Die 10 besten KI-Prototyping-Tools im 2026

Bewertungen von KI-Prototyping-Tools

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   Miro

   Ideal für Whiteboard-Sitzungen mit mehreren Teilnehmern

   • Kostenloser Plan verfügbar
   • Ab $8/Benutzer/Monat (jährliche Abrechnung)

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   Customer Rating:4.8/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Miro hilft Produkt-, Design- und funktionsübergreifenden Teams, frühe Ideen in visuelle Pläne, Wireframes und KI-generierte Prototypen in einem gemeinsamen Arbeitsbereich zu verwandeln. Die unendliche Leinwand, vorgefertigte Vorlagen und kollaborative Feedback-Tools machen es nützlich für Teams, die Brainstorming betreiben, Arbeitsabläufe abbilden und Produktkonzepte validieren müssen, bevor sie in das vollständige Design oder die Entwicklung übergehen.

   Für wen ist Miro am besten geeignet?

   Miro ist besonders geeignet für Produkt- und Designteams in mittelständischen und großen Unternehmen, die einen gemeinsamen Raum für funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Prototyping benötigen.

   Warum ich Miro ausgewählt habe

   Ich habe Miro ausgewählt, weil es Produkt- und Designteams ermöglicht, vom Brainstorming zu KI-generierten Prototypen zu wechseln, ohne die gemeinsame Leinwand verlassen zu müssen. Ihr Team kann Haftnotizen, Skizzen, Screenshots und Prototyp-Screens in einem Arbeitsbereich hinzufügen, was es erleichtert, frühe Ideen in testbare Produktabläufe zu verwandeln. Mir gefällt, wie die Funktionen für die Zusammenarbeit in Echtzeit – darunter Live-Cursor, Kommentare und Abstimmungen – Gruppen-Prototyping-Sitzungen unterstützen, in denen alle schnell Feedback geben können. Miros KI-Prototyping-Tools helfen außerdem, Screens aus Eingabeaufforderungen oder Board-Inhalten zu generieren und zu überarbeiten, was es zu einer guten Wahl für Teams macht, die zunächst Konzepte erkunden möchten, bevor sie die Arbeit an Design oder Entwicklung übergeben.

   Miro Schlüsselfunktionen

   Weitere Funktionen in Miro unterstützen eine schnellere Erstellung von Prototypen, Tests und die Übergabe an das Design:

   • KI-Prototyp-Generierung: Erstellen Sie mehrseitige Prototypen aus einer Texteingabe, einem Screenshot, einer URL oder bestehenden Board-Inhalten.
   • Interaktiver Vorschau-Modus: Teilen Sie klickbare Prototyp-Vorschauen, sodass Stakeholder Abläufe überprüfen können, ohne die Hauptleinwand zu bearbeiten.
   • Komponenten-Bibliothek für Prototyping: Erstellen Sie Screens schneller mit vorgefertigten UI-Komponenten, einschließlich Navigationsleisten, Dialogen, Kalendern sowie hellen oder dunklen Varianten.
   • Figma-Export: Kopieren Sie fertige Miro-Prototypen als SVGs nach Figma und bewahren Sie dabei die Struktur des Prototyp-Layouts.

   Miro Integrationen

   Zu den Integrationen zählen Jira, Confluence, Figma, Slack, Google Drive, Notion, Microsoft Teams, Zoom, Asana und Azure DevOps.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Komponenten-Bibliothek hilft Teams, klickbare Abläufe schneller zu erstellen
   • Gemeinsame Leinwand unterstützt Live-Feedback während der Prototyping-Sitzungen
   • Erstellt Prototypen aus Eingaben, Screenshots und Board-Inhalten

   Cons:

   • Nicht für Workflows zur produktionsreifen Codegenerierung konzipiert
   • Erweiterte KI-Prototyping-Funktionen erfordern das Prototypes-Add-on
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   • Explore best alternatives to Miro
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   Alloy

   Am besten für das Prototyping auf Ihrer Live-Codebasis geeignet

   • Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab $20/Nutzer/Monat

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   Alloy ist eine KI-gestützte Prototyping-Plattform, mit der Sie interaktive Produktprototypen direkt auf Ihrer tatsächlichen Codebasis mithilfe von Konversations-Prompts erstellen, ändern und testen können.

