首页 > 技术文章 > 低代码开源, 一键设计稿生成代码,帮您解决生产痛点

spnt 2022-05-26 15:08 原文

作为一个前端或管理者,您是否遇到过以下场景

  • 作为前端老鸟照样需要写页面布局,虽然你已经写了无数遍,但是效率和三年前的你差别不大
  • 项目死亡线越来越近,而你还得出页面/组件, 无法专注于业务逻辑
  • 你已经费尽心力抽象了很多组件, 但还是发现很多页面内容没办法用组件来表达,然后又开始写页面
  • CTO/前端架构在试了所有的工程化、组件化方案后还苦于找不到前端有效提升产出的办法
  • 刚做完页面, 老板/客户/产品说这个页面要改版/改交互....
  • UI走查在一点点扣像素, 而你表示:我的心好累

是不是越看越痛心疾首?

但请问,你想过改变吗?

你尝试过去解决这些问题吗?

为了彻底解决这些问题, 我做了深入而广泛的调研和思考,从调研,预研,实践,验证已经有三年有余的时间了。

这里面结合SVG设计稿描述系统字体识别和字蛛转换多种空间/特征算法视觉识别机器学习DSL和AST转换等多种技术,已经实现了从设计稿到前端页面的顺滑直出,并且对前端、设计、操作系统毫无侵入。

在项目实践中,设计稿还原度中位数0.95,最高可达0.99, 复杂页面代码保留率70%,而且符合开发预期, 二开体验一流。

解决方案传送门:https://gitee.com/d2-c/lens

介绍

zuoyan lens是一个通过智能算法将设计稿转换为前端页面的产品(design to code),是低代码平台的一个分支方向, 他的输入是设计稿产出是前端页面,中间无需值守即可自动完成。

此项目可以一键将 Sketch、Photoshop 的设计稿转换为可维护的前端代码。100 个 page 的工作量 10 分钟内即可轻松搞定,极大释放前端生产力。

特点

生产级代码
  • 通过智能算法推算出和手写代码一样的结构和css逻辑,产出的代码约等于一个中级前端的水平
  • 全flex布局
  • 根据元素所处的环境, 自动修正像素误差,符合设计表达。
  • 代码可阅读、可维护.
智能切图
  • 自动生成透明png切图, 不需要设计或开发手动切图导图
  • 自动生成icon svg文件, 可直接上传到iconfont等作为字体图标使用,亦可转为 svg 雪碧
自动检测字体
  • 自动检测设计稿字体,如果字体缺失会自动提示安装, 如果字体不一致会影响到页面还原度,不方便安装的字体,可以让设计师或自行合并图层
循环布局识别
  • 自动识别listgrid等布局方式
  • 独有结点空间结构匹配算法,智能排除噪音元素干扰,精确推算循环体,而且性能表现优异
跨平台,系统无关
  • 兼容所有平台,windows和linux上也可以解析Sketch文件
设计师学习成本为0
  • 只需要准守正常的设计规范即可, 其他无任何要求
开放DSL转换,可以自由定义输出
  • 采用GoGoCode来做AST转换, 可以自由定义输出语言,语法, 比如转为:React, 微信原生,Vue,uniapp,Taro,RN等
还原度高
  • 项目实测设计稿的还原度中位数为0.95,完全可以达到生产交付标准,极大降低 UI 走查成本

使用场景

移动端推荐, PC端暂无适配

  • 移动端全页面开发 - 特别推荐
  • 移动端细粒度模块开发场景 - 特别推荐
  • 移动端活动页 - 推荐

适用于什么群体

1,前端开发人员

2,业务运营人员

解决了什么问题

1,前端开发人员
前端开发可以快速完成页面交付,不用担心UI走查,专注页面逻辑等核心问题,对于项目快速交付,减少技术债务等都有立竿见影的效果

2,业务运营人员
解决业务运营人员快速执行策划落地,无须等待技术排期或技术短暂工期,可以极速完成创新、验证、试错的问题,

亦可快速创建体验demo供客户/老板体验, 快速达成成交意向,或者减少返工等问题

技术难点

对于D2C类型的项目, 生成代码的准确性、可用性和可维护性是成败的关键,而设计稿的解析和推算本身就非常复杂。

这里只做简单的罗列,不做细致的分析, 因为这个东西复杂度蛮高,没有过经验的人只会云里雾里摸不清头脑,同时这些问题,我将出系列文章分享自己的经验,欢迎大家讨论

  • 如果转换设计稿为可分析的DSL和图片用于智能算法识别,并且要系统无关
  • 如何划分盒子模型
  • 如果定义绝对定位
  • 如何处理字体
  • 如果处理icon
  • 如何识别相似结构,划分循环单元
  • 如何处理冗余图层
  • 组件识别如何足够精确,机器学习在推导过程中的应用

先天不足:一个静态的东西无法完全表达动态效果

因为设计稿是纯静态的, 所以想要表达动态交互效果就只能靠脑补。
目前来看, 无论是根据环境推导还是AI识别,效果都不理想。
这里面要分为多个场景来细说。

1,可以预先定义的动效交互,
这部分的动态效果可以通过组件识别来表达, 因为动效已经在组件里定义过了, 直接命中组件即可

2,可脑补但没有预先定义或不能预先定义的
改造代码,甚至重构布局结构,已经没有什么方案可以解决了

3,产品或者UI不说, 前端根本就想不到的交互
这种的也没办法, 开发通过大脑都没办法命中, 更别提一个机器系统了

规划

对于一个以降本增效为目标的项目来讲: D2C只是其中的一环(虽然这一环就足够掉头发了),后面的开发链路还有:

逻辑/事件编排

服务端数据理解

只有这两块内容完全开发完毕后,才能勉强说达到设计目标了,这个时候不管对开发还是产品、运营才算是一个完整的闭环链路, 庆幸的是, 这两块的算法复杂度没有D2C环节的高

后续

对于开发者,这个开源项目(https://gitee.com/d2-c/lens ), 完成度不能算是完美,欢迎大家使用,提issues或者加我微信讨论。

同时, 该系列的文章也在列大纲梳理中,敬请期待

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