AI для frontend: модели для генерации интерфейса

Скоро фронтендеры будут говорить: «Сделай интерфейс как у Яндекса, но с нашим брендингом и функционалом из ТЗ» — и получать готовый продукт. Возможно, уже через 11 минут — столько занимает прочтение статьи.

Если научиться работать с ИИ-моделями, даже начинающий разработчик сможет перепрыгнуть с уровня «кодер кнопок» до «архитектор интерфейсов».

AI — не замена разработчику, а новый хард-скилл. Те, кто осваивает нейросети, в 10 раз продуктивнее коллег, все еще верстающих каждый элемент вручную.

Pixel perfect по запросу: как фронтендеры генерируют интерфейс в 2025 году

*Дизайнер прислал макет в 23:45. Дедлайн — завтра в 10:00*

Знакомо? Раньше это означало ночь без сна. Но что делают ваши коллеги — просто скармливают макет нейронке и идут спать. Утром правят готовый код и укладываются даже в безумный дедлайн без вреда для здоровья.

Что изменилось?

AI-генерация интерфейсов становится рабочим инструментом. Можно конвертировать текст и даже рисунок от руки в готовый HTML/CSS/JS код. Без выравнивания пикселей и утомительной верстки однотипных элементов.

Вы вводите «Создай карточку товара с изображением, названием, ценой и кнопкой “В корзину”» — и получаете код компонента. То, что раньше занимало до 30 минут, теперь можно делать за секунды.

3 причины делегировать рутинную работу на ИИ

AI-генерация компонентов

Помните, как в 100-й раз писали карусель или модалку? Есть инструменты, которым достаточно описания результата — нейросеть сгенерирует компонент с нуля.

GitHub Copilot, Anthropic Claude и AI-плагины для VSCode превращают текстовый запрос в рабочий интерфейс. Причем не просто работающий, а соблюдающий ваши стандарты оформления кода.

Адаптив на автопилоте

Дебаг мобильной верстки не доставляет удовольствие?

Можно обратиться к ИИ — нейросеть генерирует базовый интерфейс и сразу продумывает адаптив (если попросить об этом). Вместо десятков медиа-запросов — функция, которая преобразует ваш многоколоночный интерфейс в мобильную версию.

Дизайнер с «Глазом Бога»

«Кажется, кнопка должна быть правее» — нет, ИИ выдает конкретные рекомендации.

Например:

«При ширине экрана 375px карточки товаров перекрывают друг друга на 12px. Причина: отрицательный margin в классе .product-card, который не учитывает падение грида на мобильных устройствах».

ИИ анализирует верстку и сравнивает ее с лучшими практиками UI/UX. Еще нейронка «видит» проблемы, которые не заметны до первых жалоб на баг.

Популярные модели и технологии

GPT, Claude и Gemini

Нейросети последних версий при четкой постановке задачи сразу пишут хороший код. В 2025 году это относится ко всем популярным моделям.

О том, как правильно составлять запросы для ИИ, рассказывали в статье «Продвинутый промтинг в ChatGPT».

Функция Artifacts в моделях Claude отображает результат выполнения кода

На качество кода влияет выбор между «тяжелыми» и «легкими» версиями.

Например, GPT-4o генерирует код лучше, чем Claude 3, но обходится значительно дороже.

Релизы свежих версий ИИ сопровождаются отчетами с бенчмарками. На 100% доверять этой информации не стоит — если в тестах нейросеть показала хороший результат, не факт, что она эффективна в реальных условиях.

В апреле 2025 года лидирует Gemini 2.5 Pro, GPT o3 и GPT-4o

Если нужно сравнить несколько моделей, но времени на самостоятельные тесты нет, обратите внимание на Arena Leaderboard. Этот рейтинг имеет хорошую репутацию в профессиональных кругах. Люди делают одинаковые запросы двум нейросетям и сравнивают ответы. Рейтинг формируется на основе оценок от реальных пользователей.

GPT-Engineer, Smol Developer

Если ChatGPT действует как советчик, то GPT-Engineer и Smol Developer участвуют как полноценные члены команды.

GPT-Engineer трансформирует текстовое описание в готовый проект. Разработчику достаточно сформулировать задачу — AI создаст структуру проекта с файлами, настроит окружение и сгенерирует код.

Smol Developer предлагает иной подход — персонального AI-разработчика. С аудиторией более 10,000 пользователей на GitHub, этот инструмент отличается интуитивным интерфейсом и поддержкой E2B SDK.

No-code/Low-code платформы

Uizard превращает идею в интерактивный прототип быстрее, чем команда дизайнеров набрасывает первые эскизы. За 7 лет инструмент эволюционировал в no-code платформу для создания UI/UX без дизайнерского бэкграунда.

