Топ UI платформ с ИИ в 2025: Обзор

В 2025 году ландшафт дизайна пользовательского интерфейса (UI) претерпел кардинальные изменения, в значительной степени обусловленные распространением платформ генеративного ИИ. Эти платформы, основанные на сложных алгоритмах, предлагают беспрецедентные возможности в автоматизации процессов проектирования, ускорении циклов разработки продуктов и повышении общей эффективности проектирования. В этой статье представлен углубленный анализ ведущих UI платформ, управляемых ИИ, в 2025 году, исследуются их функциональные возможности, сильные и слабые стороны, а также стратегическое позиционирование на быстро развивающемся рынке генеративных UI.

Расцвет генеративного UI: Обзор рынка

Рынок генеративного UI демонстрирует заметный рост, обусловленный растущим спросом со стороны предприятий на ускорение разработки цифровых продуктов и повышение эффективности проектирования. Анализ рынка показывает, что сегмент "Генеративный ИИ в дизайне" превысит 1,11 миллиарда долларов в 2025 году, демонстрируя устойчивый совокупный годовой темп роста (CAGR) в 38,0%. Это растущее внедрение генеративного ИИ в UI дизайн отражает фундаментальный сдвиг в том, как цифровые продукты задумываются, проектируются и разрабатываются.

Трансформация рынка очевидна в эволюции инструментов проектирования. Традиционное программное обеспечение для проектирования, которое в основном служило пассивными инструментами, теперь заменяется "партнерами по совместному творчеству" на базе ИИ. Эти ИИ-партнеры обладают способностью понимать намерения, предлагать предложения и участвовать в двустороннем взаимодействии с дизайнерами. Это развитие завершается появлением платформ "Application Generation" (AppGen), которые стремятся создавать полностью функциональные и развертываемые приложения из подсказок на естественном языке, тем самым преодолевая ограничения простого создания UI компонентов или статических страниц.

Быстрое развитие платформ генеративного UI требует пересмотренной структуры оценки. Оценка должна выходить за рамки качества творческого результата и охватывать технологическую надежность, применимость корпоративного класса, безопасность и соответствие нормативным требованиям. Ключевые критерии оценки включают качество кода, интеграцию рабочих процессов, передовые технические тесты, такие как семантическая точность и соответствие инженерным требованиям, а также соображения доверия и безопасности, такие как конфиденциальность данных, смягчение предвзятости и безопасность контента.

Приобретение Galileo AI компанией Google в мае 2025 года и его последующий ребрендинг в Stitch служит ключевым стратегическим маневром. Это приобретение сигнализирует о значительной консолидации рынка и подчеркивает стратегическую важность оценки ИИ, надежности и безопасности. Основная сила Galileo AI заключается в его интегрированных автоматизированных механизмах оценки и защиты в реальном времени, которые выводят его за рамки простого инструмента создания UI на платформу, которая обеспечивает надежность приложений ИИ.

Рынок генеративного UI в настоящее время разделен на две отдельные категории: "инструменты-акселераторы", которые фокусируются на конкретных этапах разработки, таких как создание компонентов или формирование идей, и "универсальные платформы", которые стремятся предоставить комплексные сквозные решения. Ведущие платформы, такие как Vercel v0, Musho, Uizard, Stitch (ранее Galileo AI), Framer и Webflow, являются примером этой дихотомии.

Предприятиям следует принять модульную стратегию технологического стека "creative engine", используя различные инструменты, адаптированные к конкретным этапам задачи, а не искать универсальное решение. Кроме того, ключом к успеху являются инвестиции во внутреннюю разработку навыков команды, особенно в таких областях, как промт-инженерия, оценка вывода ИИ и этический надзор. Платформы, которые отдают приоритет доверию, предлагают надежные структуры оценки и легко интегрируются с основными облачными экосистемами, готовы доминировать в ландшафте генеративного UI.

Рынок генеративного UI в 2025 году: Параллельный сдвиг в создании цифровых продуктов

В 2025 году рынок генеративного UI укрепил свои позиции в качестве движущей силы инноваций в цифровых продуктах, изменив процессы разработки и повлияв на роли специалистов по дизайну и разработке.

