2025-ஆம் ஆண்டின் சிறந்த AI UI தளங்கள்

2025-ஆம் ஆண்டில், ஜெனரேட்டிவ் AI இயங்குதளங்களின் அதிகரிப்பால் பயனர் இடைமுகம் (UI) வடிவமைப்பின் நிலப்பரப்பு ஒரு பாரிய மாற்றத்தைக் கண்டது. அதிநவீன அல்காரிதம்களால் அதிகாரம் பெற்ற இந்தத் தளங்கள், வடிவமைத்தல் செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்குவதற்கும், தயாரிப்பு மேம்பாட்டு சுழற்சிகளை விரைவுபடுத்துவதற்கும், ஒட்டுமொத்த வடிவமைப்பு திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் முன்னெப்போதும் இல்லாத திறன்களை வழங்குகின்றன. இந்த கட்டுரை 2025-இல் முன்னணி AI-இயங்கும் பயனர் இடைமுக தளங்களின் ஆழமான பகுப்பாய்வை வழங்குகிறது. அவற்றின் செயல்பாடுகள், பலம், பலவீனங்கள் மற்றும் வேகமாக உருவாகிவரும் ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக சந்தையில் மூலோபாய நிலைப்படுத்தல் ஆகியவற்றை ஆராய்கிறது.

ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுகத்தின் எழுச்சி: ஒரு சந்தை கண்ணோட்டம்

டிஜிட்டல் தயாரிப்பு மேம்பாட்டை விரைவுபடுத்தவும், வடிவமைப்பு திறனை அதிகரிக்கவும் நிறுவனங்களிடமிருந்து பெருகிவரும் தேவை ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக சந்தையின் குறிப்பிடத்தக்க வளர்ச்சிக்கு உந்துதலாக உள்ளது. சந்தை ஆராய்ச்சி “வடிவமைப்பில் ஜெனரேட்டிவ் AI” பிரிவு 2025-இல் $1.11 பில்லியனை தாண்டும் என்று கூறுகிறது, இது 38.0% இன் வலுவான கூட்டு வருடாந்திர வளர்ச்சி விகிதத்தை (CAGR) வெளிப்படுத்துகிறது. பயனர் இடைமுக வடிவமைப்பில் ஜெனரேட்டிவ் AI-ஐ ஏற்றுக்கொள்ளுதல் டிஜிட்டல் தயாரிப்புகள் கருத்தரிக்கப்பட்டு, வடிவமைக்கப்பட்டு, உருவாக்கப்படும் முறையில் ஒரு அடிப்படை மாற்றத்தை பிரதிபலிக்கிறது.

சந்தையின் மாற்றம் வடிவமைப்பு கருவிகளின் பரிணாம வளர்ச்சியில் தெளிவாகத் தெரிகிறது. பாரம்பரிய வடிவமைப்பு மென்பொருள் ஒரு செயலற்ற கருவியாக செயல்பட்டது, இப்போது AI-இயங்கும் “கூட்டு உருவாக்கம்” துணையாக மாற்றப்பட்டு வருகிறது. இந்த AI கூட்டாளிகள் நோக்கங்களைப் புரிந்துகொள்ளவும், ஆலோசனைகளை வழங்கவும், வடிவமைப்பாளர்களுடன் இருமுறை தொடர்புகளில் ஈடுபடவும் திறன் கொண்டுள்ளன. இந்த முன்னேற்றம் “பயன்பாட்டு உருவாக்கம்” (AppGen) தளங்களில் மிக உயர்ந்த இடத்தில் உள்ளது. இது இயற்கை மொழி தூண்டுதல்களிலிருந்து முழுமையாக செயல்படும் மற்றும் பயன்படுத்தக்கூடிய பயன்பாடுகளை உருவாக்க முற்படுகிறது, இதன் மூலம் பயனர் இடைமுக கூறுகள் அல்லது நிலையான பக்கங்களை உருவாக்குவதன் வரம்புகளை மீறுகிறது.

ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக தளங்களின் விரைவான முன்னேற்றம் ஒரு திருத்தப்பட்ட மதிப்பீட்டு கட்டமைப்பை அவசியமாக்குகிறது. மதிப்பீடு ஆக்கப்பூர்வமான வெளியீட்டின் தரத்திற்கு அப்பாற்பட்டு தொழில்நுட்ப நம்பகத்தன்மை, நிறுவன-நிலைப் பொருந்தக்கூடிய தன்மை, பாதுகாப்பு மற்றும் ஒழுங்குமுறை இணக்கம் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியதாக இருக்க வேண்டும். குறியீடு தரம், பணிப்பாய்வு ஒருங்கிணைப்பு, சொற்பொருள் துல்லியம் மற்றும் பொறியியல் இணக்கம் போன்ற மேம்பட்ட தொழில்நுட்ப அளவுகோல்கள் மற்றும் தரவு தனியுரிமை, சார்பு குறைப்பு மற்றும் உள்ளடக்க பாதுகாப்பு போன்ற நம்பிக்கை மற்றும் பாதுகாப்பு கருத்தாய்வுகள் ஆகியவை முக்கியமான மதிப்பீட்டு அளவுகோல்களில் அடங்கும்.

மே 2025-இல் கூகிள் கலிலியோ AIஐ வாங்கியது. பின்னர் அதை ஸ்டிட்ச் என மறுபெயரிட்டது, இது ஒரு முக்கியமான மூலோபாய நடவடிக்கை. இந்த கையகப்படுத்தல் ஒரு முக்கியமான சந்தை ஒருங்கிணைப்பைக் குறிக்கிறது, மேலும் இது AI மதிப்பீடு, நம்பகத்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்பின் மூலோபாய முக்கியத்துவத்தை வலியுறுத்துகிறது. கலிலியோ AI-ன் முக்கிய பலம் அதன் ஒருங்கிணைந்த தானியங்கி மதிப்பீடு மற்றும் நிகழ்நேர பாதுகாப்பு வழிமுறைகளில் உள்ளது, இது ஒரு பயனர் இடைமுக உருவாக்கும் கருவியாக இல்லாமல் AI பயன்பாடுகளின் நம்பகத்தன்மையை பாதுகாக்கும் ஒரு தளமாக உயர்த்துகிறது.

ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக சந்தை தற்போது இரண்டு தனித்தனி பிரிவுகளாக பிரிக்கப்பட்டுள்ளது: கூறு உருவாக்கம் அல்லது யோசனை போன்ற குறிப்பிட்ட வளர்ச்சி நிலைகளில் கவனம் செலுத்தும் “முடுக்கி கருவிகள்” மற்றும் விரிவான இறுதி முதல் இறுதி தீர்வுகளை வழங்க இலக்கு வைக்கும் “அனைத்து-உள்ளடக்கிய தளங்கள்”. Vercel v0, Musho, Uizard, Stitch (முன்னாள் கலிலியோ AI), Framer மற்றும் Webflow ​​போன்ற முன்னணி தளங்கள் இந்த வேறுபாட்டிற்கு எடுத்துக்காட்டுகளாக இருக்கின்றன.

ஒரு உலகளாவிய தீர்வை நாடுவதை விட, நிறுவனங்கள் குறிப்பிட்ட பணி நிலைகளுக்கு ஏற்ற பல்வேறு கருவிகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு மட்டு “ஆக்கப்பூர்வமான எஞ்சின்” தொழில்நுட்ப ஸ்டேக் மூலோபாயத்தை ஏற்றுக்கொள்ள வேண்டும். மேலும், வெற்றிக்கு முக்கியமானது உள் குழு திறன் மேம்பாட்டில் முதலீடு செய்வது, குறிப்பாக உடனடி பொறியியல், AI வெளியீட்டு மதிப்பீடு மற்றும் நெறிமுறை மேற்பார்வை போன்ற பகுதிகளில் கவனம் செலுத்துவது. நம்பிக்கை, வலுவான மதிப்பீட்டு கட்டமைப்புகளை வழங்கும் மற்றும் முக்கிய கிளவுட் சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கும் தளங்கள் ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக நிலப்பரப்பில் ஆதிக்கம் செலுத்த தயாராக உள்ளன.

