软件应用的世界依赖于美观的用户界面（UI）和直观的用户体验（UX）。UI设计关注产品的外观以及用户如何通过视觉与其交互，重点包括布局、颜色、按钮、排版以及塑造软件产品视觉体验的所有元素。而UX设计则侧重于产品给用户的使用感受，以及其是否直观、高效。UX关注可用性、导航流程，确保整体体验流畅且用户友好。两者密切配合，共同打造优秀的软件产品。
过去几十年里，UI/UX设计师一直负责打造这些界面和体验。他们通常与软件工程师配合，负责实现功能和后台工作流程，将设计转化为面向全球用户的整体体验。将UI/UX设计转化为可用的前端代码是一个劳动密集型过程。传统上，设计师和工程师紧密合作，确保设计的视觉美感能准确转换为响应式、交互式的用户界面。这个过程通常需要多次迭代，精细关注细节，并且对设计原则和编码规范都有深入理解。
自2022年和2023年文本生成图像的AI模型兴起以来，UI/UX设计经历了巨大的变革。截止到2025年，我撰写此文时，最新的AI工具已经能够根据自然语言描述生成UI设计，并能根据UI设计生成可用的前端代码。这些工具正在革新设计到代码的工作流程，自动化了流程中的大量环节，极大地减少了将设计落地所需的时间和精力，使设计专业人员的效率大幅提升。AI工具显著缩小了从构想到实现的差距。
举例来说，为一个新应用绘制线框图和草图的第一轮设计，传统上可能需要一周以上，有时甚至超过一个月，具体视项目复杂度而定。而新的AI设计生成器可以将线框设计时间缩短到一天以内，同时加快每次反馈的循环。这些工具将设计转化为功能性前端代码的能力意味着，一个人或团队能够从用自然语言描述一个想法，到生成可用的前端代码，仅需几分钟（或几小时，含多次迭代），而不是几周甚至几个月。
本章将介绍一些领先的UI设计和UX设计工具，涵盖两者之间的各种活动。
设计与前端开发的AI工具类型
本章重点关注两类AI工具：将想法转化为设计的工具，以及将设计转化为代码的工具。
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将想法转化为设计的工具 这看起来像是UI/UX设计师的工作，但试想一下：如果创建设计变得更容易、更快速且更普及给没有专业设计技能的人，那么普通的前端开发者很可能不仅能写代码，还能自己设计界面。这对软件工程师尤其是前端开发者来说，是巨大的赋能，他们将能够独立完成基础设计。
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将设计转化为代码的工具 这一类工具补充了第一章提到的，从自然语言提示生成代码的工具。这里介绍的工具能从基于图像的模型或者Figma设计文件生成代码。（如果你不熟悉，Figma对UI/UX设计师的意义类似于Visual Studio Code对软件开发者的重要性。）
目前大部分UI/UX设计生成工具都是基于浏览器和云端的，使用简单，无需复杂的软件安装，只要有浏览器和网址即可访问。一些工具，如QoQo.ai，还作为Figma等设计平台的插件存在。
本章介绍的大多数产品都是近年才推出的，仍处于产品开发早期阶段，未来数月乃至数年将持续迭代，推出新功能和优化体验。截至目前，这类设计工具的成熟度通常比GitHub Copilot等软件开发工具晚了一到两年。
我预计在UI/UX领域，将会出现更多基于浏览器的工具，更多流行设计平台的插件或扩展，以及更多与设计师和前端开发团队间协作工具的集成。（对于许多团队来说，Git对应的协作工具很可能仍是Figma，但也可能是像Jira或Notion这样流行协作工具的插件——时间会证明一切。）
使用 AI 工具进行 UI/UX 设计的利弊
像任何工具一样，本章介绍的 AI 工具也有其优点和缺点。部分优点包括：
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效率与速度
AI 工具能在极短时间内处理设计文件和组件，并生成相应代码，远快于人工开发。这种快速响应能加快项目进度，降低成本。 -
一致性
通过自动化转换流程，AI 工具有助于在整个项目中保持设计元素实现的一致性。 -
可访问性
没有技术或设计专业背景的人也能上手这些工具，创建功能性界面，这有助于推动 UI/UX 设计的普及和民主化。 -