Динамика рынка и прогнозы роста

Рынок AI дизайна переживает экспоненциальный рост, причем различные прогнозы указывают на существенный рост. В отчете прогнозируется, что более широкий рынок "AI в дизайне" достигнет 20,085 миллиарда долларов в 2025 году, вырастет до 60,654 миллиарда долларов к 2030 году при CAGR в 24,93%. В другом отчете основное внимание уделяется более нишевому рынку "Генеративный ИИ в дизайне", который оценивается в 1,11 миллиарда долларов в 2025 году с CAGR в 38,0% до 4,01 миллиарда долларов к 2029 году.

Расхождение в этих прогнозах подчеркивает растущую зрелость и сегментацию рынка. В то время как более широкий рынок "AI в дизайне" охватывает функции, поддерживаемые AI, в традиционном программном обеспечении, рынок "Генеративный ИИ в дизайне" относится конкретно к платформам, способным генерировать новые и оригинальные проекты, такие как UI, изображения и код. Более высокий темп роста последнего сегмента (38,0%) отражает его динамичный и разрушительный характер. Этот рост дополнительно подтверждается общим рынком AI, который, как ожидается, достигнет от 243,72 млрд долларов до 757,58 млрд долларов в 2025 году.

Несколько факторов стимулируют рост рынка. Растущая необходимость ускорения циклов разработки продуктов, снижения затрат и улучшения скорости итераций является основным стимулом. Распространение маркетинга в социальных сетях также требует от брендов создания привлекательного дизайнерского контента в масштабе, что стимулирует спрос на решения AI дизайна. Всемирное внедрение технологии AI на предприятиях и в государственных органах обеспечивает устойчивые инвестиции и инновации.

Северная Америка доминирует на рынке, в ней находится множество ключевых поставщиков технологий и демонстрирует высокий уровень внедрения в различных отраслях, особенно в машиностроении, графическом дизайне и архитектуре.

Рынок можно сегментировать по применению, развертываниюиконечному пользователю. Области применения включают в себя проектирование продукции, графический дизайн, дизайн интерьера, дизайн одежды и архитектурный дизайн. Варианты развертывания включают облачные и локальные решения. Конечные пользователи варьируются от крупных предприятий до малых и средних предприятий (МСП) и индивидуальных пользователей. Эта сегментация позволяет предприятиям ориентироваться на решения, которые точно соответствуют их конкретным требованиям.

От дизайнерских инструментов до партнеров по совместному творчеству

Появление генеративного UI знаменует собой фундаментальное изменение в взаимодействии человека с компьютером. Вместо того чтобы быть пассивными инструментами, ожидающими явных инструкций, они теперь являются активными и интеллектуальными "партнерами по совместному творчеству". Исследования показывают, что инструменты GenUI участвуют в "двусторонней коммуникации" с дизайнерами, интерпретируя неоднозначные намерения, активно предлагая дизайнерские решения и адаптируясь на основе отзывов людей. Этот процесс, называемый "вычислительным совместным творчеством", значительно "расширяет исследование дизайнерских пространств", позволяя дизайнерам быстро изучать различные возможности.

Будущая траектория этой эволюции - "Application Generation" (AppGen), перспективная концепция, предложенная компанией Forrester, аналитической фирмой. Парадигма AppGen направлена на то, чтобы превзойти создание фрагментов UI или кода и создавать полностью функциональные и развертываемые приложения. Она объединяет различные этапы жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC), от анализа требований и UI/UX дизайна до серверной логики, тестирования безопасности и окончательной доставки, используя при этом AI для помощи и автоматизации. Основной опыт создания смещается в диалог с системой посредством подсказок на естественном языке и итеративного уточнения через визуальный интерфейс. Такие платформы, как OutSystems, являются пионерами этой концепции, объединяя платформы разработки с низким кодом с Agentic AI для координации и автоматизации всего процесса DevSecOps, предвещая будущее разработки программного обеспечения.

Изменение ролей дизайнеров и разработчиков

Широкое внедрение GenUI глубоко меняет состав и требования к квалификации технологических команд. Наиболее заметной тенденцией является "демократизация пользовательского опыта (UX)". Gartner прогнозирует, что число UX дизайнеров в командах разработчиков сократится на 40% к 2027 году из-за демократизации UX задач с помощью AI. Инструменты AI позволяют непрофессионалам в области дизайна, таким как инженеры-программисты, менеджеры по продуктам и бизнес-аналитики, выполнять важные задачи UX, включая исследование пользователей, UI дизайн и UX копирайтинг, с минимальной подготовкой.