2025-இல் ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக சந்தை: டிஜிட்டல் தயாரிப்பு உருவாக்கத்தில் ஒரு பாரடைம் மாற்றம்

2025-இல், ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக சந்தை டிஜிட்டல் தயாரிப்பு கண்டுபிடிப்புகளில் ஒரு உந்து சக்தியாக தனது நிலையை வலுப்படுத்தியுள்ளது. மேம்பாட்டு செயல்முறைகளை மறுவடிவமைக்கிறது மற்றும் வடிவமைப்பு மற்றும் மேம்பாட்டு நிபுணர்களின் பங்குகளில் செல்வாக்கு செலுத்துகிறது.

சந்தை இயக்கவியல் மற்றும் வளர்ச்சி கணிப்புகள்

AI வடிவமைப்பு சந்தை அதிவேக விரிவாக்கத்தைக் கண்டுள்ளது. பல்வேறு கணிப்புகள் கணிசமான வளர்ச்சியைச் சுட்டுகின்றன. ஒரு அறிக்கை பரந்த “வடிவமைப்பில் AI” சந்தை 2025-இல் $20.085 பில்லியனை எட்டும், 2030-க்குள் $60.654 பில்லியனாக 24.93% என்ற CAGR-இல் வளரும் என்று முன்னறிவிக்கிறது. மற்றொரு அறிக்கை அதிக முக்கிய “வடிவமைப்பில் ஜெனரேட்டிவ் AI” சந்தையில் கவனம் செலுத்துகிறது, 2025-இல் அதன் அளவை $1.11 பில்லியன் என மதிப்பிட்டுள்ளது, 2029-க்குள் 38.0% CAGR-இல் $4.01 பில்லியனாக அதிகரிக்கும்.

இந்த முன்னறிவிப்புகளில் உள்ள வேறுபாடு சந்தையின் முதிர்ச்சி மற்றும் பிரிவினை அதிகரிப்பதை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது. பரந்த “வடிவமைப்பில் AI” சந்தை பாரம்பரிய மென்பொருளுக்கு வெளியில் AI-உதவி அம்சங்களை உள்ளடக்கியிருந்தாலும், “வடிவமைப்பில் ஜெனரேட்டிவ் AI” சந்தை குறிப்பாக பயனர் இடைமுகங்கள், படங்கள் மற்றும் குறியீடு போன்ற புதிய மற்றும் அசல் வடிவமைப்புகளை உருவாக்கும் திறன் கொண்ட தளங்களைப் பற்றியது. பிந்தைய பிரிவின் அதிக வளர்ச்சி விகிதம் (38.0%) அதன் மாறும் மற்றும் சீர்குலைக்கும் தன்மையை பிரதிபலிக்கிறது. இந்த வளர்ச்சி ஒட்டுமொத்த AI சந்தையாலும் உறுதிப்படுத்தப்படுகிறது, இது 2025-இல் $243.72 பில்லியன் மற்றும் $757.58 பில்லியன் இடையே எட்டும் என மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது.

சந்தையின் வளர்ச்சிக்கு பல காரணிகள் உந்துதலாக உள்ளன. தயாரிப்பு மேம்பாட்டு சுழற்சிகளை விரைவுபடுத்தவும், செலவுகளைக் குறைக்கவும், மறு செய்கை வேகத்தை மேம்படுத்தவும் அதிகரிக்கும் தேவை ஒரு முதன்மை ஊக்கியாகும். சமூக ஊடக சந்தைப்படுத்தலின் பெருக்கம் AI வடிவமைப்பு தீர்வுகளுக்கான தேவையை ஊக்குவிக்கும் வகையில், வசீகரிக்கும் வடிவமைப்பு உள்ளடக்கத்தை பிராண்டுகள் பெரிய அளவில் உருவாக்க வேண்டும். நிறுவனங்கள் மற்றும் அரசாங்க அமைப்புகள் முழுவதும் AI தொழில்நுட்பத்தின் உலகளாவிய தத்தெடுப்பு நீடித்த முதலீடு மற்றும் புதுமைகளை வழங்குகிறது.

வட அமெரிக்கா சந்தையில் ஆதிக்கம் செலுத்துகிறது. ஏராளமான முக்கிய தொழில்நுட்ப வழங்குநர்களைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் தொழில்கள் முழுவதும் குறிப்பாக பொறியியல், கிராஃபிக் வடிவமைப்பு மற்றும் கட்டிடக்கலை ஆகியவற்றில் அதிக தத்தெடுப்பு விகிதத்தைக் காட்டுகிறது.

சந்தையை பயன்பாடு, வெளியீடு மற்றும் இறுதி பயனர் மூலம் பிரிக்கலாம். பயன்பாடுகளில் தயாரிப்பு வடிவமைப்பு, வரைகலை வடிவமைப்பு, உள்துறை வடிவமைப்பு, பேஷன் வடிவமைப்பு மற்றும் கட்டடக்கலை வடிவமைப்பு ஆகியவை அடங்கும். வெளியீட்டு விருப்பங்களில் கிளவுட் அடிப்படையிலான மற்றும் ஆன்-பிரைமஸ் தீர்வுகள் அடங்கும். இறுதி பயனர்கள் பெரிய நிறுவனங்கள் முதல் சிறிய மற்றும் நடுத்தர நிறுவனங்கள் (SMEs) மற்றும் தனிப்பட்ட பயனர்கள் வரை உள்ளனர். இந்த பிரிவினை நிறுவனங்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளை சரியாக நிவர்த்தி செய்யும் தீர்வுகளை இலக்காக வைக்க உதவுகிறது.

வடிவமைப்பு கருவிகள் முதல் கூட்டு உருவாக்க பங்காளிகள் வரை

ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுகத்தின் தோற்றம் மனிதன்-கணினி இடைவினையில் ஒரு அடிப்படை மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது. தெளிவான அறிவுறுத்தல்களைக் காத்திருக்கும் செயலற்ற கருவிகளாக இருப்பதற்குப் பதிலாக, அவை இப்போது சுறுசுறுப்பான மற்றும் அறிவார்ந்த “கூட்டு உருவாக்கம் பங்காளிகள்”. GenUI கருவிகள் வடிவமைப்பாளர்களுடன் “இருவழித் தகவல் தொடர்பில்” ஈடுபடுகின்றன என்பதை ஆராய்ச்சி குறிக்கிறது. தெளிவற்ற நோக்கங்களைப் புரிந்துகொள்கின்றன, வடிவமைத்தல் தீர்வுகளை முன்கூட்டியே முன்மொழிகின்றன மற்றும் மனித பின்னூட்டத்தின் அடிப்படையில் மாற்றியமைக்கின்றன. “கணக்கீட்டு கூட்டு உருவாக்கம்” என்று அழைக்கப்படும் இந்த செயல்முறை “வடிவமைப்பு இடங்களின் ஆய்வை பெரிதும் விரிவுபடுத்துகிறது,” இது வடிவமைப்பாளர்கள் பல்வேறு சாத்தியக்கூறுகளை விரைவாக ஆராய அனுமதிக்கிறது.