Пример, как Uizard по эскизу создает интерфейс страницы входа

Ключевые функции:

• Автодизайнер 2.0 — генерирует многоэкранные интерфейсы по текстовому описанию.
• Дизайн по эскизу — сфотографируйте рисунок с салфетки, и Uizard трансформирует его в редактируемый прототип.
• Клонирование интерфейсов — загрузите скриншот существующего сайта, и AI превратит его в настраиваемый макет, сохранив структуру и компоновку.
• Экспорт в PNG, PDF и генерация AI базового React-кода (требует доработки).

Locofy пригодится на следующем шаге после создания дизайна — превращении макетов в рабочий код.

Преимущества:

• Генерация кода для React, Angular, Vue.js и других фреймворков.
• Распознавание кнопки, поля ввода, слайдеры для создания динамического элемента.
• Платформа анализирует дизайн и автоматически добавляет медиа-запросы.

Связка Uizard + Locofy формирует конвейер от идеи до кода:

1. Создание прототипа в Uizard по текстовому описанию или наброску.
2. Экспорт в Figma для детальной проработки.
3. Преобразование в код через Locofy.
4. Доработка и интеграция с бэкендом.

Бесплатные тарифы позволяют оценить возможности платформ, но для полноценного использования в работе потребуется платная подписка — от 12$ в месяц.

AI-плагины в Figma

Фигма преобразилась с появлением AI-плагинов. В коллекции десятки дополнений на базе нейросетей.

AI Design by Figma — официальный ИИ-помощник для генерации интерфейсов, встроенный прямо в редактор.

Функционал:

• Создание элементов по текстовому описанию.
• Генерация нескольких вариаций компонентов.
• Трансформация простых фигур в иллюстрации.
• Предложение альтернативных цветовых решений.

Достаточно выбрать элемент и ввести запрос: «Создай версию этой кнопки для темного режима» — плагин мгновенно предложит новый дизайн, сохраняя пропорции и структуру.

Режим AutoLayout автоматизирует верстку элементов. Функция анализирует расположение объектов и предлагает наиболее логичную систему компоновки.

Еще в Фигме есть интеллектуальное определение отступов между элементами, создание адаптивных сеток на основе расположения компонентов, оптимизация приложения для различных разрешений экрана и автоматическое выравнивание элементов интерфейса.

Путь от запроса к интерфейсу: этапы работы с AI

Шаг 1: Формулировка промпта

Качество сгенерированного интерфейса зависит от точности запроса. ИИ-модели считывают структурированные инструкции лучше, чем набор общих фраз.

Вместо размытого «Сделай хедер» лучше попросить «Создай адаптивный хедер с логотипом слева, навигационным меню по центру и кнопкой авторизации справа».

Шаг 2: Генерация кода

ИИ превращает текст в код, анализируя миллиарды строк из репозиториев и документации. Процесс включает:

• Разбор запроса на технические требования.
• Определение структуры компонента/интерфейса.
• Генерацию HTML/JSX элементов.
• Формирование стилей и интерактивных элементов.
• Оптимизацию согласно паттернам.

Стандартный запрос для генерации компонента пользовательского интерфейса занимает 3-15 секунд.

Шаг 3: Визуализация и проверка

AI-инструменты позволяют мгновенно увидеть результат без настройки окружения. Ваш запрос трансформируется в код, который тут же визуализируется.

Варианты визуализации:

• Встроенные рендереры в IDE (VS Code + GitHub Copilot).
• AI-платформы с предпросмотром (V0, Figma Dev Mode).
• Локальные песочницы (CodeSandbox, StackBlitz).

Шаг 4: Человеческая доработка — финальный штрих

Современный AI генерирует лишь скелет приложения. Оживлять его приходится разработчику.

Типичные улучшения:

• Добавление проверок на доступность (ARIA-атрибуты).
• Оптимизация производительности (lazy loading).
• Интеграция с реальными данными и API.

Стоит отметить, что ИИ успешно генерирует компоненты для React-приложения, включая:

• Функциональные компоненты с хуками.
• Context API для хранения состояния.
• Мемоизацию через useMemo/useCallback.

Генерация для Vue отлично работает с Composition API. ИИ автоматически применяет ref и reactive для состояния, computed для производных значений и методы для обработчиков.