Однако эта "демократизация" представляет собой палку о двух концах, потенциально приводящую к "разрыву в возможностях". В то время как AI снижает барьеры для задач проектирования, эффективное использование этих инструментов и обеспечение того, чтобы результаты соответствовали стратегическим целям и реальным потребностям пользователей, требует более глубокой экспертизы UX. Предприятия, которые ошибочно интерпретируют "демократизацию" как "снижение квалификации" и впоследствии сокращают количество профессиональных UX дизайнеров, не обеспечивая систематического обучения оставшихся инженеров и менеджеров по продуктам в области дизайн-мышления и оценки AI, сталкиваются с катастрофическими последствиями. Это может привести к всплеску продуктов, созданных AI, но плохо разработанных, что подорвет удовлетворенность пользователей и конкурентоспособность на рынке.

Роли дизайнеров и разработчиков не уменьшаются, а трансформируются и повышаются. Основные навыки будущего смещаются с попиксельного ручного создания интерфейса на стратегические задачи более высокого уровня. К ним относятся:

• Руководство и кураторство AI: Дизайнеры должны стать "директорами" AI, направляя его посредством точной промт-инженерии для создания результатов, соответствующих ожиданиям.
• Критическая оценка: Выполнение профессиональных, критических оценок дизайнерских решений, созданных AI, для определения их соответствия стандартам юзабилити, доступности и консистентности бренда.
• Стратегическое кураторство: Выбор и уточнение наиболее перспективных направлений дизайна из множества вариантов, созданных AI, и проведение уточнения и оптимизации при помощи AI.

Успешные организации признают эту трансформацию и реинвестируют в развитие передовой дизайнерской стратегии и возможностей надзора за использованием AI в своих командах.

Комплексная структура для оценки платформ генеративного UI

Распространение платформ GenUI делает выбор наиболее подходящего инструмента сложной задачей. Эффективная структура оценки должна выходить за рамки поверхностных сравнений функций и углубляться в техническую надежность, применимость для предприятий и этику безопасности.

Основные возможности и интеграция рабочих процессов

Первоначальным шагом в оценке любой платформы GenUI является оценка ее основных функций и ее способности плавно интегрироваться в существующие рабочие процессы.

• Основные функции: Платформа должна обладать набором базовых возможностей автоматизации, включая автоматические предложения по дизайну, такие как рекомендации гармоничных цветовых палитр, сочетаний шрифтов и макетов страниц, а также интеллектуальные функции редактирования изображений, такие как удаление фона одним щелчком мыши, улучшение качества изображения и автоматическое изменение размера для различных платформ. Создание высококачественного UI копирайтинга также является критически важной возможностью. Удобство использования имеет первостепенное значение, и платформа должна обеспечивать оперативный опыт, подходящий для пользователей с любым уровнем квалификации, от начинающих пользователей до опытных экспертов.

• Интеграция рабочих процессов: Изолированные инструменты имеют ограниченную ценность. Отличная платформа GenUI должна беспрепятственно взаимодействовать с существующей экосистемой инструментов предприятия, включая основные среды разработки (такие как VS Code), программное обеспечение для проектирования (особенно Figma) и другие бизнес-системы (такие как CRM или инструменты управления социальными сетями). Для профессиональных команд возможность легкого импорта существующих систем проектирования или экспорта сгенерированных дизайнерских активов (таких как код или файлы Figma) является важным требованием для обеспечения согласованности рабочего процесса.

• Качество вывода и настройка: Сгенерированные результаты должны быть профессионального уровня. Для инструментов, ориентированных на разработчиков, это подразумевает создание высококачественного, поддерживаемого и готового к производству кода, такого как компоненты React и Tailwind CSS, которые соответствуют передовым практикам. Не менее важно, чтобы платформа не была "черным ящиком". Пользователи должны иметь возможность точно настраивать и настраивать результаты, сгенерированные AI, чтобы конечный дизайн строго соответствовал рекомендациям бренда и конкретным требованиям к пользовательскому опыту.

Углубленные технические оценки для качества и надежности

Более объективные и углубленные оценки требуют введения определенных технических критериев для измерения качества создаваемого контента и надежности моделей.

• Семантическая и функциональная точность (модель Microsoft Azure): Чтобы выйти за рамки субъективных эстетических суждений, можно черпать вдохновение в системе оценки, которую Microsoft создала для своих служб Azure AI. Эта система объединяет AI-поддержку и традиционные метрики обработки естественного языка (NLP).