இந்த பரிணாம வளர்ச்சியின் எதிர்காலப் பாதை “விண்ணப்ப உருவாக்கம்” (AppGen) ஆகும். இது Forrester ஆல் முன்மொழியப்பட்ட ஒரு தொலைநோக்கு கருத்து, ஒரு தொழில் ஆய்வு நிறுவனமாகும். AppGen பாரடைம் பயனர் இடைமுகம் அல்லது குறியீடு துணுக்குகளை உருவாக்குவதை மீறி முழுமையாக செயல்படும் மற்றும் பயன்படுத்தக்கூடிய பயன்பாடுகளை உருவாக்கும் இலக்கை கொண்டுள்ளது. இது மென்பொருள் மேம்பாட்டு வாழ்க்கைச் சுழற்சியின் (SDLC) பல்வேறு நிலைகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. தேவைகள் பகுப்பாய்வு மற்றும் UI/UX வடிவமைப்பு முதல் பின்தள தர்க்கம், பாதுகாப்பு சோதனை மற்றும் இறுதி டெலிவரி வரை, AI-ஐ உதவி மற்றும் ஆட்டோமேஷனுக்கு பயன்படுத்துகிறது. முக்கிய உருவாக்கும் அனுபவம் என்பது இயற்கை மொழி தூண்டுதல்கள் மூலம் அமைப்புடன் ஒரு உரையாடலுக்கு மாறுகிறது, காட்சி இடைமுகம் மூலம் மீண்டும் மீண்டும் சுத்திகரிக்கப்படுகிறது. OutSystems போன்ற தளங்கள் இந்த கருத்துக்கு முன்னோடியாக உள்ளன. குறைந்த குறியீடு மேம்பாட்டு தளங்களை Agentic AI உடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. முழு DevSecOps செயல்முறையையும் ஒருங்கிணைத்து தானியக்கமாக்குகிறது. இது மென்பொருள் மேம்பாட்டின் எதிர்காலத்தை முன்னறிவிக்கிறது.

வடிவமைப்பாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களின் பாத்திரங்களை மறுவடிவமைத்தல்

GenUI இன் பரவலான தத்தெடுப்பு தொழில்நுட்பக் குழுக்களின் கலவை மற்றும் திறன் தேவைகளை ஆழமாக மாற்றியமைக்கிறது. மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க போக்கு “பயனர் அனுபவத்தின் (UX) ஜனநாயகமயமாக்கல்”. AI மூலம் UX பணிகளை ஜனநாயகமயமாக்குவதால், தயாரிப்புக் குழுக்களுக்குள் உள்ள UX வடிவமைப்பாளர்கள் எண்ணிக்கை 2027-ஆம் ஆண்டுக்குள் 40% குறையும் என்று கார்ட்னர் கணித்துள்ளார். AI கருவிகள் மென்பொருள் பொறியாளர்கள்,தயாரிப்பு மேலாளர்கள் மற்றும் வணிக ஆய்வாளர்கள் போன்ற வடிவமைப்பில் அல்லாத நிபுணர்களை முக்கியமான UX பணிகளை மேற்கொள்ள உதவுகின்றன, இதில் பயனர் ஆராய்ச்சி, பயனர் இடைமுக வடிவமைப்பு மற்றும் குறைந்தபட்ச பயிற்சி மூலம் UX காப்பிரைட்டிங் ஆகியவை அடங்கும்.

இருப்பினும், இந்த “ஜனநாயகமயமாக்கல்” ஒரு இரு முனைக் கత్తి, இது ஒரு “திறன் இடைவெளிக்கு” வழிவகுக்கும். வடிவமைப்பு பணிகளுக்கான தடைகளை AI குறைத்தாலும், இந்த கருவிகளை திறம்படப் பயன்படுத்துவதும், அவற்றின் வெளியீடு மூலோபாய நோக்கங்கள் மற்றும் உண்மையான பயனர் தேவைகளுக்கு ஏற்ப இருப்பதை உறுதி செய்வதும் ஆழமான UX நிபுணத்துவத்தை அவசியமாக்குகிறது. “ஜனநாயகமயமாக்கல்” என்பதை “திறன் குறைப்பு” என தவறாகப் புரிந்துகொண்டு, வடிவமைப்பு சிந்தனை மற்றும் AI மதிப்பீட்டில் முறையான பயிற்சி அளிக்காமல் தொழில்முறை UX வடிவமைப்பாளர்களை குறைக்கும் நிறுவனங்கள் பேரழிவுகரமான விளைவுகளை எதிர்கொள்கின்றன. இது AI-உருவாக்கப்பட்ட, ஆனால் மோசமாக வடிவமைக்கப்பட்ட தயாரிப்புகளின் எழுச்சியில் விளைகிறது. இது பயனர் திருப்தி மற்றும் சந்தை போட்டியை குறைமதிப்பிற்கு உட்படுத்துகிறது.

வடிவமைப்பாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களின் பாத்திரங்கள் குறைக்கப்படவில்லை, மாறாக மாற்றியமைக்கப்பட்டு உயர்த்தப்படுகின்றன. எதிர்காலத்தின் முக்கிய திறன்கள் பிக்சல்-நிலை, கையேடு இடைமுகம் உருவாக்கம் ஆகியவற்றிலிருந்து உயர் மட்ட மூலோபாய பணிகளுக்கு மாறுகின்றன. இதில் பின்வருவன அடங்கும்:

  • AI வழிகாட்டுதல் மற்றும் க்யூரேஷன்: வடிவமைப்பாளர்கள் AI-யின் “இயக்குநர்களாக” ஆக வேண்டும். எதிர்பார்ப்புகளுக்கு ஏற்ப வெளியீடுகளை உருவாக்க துல்லியமான உடனடி பொறியியல் மூலம் அதை வழிநடத்த வேண்டும்.
  • முக்கிய மதிப்பீடு: பயன்பாடு, அணுகல்தன்மை மற்றும் பிராண்ட் ஒருமைப்பாடு தரநிலைகளுக்கு அவை இணங்குகின்றனவா என்பதை தீர்மானிக்க AI-உருவாக்கிய வடிவமைப்பு தீர்வுகளின் தொழில்முறை, முக்கியமான மதிப்பீடுகளைச் செய்தல்.
  • மூலோபாய க்யூரேஷன்: AI-உருவாக்கிய பல விருப்பங்களிலிருந்து மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய வடிவமைப்பு திசைகளை தேர்ந்தெடுத்து செம்மைப்படுத்துதல் மற்றும் AI உதவி செம்மைப்படுத்தல் மற்றும் மேம்படுத்தலை நடத்துதல்.

வெற்றிகரமான அமைப்புகள் இந்த மாற்றத்தை அங்கீகரிக்கும். மேலும் அவை மேம்பட்ட வடிவமைப்பு உத்தி மற்றும் AI மேற்பார்வை திறன்களை தங்கள் அணிகளுக்குள் வளர்ப்பதில் மறு முதலீடு செய்யும்.

ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக தளங்களை மதிப்பிடுவதற்கான ஒரு விரிவான கட்டமைப்பு

ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக தளங்களின் பெருக்கம் மிகவும் பொருத்தமான கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பதை ஒரு சிக்கலான முயற்சியாக ஆக்குகிறது. ஒரு பயனுள்ள மதிப்பீட்டு கட்டமைப்பு மேலோட்டமான அம்ச ஒப்பீடுகளை மீறி தொழில்நுட்ப நம்பகத்தன்மை, நிறுவனப் பயன்பாடு மற்றும் பாதுகாப்பு நெறிமுறைகளுக்குள் ஆராய வேண்டும்.

அடித்தள திறன்கள் மற்றும் பணியிட ஒருங்கிணைப்பு

எந்த ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக தளத்தையும் மதிப்பிடுவதில் ஆரம்ப படி அதன் முக்கிய செயல்பாடுகளை மதிப்பிடுவது மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள பணியிடங்களில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கும் திறன் உள்ளது.

