MasterGo AI 通过计算机视觉与自然语言处理实现 UI 元素自动识别与结构化标注：先图像预处理，再定位组件并赋予语义标签；分析层级关系与交互状态；支持中英文混合文本识别与语义补全；输出 JSON 数据、CSS 片段及组件命名建议。
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MasterGo AI 通过结合计算机视觉与自然语言处理技术，对设计稿进行多层级语义理解，从而实现 UI 元素的自动识别与结构化标注。
自动识别界面元素并生成可交互标注
上传设计稿后，AI 会先进行图像预处理（如去噪、边缘增强），再调用训练好的视觉模型定位按钮、输入框、图标、文字块等组件。每个识别出的元素都会被赋予语义标签（如“提交按钮”“用户名输入框”），并关联其位置、尺寸、颜色、字体等属性。标注结果支持点击跳转到对应图层，方便开发直接查看样式细节。
理解组件层级关系与交互逻辑
AI 不仅识别单个元素，还能分析图层嵌套、分组结构和常见布局模式（如卡片式、列表式、表单流）。对于带状态的设计（如 hover / disabled / loading），系统会比对多个画板或图层命名规则，自动归类为同一组件的不同状态，并在标注面板中统一展示。例如，一个“登录按钮”若存在 Normal、Pressed、Disabled 三个图层，AI 会将其识别为同一组件的三种状态。
支持中英文混合文本识别与语义补全
针对中文 UI 中常见的占位符文字（如“请输入手机号”）、图标旁的简短说明或按钮文案，AI 会调用轻量级 OCR 模型提取文本，并结合上下文推测其功能意图。比如识别到“搜索框 + 放大镜图标”，会自动标注为“搜索输入框”，并建议 placeholder 文案和键盘类型（如 text 或 search）。英文文案也会同步识别，并保留原始大小写与空格格式，避免开发误读。
输出开发友好的标注数据与代码提示
标注完成后，系统生成结构化 JSON 数据，包含元素类型、CSS 属性、间距值、字体信息等；同时提供基础 CSS 代码片段（含 Flex/Grid 布局建议）和 React/Vue 组件命名建议（如 LoginForm、SearchBar）。开发者可一键复制样式参数，或导出为 Sketch/Zeplin 兼容格式，无缝对接现有工作流。