  • Метрики с поддержкой AI: Эти метрики используют AI модель "арбитра" для оценки качества создаваемого контента. Критические метрики включают: Обоснованность, которая оценивает, полностью ли основан вывод на предоставленной контекстной информации, чтобы предотвратить "галлюцинации", Релевантность, которая измеряет степень соответствия между выводом и запросом пользователя, Согласованность, которая определяет, является ли контент логически последовательным и понятным, и Беглость, которая оценивает, соответствует ли язык грамматике и является ли он естественным и беглым.
  • Метрики NLP: Это традиционные метрики, основанные на математических вычислениях, которые обычно требуют "основной истины" для сравнения. Общие метрики включают ROUGE, BLEU и F1 score, которые количественно определяют качество, вычисляя перекрытие и точность между сгенерированным текстом и основной истиной.

• Инженерная и нормативная строгость (модель Autodesk DesignQA): Для платформ GenUI, которые должны применяться в сложных сценариях (особенно в B2B или регулируемых отраслях), способность понимать и соблюдать правила имеет первостепенное значение.

  • Метод оценки: Эталон DesignQA, разработанный Autodesk Research, является ценным примером. Он специально разработан для оценки способности больших языковых моделей (LLM) понимать и применять сложные инженерные правила. Тестовый контент включает в себя разбор плотной профессиональной технической документации, интерпретацию диаграмм, проведение многоэтапных логических рассуждений и проверку того, нарушает ли проект требования соответствия. Это может служить прокси-метрикой для оценки того, могут ли инструменты GenUI строго соответствовать сложным системам проектирования или отраслевым правилам.
  • Основные проблемы: Первоначальное тестирование показывает, что текущие LLM плохо работают, когда необходимо всесторонне применять несколько правил или обрабатывать неявные ограничения, и могут проявлять предубеждения (например, предпочтение непрактичных "экзотических" материалов при выборе материала). Это выявляет уязвимую область, которая требует особого внимания во время оценки.

Доверие, безопасность и этические гарантии

Доверие, безопасность и этика являются обязательными требованиями для приложений корпоративного класса. Структура оценки должна включать строгий обзор этих областей.

• Предвзятость и справедливость: Оценка должна быть направлена на выявление и количественную оценку предвзятостей, существующих в данных обучения и выходных данных модели, чтобы гарантировать, что AI ведет себя справедливо и беспристрастно для всех групп пользователей.

• Безопасность и конфиденциальность данных: Это один из самых важных вопросов для предприятий. Структура должна включать тестирование на различные уязвимости безопасности, такие как: Утечка данных, предотвращение непреднамеренной утечки моделью личной информации (PII) или коммерческой тайны компаний из данных обучения; Переполнение подсказками (Prompt Overflow), нарушение функционирования системы путем ввода большого количества данных; и Угон системы (System Hijacking), предотвращение злонамеренного использования AI для выполнения несанкционированных операций. Gartner настоятельно рекомендует "не вводить какую-либо конфиденциальную информацию в общедоступные модели", подчеркивая серьезность этого риска.

• Безопасность и ответственность за контент: Платформа должна нести ответственность за создаваемый контент. Оценка должна проверять вероятность создания вредоносного, вводящего в заблуждение или нарушающего права интеллектуальной собственности контента. Это включает обнаружение ненавистнической речи, нарушения авторских прав и предотвращение незаконных юридических или финансовых обязательств от имени компании со стороны AI. Прозрачность - это основа доверия, и платформы должны четко сообщать пользователям о том, что они взаимодействуют с AI.

Эта сложная структура оценки также стимулировала новые рыночные возможности. Большинство предприятий, планирующих внедрить инструменты GenUI, не являются компаниями, изначально использующими AI, и им не хватает опыта, необходимого для проведения таких углубленных оценок. Это, естественно, привело к спросу на платформы с интегрированными возможностями оценки в качестве основной функции. Платформа, которая предоставляет автоматизированные показатели в режиме реального времени для измерения обоснованности, безопасности, предвзятости и других параметров, фактически предоставляет "оценку как услугу". Это было основной стратегией Galileo AI до ее приобретения, предлагающей такие функции, как "Автоматизированная оценка", "Итерация на основе тестирования" и "Защита в режиме реального времени". Приобретение Galileo AI компанией Google является огромным подтверждением этого направления.