В процессе создания UI с помощью ИИ не обойтись без проверки качества полученного результата. Тестировать сгенерированное веб-приложение приходится в несколько подходов:

• Визуальный просмотр — проверка соответствия дизайна требованиям и ожиданиям пользователя.
• Кросс-браузерная совместимость — тестирование работы интерфейса в различных браузерах и устройствах.
• Проверка доступности — оценка соответствия стандартам WCAG для обеспечения доступности для всех пользователей.
• Валидация HTML/CSS/JS — использование линтеров и валидаторов для проверки качества кода.
• Юзабилити-тестирование (E2E) — оценка удобства использования интерфейса реальными пользователями.

Плюсы и минусы AI для генерации пользовательского интерфейса

Подводные камни

— Непонимание бизнес-контекста. ИИ не проводит интервью с пользователями и не знает специфику бизнеса. Результат: функционально корректный интерфейс приложения, но бесполезный для конкретного случая.

— Шаблонность. ИИ тяготеет к стандартным решениям. Бесполезно пытать нейросеть запросами по типу «нужен уникальный и креативный дизайн». В ответ вы получите очередной шаблон.

— Усредненный UX вместо продуманного. ИИ ориентируется на паттерны, которыми был обучен. Результат часто напоминает интерфейс из 2021 года без учета новейших трендов в UX.

— Зависимость от контекста. Чем сложнее и нестандартнее требование, тем выше шанс, что ИИ не справится с задачей.

— Переоптимизм. Когда люди обращаются к ИИ, то ожидают идеальный результат с первой попытки. К сожалению, так не бывает.

— Слабая интерактивность. ИИ отлично генерирует статические интерфейсы, но с созданием динамических структур справляется на троечку.

Преимущества AI frontend

— Быстрое прототипирование. ИИ выдает рабочий код за секунды. Полноценный скелет интерфейса появляется по первому запросу: «Создай страницу профиля пользователя с аватаром, статистикой активности и настройками».

— Улучшения на ходу. ИИ вносит изменения мгновенно. Разработчик лишь направляет процесс.

— Поддержка компонентного подхода. ИИ генерирует компоненты, соответствующие архитектурным паттернам.

— Дизайн-варианты с A/B-тестированием. Тестирование гипотез ускоряется в несколько раз. Запрашивайте несколько вариантов UI без дополнительных затрат.

Кейсы и примеры: что реальные разработчики говорят про ИИ

Согласно исследованию Cloud.ru, 62% российских IT-специалистов доверяют AI как коллеге. Российские разработчики активно интегрируют ИИ в рабочие процессы — 73% используют его для работы с кодом, а 39% применяют ежедневно.

Популярность ИИ среди айтишников в зависимости от должности и профессии. Чаще всего к нейросетям обращаются мидлы и джуны

Сегодня AI-сервисы окружают нас повсюду: помогают анализировать информацию, управлять бизнесом, разрабатывать новые программные продукты и просто решать повседневные задачи.

Илья КоролевДиректор по стратегии Cloud.ru

Рассмотрим три популярных сценария применения ИИ во frontend-разработке.

1. Создание панели администратора за 5 минут

AI-ассистенты значительно ускоряют разработку типовых интерфейсов. Опишите требуемые функции админ-панели (управление пользователями, статистика, редактирование контента), и нейросеть сгенерирует базовую структуру, HTML-разметку и CSS-стили.

2. Быстрое создание дизайна лендинга по описанию продукта

ИИ трансформирует текстовое описание продукта в макеты лендингов. Разработчику нужно лишь загрузить информацию о продукте, целевой аудитории и желаемом стиле.

3. Адаптация UI под разные разрешения и аудитории

Нейросеть упрощает создание адаптивных интерфейсов и персонализацию UX для различных пользовательских сегментов.

Интересно, что 46% разработчиков отдают предпочтение именно российским AI-сервисам, что говорит о росте доверия к отечественным ИИ-решениям. Еще исследование Cloud.ru выявило, что в 70% вакансий работодатели упоминают навык владения AI-инструментами.

Будущее AI во frontend-разработке

AI-модели научатся распознавать не только элементы интерфейса, но и закономерности пользовательского поведения. Разработчик будет задавать направление: «Переработай эту форму для увеличения конверсии», а нейросеть проанализирует существующие данные и предложит несколько вариантов решения.

Финальная стадия эволюции — создание интерфейсов без интерфейса проектирования.

Вместо визуальных редакторов появятся системы, где разработчик описывает желаемый результат абстрактно, а ИИ выбирает оптимальную реализацию на основе данных о пользователе, устройстве и контексте.

Вопрос не в том, заменит ли ИИ фронтендеров, а в том, заменят ли фронтендеры с ИИ тех, кто продолжает работать по старинке.

Кстати, забрать все самые топовые нейронки для айтишников можно в нашем большом гайде с 70+ ИИ-инструментами.