  • முக்கிய செயல்பாடுகள்: இயங்குதளம் தானியங்கி வடிவமைப்பு பரிந்துரைகள் உட்பட அடிப்படை ஆட்டோமேஷன் திறன்களின் தொகுப்பை கொண்டிருக்க வேண்டும். இணக்கமான வண்ணத் தட்டுகள், எழுத்துரு ஜோடிகள் மற்றும் பக்க தளவமைப்புகளை பரிந்துரைத்தல், அத்துடன் ஒரு கிளிக் பின்னணி அகற்றுதல், பட தர மேம்பாடு மற்றும் வெவ்வேறு தளங்களுக்கான தானியங்கி அளவுமாற்றம் போன்ற அறிவார்ந்த பட எடிட்டிங் செயல்பாடுகள். உயர்தர பயனர் இடைமுக காப்பிரைட்டிங் உருவாக்குவதும் ஒரு முக்கியமான திறனாகும். பயனர் நட்புத்தன்மை மிக முக்கியமானது. இயங்குதளம் ஆரம்பநிலையிலிருந்து மேம்பட்ட வல்லுநர்கள் வரை அனைத்து திறன் நிலைகளின் பயனர்களுக்கும் பொருத்தமான ஒரு செயல்பாட்டு அனுபவத்தை வழங்க வேண்டும்.

  • பணியிட ஒருங்கிணைப்பு: தனிமைப்படுத்தப்பட்ட கருவிகள் வரையறுக்கப்பட்ட மதிப்பை கொண்டுள்ளன. ஒரு சிறந்த ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக தளம் நிறுவனத்தின் தற்போதைய கருவி சுற்றுச்சூழல் அமைப்புடன் தடையின்றி தொடர்பு கொள்ள வேண்டும். இது முக்கிய வளர்ச்சிச் சூழல்கள் (VS Code போன்றவை), வடிவமைப்பு மென்பொருள் (குறிப்பாக ஃபிக்மா) மற்றும் பிற வணிக அமைப்புகள் (CRM அல்லது சமூக ஊடக மேலாண்மை கருவிகள் போன்றவை) அடங்கும். தொழில்முறை அணிகளுக்கு, ஏற்கனவே உள்ள வடிவமைப்பு அமைப்புகளை எளிதாக இறக்குமதி செய்யவும் (React மற்றும் Tailwind CSS கூறுகள் போன்ற சிறந்த நடைமுறைகளுக்கு இணங்க) அல்லது உருவாக்கப்பட்ட வடிவமைப்பு சொத்துக்களை ஏற்றுமதி செய்யவும் (குறியீடு அல்லது ஃபிக்மா கோப்புகள் போன்றவை) பணியிட ஒருமைப்பாட்டை உறுதி செய்வதற்கான ஒரு அத்தியாவசியத் தேவையாகும்.

  • வெளியீட்டு தரம் மற்றும் தனிப்பயனாக்கம்: உருவாக்கப்பட்ட வெளியீடுகள் தொழில்முறை தரத்தில் இருக்க வேண்டும். டெவலப்பர் சார்ந்த கருவிகளுக்கு, இது சிறந்த நடைமுறைகளை கடைபிடிக்கும் React மற்றும் Tailwind CSS கூறுகள் போன்ற உயர்தர, பராமரிக்கக்கூடிய மற்றும் உற்பத்திக்கு தயாரான குறியீட்டை உருவாக்குவதை குறிக்கிறது. இயங்குதளம் ஒரு “பிளாக் பாக்ஸாக” இருப்பதைத் தவிர்ப்பதும் சமமாக முக்கியமானது. இறுதி வடிவமைப்பு பிராண்ட் வழிகாட்டுதல்கள் மற்றும் குறிப்பிட்ட பயனர் அனுபவ தேவைகளுக்கு கண்டிப்பாக இணங்குவதை உறுதிப்படுத்த பயனர்கள் AI-உருவாக்கிய வெளியீடுகளை சரியாக சரிசெய்து தனிப்பயனாக்க முடியும்.

தரம் மற்றும் நம்பகத்தன்மைக்கான மேம்பட்ட தொழில்நுட்ப அளவுகோல்கள்

அதிக புறநிலை மற்றும் ஆழமான மதிப்பீடுகளுக்கு உருவாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தின் தரம் மற்றும் மாதிரிகளின் நம்பகத்தன்மையை அளவிட அளவுசார் தொழில்நுட்ப அளவுகோல்களை அறிமுகப்படுத்த வேண்டும்.

  • சொற்பொருள் மற்றும் செயல்பாட்டு துல்லியம் (மைக்ரோசாஃப்ட் அஸூர் மாதிரி): அகநிலை அழகியல் தீர்ப்புகளை மீறுவதற்கு, மைக்ரோசாப்ட் அதன் Azure AI சேவைகளுக்காக நிறுவிய மதிப்பீட்டு அமைப்பிலிருந்து ஒரு உத்வேகத்தை பெறலாம். இந்த அமைப்பு AI-உதவி மற்றும் பாரம்பரிய இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) அளவீடுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது.

    • AI-உதவி அளவீடுகள்: இந்த அளவீடுகள் உருவாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தின் தரத்தை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு “ நடுவர் “ AI மாதிரியைப் பயன்படுத்துகின்றன. முக்கியமான அளவீடுகளில்: தரையிறக்கம் அடங்கும். இது வெளியீடு “மாயத்தோற்றங்களைத்” தடுப்பதற்கு, வழங்கப்பட்ட சூழல் தகவலை முழுமையாக அடிப்படையாகக் கொண்டதா என்பதை மதிப்பிடுகிறது; தொடர்புடைமை வெளியீட்டிற்கும் பயனர் வினவலுக்கும் இடையிலான தொடர்பின் அளவை அளவிடுகிறது; ஒருங்கிணைப்பு உள்ளடக்கமானது தர்க்கரீதியாகத் தீர்மானிக்கிறதா மற்றும் தெளிவானதா என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது; மற்றும் வசீகரம் மொழி இலக்கணத்திற்கு இணங்குகிறதா மற்றும் இயற்கையான மற்றும் வசீகரமாக இருக்கிறதா என்பதை மதிப்பிடுகிறது.
    • NLP அளவீடுகள்: இவை பொதுவாக ஒப்பிட “தரை உண்மை” தேவைப்படும் கணித கணக்கீடுகளின் அடிப்படையில் இருக்கும் பாரம்பரிய அளவீடுகளாகும். பொதுவான அளவீடுகளில் ROUGE, BLEU, மற்றும் F1 கோடு ஆகியவை அடங்கும். இது உருவாக்கப்பட்ட உரைக்கும் தரை உண்மைக்கும் இடையிலான ஒற்றுமை மற்றும் துல்லியத்தை கணக்கிடுவதன் மூலம் தரத்தை அளவிடுகிறது.
  • பொறியியல் மற்றும் இணக்கத்தன்மை கடுமை (ஆட்டோடெஸ்க் வடிவமைப்பு QA மாதிரி): ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக தங்கள் சிக்கலான சூழ்நிலைகளில் (குறிப்பாக B2B அல்லது ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்களில்) பயன்படுத்தப்பட வேண்டும் என்றால், விதிகளைப் புரிந்துணர்ந்து அவற்றுக்கு இணங்க வேண்டியது மிகவும் முக்கியம்.

