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2.AI截图生成网站，截件源Github霸榜第一，图源图软单日2500+ Star，码截码免费，截件源快速AI生成网页 | Screenshot to Code
3.浏览器端网页截图方案详解

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       GitHub上出现了名为"Screenshot-to-code"的图源图软项目，其功能惊人，码截码eclipse导入struts源码仅需扫描即可生成代码。截件源这一技术在几年前可能还是图源图软个备受瞩目的创业项目，而如今，码截码通过调用GPT4的截件源API，这一任务变得异常简单，图源图软甚至在一周内，码截码该项目的截件源Star数激增至超过。

       用户可以将代码或容器下载至本地进行部署，图源图软或者通过在线演示进行体验。码截码在线体验地址为<picoapps.xyz/free-tools...

       。分分彩源码出售用户在网页上可以设置绑定自己的GPT4账户的API Key，并选择是否调用最新GPT4中的DALLE-E生成功能，平台方采用这种设计，旨在避免用户免费使用资源。用户可在此生成API Key，地址为登录GPT4账户后查询。

       我们通过两个演示来感受这一技术。第一个演示使用简单的登录页，视频显示，AI对验证码的识别存在一些问题，但在对话框修正提示后，成功给出纠正结果。AI对文字、颜色和风格的识别相对准确。第二个演示则采取了开源ERP Odoo中的快手段视频源码CRM页面，通过扫描截图，AI首次生成的代码存在颜色和细节上的损失，但这一应用能在秒内提供前端代码，并通过GPT4对话接口进行微调，达到基本水平。用户亦可下载HTML代码进行人工调整。

       总结与思考，传统的软件开发模式涉及从口头描述、文字需求、UI设计、产品说明书到代码的多环节，信息传递过程中可能产生损失，尤其在跨语言、跨地域交流中，最终作品与期望差异较大。小皮溯源码AI作为结构化语言与非结构语言之间的沟通桥梁，能快速实现最终呈现效果，通过协同沟通进行微调，提升开发效率。未来，从简单截图到全流程测试视频，一键生成演示系统或使用AI生成截图并引导生成标准代码库的闭环，成为可能，有望实现软件开发的快速迭代与高效协作。

AI截图生成网站，Github霸榜第一，单日+ Star，免费，快速AI生成网页 | Screenshot to Code

       "screenshot to code"，近期在GitHub上热度飙升，Delphi录屏源码单日Star数高达+，稳居榜首。该工具的功能强大，只需简单截图，即可生成与原图一模一样的网站及代码，大幅降低了网页制作的门槛。

       以下是一些示例，以感受其强大之处。首先，将youtube首页截图拖拽到软件中，项目便开始制作网站，最终效果令人难以置信。网站的布局、字体大小、颜色、图标配置等细节，都能以假乱真，使网站复制变得简单快捷。

       第二个示例是Instagram大明星Taylor Swift的主页。同样，截图后拖拽至软件，生成的效果令人惊艳。第三个示例以Hacks News为样本，通过截图和prompt相结合，初次生成没有问题，但需修复颜色。作者通过对话框沟通，成功修复颜色，最终生成结果同样惊艳。

       安装步骤如下：

       1. 项目地址：github.com/abi/screensh...

       2. 安装必要环境：在本地环境中安装Node.js、MPN、Python及Young等工具。确保这些工具的版本符合项目要求，可以通过相应命令确认安装成功。

       3. 克隆项目并配置API Key：该软件对版本要求不高，最新版即可。我使用的版本如下，可对照参考。

       4. 运行前台程序：后台运行好之后，再打开另一个命令行运行前段程序。

       5. 访问地址：localhost:/

       6. 演示环节

       7. 如有需要，可关注作者并收藏，以便日后慢慢消化。如遇疑问，也可私信作者。作者空间内还有许多AI相关文章，让我们一起抓住未来十年的生产力工具。

浏览器端网页截图方案详解

       浏览器端网页截图方案深入解析

       当需要将网页内容转化为时，通常采用Canvas或html2canvas等工具。本文重点剖析了html2canvas的实现机制及其局限性，如不支持CSS box-shadow等。为解决这些问题，我们将探讨一种新的截图方式，利用Canvas绘制机制，避免html2canvas的不足。

       首先，了解基本步骤：利用Canvas的API，将页面内容绘制到画布上，然后通过toDataURL或toBlob转换为资源。然而，Canvas无法直接绘制div或li等元素，这时需要借助html2canvas将DOM元素转换为Canvas画布。

       html2canvas的使用涉及调用函数并传入目标DOM，返回Promise，最终将绘制好的内容保存为。但其内部原理复杂，涉及到节点遍历、样式收集、层级计算以及Canvas渲染。例如，html2canvas会克隆文档，模拟浏览器渲染，以获取完整的样式信息。

       尽管如此，html2canvas仍存在一些缺点，如对某些CSS属性的处理不精确。为改进，我们可以考虑将HTML转换为SVG，利用SVG的可扩展性和浏览器对XML的解析能力，更精准地绘制。但这涉及到资源内联化和文档重构，以适应SVG的限制。