EditHere:让 AI 真正看懂你想改哪里

AI智能摘要
EditHere 是面向 AI 协作的可视化反馈工具,解决自然语言描述修改意图时位置和上下文不明确的问题。用户可截图圈选、添加批注、拖动组件调整布局、标记视频时间点,将意见导出为结构化数据交给 AI。它支持智能截图与区域识别、可视化布局调整、多点批注和视频批注,适用于 AI 编程、AI 生图、游戏 UI、产品设计评审和数据看板等场景。
— 此摘要由AI分析文章内容生成,仅供参考。

项目地址:Inginnng/EditHere: EditHere — 截图、写下意见、直接调整布局,把修改意图一次交给 AI。

在 AI 辅助开发越来越普及的今天,我们已经习惯把需求直接丢给 Claude、Codex、Cursor 或各种 Agent。

但有一个问题始终存在:

AI 能读懂代码,却不一定能读懂你的表达。

当你说:

  • 右上角按钮再往左一点
  • 这张卡片大 20%
  • 这里颜色不协调
  • 第三秒出现的动画效果不对

对于人来说很好理解,但对于 AI 来说,这些描述往往缺少明确的位置和上下文。

EditHere,它试图解决的不是代码生成,而是 AI 协作过程中最容易被忽略的一环:如何准确表达修改意图。

什么是 EditHere?

EditHere 可以理解为:一个专门为 AI 协作设计的可视化反馈工具。

它允许你:

  • 截图
  • 圈选区域
  • 添加批注
  • 调整布局位置
  • 标记视频时间点

然后将这些修改意见导出为结构化数据,直接交给 AI 继续执行。

整个流程变成:

截图
  ↓
批注修改意见
  ↓
导出结构化反馈
  ↓
AI 理解并修改

相比传统的聊天描述方式,AI 获取的信息更加精准。

它解决了什么?

传统方式:

把右上角那个按钮往左移动一点

然后把下面的卡片放大

再把标题颜色改成蓝色

AI 需要先猜:

  • 哪个按钮?
  • 哪张卡片?
  • 哪个标题?

稍微复杂一点的界面,误判概率就会迅速上升。

而在 EditHere 中:

  • 直接圈出目标区域
  • 写下修改意见
  • 拖动组件位置
  • 调整大小

这些操作都会被记录下来。

最终交给 AI 的不只是文字,而是:

{
  "position": "...",
  "annotation": "...",
  "before": "...",
  "after": "..."
}

这种方式比自然语言更加明确。

软件预览

EditHere:让 AI 真正看懂你想改哪里

最有价值的功能

1. 智能截图与区域识别

截图后可以直接选择界面元素。

对于:

  • 网页
  • 桌面软件
  • 游戏界面
  • 图表

都能快速锁定目标区域,无需反复截图和裁剪。

2. 可视化布局调整

这是 EditHere 最有特色的功能之一。

很多时候你并不是想告诉 AI:向左移动 30px

而是希望:就改成这样

EditHere 会记录:

  • 原始坐标
  • 修改后坐标
  • 尺寸变化

AI 可以直接读取这些信息。表达效率远高于文字描述。

3. 多点批注

复杂界面经常需要同时修改多个位置。

传统方式:

第一处...

第二处...

第三处...

容易遗漏。

EditHere 会给每条意见编号,并关联到具体区域。结构清晰很多。

4. 视频批注

这个功能非常实用。特别是:

  • 产品演示视频
  • UI 动效
  • 游戏录制
  • 宣传片剪辑

可以暂停到指定帧:

这里动画速度太快

这里按钮出现太晚

这里过渡效果不自然

系统自动记录:

  • 时间戳
  • 当前帧截图
  • 批注内容

非常适合视频修改场景。

不只是前端开发

虽然项目最初面向 AI 编程场景。但它的应用范围其实远比想象的大。

AI 生图

直接在图片上标记:

  • 删除元素
  • 调整位置
  • 修改颜色
  • 替换内容

避免反复提示词重生成。

游戏 UI

给游戏界面提需求:

  • HUD 调整
  • 交互优化
  • 布局修改

尤其适合团队沟通。

产品设计评审

设计师和开发沟通时:

这里加大留白

这里文字对齐

这里层级不够明显

可直接标在截图上。

数据看板

对于后台系统和 BI 报表:

  • 图表位置
  • 卡片尺寸
  • 数据展示方式

都能快速标记。

👁
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发布者:木木,转载请注明出处:https://blog.mmcoo.de/11811.html

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