Эту структуру оценки можно понимать как "Иерархию потребностей внедрения GenUI". Нижний уровень - это функциональные потребности (Может ли он генерировать UI?), которые являются основным требованием для индивидуальных разработчиков и стартапов на ранней стадии. Средний уровень - это потребности в надежности и качестве (Вывод точный? Качество высокое?), которые находятся в центре внимания профессиональных команд и малого и среднего бизнеса. Верхний уровень - это потребности в доверии и безопасности (Это безопасно? Это законно?), что является обязательным предварительным условием для внедрения на уровне предприятия. Эта иерархическая модель объясняет, почему платформы с различным позиционированием могут сосуществовать, и помогает предприятиям выбирать платформы, расположенные на разных уровнях в иерархии потребностей, в зависимости от их устойчивости к риску и сценариев применения.

Конкурентная среда: Углубленный анализ ключевых платформ

В этом разделе применяется вышеупомянутая структура оценки для анализа основных платформ генеративного UI на рынке в 2025 году, оценивая их технические возможности, стратегическое позиционирование и соответствующие преимущества и недостатки.

"Промт-код" Инноваторы: Vercel v0 и Musho

Эти платформы сосредоточены на ключевом этапе процесса разработки программного обеспечения: быстром преобразовании промптов на естественном языке или предварительных идей в полезный код или черновики дизайна, ускоряя переход от концепции к прототипу.

• Vercel v0

  • Стратегическое позиционирование: Vercel v0 позиционируется как генератор внешнего интерфейса на основе AI для разработчиков, основная миссия которого - ускорение разработки UI. Он достигает этого, непосредственно преобразуя подсказки на естественном языке в высококачественные компоненты React и Tailwind CSS. Он фокусируется на UI слое и не обрабатывает серверную логику, подключения к базам данных или аутентификацию пользователей с помощью Vercel v0.
  • Технологии и возможности: Выдающимся преимуществом V0 является качественный код, который можно использовать непосредственно в производственной среде. Являясь частью экосистемы Vercel, он бесшовно интегрируется с фреймворком Next.js и платформой развертывания и предварительного просмотра Vercel, предоставляя разработчикам плавный сквозной опыт.
  • Модель ценообразования (обновление на май 2025 г.): Vercel внесла значительное изменение в свою модель ценообразования, перейдя от фиксированного количества сообщений к системе кредитных баллов, основанной на количестве входных и выходных токенов, что делает затраты более предсказуемыми. Бесплатные пользователи получают кредитов на сумму 5 долларов США в месяц, в то время как пользователи плана Pro (20 долларов США на пользователя в месяц) получают 20 долларов США, а пользователи плана Team (30 долларов США на пользователя в месяц) получают 30 долларов США на человека. Более длинные подсказки и более сложные выходные данные потребляют больше токенов. Корпоративный план предлагает расширенные функции, такие как индивидуальное ценообразование, единый вход SAML и отказ по умолчанию от обучения модели.
  • Целевая аудитория: Ее целевыми пользователями являются в основном разработчики, использующие современные фреймворки внешнего интерфейса, такие как Next.js, и технические команды, которым необходимо быстро проектировать прототипы UI и создавать компоненты.

• Musho

  • Стратегическое позиционирование: Musho позиционирует себя как помощник по дизайну AI, работающий внутри Figma, "трамплин для идей", разработанный, чтобы помочь дизайнерам быстро выполнить 80% своей первоначальной работы по дизайну, позволяя им больше сосредоточиться на творческом направлении и оптимизации деталей. Его основная ценность заключается в ранних этапах концептуализации и вдохновения дизайна.
  • Технологии и возможности: Как плагин Figma, Musho работает непосредственно в знакомой для дизайнеров среде. Он может преобразовывать текстовые подсказки в черновики дизайна для различных целей, включая целевые страницы и публикации в социальных сетях. Платформа поддерживает поддержание согласованности бренда, указывая цвета, шрифты и другие элементы, и предоставляет библиотеку изображений, сгенерированных AI.
  • Оценка рынка: Существующие отзывы пользователей в целом положительные, но их количество ограничено. Большинство комментариев сосредоточено на его роли в быстром создании моделей и стимулировании креативности, считая его особенно полезным для малых предприятий и стартапов. Будучи инструментом, который все еще развивается, его функциональные детали и лучшие практики еще предстоит изучить.
  • Цены: Musho использует многоуровневую модель подписки, которая различает базовый, профессиональный и супер выпуски в зависимости от количества поколений и брендов в месяц.

Интегрированные платформы дизайна и оценки: Uizard и Galileo AI (Stitch от Google)

В отличие от инструментов, ориентированных на отдельные этапы, эти платформы стремятся предоставить более комплексное сквозное решение, от концепции до интерактивного прототипа, и начали интегрировать возможности оценки AI в качестве основной компетенции.