原型制作与迭代
AI 生成的代码加快了原型开发速度。设计师和工程师能够快速测试和迭代他们的想法，使新产品比以往更快推向市场。
本章工具的缺点包括：
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代码质量
AI 工具生成的代码不一定符合人工编写代码的标准，可能效率较低且难以阅读和维护。因此，正如我在本书中反复强调的，开发者必须仔细审查和修改生成的代码，确保其适合上线使用。 -
设备兼容性
AI 生成的代码可能未针对所有浏览器、操作系统和屏幕尺寸做充分优化，可能导致响应性和跨设备兼容性问题，需要额外努力排查和修复。 -
定制化与灵活性
虽然 AI 工具能较好处理标准设计模式，但面对更复杂和定制化的设计元素时可能力不从心，这极大限制了创造力和针对具体需求的设计调整能力。因此，人类的创造力依然不可或缺。 -
缺乏原创性和独特性
AI 工具往往生成类似于现有设计的作品。这些工具是基于当前设计和流行趋势进行训练的，可能导致设计缺乏原创性和独特性，有些设计显得通用、重复，难以脱颖而出。虽然 AI 工具可以作为起点或灵感来源，但远不能替代才华横溢的设计师的创造力。
在设计工作流程中，合理平衡 AI 自动化带来的效率与依赖人类人才确保质量与创造力，是成功整合这些工具的关键。
UI/UX AI 工具的应用场景
UI/UX 设计辅助工具支持设计流程的不同环节，可大致分为以下几类：
- 设计创意助手
- 用户研究与分析工具
- 配色方案和风格生成器
- 布局和组件生成器
- 无障碍检查工具
- 个性化引擎
- 语音用户界面（VUI）设计师工具
- 手势与动画设计工具
- 线框图与原型制作工具
- 设计到代码转换器
本章重点关注最后两个类别，它们处于UI设计与前端代码的交汇点，是软件工程师最感兴趣的部分。其他针对用户体验和产品研究特定环节的工具，通常更适合设计师及与软件开发人员合作较松散的角色，如产品经理、产品分析师和UX研究人员。
因此，我将本章所述工具依据以下用例进行评估：
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快速原型制作
AI 工具可以基于初始输入和设计描述迅速生成线框图和原型。这是设计过程中占据大量时间的环节，设计师需要反复迭代。使用这些工具，创建原型的速度大幅提升，设计师能快速尝试多种设计方案。这种灵活性还使得复杂流程（如 A/B 测试）变得更加可行。 -
基于模板设计
AI 工具可以学习设计原则，如组件、颜色和风格，生成遵循既定设计系统、品牌和规范的设计，从而保证产品各部分的一致性。这带来统一的用户体验，应用中的设计元素和风格保持一致。虽然这种“工厂式”方法不利于激发创造力，但对那些只需创建与现有界面风格相符但具备新功能的页面的用例来说，价值巨大。（坦率说，无论好坏，大多数软件开发本质上就是这种“工厂式”方法，这从低代码和无代码工具日益流行即可证明。） -
无障碍评估
AI 工具能自动检测并提升 UI 设计的无障碍性，确保符合如《网页内容无障碍指南》（WCAG）等标准和包容性设计实践——类似于第三章介绍的软件代码辅助工具。此类功能能识别无障碍问题并提出修复建议，减少人工投入。 -
用户研究与个性化
AI UI/UX 设计工具能分析用户行为、需求和偏好数据，根据特定用户群体或个人定制输出内容，提高用户参与度、留存率和满意度。通过数据驱动的洞察，这些工具确保以用户为中心的设计，大幅拓展了现有的应用场景。例如，若目标是为特定客户群创建新的落地页，这些工具可以根据具体参数自动生成完整的产品变体；否则每个变体都需经历繁重的软件开发周期。 -
内容生成
AI 工具辅助生成 UI 元素内容，如占位文本、图片和图标，快速为设计填充逼真内容，使原型更具真实感便于测试，同时确保内容与设计风格和调性一致，从而解放设计师，让他们专注于更具创造性的工作。
评估流程