   Für wen ist Alloy am besten geeignet?

   Produkt- und UX-Teams in Softwareunternehmen, die direkt mit dem bestehenden Anwendungscode Prototypen erstellen müssen.

   Warum ich Alloy ausgewählt habe

   Ich habe Alloy als einen der besten ausgewählt, weil ich Änderungen direkt im Live-Code meines Produkts anstoßen und sofort interaktive Prototypen generieren kann. Mein Team kann tatsächlich unsere eigenen Komponenten und Abläufe – nicht losgelöste Mockups – beim Prototyping neuer Funktionen verwenden.

   Alloy Hauptfunktionen

   • Konversationelles KI-Editing: Echtzeit-Designänderungen mit Text- oder Sprachbefehlen vornehmen.
   • Slack-Integration: Prototypen direkt aus Slack-Threads im Team starten oder aktualisieren.
   • Figma-Export: Generierte Prototypen für weitere Designarbeiten nach Figma exportieren.
   • Skills-Bibliothek: Eigene KI-Anweisungen als wiederverwendbare Aktionen für wiederkehrende Prototyping-Aufgaben speichern.

   Alloy Integrationen

   Alloy bietet native Integrationen mit GitHub, Jira, Notion, Dovetail, Asana, Figma, ClickUp, Trello, Slack und mehr. Außerdem steht eine API für eigene Integrationen zur Verfügung.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Verwendet Ihre Live-Codebasis zum Prototyping
   • Erzeugt interaktive, produktionsreife UI-Flows
   • Ermöglicht Echtzeitbearbeitung per Sprache oder Text

   Cons:

   • Begrenzter Nutzen für neue, codefreie Prototypen
   • Nicht geeignet für Legacy- oder Nicht-React-Technologien
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   MockFlow

   Am besten für KI-generierte Drahtmodellabläufe über mehrere Bildschirme

   • Kostenloser Tarif verfügbar
   • Ab 9 $/Benutzer/Monat (jährlich abgerechnet)

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   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   MockFlow ist ein Tool für Drahtmodellierung und Prototyping, das KI verwendet, um aus Textaufforderungen Benutzerabläufe über mehrere Bildschirme, Seitenpläne und Drahtmodelle mit niedriger Detailtreue zu erstellen.

   Für wen ist MockFlow am besten geeignet?

   MockFlow eignet sich besonders für UX-Designer und Produktteams, die schnell Abläufe mit Drahtmodellen über mehrere Bildschirme hinweg erstellen müssen, ohne jeden Bildschirm von Grund auf neu zu entwickeln.

   Warum ich mich für MockFlow entschieden habe

   MockFlow steht auf meiner Auswahlliste, weil es die Erstellung von Abläufen über mehrere Bildschirme hinweg aus einer einzigen Textaufforderung besonders gut handhabt. Statt Bildschirme einzeln zu erstellen, kann ich eine Benutzerreise beschreiben und erhalte einen verbundenen Drahtmodellablauf, dessen Navigationslogik bereits abgebildet ist. Der KI-Seitenplangenerator bietet mir außerdem einen strukturellen Ausgangspunkt, bevor das Design auf Bildschirmebene beginnt.

   Wichtige Funktionen von MockFlow

   • Komponentenbibliothek: Zugriff auf eine integrierte Auswahl vorgefertigter UI-Elemente, die per Drag-and-Drop in Drahtmodelle eingefügt werden können, ohne sie von Grund auf neu zu entwerfen.
   • Echtzeit-Zusammenarbeit: Teammitglieder einladen, um in einem gemeinsamen Arbeitsbereich gleichzeitig Drahtmodelle zu bearbeiten und zu kommentieren.
   • Interaktives Prototyping: Bildschirme mit anklickbaren Hotspots verknüpfen, um Benutzerabläufe für die Überprüfung durch Interessengruppen zu simulieren.
   • Export von Drahtmodell zu Spezifikation: Designspezifikationsdokumente direkt aus Drahtmodellen erstellen, um sie an Entwickler zu übergeben.

