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UI-Screenshot in strukturiertes JSON

· Zuletzt aktualisiert：2026-11-01

Screenshot in bearbeitbaren Layoutbaum, Komponentenliste und Entwicklungsübergabe umwandeln.

Einzelheiten

Wobei dieses Tool hilft

Statischen Screenshot hochladen und externer KI-Verarbeitung zustimmen. Nur deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 über OpenRouter, ohne Modellwechsel oder Wiederholung. Schnell: ein Aufruf; präzise: höchstens zwei zusätzliche Ausschnittprüfungen. Koordinaten werden zurückgerechnet; ungültige Änderungen verworfen und als teilweise markiert. Text, Typen, Eltern, Rahmen und Änderungswünsche bearbeiten. JSON/Markdown enthalten lokale Korrekturen, Nutzung und Status, nicht das Bild. Baum und Stile sind Näherungen, kein Original-DOM/CSS. Konfidenz ist keine Genauigkeit. Masken ersetzen Pixel vor dem Upload. Synthetische Offline-Demo ohne KI. Aufbewahrungsregeln des Anbieters gelten. Grenzen: 10 MB, 16 MP, 8192 px/Seite, 240 Knoten. Kleine und abgeschnittene Details prüfen.

Offizieller DeepSeek-Anbieter festgelegt. Präziser Modus kann Textrahmen mit lokalem englischem Tesseract bei nahen, sicheren exakten Texttreffern abgleichen. Mehrdeutige Rahmen bleiben geschätzt; ohne OCR läuft die Analyse weiter. Keine weiteren KI-Aufrufe oder Modelldownloads.

Ausführung

Dieses Tool ausführen

Fülle das Formular aus, starte das Tool und prüfe das Ergebnis an einem Ort.

Beispiele

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Verfasst vom Elysia Tools Team

Leitfaden zur Tool-Nutzung

Erfahren Sie, wann dieses Tool passt, was es unterstützt und wie Nutzer es anwenden.

Wichtige Fakten

Kategorie
AI Tools
Eingabetypen
file, select, checkbox, textarea
Ausgabetyp
json
Sample-Abdeckung
4
API bereit
Ja

Überblick

Dieses Werkzeug wandelt statische UI-Screenshots mithilfe eines spezialisierten KI-Modells in einen strukturierten, hierarchischen JSON-Layoutbaum mit Komponentenlisten und Bounding-Boxes um.

Wann verwenden

  • Wenn Sie bestehende Benutzeroberflächen per Screenshot erfassen und als strukturierte Daten für das Frontend-Scaffolding benötigen.
  • Wenn Sie sichtbare UI-Elemente, Texte und visuelle Hierarchien schnell als maschinenlesbaren Komponentenbaum dokumentieren wollen.
  • Wenn Sie Entwürfe oder Mockups für die Entwicklerübergabe analysieren und lokale Korrekturen an Texten und Bounding-Boxes vornehmen möchten.

So funktioniert es

  1. 1Laden Sie eine Bilddatei (PNG, JPEG oder WebP, bis 10 MB und 16 MP) hoch und bestätigen Sie die Zustimmung zur externen KI-Verarbeitung.
  2. 2Wählen Sie den Analysemodus: Schnelldurchlauf (einzelner Aufruf), präziser Modus (mit bis zu zwei Ausschnittprüfungen und OCR-Abgleich) oder die Offline-Demo.
  3. 3Das Tool verarbeitet das Bild über DeepSeek (via OpenRouter), erfasst bis zu 240 Knoten und liefert das visuelle Layout als strukturiertes JSON zurück.

Anwendungsfälle

  • Extrahieren von Navigations- und Dashboard-Komponenten aus Screenshots für Ticket-Spezifikationen.
  • Erfassen von Bounding-Boxes und Textlabels aus Legacy-Software zur Vorbereitung eines Redesigns.
  • Strukturierte Voranalyse von UI-Mockups zur Beschleunigung der Entwicklungsübergabe.

Beispiele

1. Dashboard-Screenshot in Komponentenbaum umwandeln

Frontend-Entwickler

Hintergrund

Ein Entwickler erhält einen Screenshot eines Web-Dashboards und benötigt die hierarchische Struktur der Navigation und Inhaltsblöcke.