    • மதிப்பீட்டு முறை: ஆட்டோடெஸ்க் ஆராய்ச்சி உருவாக்கிய வடிவமைப்பு QA அளவுகோல் ஒரு மதிப்புமிக்க எடுத்துக்காட்டு. பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLM கள்) சிக்கலான பொறியியல் விதிகளைப் புரிந்துணர்ந்து செயல்படுத்தும் திறனை மதிப்பிடுவதற்கு இது குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. சோதனை உள்ளடக்கத்தில் அடர்த்தியான தொழில்முறை தொழில்நுட்ப ஆவணங்களை பாகுபடுத்துதல், விளக்கப்படங்களை விளக்குதல், பல-படி தர்க்கரீதியான பகுத்தறிவை நடத்துதல் மற்றும் வடிவமைப்பு இணக்கத் தேவைகளை மீறுகிறதா என்பதைச் சரிபார்த்தல் ஆகியவை அடங்கும். இது ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக கருவிகள் சிக்கலான வடிவமைப்பு அமைப்புகள் அல்லது தொழில்துறை விதிமுறைகளை கண்டிப்பாக கடைபிடிக்க முடியுமா என்பதை மதிப்பிடுவதற்கான ஒரு பதிலி அளவீடாக செயல்படக்கூடும்.
    • முக்கிய சவால்கள்: ஆரம்ப சோதனையின் போது தற்போதைய LLM க்கள் பல விதிகளை விரிவாக செயல்படுத்த வேண்டியிருக்கும்போது அல்லது அப்பட்டமான கட்டுப்பாடுகளை கையாள வேண்டியிருக்கும்போது மோசமாக செயல்படுகின்றன, மேலும் சார்புகளைக் காட்டக்கூடும் (எடுத்துக்காட்டாக, பொருள் தேர்வில் நடைமுறைக்கு மாறான “வித்தியாசமான” பொருட்களுக்கு ஆதரவளித்தல்). இது மதிப்பீட்டின்போது சிறப்பு கவனம் தேவைப்படும் ஒரு பாதிக்கப்படக்கூடிய பகுதியை வெளிப்படுத்துகிறது.

நம்பிக்கை, பாதுகாப்பு மற்றும் நெறிமுறை பாதுகாப்புகள்

நம்பிக்கை, பாதுகாப்பு மற்றும் நெறிமுறைகள் நிறுவன-தர பயன்பாடுகளுக்கான பேரம் பேச முடியாத தேவைகளாகும். மதிப்பீடு கட்டமைப்பு இந்த பகுதிகளின் ஒரு கடுமையான மதிப்பாய்வை ஒருங்கிணைக்க வேண்டும்.

  • சார்பு மற்றும் நியாயம்: அனைத்து பயனர் குழுக்களுக்கும் AI நியாயமான மற்றும் பாரபட்சமற்ற முறையில் நடப்பதை உறுதி செய்வதற்காக பயிற்சி தரவு மற்றும் மாதிரி வெளியீடுகளில் இருக்கும் சார்புகளை அடையாளம் கண்டு அளவிடுவதற்கு மதிப்பீடு உறுதியுடன் இருக்க வேண்டும்.

  • பாதுகாப்பு மற்றும் தரவு பாதுகாப்பு: இது நிறுவனங்களுக்கான மிக முக்கியமான கவலைகளில் ஒன்றாகும். கட்டமைப்பு பல்வேறு பாதுகாப்பு பாதிப்புகளுக்கான சோதனைகளை உள்ளடக்கியிருக்க வேண்டும்: தரவு கசிவு மாதிரி அதன் பயிற்சித் தரவுகளில் தனிப்பட்ட அடையாளத் தகவல்களை (PII) அல்லது நிறுவன இரகசியங்களை தற்செயலாக கசியாமல் தடுக்கிறது; வேகமான ஓட்டம் (Prompt Overflow) அமைப்பு செயல்பாட்டைக் கெடுப்பதற்கு அதிக அளவிலான தரவை உள்ளிடுவதன் மூலம்; மற்றும் சரணமாக்கல் (System Hijacking) அங்கீகரிக்கப்படாத நடவடிக்கைகளைச் செய்ய AI தீங்கிழைத்து பயன்படுத்தப்படுவதை தடுக்கிறது. கார்ட்னர் “பொது மாதிரிகளில் எந்தவொரு முக்கியமான தகவலையும் உள்ளிட வேண்டாம்” என்று கடுமையாக அறிவுறுத்துகின்றது. இந்த அபாயத்தின் தீவிரத்தை எடுத்துக்காட்டுகின்றது.

  • உள்ளடக்க பாதுகாப்பு மற்றும் பொறுப்புக்கூறல்: இயங்குதளம் அதன் மூலம் உருவாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்திற்கு பொறுப்பாக இருக்க வேண்டும். உருவாக்கக்கூடிய தீங்கு, தவறானவை அல்லது அறிவுச் சோத்துக்கான மீறுபவர் சாஸ் உள்ளடக்கத்துக்கூம் மதிப்பீடு ஆய்வு தேவை. வெறுப்பு கருத்து, பதிப்புரிமை மீறுவதற்க்கான கண்காணித்து நிறுவனங்களின் சார்பாக செய்யப்படாத ஒப்புதளிக்கப்படாத சட்டம் /பொருளாதார உறுதிப்படுத்தலில் அடங்கும் வெளிப்படைத்தன்மை இந்த நம்புவதற்கு காரணம், பயனர் AI இயங்குதளம் போட்டிகளின் போது எச்சரிக்கை வேண்டும்

இந்த சிக்கலான மதிப்பீடு கட்டமைப்பு புதிய சந்தை வாய்ப்புகளை ஏற்படுத்தியது. ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக கருவிகளை ஏற்றுக்கொள்ள திட்டமிட்டுள்ள பெரும்பாலான நிறுவனங்கள் AI-உருவாக்கும் நிறுவனங்கள் அல்ல, மேலும் இத்தகைய ஆழமான மதிப்பீடுகளை நடைமுறைப்படுத்த தேவையான நிபுணத்துவம் இல்லை. இது ஒரு முக்கிய செயல்பாடாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட மதிப்பீடு திறன்களைக் கொண்ட தளங்களுக்கான கோரிக்கைக்கு இயற்கையாகவே வழிவகுத்துள்ளது. தரவீக்கம், பாதுகாப்பு, சார்பு மற்றும் பிற பரிமாணங்களை அளவிடுவதற்கு தானியங்கு, நிகழ்நேர அளவீடுகளை வழங்கும் ஒரு இயங்குதளம் திறம்பட “ஒரு சேவையாக மதிப்பீடு” வழங்குகிறது. இதுவும் கலிலியோ AI இன் முக்கிய உத்தி கையகப்படுத்தலுக்கு முன், “தானியங்கு மதிப்பீடு,” “சோதனை-நடத்தப்பட்ட மறு செய்கை” மற்றும் “நிகழ்நேர பாதுகாப்பு” போன்ற அம்சங்களை வழங்கியது. கலிலியோ AI கூகிளின் கையகப்படுத்துதல் அதன் நோக்கத்தை பெரிய உறுதிப்படுத்தல்

இந்த மதிப்பீடு கட்டமைப்பு ஒரு “ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக பயன்பாட்டு தேவை வகைமுறை” என்று புரிந்து கொள்ளலாம். கீழ் அடுக்கில் செயல்பாட்டு தேவைகள் உள்ளன (பயனர் இடைமுகத்தை உருவாக்க முடியுமா?), இது தனிப்பட்ட டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆரம்ப-நிலை தொடக்கங்களுக்கான அடிப்படைத் தேவையாகும். நடுத்தர அடுக்கில் உள்ளது நம்பகத்தன்மை மற்றும் தரத் தேவைகள் (வெளியீடு துல்லியமானதா? தரம் அதிகமாக இருக்கிறதா?), இது தொழில்முறை அணிகள் மற்றும் SME களின் முக்கிய கவனம். மேல் அடுக்கில் உள்ளது நம்பிக்கை மற்றும் பாதுகாப்பு தேவை (அது பாதுகாப்பானதா? சட்டமா?), இது நிறுவன பயன்பாட்டிற்கான ஒரு தவிர்க்க முடியாத முன்தேவையானமாகும். இந்த படிநிலை மாதிரி வெவ்வேறு நிலைப்பாடுகளைக் கொண்ட தளங்கள் ஏன் இணைந்திருக்க முடியும் என்பதை விளக்குகிறது மற்றும் அவர்களின் ஆபத்து சகிப்புத்தன்மை மற்றும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளின் அடிப்படையில் தேவைகளின் வகைமுறையில் வெவ்வேறு நிலைகளில் நிலைநிறுத்தப்பட்ட தளங்களைத் தேர்ந்தெடுக்க நிறுவனங்களுக்கு உதவுகிறது.