• Uizard

  • Стратегическое позиционирование: Uizard является лидером в движении "демократизации дизайна", нацеленном на непрофессионалов в области дизайна.
  • Технологии и возможности: Его флагманским сервисом является Autodesigner 2.0, который может генерировать модели приложений с несколькими экранами из простых текстовых подсказок. Он также предоставляет уникальные функции, такие как Wireframe Scanner (оцифровка эскизов, нарисованных от руки) и Screenshot Scanner (преобразование скриншотов приложений в редактируемые проекты). Его корпоративный план добавляет управление командой, разрешения на основе ролей и элементы управления консистентностью бренда для удовлетворения потребностей крупных организаций.
  • Анализ слабых мест: Основным ограничением Uizard является отсутствие расширенных возможностей управления, имеющихся в профессиональных инструментах проектирования (таких как Figma), таких как автоматическое расположение, точное управление полями и инструменты адаптивного проектирования. Он больше подходит для ранней проверки концепции и прототипов с низкой точностью, чем для окончательных проектов с высокой точностью.

• Galileo AI (теперь Stitch от Google)

  • Стратегическое значение: Приобретение Galileo AI компанией Google в мае 2025 года стало событием года. Этот шаг представляет собой не только признание Google технологической ценности Galileo AI.
  • Позиционирование до приобретения: Galileo AI позиционировала себя уникально, объявляя себя "самым быстрым способом предоставления надежных приложений AI". Его основная дифференциация исходила от его моделей Evaluation Foundation Models (EFM) и технологии Agentic Evaluations, которые предназначены для раннего обнаружения ошибок в моделях AI. Он обеспечивает автоматизированную оценку, быструю итерацию посредством тестирования и защиту в режиме реального времени от галлюцинаций, утечки личной информации и рисков инъекций подсказок. Это напрямую отвечает потребностям предприятий высшего уровня в "доверии и безопасности" при внедрении AI.
  • После приобретения (Stitch): После приобретения продукт был перезапущен как Stitch, в настоящее время предлагается бесплатно и использует новейшие модели серии Gemini от Google. Эта интеграция сочетает в себе лучшую в отрасли структуру оценки Galileo AI с моделями высшего уровня Google, создавая мощного лидера.
  • Разъяснения по данным: Следует отметить, что поиск "Galileo AI" также возвращает информацию об автоматизированном торговом роботе с тем же именем. Анализ, представленный в этом отчете, исключает эту нерелевантную информацию, сосредотачиваясь исключительно на платформе создания и оценки UI, приобретенной Google.

Развивающиеся конструкторы веб-сайтов: Углубленное сравнение Framer и Webflow

Framer и Webflow - два крупных игрока в пространстве конструкторов веб-сайтов, которые активно интегрируют возможности AI. Однако существуют фундаментальные различия в их основных философиях, технических реализациях и сценариях применения.

• Основная философия: Webflow более структурирован и ориентирован на разработчиков, требуя от пользователей понимания блочной модели веб-страницы и системы классов для достижения точного управления и высокой масштабируемости. В отличие от этого, Framer подчеркивает интуицию дизайнера, предоставляет бесплатный холст, похожий на Figma, и отдает приоритет скорости проектирования и простоте использования.
• Технические различия:
  • Таблица стилей: Мощная, многократно используемая система классов Webflow является одним из ее основных преимуществ, особенно для крупных веб-сайтов, требующих высокой консистентности, что значительно повышает эффективность обслуживания. Framer использует шаблон Figma, применяя стили непосредственно к отдельным элементам, что быстрее в небольших проектах, но сложно масштабировать и поддерживать.
  • Взаимодействия и состояния: В Webflow установка состояния наведения или активации элемента может быть выполнена на панели стилей с помощью простого раскрывающегося меню. Во Framer для этого обычно требуется создание отдельных компонентов для различных состояний, что увеличивает эксплуатационную сложность.
• CMS и электронная коммерция: Webflow имеет очень зрелую и мощную систему управления контентом (CMS), которая может легко обрабатывать сложные веб-сайты и имеет встроенную функциональность электронной коммерции. Функция CMS Framer относительно нова, и сама платформа не предназначена для сценариев электронной коммерции.
• Возможности AI (по состоянию на 2025 год): Оба интегрируют AI. Framer в настоящее время больше ориентирован на функции помощи в