在这个快节奏的AI时代，不少原型设计软件也在融入AI技术，从“手动绘制”转向“智能生成”，大幅减轻原型绘制压力提升效率。本文就聚焦6款AI原型设计工具、智能UI设计工具、无代码交付设计工具，探索它们的高效能力与未来潜力。

一、墨刀AI

首先介绍一下国内头部原型设计工具——墨刀。其深度整合AI能力，可以实现从需求到原型的“一键生成”。用户只需输入文字描述（如“电商首页，蓝色科技风”），即可生成包含布局、组件、交互的高保真原型图，并支持实时修改与多平台适配。

AI核心能力 ：

• AI生成原型页面 ：支持自然语言生成完整页面，为产品奠定框架基础。
• AI生成交互组件 ：支持生成可交互组件（例如生成一个水平滑动条组件，范围0到100，初始值50，滑动时显示当前值）。
• AI指令/DeepSeek对话 ：成为产品经理的专属助手与管家，时刻服务不卡顿。
• AI智能填充 ：让低保真原型瞬间变换模样，图片文字智能填充丰富界面。

不足与局限 ：

• 功能侧重性 ：更擅长移动端与网页设计，后台系统类组件生成仍需手动调整。
• 高阶交互限制 ：仅限于组件交互能力，高阶交互暂不能实现。
• AI生成效果 ：虽能二次指令编辑，但仍需人为调整，生成能力还有待提升。

二、Visily AI

Visily的杀手锏在于“手绘转设计”。用户上传手绘草图，AI自动识别并生成原型，适合概念阶段的快速验证。适合创建网页设计、移动应用程序界面、线框、原型和自定义 UI/UX 组件。

AI核心能力 ：

• 草图智能解析 ：AI识别手绘线条，自动匹配UI组件库（如按钮、输入框）生成原型。
• 魔法主题预设 ：可根据图片/网站/关键词变换主题色系，通过配色方案、排版和组件等一致的视觉风格改变设计。
• 结构化数据填充 ：对原型图中的数据表格进行一键内容填充模拟真实数据。

不足与局限：

• 手绘精度依赖高 ：过于潦草或抽象的草图容易导致组件误识别效果不佳。
• 动态交互支持弱 ：目前无法自动生成页面跳转逻辑，需手动设置链接。

Visily AI

三、Uizard AI

Uizard的AI可识别潦草手绘并生成可点击原型。例如绘制几个方框标注“登录页”，AI会自动补充表单、按钮等元素，并生成交互流程图，适合初创团队快速验证创意。

AI核心能力：

• 文本生成原型 ：文本输入描述即可生成多页面可编辑的原型图。
• 草图转高保真 ：上传线手绘线框图或截图，AI识别并填充图片文字形成高保真界面。
• AI指令输入 ：支持对任意组件进行AI指令修改，如“将标题字体改为Roboto”一键输入快速替换。

不足与局限：

• 识别质量差 ：复杂的手绘稿（如密集线框或非常规符号）组件误判率比较大，需人工二次调整‌。
• 协作能力弱 ：没有实时多人协作功能，不太适合注重团队协作的企业。
• 付费门槛高 ：高级功能如动态原型生成等订阅成本高，个人用户的话性价比不高。

Uizard AI

四、Galileo AI

作为“Text to UI”的代表工具之一，Galileo AI擅长处理复杂需求。例如输入“社交App个人主页，包含动态瀑布流、悬浮按钮和暗黑模式切换”，AI会生成精细的组件层级与交互逻辑，甚至推荐配色方案。

AI核心能力：

• 文本生成界面 ：解析文本需求自动生成完整UI界面，可查看代码或直接在Figma中二次编辑。
• 图像转高保真 ：上传草图或线框图图片，以及详细的设计要求描述，AI根据参考图片自动优化生成移动端或网页高保真界面设计。

不足与局限：

• 硬件要求高 ：处理复杂需求时依赖GPU加速，普通的电脑配置容易卡顿。
• 版权争议大 ：AI生成界面图片素材等可能涉及版权风险，这也是很多AI工具的问题。
• 交互能力弱 ：部分高级功能（如3D交互生成）尚未开放，生成效果受限，复杂场景适配性暂时不足‌。

Galileo AI

五、Dora AI

这是一款基于人工智能的无代码网页设计工具，通过自然语言交互生成带有3D动画和交互效果的专业级网站。

AI核心能力：

• 文本生成网页 ：输入文本指令（如“生成带轮播图的响应式导航栏”），AI能自动生成不同风格且可以编辑的网页框架。
• AI生成3D交互 ：利用3D交互生成器可以转换静态设计为动态的3D模型，以及相应式交互效果。
• 自动化动画 ：根据语义指令自动形成动画处理，减少手动操作时间。

不足与局限：

• 设计自由度低 ：生成的界面受训练数据影响容易趋同化，如果想要实现高度定制化视觉风格不能过度依赖AI。
• 开发交付风险 ：目前AI处于测试阶段，对于网页直接开发交付的实际落地还是有一定距离的。

Dora AI

六、Cursor‌

‌这是一款AI驱动的前端开发工具，能够通过对话式交互生成响应式网站代码，支持实时预览与部署，也是目前呼声比较高的一款工具。

‌ AI核心能力 ‌：

• 自然语言生成 ：输入想要生成界面的具体指令，或者一套可参考的界面示例代码，AI输出HTML/CSS/JavaScript代码。
• 代码智能修正 ：对现有代码提出修改指令（如“将导航栏改为固定定位”），AI自动重构并保留原有功能。

不足与局限 ‌：

• 生成效果不可控 ：定制化能力有限，输出结果需多次调整才能达到预期效果。
• 生成代码冗余 ：生成代码可能包含冗余机构导致原型文件或界面元素较为臃肿。
• 动态数据交互弱 ：目前生成组件多为静态实现，动态数据交互需要手动开发。

Cursor‌ AI

当前AI生成原型类工具已突破“从0到1”的生成效率，但在以下几个方面仍待突破：

1. 业务理解度 ：对于定制化的产品业务理解不能简单按照通用手法，例如保险理赔、供应链管理等垂直领域的逻辑深度理解；
2. 多模态交互 ：希望能够结合语音、视频、手势等多维度的输入，让AI实现更加自然的原型创作。
3. 低成本门槛 ：未来AI工具的发展能否成为类似DeepSeek-R1的算力模型进行普及，降低行业使用门槛。
4. 工作流闭环 ：不仅局限于某一流程，未来能否做到从需求分析到用户测试全流程AI、自动化提高效率。

未来，随着多模态与开源生态的成熟，AI或将彻底重构产品设计的流程。值得思考的是，在某种程度上，是否真正代替产品经理或设计师呢？

无论是墨刀AI的原型图生成，还是Visily的草图识别，又或是Cursor的代码生成，这些AI工具正在打破原型设计、UI设计与技术的边界。本文总结的6种工具你用过哪些？可以在评论区分享自己的经验哦！