போட்டி நிலப்பரப்பு: முக்கிய தளங்களின் ஆழமான ஆய்வு

இந்த பகுதி மேலே கூறப்பட்ட மதிப்பீட்டு கட்டமைப்பை சந்தையில் 2025-இல் முக்கிய ஜெனரேட்டிவ் பயனர் இடைமுக தளங்களை பகுப்பாய்வு செய்ய பயன்படுத்துகிறது, அவற்றின் தொழில்நுட்ப திறன்கள், மூலோபாய நிலைப்படுத்தல் மற்றும் அந்தந்த நன்மைகள் மற்றும் குறைபாடுகளை மதிப்பிடுகிறது.

“உடனடி-க்கு-குறியீடு” புதுமையாளர்கள்: Vercel v0 மற்றும் Musho

இந்தத் தளங்கள் மென்பொருள் மேம்பாட்டுச் செயல்முறையின் ஒரு முக்கிய கட்டத்தில் கவனம் செலுத்துகின்றன: இயற்கை மொழி தூண்டுதல்களை அல்லது ஆரம்ப யோசனைகளை வேகமாகப் பயன்படுத்தக்கூடிய குறியீடு அல்லது வடிவமைப்பு வரைவுகளாக மாற்றுவது, கருத்து முதல் முன்மாதிரி வரையிலான மாற்றத்தை விரைவுபடுத்துகிறது.

  • Vercel v0

    • மூலோபாய நிலைப்படுத்தல்: Vercel v0 டெவலப்பர்களுக்கான ஒரு AI-இயங்கும் முன்னணி ஜெனரேட்டராக நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளது. இது பயனர் இடைமுக வளர்ச்சியை துரிதப்படுத்துவதற்கான ஒரு முக்கிய பணியைக் கொண்டுள்ளது. இயற்கை மொழி தூண்டுதல்களை உயர்தர React மற்றும் Tailwind CSS கூறுகளாக நேரடியாக மாற்றுவதன் மூலம் இதை அடைகிறது. இது பயனர் இடைமுக அடுக்கில் கவனம் செலுத்துகிறது, மேலும் பின்-இறுதி தர்க்கம், தரவுத்தள இணைப்புகள் அல்லது பயனர் அங்கீகாரம் ஆகியவற்றை Vercel v0 உடன் கையாளவில்லை.
    • தொழில்நுட்பம் மற்றும் அம்சங்கள்: V0 இன் முக்கிய நன்மை அதன் தரமான குறியீடாகும். இது உற்பத்தி சூழல்களில் நேரடியாக பயன்படுத்தப்படலாம். Vercel சூழல் அமைப்பின் ஒரு பகுதியாக, இது Next.js கட்டமைப்பிற்கும் Vercel இன் வெளியீடு மற்றும் முன்னோட்டம் தளத்திற்கும் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது. டெவலப்பர்களுக்கு ஒரு மென்மையான இறுதி முதல் இறுதி அனுபவத்தை வழங்குகிறது.
    • விலை மாதிரி (மே 2025 புதுப்பிப்பு): Vercel அதன் விலை மாதிரியில் ஒரு முக்கியமான புதுப்பிப்பைச் செய்துள்ளது. செலவுகளை மிகவும் கணிக்கக்கூடியதாக மாற்றுவதற்கு, நிலையான எண்ணிக்கையிலான செய்திகளிலிருந்து உள்ளீடு மற்றும் வெளியீடு டோக்கன்களின் எண்ணிக்கையின் அடிப்படையில் கிரெடிட் பாயிண்ட் சிஸ்டத்திற்கு மாறுகிறது. இலவச பயனர்கள் மாதந்தோறும் $5 மதிப்புள்ள கடன்களைப் பெறுகிறார்கள். புரோ திட்டப் பயனர்கள் (மாதத்திற்கு ஒரு பயனர் $20) $20 பெறுகிறார்கள், மற்றும் குழு திட்டப் பயனர்கள் (மாதத்திற்கு ஒரு பயனர் $30) ஒரு நபருக்கு $30 பெறுகிறார்கள். நீண்ட தூண்டுதல்கள் மற்றும் மிகவும் சிக்கலான வெளியீடுகள் அதிக டோக்கன்களை உட்கொள்கின்றன. நிறுவனத் திட்டம் விருப்பப்படி விலை, SAML ஒற்றை உள்நுழைவு மற்றும் மாதிரி பயிற்சியிலிருந்து இயல்புநிலை விலகல் போன்ற மேம்பட்ட அம்சங்களை வழங்குகிறது.
    • இலக்கு பார்வையாளர்கள்: இதன் இலக்கு பயனர்கள் முக்கியமாக Next.js மற்றும் நவீன முன்னணி கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்தும் டெவலப்பர்கள் மற்றும் பயனர் இடைமுக முன்மாதிரிகளை விரைவாக வடிவமைக்க மற்றும் கூறுகளை உருவாக்க வேண்டிய தொழில்நுட்பக் குழுக்கள்.
  • Musho

    • மூலோபாய நிலைப்படுத்தல்: Musho தன்னை ஃபிக்மாவிற்குள் இயங்கும் ஒரு AI வடிவமைப்பு உதவியாளராக நிலைநிறுத்துகிறது. வடிவமைப்பாளர்கள் தங்கள் ஆரம்ப வடிவமைப்பு வேலைகளில் 80% ஐ விரைவாக முடிக்க உதவும் ஒரு “யோசனை ஸ்பிரிங்போர்டு” இது அவர்களை மிகவும் ஆக்கப்பூர்வமான திசை மற்றும் விவரம் மேம்பாட்டில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது. இதன் முக்கிய மதிப்பு வடிவமைப்பு ஆரம்ப கருத்தாக்கம் மற்றும் உத்வேக நிலைகளில் உள்ளது.
    • தொழில்நுட்பம் மற்றும் அம்சங்கள்: ஒரு ஃபிக்மா செருகுநிரலாக Musho வடிவமைப்பாளர்களின் நன்கு அறிந்த சூழலுக்குள் நேரடியாக செயல்படுகிறது. இது பல்வேறு நோக்கங்களுக்காக, இறங்கும் பக்கங்கள் மற்றும் சமூக ஊடக இடுகைகள் உட்பட, உரை தூண்டுதல்களை வடிவமைப்பு வரைவுகளாக மாற்ற முடியும். வண்ணங்கள், எழுத்துருக்கள் மற்றும் பிற கூறுகளைக் குறிப்பிடுவதன் மூலம் பிராண்ட் ஒருமைப்பாட்டை பராமரிக்க இந்த இயங்குதளம் ஆதரிக்கிறது. மேலும் AI-உருவாக்கிய படங்களின் ஒரு களஞ்சியத்தை வழங்குகிறது.
    • சந்தை மதிப்பீடு: தற்போதுள்ள பயனர் மதிப்புரைகள் பொதுவாக நேர்மறையானவை, ஆனால் எண்ணிக்கை குறைவாக உள்ளது. பெரும்பாலான கருத்துகள் மாதிரிகளை விரைவாக உருவாக்குவதிலும், படைப்பாற்றலைத் தூண்டுவதிலும் அதன் பங்கை மையமாகக் கொண்டுள்ளன. இது சிறிய வணிகங்கள் மற்றும் தொடக்கங்களுக்கு குறிப்பாக நன்மை பயக்கும் என்று கருதப்படுகிறது. இன்னும் உருவாகி வரும் ஒரு கருவியாக, அதன் செயல்பாட்டு விவரங்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள் இன்னும் ஆராயப்படவில்லை.
    • விலை: Musho ஒரு அடுக்கு சந்தா மாதிரியை ஏற்றுக்கொள்கிறது. இது மாதந்தோறும் உருவாக்கங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் பிராண்டுகளின் அடிப்படையில் அடிப்படை, தொழில்முறை மற்றும் சூப்பர் பதிப்புகளுக்கு இடையே வேறுபடுகிறது.