   Integrationen von MockFlow

   MockFlow bietet Integrationen mit Slack, Microsoft Teams, Google Meet, Jira, Confluence, Trello, Google Drive, Google Docs, Microsoft 365, VS Code, Figma, Claude und Cursor sowie API-Zugriff für benutzerdefinierte Integrationen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Erstellt verbundene Abläufe über mehrere Bildschirme aus Aufforderungen
   • Der KI-Seitenplan verdeutlicht frühzeitig die Produktstruktur
   • Anklickbare Hotspots unterstützen Präsentationen für Interessengruppen

   Cons:

   • Die Ausgabe mit niedriger Detailtreue begrenzt die Erkundung visueller Designs
   • Erstellte Abläufe müssen weiterhin manuell verfeinert werden
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   • Check out MockFlow on their website
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   Anima

   Am besten für die Umwandlung von Figma in Code mit Synchronisierung in beide Richtungen

   • Kostenloser Tarif verfügbar
   • Ab $20/Nutzer/Monat (jährlich abgerechnet)

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   Customer Rating:4.2/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Anima ist ein KI-Prototyping-Tool, das Figma-Designs in produktionsreifen Code umwandelt und interaktives Prototyping, die Generierung von Design-zu-Code sowie die Synchronisierung in beide Richtungen zwischen Design- und Entwicklungsumgebungen bietet.

   Für wen eignet sich Anima am besten?

   Anima eignet sich besonders für Produktteams und Designer, die mit Figma arbeiten und Entwicklern produktionsreifen Code übergeben müssen, ohne die Designgenauigkeit zu verlieren.

   Warum ich Anima ausgewählt habe

   Anima hat sich einen Platz auf meiner Auswahlliste verdient, weil das Tool die Lücke zwischen Figma-Designs und produktivem Code so nahtlos überbrückt. Ich schätze besonders, dass durch die Synchronisierung in beide Richtungen Designänderungen in Figma automatisch im generierten Code übernommen werden, sodass Entwickler nicht mit veralteten Spezifikationen arbeiten müssen. Die KI-gestützte Codegenerierung erzeugt React-, HTML- und CSS-Code, der tatsächlich verwendbar ist und nicht nur als Wegwerf-Gerüst dient.

   Die wichtigsten Funktionen von Anima

   • Ersteller interaktiver Prototypen: Erstelle direkt aus deinen Figma-Designs anklickbare, animierte Prototypen, ohne Code schreiben zu müssen.
   • Codeexport für mehrere Frameworks: Exportiere Designs als React-, HTML- oder CSS-Code, den Entwickler in bestehende Projekte integrieren können.
   • Codeinspektion auf Komponentenebene: Entwickler können einzelne Designkomponenten untersuchen, um den generierten Code für bestimmte Elemente anzuzeigen und zu kopieren.
   • Figma-Plugin-Integration: Führe Anima direkt in Figma aus, um Prototypen und Code zu generieren, ohne zwischen verschiedenen Tools wechseln zu müssen.

   Anima-Integrationen

   Anima bietet eine native Figma-Plugin-Integration zum Erstellen von Prototypen und Generieren von Code innerhalb von Figma.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Die Synchronisierung in beide Richtungen hält den generierten Code aktuell
   • React-, HTML- und CSS-Exporte
   • Anklickbare Prototypen aus Figma-Designs

   Cons:

   • Der generierte Code muss möglicherweise von Entwicklern bereinigt werden
   • Der auf Figma ausgerichtete Workflow schränkt Teams ein, die nicht mit Figma arbeiten
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   Cursor

   Am besten für codebasierte Design-Iteration

   • Kostenloser Plan verfügbar
   • Ab $20/Nutzer/Monat

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   Customer Rating:5/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Cursor ist ein KI-gestützter Code-Editor, mit dem du UI-Prototypen direkt im Code erstellen und weiterentwickeln kannst – mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, einer KI-Chat-Oberfläche und kontextbezogener Codegenerierung.

