程上来说，我觉得Uizard 还是不错的，它甚至可以在线生成一个浏览设计稿的地址，点进去就是直接开始试用这个"APP样品"。 所以你更倾向哪个呢 ？

高保真原型图与UI界面如何自动生成？AI设计原理与实测分析

很多人疑惑AI生成高保真原型图和UI界面背后的原理，还有哪些工具的AI不是噱头而是真的能用。 今天这篇文章就不讲虚的，基于我和团队对目前主流AI的测试分析，从实操角度聊聊现在AI生成原型图和AI生成UI界面的底层逻辑和真实水平。 一、AI生成高保真原型图和UI界面现状先说一下目前大家都比较认可的观点，就是现在的AI虽然能自动生成高保真原型和UI界面，但是距离完整设计流程，还有明显局限。 二、AI生成原型图和UI界面原理与趋势很多人对AI设计的印象还停留在Midjourney文生图，但在原型设计和UI设计领域，现在的AI生成的已经不是一张静态的“死图”了，它能生成可编辑的产品界面。 实测体验：在AI生成UI界面上，它的表现属于基本功比较扎实的那种。它生成出来的界面布局合理，直接就能上手改。

【UI界面设计】CSS生成工具，提示箭头

主要代码预览： <form class='configuration'>

Arrow configuration

金融AI落地架构重构：基于会话流与生成式UI的确定性系统设计

第二章：构建“会话即UI”的确定性技术栈 为解决上述冲突，需采用 FinClip ChatKit AI原生中间件 + 生成式UI + 小程序 + Codebuddy 的技术组合，建立新的架构范式。 界面层革新（生成式UI）： 采用 MCP-UI 标准，通过 Model Context Protocol 将 Agent 能力转化为界面组件。 UI不再由人类预定义，而是由AI动态生成（Page Schema Stream），支持按需生成交互界面。 开发效率提升： 利用 FinClip Studio 里的 CodeBuddy，结合生成式UI与小程序技术，大幅降低前端开发成本，会话以外的一切界面生成交给自动化工具。 交互形态： 利用 生成式UI 发送卡片/小程序，融合会话流与点击流。AI基于用户持仓、关注点生成研究报告，用户可直接在会话中执行交易（Execute Trade Now）。

利用AI 生成商标

最新的尝试是生成一个对抗网络(GAN)——由样本生成器和鉴别器组成，它们可以区分生成的样本和真实世界的样本。 然后他们使用谷歌的云视觉服务生成4到8个描述标识内容的单词标签，并使用预先训练的人工智能模型对这些标签进行矢量化，为每个示例创建空间表示。之后再对这些空间表征进行聚类，以识别具有相似视觉特征的特征。

AI生成视频-Pika

背景介绍 Pika 是一个使用 AI 生成和编辑视频的平台。它致力于通过 AI 技术使视频制作变得简单和无障碍。 Pika 1.0 是 Pika 的一个重大产品升级，包含了一个新的 AI 模型,可以在各种风格下生成和编辑视频,如 3D 动画，动漫，卡通和电影风格。 现在我们需要告诉 AI 实际上我们想要生成什么样的片段。 对于第三次生成，我们将使用 “-camera rotate clockwise” 选项。 注意：以上步骤中的每一个生成命令都应该以回车键结束，这样 PIKA 才会开始生成你的视频片段。 我们很高兴推出 Pika 1.0，这是一次重大的产品升级，包括一个新的 AI 模型，它能够以 3D 动画、动漫、卡通和电影等各种样式生成和编辑视频，以及一个新的 Web 体验，使其更容易使用。

生成式 AI 简介

生成和判别模型 GenAI 是一个 buzzword，其背后本质是生成模型 (generative model)，它是机器学习的一个分支，目标是训练模型以生成与给定数据集相似的新数据。 和判别模型不同的是，生成模型不需要示例里含有标签，因为它的目标是生成新数据，而不是给数据预测标签。 生成模型对 p(x) 建模，直接估计特征 x 的概率，从这个概率分布中采样即可生成新的特征。 由此可见，生成模型比判别模型要困难很多。 2. 生成模型的框架 了解生成模型框架之前，让我们先玩一个游戏。 这个例子展示了生成建模背后的基本概念，虽然现实中用生成模型要复杂很多，但其基本框架是相同。 3.

生成式 AI 简介

生成和判别模型 GenAI 是一个 buzzword，其背后本质是生成模型 (generative model)，它是机器学习的一个分支，目标是训练模型以生成与给定数据集相似的新数据。 和判别模型不同的是，生成模型不需要示例里含有标签，因为它的目标是生成新数据，而不是给数据预测标签。 生成模型对 p(x) 建模，直接估计特征 x 的概率，从这个概率分布中采样即可生成新的特征。 由此可见，生成模型比判别模型要困难很多。 2. 生成模型的框架 了解生成模型框架之前，让我们先玩一个游戏。 这个例子展示了生成建模背后的基本概念，虽然现实中用生成模型要复杂很多，但其基本框架是相同。 3.

UI自动化框架的AI升级

iOS系统上的UI自动化因为生态特点ROI一直要比其它自动化类型低。传统的Appium+WDA方案虽然解决了基础问题，但在实际大规模应用中仍面临诸多挑战。 本文将深入解析团队自研的iOS自动化测试框架，通过剔除对于Appium中间层的依赖+自动化WDA的管理+基于视觉理解大模型的AI识别能力+多级缓存能力，解决复杂场景的元素识别操作问题以及使用AI能力的性能和成本问题 统一封装WDA各类元素操作API的http调用Automation-AI：基于用户对于元素的自然语言描述通过视觉理解大模型获取元素坐标。 提升测试稳定性『后续规划』自动化用例的自动生成：在现有框架的基础上基于AI的自然语言理解，实现用例->配置自动生成->自动化用例代码生成的全自动化。 失败用例的自动修复：基于失败用例的场景及上下文，对于常见失败问题尝试通过AI纠正元素描述or会话重制等方式进行自动修复，降低case的维护成本