Aufgabe

Das manuelle Erfassen aller Container, Labels und Bounding-Boxes in JSON ist zeitaufwendig.

Verwendung

Laden Sie den Screenshot hoch, wählen Sie den Modus 'quick', stimmen Sie der Verarbeitung zu und starten Sie die Konvertierung.

Modus: quick, Sprache: de

Ergebnis

Ein JSON-Objekt mit Knoten für Sidebar, Header und Inhaltskarten samt Bounding-Boxes und Labels.

2. Textlastiges Formular mit OCR-Abgleich prüfen

UI/UX-Designer

Hintergrund

Ein Designer prüft ein komplexes Dialogfenster mit mehreren Eingabefeldern und Beschriftungen.

Aufgabe

Textelemente und Bounding-Boxes müssen für die Dokumentation möglichst exakt positioniert sein.

Verwendung

Bild hochladen, 'precise' wählen, optionalen Kontext eingeben und der Verarbeitung zustimmen.

FAQ

Welche Dateiformate und Bildgrößen werden unterstützt?

Unterstützt werden PNG, JPG, JPEG und WebP bis maximal 10 MB, 16 Megapixel und 8192 px Seitenlänge.

Welches KI-Modell führt die Analyse durch?

Die Verarbeitung erfolgt ausschließlich über deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 via OpenRouter ohne automatische Modellwechsel.

Werden Bilddaten im ausgegebenen JSON gespeichert?

Nein, das resultierende JSON enthält nur Knoten, Hierarchien, Bounding-Boxes und Metadaten, nicht das Originalbild.

Was bewirkt der präzise Analysemodus?

Er führt bis zu zwei zusätzliche Bereichsprüfungen durch und nutzt lokales englisches Tesseract-OCR, um Textrahmen exakter auszurichten.

Kann das Werkzeug ohne KI-Aufrufe getestet werden?

Ja, der Modus 'Offline-Demo testen' erzeugt synthetische Beispieldaten direkt ohne externen API-Aufruf oder Bild-Upload.

Thema

UI-Screenshot strukturieren, prüfen und an die Entwicklung übergeben

Einen freigegebenen UI-Screenshot in einen manuell geprüften Komponentenbaum, validiertes JSON und Entwicklungsnotizen überführen, mit Koordinaten, Unsicherheiten und Änderungsnachweisen.

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UI-Screenshot strukturieren, prüfen und an die Entwicklung übergeben
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Retro-Spieltexturen prüfen und Ressourcen übergeben
Screenshot-Anleitungen prüfen und Schulungsunterlagen übergeben
Responsive Seitenänderungen prüfen und Bildnachweise übergeben

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Extrahieren Sie wichtige Informationen aus Beleg-/Quittungsbildern und konvertieren Sie sie in ein benutzerdefiniertes JSON-Format mit KI-Visionmodellen

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Extrahieren Sie wichtige Informationen aus Personalausweisbildern und konvertieren Sie sie mit KI-Visionmodellen in das JSON-Format

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Bildpartikel-Musikvisualisierung

Verwandle ein Bild in eine audioreaktive Punktwolke. Lokal ansehen, dann MP4 mit 30 fps, PNG-Titelbild und JSON-Einstellungen exportieren.

Modus: precise, Sprache: en, Kontext: Formular mit Registrierungsfeldern

Ergebnis

Präzise strukturierte JSON-Knotenliste mit durch OCR verfeinerten Koordinaten für Texte und Buttons.

3. Funktionstest mit synthetischer Offline-Demo

Technischer Projektleiter

Hintergrund

Ein Projektleiter möchte das Ausgabeformat evaluieren, ohne echte Screenshots hochzuladen oder API-Anfragen zu senden.

Aufgabe

Prüfung der JSON-Struktur auf Kompatibilität mit internen Scaffolding-Tools vor der Nutzung.

Verwendung

Wählen Sie im Analysemodus die Option 'demo' und führen Sie die Abfrage ohne Datei-Upload aus.

Modus: demo, Sprache: en

Ergebnis

Sofortige Generierung eines synthetischen Layoutbaums mit vier Beispielkomponenten im standardisierten JSON-Schema.