本章的评估流程如下：我向每个选定的 UI 设计工具提交了一个简短的设计提示，在每个工具上运行相同的挑战，并对其输出结果进行比较。同时，我还评估了它们将生成的设计转换为前端 HTML、CSS、Next.js 和 React 代码的能力。我共审查了市场上 20 多款工具。正如预期的那样，这些工具表现呈长尾分布：少数工具能够按宣传正常工作，其他工具则输出质量差或存在各种问题，导致我无法完成测试。许多 AI 领域的工具由处于早期开发阶段的初创企业开发。
试用后，我从每个类别中选出了四款在测试用例中实际有价值的最佳工具。随后，我对每个工具进行了 1 到 10 的评分，1 分代表最差（方案运行出错且完全无法使用），10 分代表完美无瑕，5 分则表示设计未完全符合要求。我重点关注每个类别中排名最高的产品，详述其优缺点，并对排名次之的工具做简明介绍。
还需特别说明的是，本章描述的所有测试均于 2025 年春季进行。鉴于这些工具及其底层模型更新迭代速度极快，同一提示在未来可能会得到不同的测试结果。
UI 工具
我让本章介绍的每款 AI 工具根据以下详细提示，生成一个移动端食品外卖应用的界面设计：
创建一个用户友好的食品外卖应用，允许用户浏览本地餐厅、查看菜单、下单并实时追踪配送状态。应用应包括以下界面：登录页、餐厅及菜单浏览页、下单页和配送追踪页。
风格：应用应现代且极简，注重易用性和视觉吸引力。设计应采用简洁的布局，并加入令人垂涎的美食图片。
接下来，我们看看这些工具的表现。
Uizard
Uizard 的市场宣传语令我印象深刻，我认为它为同类工具树立了标准：“忘掉无代码（no-code），无设计（no-design）来了。” 这个将代码自动化与设计自动化类比的说法非常有道理。正如无代码承诺在更短时间和更低预算内实现相同功能，无设计同样可能对设计流程产生同样深远的影响。
Uizard 最初源于丹麦哥本哈根的一个机器学习研究项目 pix2code（2017 年）。根据 Uizard 的宣传资料，“它允许开发者通过 AI 快速轻松地将产品想法可视化，帮助设计师和软件开发者加速工作流程。它的使命是设计民主化，赋能非设计师在全球范围内构建数字交互产品。”
在提示界面（图 2-1）中，我让 Uizard 使用上述提示为食品外卖应用生成界面设计。
你可以在 Uizard 的网站上预览它生成的所有界面以及交互效果。
Uizard 的一个独特功能是，它能够创建设计的交互式演示，包含屏幕之间的实际交互和过渡。这使得它成为将创意转化为可演示概念的首选工具，甚至在写任何代码之前就能展示出来。另一方面，Uizard 生成的代码水平不及该领域的其他工具，比如 Bolt.new 或 Lovable，这些工具不仅生成设计，还能输出可运行的代码，并且方便地提交到 GitHub，甚至可以立即部署成可用应用。
我给 Uizard 评分为 8 分（满分 10 分）。它的设计组件非常优秀，但在生成可用代码方面表现不足。
Bolt.new
Bolt.new 是由 StackBlitz 于 2024 年 10 月推出的基于浏览器、由 AI 驱动的开发工具。它使包括非技术用户在内的用户能够通过自然语言提示创建前端网页和移动应用。通过整合 WebContainers、Supabase 和 Netlify 等技术，Bolt.new 可以实现无缝的代码生成、身份验证和直接从浏览器部署。此方案简化了开发流程，使更多用户能够轻松上手。
该平台发展迅速，推出两个月内年经常性收入（ARR）达到 2000 万美元，到 2025 年 2 月 ARR 达到 4000 万美元。拥有超过 300 万注册用户和 100 万月活跃用户，Bolt.new 成为历史上增长最快的 AI 工具之一。其成功归功于用户友好的界面、高效的开发流程以及快速将创意转化为功能性应用的能力。
我向 Bolt.new 提交了相同的设计提示，它生成了图 2-3 中的应用界面。
生成的界面非常稳健，页面、导航和层级结构符合该类应用的预期。每个页面都有逼真的模拟文本和图片，使界面视觉效果良好。底部存在明显的瑕疵，图标缺失且导航有些溢出，但除此之外设计质量很高。
Bolt.new 最棒之处在于，它不仅能根据自然语言提示生成设计，还能生成底层代码。这次它生成的是用 TypeScript 编写的前端代码。
如图 2-4 所示，Bolt.new 的工作区包括：
- 左侧的提示区域，我可以在这里请求新增界面、修改、修复等；