ஒருங்கிணைந்த வடிவமைப்பு மற்றும் மதிப்பீட்டு தளங்கள்: Uizard மற்றும் கலிலியோ AI (ஸ்டிட்ச் பை கூகிள்)

தனிப்பட்ட நிலைகளில் கவனம் செலுத்தும் கருவிகளைப் போலல்லாமல், இந்தத் தளங்கள் கருத்து முதல் ஊடாடும் முன்மாதிரி வரை ஒரு விரிவான முதல் இறுதி தீர்வை வழங்க இலக்கு வைத்துள்ளன. மேலும் AI மதிப்பீட்டு திறன்களை ஒரு முக்கிய திறமையாக ஒருங்கிணைக்கத் தொடங்கியுள்ளன.

  • Uizard

    • மூலோபாய நிலைப்படுத்தல்: Uizard வடிவமைப்பில் அல்லாத தொழில் வல்லுநர்களை இலக்காகக் கொண்ட “வடிவமைப்பு ஜனநாயகமயமாக்கல்” இயக்கத்தில் ஒரு தலைவராகும்.

    • தொழில்நுட்பம் மற்றும் அம்சங்கள்: இதன் முக்கிய அம்சம் ஆட்டோடீசைனர் 2.0 ஆகும். இது எளிய உரை தூண்டுதல்களிலிருந்து பல திரைகளைக் கொண்ட பயன்பாட்டு மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும். இது வயர்ஃப்ரேம் ஸ்கேனர் (கை ஓவிய வரைபடங்களைத் டிஜிட்டல் மயமாக்குதல்) மற்றும் ஸ்கிரீன்ஷாட் ஸ்கேனர் (பயன்பாட்டு ஸ்கிரீன்ஷாட்களை எடிட் செய்யக்கூடிய டிசைன்களாக மாற்றுதுல்) இதுபோன்ற தனிப்பட்ட அம்ஷங்களையும் வழங்குகிறது. இதற்கு Enterprise வகை ஒரு பெரிய நிறுவனத்தின் தேவை கருதி குழு மேலாண்மை, ரோல் போன்ற அனுமதிகளும் தர கட்டுப்பாட்டு அம்சங்களையும் வழங்குகிறது

    • பலவீனமான பகுப்பாய்வு: Uizard இன் முக்கிய வரம்பு தன்னியக்க தளவமைப்பு, சிறந்த சிறிய கட்டுப்பாட்டு, மற்றும் திறம்பட வடிவமைப்பு கருவிகள் (ஃபிக்மா போன்ற) போன்ற அனுபவமில்லாத கட்டுமான கட்டுப்பாட்டு அம்சங்கள் இல்லாமையாகும். இது உயர் நம்பிக்கை இறுதி தயாரிப்பு வடிவமைப்புகளைக் காட்டிலும் முந்தைய கருத்தியல் சரிபார்ப்பு மற்றும் குறைந்த நம்பிக்கை முன்மாதிரிகளுக்கு ஏற்றதாக உள்ளது.

  • கலிலியோ AI (இப்போது ஸ்டிட்ச் பை கூகிள்)

    • மூலோபாய முக்கியத்துவம்: மே 2025 இல் கலிலியோ AI ஐ கூகிள் கையகப்படுத்தியது நிகழ்வின் ஆண்டா இருந்தது. கூகிள் தொழில்நுட்ப மதிப்புடையது மட்டும் அல்ல.

    • முன் கையகப்படுத்துதல் நிலைப்படுத்தல்: கலிலியோ AI போன்று எதுவும் இல்லா சொல்லிகொள்ளாத போன்று தன்னை நிலைநிறுத்தியது. “வேகமானதும் நம்பக தன்மையூள்ளதும் AI பயன்பாடுகள்” உருவாக்குபவர் சொல்ல கொண்டது அவர்களின் முக்கியமான வித்யாசம் அவற்றின் மதிப்பீட்டு நிருவன உருவாக்கப் பொருட்கள் EFMs இருந்து வந்து ஏஜெண்டிக் மதிப்பீட்டு தொழில்நுட்பம் ஆரம்ப காலத்தில் இருந்தே பிழைகளை கண்டு பிடிப்பதிலிருந்து உருவாக்கப்பட்டன தனிப்பட்ட தகவல் கசிவுகள் மற்றும் தெளிவான ஊசி அபாயங்களிலிருந்து இருந்து பாதுகாப்பை வழங்குகிறது. இது நிறுவனங்களின் நம்பிக்கையான மற்றும் பாதுகாப்பான AI ஏற்றுக்கொள்ளுதல் தேவைகளை நேரடியாகக் கருத்தில் கொள்ளுதல்.

    • கையகப்படுத்தலுக்குப் பிந்தைய (ஸ்டிட்ச்): கையகப்படுத்தலுக்குப் பிறகு பொருட்க்களது ஸ்டிட்ச் என்று மறுபெயரிடப்பட்டது ஜெமினி தொடர் மாதிரிகள் உள்ளன இந்த ஒருங்கிணைப்பு கலிலியோ AI தொழில் துறையின் முன்னணி மதிப்பீட்டு கட்டுமானங்களை கூகிள் உயர்ந்த மாடல்களுடன் இணைத்து வலிமையான தலைவராக உருவாக்கப்படுகிறது

    • தரவு தெளிவுப்படுத்தல்: “கலிலியோ AI” என்று தேடுவதன் மூலமும் அதே பெயருடைய தானியங்கி வர்த்தக இயந்திரத்தைப் பற்றிய தகவல்களையும் தருகிறது. இந்தக் கட்டுரையின் ஆய்வு தொடர்பில்லாத பொழுது போக்கு தகவல்களை விட்டுவிட்டது. கூகிளால் வாங்கப்பட்ட பயனர் இடைமுக உருவாக்கம் மற்றும் மதிப்பீட்டு இயங்குதளத்தில் முழு கவனதையும் செலுத்தியுள்ளது.

வளர்ந்து வரும் வலைத்தளம் கட்டமைப்பாளர்கள் :ஃபிராமைர் மற்றும் வெப்ஃப்ளோவின் ஆழமான விளக்கம்

ஃபிராமைர் மற்றும் வெப்ஃப்ளோ ஆகியவை இணையதளம் உருவாக்கும் இடத்தில் AI திறன்களைத் திறம்பட ஒருங்கிணைக்கும் இரண்டு முக்கிய வீரர்கள். ஆனால் அவற்றின் முக்கிய தத்துவங்கள், தொழில்நுட்ப அமலாக்கங்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு காட்சிகள் தொடர்பாக அடிப்படை வேறுபாடுகள் உள்ளன. :

  • முக்கிய தத்துவம்: வெப்ஃப்ளோ மிகவும் கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் டெவலப்பர் மனப்பான்மை கொண்டது, பயனர்கள் ஒரு இணையப் பக்கத்தின் பெட்டி மாதிரி மற்றும் வகுப்பு முறையைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். ஃபிராமைர் கட்டாயத்தால் வடிவமைப்பாளர்களின் ஊக்கத்திற்கு முன்னுரிமை அளித்ததும், ஃபிக்மாவுடன் வேகமாகவும், பயன்படுத்த எளிமையாகவும் இருக்கும் இலவச கேன்வாஸ் போன்றதொரு வசதியும் செய்துகொடுக்கிறது.

