@rabbit25072: Không biết chê cái gì luôn á

Vũ Khắc Huy
Vũ Khắc Huy
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Tuesday 25 August 2026 13:42:07 GMT
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bigboss86752
Không tìm thấy tài khoản :
M56 60kg mặc size nào shop
2026-10-05 13:09:38
2
thi.trang.tr96
Hữu Nghị :
1m66,56kg
2026-10-05 08:10:55
1
nhatren
Minh Nhat :
1m73 75kg mặc size gì ạ
2026-10-06 00:07:19
1
oneone.203
Ôn loằn :
m78 60kg mặc size gì dc ạ b trai mình cao nhưng gầy😂
2026-09-02 09:50:30
2
trongchu2602
m8 thì đổi tên :
m73 72 kg
2026-09-02 07:19:39
2
chung.sinh.vin
Chung Sinh Viên :
Đẹp 😍
2026-09-01 05:33:55
4
bin21742
BIN :
M73 55kg sz nào ạ
2026-09-01 13:10:44
2
lttragn
Nặng 52kí :
Mẫu nam sz gì thế ạ
2026-09-05 14:22:04
2
khtoann
_Ktoan.z :
Mẫu nữ mặc size gì ạ
2026-08-31 10:58:44
2
nth_48
Chichchoeee :
78 kg mặc đc k ạ m78
2026-09-05 18:39:07
3
thi.trang.nam261
Thời Trang Nam :
đã săn
2026-09-04 04:00:38
2
user9odzwxapnc
NTA :
1m73 63kg size j ạ
2026-09-17 10:46:16
1
thoitrangnu1350
Kenji Outfit ✨ :
Xinhh
2026-09-13 01:44:43
2
dnguyenkngoc2610
tuilaphat :
nam m7 63kg mặc size gì v ạ
2026-09-06 18:00:29
0
huuthanh301007
TORI hát NCC :
GU CỦA TÔI ĐẤY, da trắng, môi sáng hồng, tóc đen, thân thiện tốt bụng và đeo kính
2026-09-15 06:16:14
0
inhthquang2
Kunpep🥰 :
Nam 1m55 55kg mặc size gì he
2026-09-14 05:59:53
0
_hzgiang_
Huong Giang :
Muốn mặc như chị thì lấy sz gì ạ
2026-09-22 09:40:04
0
tuynnguyn5005
Tuyền Nguyễn :
Hok có áo nam
2026-10-06 01:58:11
0
chongchamviecnha
Chồng chăm việc nhà ☘️ :
Đẹp đôi. ❤️
2026-09-01 14:26:22
5
hmyn.4
Mỳh nè🎀 :
Chất vải gì v ạ
2026-09-12 04:23:21
0
linhthii206
Linhhthii🤍 :
Áo polo màu nâu giặt 2-3 lần sủi vải vv
2026-10-09 16:16:35
0
winnie.3210
winnie@123 :
mình xin inf quần b nữ với ạ
2026-09-07 17:13:31
0
nam_17061
Trương Quang Nam :
Đẹp đôi
2026-10-01 04:27:58
0
hanminaday
hân mina đây :
Tt
2026-10-02 09:42:09
0
quang.minh270
Quang Minh :
cổ mỏng với mềm vl
2026-10-08 16:47:43
0
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Hoje existem dois problemas quando você usa IA para criar interfaces. O primeiro é o AI slop: você pede um site ou app e ela repete os mesmos padrões visuais. Degradê, fonte serifada, botão arredondado, três cards lado a lado. Isso acontece porque você está pedindo para ela resolver tudo de uma vez: prompt → código Enquanto gera HTML, CSS, responsividade, componentes e estrutura, sobra pouca capacidade para explorar composição, contraste e identidade visual. A saída é começar pela imagem: prompt → imagem → código Na geração de imagem, a IA não está limitada pelas regras do HTML. Ela consegue explorar uma interface muito mais interessante, com referências, hierarquia e elementos visuais fora do padrão. Só que aí surge o segundo problema: modelos ainda erram bastante ao transformar uma imagem pronta em código. Não porque sejam ruins, mas porque normalmente tentam interpretar layout, textos, espaçamentos, componentes, imagens, fontes, fundos e responsividade ao mesmo tempo. É uma tarefa de decomposição visual. Sem uma estratégia, o resultado vira loteria. Foi por isso que eu criei a Skill image-to-html. Ela recebe um screenshot e, antes de escrever qualquer código, analisa a referência e gera um wireframe em SVG. Nesse wireframe, identifica os textos, a estrutura, os componentes reaproveitáveis e a posição de cada elemento. Você aprova essa leitura visual primeiro. Depois, a implementação acontece em camadas: background e estrutura base; cards, containers e blocos principais; imagens e ícones específicos, inclusive usando Nano Banana; fontes, espaçamentos, sombras, bordas e responsividade. A cada etapa, você pode revisar e corrigir a direção antes de seguir. Assim, até modelos menos consistentes conseguem transformar referências visuais em interfaces muito mais fiéis — sem depender de dezenas de tentativas, queimar token ou terminar com mais uma tela genérica de IA.
Hoje existem dois problemas quando você usa IA para criar interfaces. O primeiro é o AI slop: você pede um site ou app e ela repete os mesmos padrões visuais. Degradê, fonte serifada, botão arredondado, três cards lado a lado. Isso acontece porque você está pedindo para ela resolver tudo de uma vez: prompt → código Enquanto gera HTML, CSS, responsividade, componentes e estrutura, sobra pouca capacidade para explorar composição, contraste e identidade visual. A saída é começar pela imagem: prompt → imagem → código Na geração de imagem, a IA não está limitada pelas regras do HTML. Ela consegue explorar uma interface muito mais interessante, com referências, hierarquia e elementos visuais fora do padrão. Só que aí surge o segundo problema: modelos ainda erram bastante ao transformar uma imagem pronta em código. Não porque sejam ruins, mas porque normalmente tentam interpretar layout, textos, espaçamentos, componentes, imagens, fontes, fundos e responsividade ao mesmo tempo. É uma tarefa de decomposição visual. Sem uma estratégia, o resultado vira loteria. Foi por isso que eu criei a Skill image-to-html. Ela recebe um screenshot e, antes de escrever qualquer código, analisa a referência e gera um wireframe em SVG. Nesse wireframe, identifica os textos, a estrutura, os componentes reaproveitáveis e a posição de cada elemento. Você aprova essa leitura visual primeiro. Depois, a implementação acontece em camadas: background e estrutura base; cards, containers e blocos principais; imagens e ícones específicos, inclusive usando Nano Banana; fontes, espaçamentos, sombras, bordas e responsividade. A cada etapa, você pode revisar e corrigir a direção antes de seguir. Assim, até modelos menos consistentes conseguem transformar referências visuais em interfaces muito mais fiéis — sem depender de dezenas de tentativas, queimar token ou terminar com mais uma tela genérica de IA.

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