设计即代码:让 AI 成为你的"UI 还原大师"
前端开发有一项核心工作,既耗时又繁琐,那就是将设计师的 UI 稿"像素级"地还原成代码。我们花费大量时间在调整样式、处理布局、导出切图上,这些重复性劳动,正是 AI 发挥价值的最佳场所。
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这个 Rule,配合 MasterGo MCP Server,旨在将这一过程完全自动化,让 AI 成为你的"UI 还原大师"。
手动"切图"的时代已经过去
在传统开发流程中,我们对着设计稿,一行行地写 CSS,一个个地导出图标。这个过程充满了痛点:
- 效率低下:大量的重复性工作,占用了宝贵的开发时间。
- 容易出错:手动测量间距、颜色,难免出现视觉偏差。
- 沟通成本高:设计稿稍有更新,就需要重新调整代码,过程繁琐。
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如何实现"魔法"?
这个 Rule 的核心是利用工具链,打通了从"设计"到"代码"的桥梁。它不再是让 AI 去"看图写话",而是让 AI 直接"读取"设计稿的结构化数据。
工作流程如下:
- 提供链接:你只需要向 AI 提供一个 MasterGo 设计稿中具体 UI 模块的链接。
- AI 解析 DSL:AI 会通过 MasterGo MCP Server 提供的能力,获取并解析这个 UI 模块的设计 DSL(领域特定语言)。这个 DSL 精准地描述了每一个元素的位置、大小、颜色、字体等所有设计属性。
- 精准生成代码:基于解析到的 DSL 数据,AI 能够直接生成对应的 UI 组件代码,无论是 React、Vue 还是其他框架。
它带来的革命性变化是什么?
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核心优势:从"手动"到"自动",实现效率的指数级提升
- 它将原本可能需要数小时的 UI 还原工作,压缩到几分钟甚至几十秒。开发者可以从繁琐的样式调整中解放出来,专注于更核心的业务逻辑。
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使用场景:任何需要从设计稿创建 UI 组件的时刻
- 无论是开发一个全新的页面,还是在现有页面中添加一个复杂的卡片,只要它在 MasterGo 中有设计稿,就可以使用这个 Rule 快速生成。
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读者最关心的:它生成的代码质量如何?
- 由于是基于精准的 DSL 数据生成,而非视觉猜测,因此代码在视觉还原度上可以做到 100% 精准。同时,结合良好的代码生成模板,其代码结构和质量也远超手动编写。这不仅是效率的提升,更是质量的保证。
一句话总结: @ui-restoration.mdc
是连接设计与开发的"高速公路",它通过自动化技术,将 UI 还原的效率提升到了新的高度,让"设计即代码"真正成为现实。