  • தொழில்நுட்ப வேறுபாடு:

    • பாணித்தாள் வெப்ஃப்ளோவின் சக்தியுள்ள, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய வகுப்பு முறையானது முதன்மையான ஆற்றலாக இருக்கிறது, அதிலும் பெரிய இணையத்தளத்தை உயர் ஒருங்கிணைப்பு செய்து மேம்படுத்தல் திறமையாக இருக்கிறது.ஃபிராமைர் ஃபிக்மா மாதிரி பயன்படுத்தி தனிச் சிறப்பைச் சேர்க்கிறது. இந்த தனிச் சிறப்புகள் அனைத்தும் சிறிய திட்டங்களில் விரைவாகச் செய்து முடித்தாலும் அதை பராமரிப்பது, எளிமையாக கையாள்தல் கடினம்.
    • எதிர்வினைகள் மற்றும் நிலைகள்: வெப்ஃப்ளோவில், ஒரு உறுப்பின் சுழற்சி அல்லது செயல் நிலையை பாணிப் பலகையில் எளிய கீழ்தோன்றும் மெனு மூலம் செய்யலாம். ஃபிராமைரில், இது வெவ்வேறு நிலைகளுக்கு தனித்தனி கூறுகளை உருவாக்க அடிக்கடி தேவைப்படுகிறது, இது செயல்பாட்டுச் சிக்கலை அதிகரிக்கிறது.
  • CMS மற்றும் இ-காமர்ஸ்: வெப்ஃப்ளோவில் ஒரு மிகவும் முதிர்ந்த மற்றும் வலுவான உள்ளடக்க மேலாண்மை அமைப்பு உள்ளது. பெரிய வலைத்தளங்களைக் கையாள முடியும் மற்றும் உள்ளமைக்கப்பட்ட இ-காமர்ஸ் செயல்பாடு உள்ளது. ஃபிராமைரின் CMS அம்சம் ஒப்பீட்டளவில் புதியது. இயங்குதளமானது இ-காமர்ஸ் காட்சிகளுக்காக வடிவமைக்கப்படவில்லை.

  • AI திறன்கள் (2025截至): இரண்டும் AI ஐ ஒருங்கிணைத்து வருகின்றன ஃபிராமைர் தற்போது AI- இயங்கும் உரை எழுதுதல் மற்றும் மொழிபெயர்ப்புகள் போன்ற தகவல் தொடர்பு அம்சங்களில் அதிக கவனம் செலுத்தியது. ஆனால்生成த் திறன் ஆகியவை GenUI கருவி AI இல் சிறப்புகள் காட்ட வேண்டும்

  • முடிவு: சிக்கலான தளவமைப்புகள், வலுவான CMS, அளவிடுதல் அல்லது இ-காமர்ஸ் செயல்பாடு தேவைப்படும் प्रकल्பாது வெப்ஃப்ளோ ஒரு சிறந்த தேர்வு. காட்சிகளால் இயக்கப்படும் எளிமையான இணையத் தளங்களை விரைவாகவும், விசயங்கள் செய்ய தூண்டுதலாகவும்设计需要时, ஃபிராமைர் ஒரு சிறந்த தேர்வாக இருக்கும்.

இந்த தளங்களைப் பகுப்பாய்வு செய்வது ஒரு தெளிவான பதிலைக் காட்டுகிறது: சந்தை இரண்டு வேறு வழிகளில் வேறுபடுகிறது. ஒரு வகை “கூறு /கருத்தாக்க கருவிகள்,” மற்றொன்று “இறுதி முதல் முடிவு வரை தளங்கள்” வெர்சல் v0 மற்றும் முஷொ முதல் இடத்தில் மற்றும் முறையேடெவலப்பர் மற்றும் ડિઝાઇન কাজেরப் பாய்வுகளை “முடுக்கும் சக்தியாக” செயல்படுகின்றன.முழு பயன்பாடுகளையும் உருவாக்கக் கருதப்படவில்லை உயிசார்ஃப்,ஃபிராமைர் மற்றும் வெப்ஃப்ளோ முந்தையதைப் போன்றவை மேலும் முடிக்கப்படாத தளங்களுக்குத் தீர்வை வழங்கும் ஸ்டிச் (கலிலியோAI) மற்றும் AppGen பார்வைகளும் முற்றுப் பெறாதவை可靠的、完整的应用ங்களை உருவாக்கும் நிர்வகிக்கும் இலக்குகளை அதிகமாக கொண்டிருக்கும். எனவே நிறுவனங்களுக்கு எதிர்காலத்தில் ஒரு “எடுத்துக் கொள்வதே இருக்காது.” ஆனால் ஒரு “தொழில்நுட்ப பொறிமுறையாக” இது ஒரு கருவிகளை உள்ளிணைக்கும். முஷோவை தணிக்கையிலும்,เวสเซล 0 구성 கூறுகளால் உருவாக்கலும்,Stitch பாதுகாப்பற்ற பாதுகாப்பு மற்றும்หลัก ผลิตங்களை மதிப்பிடவும் மற்றும் AI ተግባራትን ለማረጋገጥ ለመጠቀምም

Google கூகிள் கலிலியோ ஏயை விலைகொடுத்திருப்பது அதன் சூழல் மூலோபாயத்தின் கார்ணமாகும் கூகுளால் உருவாக்கப்பட்ட મુખ્ય AI வியாபாரம்அதன் மோடல்களை (ജെമിನಿ) மற்றும் cloud சேவைைை (GCP) நிறுவன வாடிக்கையாலர்களே அதன் முக்கிய மையமும் ஆனால் நம்பத்தகாத கவலைகளிலிருந்து ( மாயத்தோற்றங்கள், தரவு கசிவு) பாதுகாப்பாய் வைக்க தடுமாறுவார்கள் கலிலியோ ஏயை வாங்குவதன் மூலம் ஒரு நிறுவனத்தின்வலியை சரி செய்வதோடு மட்டும் அல்லாமல் அது அதன் ஜெமினி மோடல் கெர்னல் நன்மதிப்பைப் பெறுவதின்மூலம் வலுவான ஊக்கச் சலுகையை வழங்குவது முக்கியம் இச்செயல் டெவலப்பகளுக்கு கூகிள் சுற்றுச்சூழல் தொகுப்பில்பயன்பாடுகளை மேம்படுத்த ஈர்க்கும் இந்த செயல் ஒரு உபாயதககாக மட்டுமல்ல இதன் நோக்கம் கூகிள் குரூப்பின் cloud AI சுற்றுச்சூழல் தொழில்முறை தரம் உடைய பாதுகாப்பளிக்கும் இயக்கும் தளம் பயன்பாடுகளை மேம்படுத்தி அமல்படுத்த வேண்டும்”

கூட்டு முயற்சி 분석 மற்றும் மூலோபாய நிலைப்படுத்தல்

பெரிய நிறுவனங்கள் தங்களது சொந்த முதலீட்டுத் திட்டமிடலில் எந்தவித மனக்கசப்பும் இல்லாமல் பங்கு கொள்ள வேண்டும். இது தெளிவான மற்றும் ஊக்கமுடைய காட்சிகளை சந்தையில் உள்ள அனைத்து தளங்களிலும் உருவாக்கி வழங்கும்.

20