- 代码编辑器，用于查看生成的实际代码并进行实时修改；
- 控制台，用于显示错误信息、日志以及代码执行的其他输出；
- 预览区，可以查看所有界面，如图 2-3 中的截图所示；
- 导出和部署应用的选项。
Bolt.new 是一个一站式平台，目标不仅完全取代设计师，还取代集成开发环境（IDE）和云服务提供商——因为当我发布我的应用时，它托管在 Bolt.new 的服务器上。鉴于其全面的功能集，我给 Bolt.new 评分为 10 分（满分 10 分）。
Lovable
Lovable 是由同名瑞典初创公司于 2024 年 11 月推出的基于浏览器的 AI 开发平台。它赋能技术和非技术用户通过自然语言提示构建全栈网页应用。通过整合 Supabase 提供后端服务，GitHub 用于版本控制，Lovable 自动化处理从数据库搭建到部署的全部流程。其结果是极大简化了开发体验，让任何有想法的人都能直接通过浏览器发布功能性软件。
仅用三个月时间，Lovable 就实现了 1700 万美元的年经常性收入（ARR），并吸引了超过 3 万名付费用户。每天启动的新项目超过 5 万个，使其成为迄今增长最快的 AI 开发工具之一。其高速发展主要得益于直观的界面和对传统软件开发复杂性的抽象，特别是在前端界面领域，使得该领域比以往任何时候都更易于访问。
我向 Lovable 提交了相同的食品外卖应用设计提示，Lovable 生成了图 2-5 中展示的应用界面设计。
与 Bolt.new 非常相似，Lovable 在屏幕左侧提供了一个聊天机器人界面，用户可以通过自然语言提示来请求新界面、修改、修复等。它还在顶部设置了一个开关，可以在预览模式和“开发者模式”之间切换。预览模式显示生成的设计，如图 2-5 所示；开发者模式则展示生成的代码。顶部还有按钮，方便用户将代码同步到 GitHub 或直接部署应用。
我同样给 Lovable 评分为 10 分（满分 10 分）。我认为它和 Bolt.new 一样，是该领域的领先者。两者都能满足通过自然语言提示获取专业设计和可用代码的需求。
UX 工具
在本简短章节中，我介绍用于 UI/UX 设计流程中 UX 部分的工具：用户研究、产品流程和可用性。
我用来评估 UX 工具的提示如下：
为一位年龄在 18 至 25 岁之间、使用我们应用在线订餐的大学生创建用户画像。
描述：年龄18-25岁，男女不限，来自加利福尼亚洛杉矶的大学本科生，单身，无子女。寻求一个用户友好、能够快速订餐、跟踪订单并完成支付的平台。
QoQo.ai
QoQo.ai（发音为 “cocoa”）是一款面向 UX 设计的 Figma 插件，帮助设计初期阶段的工作。设计师可以用它生成 UX 角色画像、用户旅程图、网站结构图以及 UX 文案。通常由 UI/UX 设计师、产品经理和产品研究员完成的这些任务，借助此工具能节省大量时间；同时它也让软件工程师更容易参与这些任务，从而更好地理解和服务用户。
我向 QoQo 提交了上述提示，几秒钟内 AI 就生成了详尽的用户画像（如图 2-6 所示）。
我给 QoQo 评分为 8 分（满分 10 分）。它能完成任务，且几乎没有学习成本。感觉它更像是一个 GPT 的包装器，因为它生成文本并将其填入预定义的模板中，如果你刚开始设计软件产品的 UI/UX，这种工具能带来极大的价值。
Research Studio
Research Studio 是一款由 AI 驱动的应用，旨在自动化客户和用户研究分析流程。这个工具特别适合需要将用户访谈转化为可执行洞察、分析满意度并快速生成品牌报告的研究人员和设计师。传统上，UX 研究人员需要花费数小时浏览大量数据以提取洞察。Research Studio 简化了这一过程，使之更快速高效。
Research Studio 平台允许你选择三款开源大型语言模型（LLM）：Claude AI、Mistral 或 OpenAI 的 GPT-4o。你上传用户访谈内容后，它会提取洞察并生成报告。它还能基于访谈和数据内容撰写报告。可生成的报告类型包括用户流程图、功能地图和问题分析等。
为评估该工具，我单独使用 Claude AI 生成了一些原始输入。我让它基于以下提示，生成了 50 条关于我们模拟食品外卖应用的用户调查回复：
