做了一个真实 App 截图资料库 + AI 复刻 Prompt 生成工具：Pixlore

最近自己做产品、写页面、用 AI 生成 UI 的过程中，经常被两个问题卡住。

1. 很多设计参考好看，但不一定适合真实产品

平时找 UI 参考，很多人都会去 Dribbble 、Pinterest 、Mobbin 之类的平台。

这些地方确实能找到很多很好看的 App 设计图，但我实际用下来发现一个问题：不少图更像是概念稿、练习稿或者展示稿。视觉上很完整，但真正落到产品页面里，经常会遇到一些问题：

所以我做 Pixlore 的第一个功能，是一个真实 App 截图资料库。

它不是收集概念设计稿，而是尽量整理真实 App 里的页面截图。你可以按关键词、应用、标签、色系、页面类型去找参考，例如：

如果只是找灵感，可以直接浏览截图；如果要整理资料，也可以下载原图、全量截图，或者打包成 ZIP 。

这段时间我一直在用 ChatGPT 、Claude 、Stitch 、Codex 这类工具做 UI 生成和页面复刻。

它们确实很强，但如果只是把一张或几张截图丢给 AI ，然后期待它一次生成最终页面，结果通常不太稳定。常见问题包括：

我现在比较常用的流程是：

这个流程比单纯把截图丢给 AI 更稳定。因为 HTML 原型至少提供了一个结构化中间结果，后续 AI 不需要完全靠“看图猜布局”。

刚好之前小程序认证还没到期，我就花了大概一个月，把这条自己每天会用的流程做成了 Pixlore 。

现在的使用方式大概是：

对我自己来说，这个流程比之前方便不少。

我不太想把它包装成“输入一句话，一键生成完整 App”的工具。

Pixlore 生成的 Prompt 不可能完美，也不能保证 100% 还原原图。它目前更像是一个中间层：

这样后续不管是交给 ChatGPT 、Claude 、Cursor 、Codex ，还是其他 AI 工具继续调整，至少不是从一段很空泛的提示词开始，而是有一个相对完整的参考框架。

可能有人会觉得，市面上已经有很多类似的 skill 、工作流、提示词模板，为什么还需要再做一个 Pixlore ？

这些工具我自己也用了不少。我的感受是，它们对熟悉 AI 工作流的人来说很好用，但对很多刚开始用 AI 复刻 UI 、做原型、写前端页面的人来说，学习成本仍然不低。

你需要知道：

Pixlore 想解决的不是“完全替你设计”，而是降低这一步的启动成本。

它提供的是一个更清晰、更稳定的起点：先有真实参考，再有结构化 Prompt ，最后再进入具体的 AI 编码和人工调整阶段。

目前产品还比较早期，很多地方肯定不完善。如果你也经常用 AI 做 UI 、写页面、复刻 App 截图，欢迎试试看，也希望能收到一些真实反馈。

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