AI 前端编程工具的一个得力助手——CopyCoder

传统 ai 编程方式下,我们通过 chat 传入图片进行代码生成,但效果通常难以达到预期、与图片效果相差甚远,我们只有写入大量详细且准确的界面 prompt 才能让模型生成的代码符合界面预期,这种处理需要耗费大量的精力成本。
CopyCoder 正好就是解决了这种问题,更准确得来说,解决了传统 ai 编码方式对于图片 UI 信息提取不全或没有较好转为标准技术信息的问题

基本介绍

CopyCoder 是一款创新的 AI 编程工具,其核心功能是通过用户上传的应用程序/网页截图、UI 设计图或完整的应用图像,自动生成详细的编码提示词。这些提示词涵盖了应用结构、组件规划和导入路径等内容,从而简化从设计到代码的转换过程。

官网地址:https://copycoder.ai/

“Create powerful prompts for Cursor, Bolt, v0 & more..”,从官网说明就可以知道,CopyCoder 是为了给 ai 代码生成工具提供合适的提示词、而不是替代这些 ai 代码生成工具。

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当前新用户有免费的 5 次试用,付费版本要每月 15 美元,付费版本中还支持后端代码生成。

应用场景

  • 图像上传与分析:用户上传应用程序的截图、UI 设计图或完整的应用图像,CopyCoder 能分析这些图像。
  • 生成编码提示:基于上传的图像,CopyCoder 自动生成详细的编码提示词,提示词包括应用结构、组件规划和导入路径等。。

使用步骤

CopyCoder 的使用极为简单,即注册/登录后,传图等待 prompt 结果。得到结果后就交给其他 ai 代码生成应用进行处理。流程图如下:

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  • 1.上传设计图:将设计图上传到 CopyCoder 平台。

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生成提示词:CopyCoder 会分析设计图并生成详细的编码提示词,包括项目结构、组件布局、样式要求等。

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如项目结构:

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1. Project Structure:

src/
├── components/
│ ├── layout/
│ │ ├── DashboardLayout
│ │ └── CardContainer
│ ├── features/
│ │ ├── SummaryCards
│ │ ├── GrowthChart
│ │ └── StockList
│ └── shared/
├── assets/
├── styles/
├── hooks/
└── utils/

CopyCoder 在官网上也有说明,其主推的技术栈是:TailwindCSS + React + Nextjs。在其生成的 prompt 中也有对应说明:

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...
Style with Tailwind CSS utility classes for responsive design
...
Use Lucide React for icons (from lucide-react package). Do NOT use other UI libraries unless requested
...
Configure next.config.js image remotePatterns to enable stock photos from picsum.photos
...
Create root layout.tsx page that wraps necessary navigation items to all pages
  • 2.使用提示词:将生成的提示词复制到 Cursor、Windsurf、Bolt 等 AI 编程工具中,自动生成相应的代码。

本文不做此部分介绍

  • 3.调整和完善:根据生成的代码进行调整和完善,添加交互功能和动态效果。

本文不做此部分介绍

当前优缺点

  • 优点:
    • 提高(ai)开发效率:通过自动生成编码提示词,大大减少写 prompt 的工作量。
    • 简化设计到代码的转换:帮助开发者快速将设计图转化为可运行的代码。
  • 缺点:
    • 目前单次图像上传限制:目前仅支持一次上传一个图像。
    • 技术栈限制,如 Vue 场景需要改造 prompt

未来展望

CopyCoder 作为一款 AI 编程辅助工具,未来的发展方向可能包括:

  • 拓展技术栈、图片数量等限制
  • 增强图像识别能力:提高对复杂设计图的识别和分析能力,生成更精确的编码提示词。
  • 扩展功能范围:增加对更多编程语言和框架的支持,满足不同开发需求。
  • 集成更多开发工具:与更多的开发工具和平台进行集成,提供更全面的开发解决方案。
  • 提升用户体验:优化用户界面和操作流程,使工具更加易用和友好。

但是个人认为,CopyCoder 只是代码生成的前置环节,这部分能力很容易被 Cursor、Bolt 这些平台工具吸收借鉴,所以后续被替代的可能性很大,或者与这些工具平台合作,降低成本进行无缝对接。


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