“请生成 50 条食品外卖应用用户的调查回复，反映他们使用该应用一段时间后的想法。回复应包含正面和负面观点，包括遇到的问题及对提升应用效率和用户体验的功能建议。”
这些回复涵盖了积极和消极的反馈，以及改进建议。以下是 Claude 输出的部分示例：
- “这个应用速度快且易用，餐厅种类丰富，我很喜欢！”
- “配送时间通常比预计的要长，请提高准确性。”
- “希望能有提前预约订单的选项。”
- “客服很棒，每次遇到问题都能得到帮助。”
我将这些回复导入 Research Studio 以提取洞察（见图 2-7），并让它根据内置报告类型撰写了一份详尽的报告（见图 2-8）。
我给 Research Studio 评分为 7 分（满分 10 分）。虽然它感觉更像是一个简单的 LLM 包装器，但它在工作流程上表现良好，确实能为那些希望将海量数据转化为结构化产品洞察、用于下一轮软件开发迭代的人带来价值。
工具比较
在我评估的 20 多款工具中（包括本章重点介绍的四款），Galileo AI 脱颖而出，成为最优秀的文本到 UI 转换工具。它能够将图片重新制作成精美设计的能力也让它格外突出。正如我所指出的，这个领域仍处于非常早期阶段，因此我只能想象这些工具未来几年会发展到什么程度。
我评估的 UX 工具在底层技术上相对简单，但这并不是批评——它们在各自的使用场景中表现足够好。
| 工具 | 目的 | 测试表现 |
|---|---|---|
| Uizard | UI 生成 | 7 / 10 |
| Bolt.new | UI 和代码生成 | 10 / 10 |
| Lovable | UI 和代码生成 | 10 / 10 |
| QoQo.ai | UX 自动化 | 8 / 10 |
| Research Studio | UX 自动化 | 7 / 10 |
总结
我在写本章时带着错误的预期。鉴于这些工具都比较新，我原本没指望它们在当前阶段会很有用，但事实证明我错了。现在我对这一领域以及未来几个月、几年内软件开发流程的演变充满了期待。
从设计生成前端代码，尤其是像 Bolt.new 和 Lovable 这类能够从提示同时生成设计和可用代码的工具，显然最能打动软件工程师，特别是前端开发人员。这是一个改变游戏规则的创新，将为全球的软件工程师节省数百万小时的工作时间。
其他用例似乎对软件工程师的吸引力较小，因为它们更多属于设计师的工作。但试想一下：随着工具变得越来越强大，完成相同工作的时间缩短，软件工程师能够承担更多设计工作流。事实上，我们的雇主和团队领导很可能会越来越多地要求我们这样做。
这些工具使软件工程师能够产出可用设计，鉴于其惊人的发展速度，我预见许多团队将不再需要专职设计师来制作大量界面。当然，专门的交互设计、品牌化的 UI 元素或复杂的用户体验细节，仍然需要专业的 UI/UX 设计师来完成。但我可以想象，像注册流程、列表页、个人资料页等大多数标准应用流程，将完全能够由这些 AI 工具胜任。
软件工程师前所未有地被赋予了收集产品用户反馈、将反馈结构化为可执行洞察、生成改进设计、将设计转化为代码并推送新版本的能力。借助这些工具，产品迭代周期将大幅缩短。掌握这些工具的专业人士在市场上的需求将远远高于那些只会写代码的人。撰写本文时（2025 年初），我注意到“产品工程师”这一职位近几个月增长迅猛，这正契合我描述的机会：那些能理解客户需求、将其转化为产品功能描述，并交付满足这些描述代码的软件工程师。
参考文献：
1 这再次体现了写代码节省时间与调试、修复、改进代码所花时间之间的权衡。从概念上看，这与上世纪 2000 年代初 Dreamweaver 生成的 HTML 代码、或最近低代码工具生成的模板代码的权衡并无太大差别，后者往往难以定制和适应具体需求。
2 Akshay，Startup Spells，2025 年 3 月 22 日，《Bolt.new：历史上增长第二快的产品（仅次于 ChatGPT）》，Startup Spells。
3 Stephane，Lovable，2025 年 2 月 25 日，《宣布新增 1500 万美元资金用于构建最后一块软件》，Lovable（博客）。