   Für wen eignet sich Cursor am besten?

   Cursor eignet sich besonders für Produktmanager und Entwickler, die direkt im Code Prototypen erstellen und eine KI-gestützte Weiterentwicklung benötigen, ohne zwischen Design- und Entwicklungstools wechseln zu müssen.

   Warum ich Cursor ausgewählt habe

   Ich habe Cursor als eines der besten Tools ausgewählt, weil du damit direkt in einer echten Codebasis Prototypen erstellen kannst, anstatt dies in einem Designtool nur zu simulieren. Mir gefällt besonders, wie der KI-Chat den vollständigen Kontext deines Projekts versteht. Wenn du also sagst, 'mach diese Seitenleiste einklappbar', generiert er Code, der tatsächlich zu deiner vorhandenen Komponentenstruktur passt. Mit der Composer-Funktion kannst du in einer einzigen Eingabeaufforderung umfangreiche Änderungen an mehreren Dateien vornehmen. Dadurch kannst du einen Live-UI-Prototypen weiterentwickeln, ohne das übliche Hin und Her zwischen Design und Entwicklung.

   Wichtige Funktionen von Cursor

   • Inline-Codevervollständigung: Cursor sagt basierend auf dem umgebenden Kontext die nächste Codezeile oder den nächsten Codeblock voraus und schlägt ihn während der Eingabe vor.
   • Kontextverweise mit dem @-Symbol: Du kannst bestimmte Dateien, Dokumente oder Web-URLs direkt in einer Eingabeaufforderung markieren, um der KI präzisen Kontext für die Generierung von Prototyp-Code zu geben.
   • Terminal-Integration: Mit einem integrierten Terminal kannst du deinen Prototyp ausführen, testen und debuggen, ohne den Editor zu verlassen.
   • KI-Unterstützung für mehrere Modelle: Cursor ermöglicht dir je nach Aufgabe den Wechsel zwischen führenden KI-Modellen, darunter Claude und GPT-4o.

   Integrationen von Cursor

   Direkte Integrationen sind nicht eindeutig dokumentiert.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Prototypen werden direkt in echten Codebasen ausgeführt
   • Kontextbezogene Änderungen passen zu vorhandenen Komponentenstrukturen
   • Änderungen an mehreren Dateien beschleunigen die Oberflächen-Iteration

   Cons:

   • Erfordert die Bereitschaft, direkt im Code zu arbeiten
   • Generierte Änderungen müssen weiterhin technisch überprüft werden
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6. 

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   UX Pilot

   Am besten für die Prototypenerstellung auf Referenzbasis

   • Kostenlose Version verfügbar
   • Ab $14/Monat (jährlich abgerechnet)

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   UX Pilot ist ein KI-gestütztes Prototyping-Tool, das für UX-Profis und Produktteams entwickelt wurde, die ihre Designprozesse in der frühen Phase beschleunigen möchten. Es richtet sich an alle, die Prototypen auf Basis bestehender Referenzen oder Design-Inspirationen erstellen wollen. Die Plattform hilft Teams, Ideen schnell zu visualisieren und Konzepte iterativ zu entwickeln, ohne bei Null anfangen zu müssen.

   Für wen ist UX Pilot am besten geeignet?

   UX Pilot eignet sich besonders für UX-Designer und Produktteams in Digitalagenturen oder Startups, die Prototypen mithilfe von Referenzdesigns generieren möchten.

   Warum habe ich UX Pilot ausgewählt?

   Was mich an UX Pilot besonders überzeugt hat, ist die Möglichkeit, Prototypen direkt aus Referenzdesigns zu generieren. Das ist besonders wertvoll für Teams, die auf bewährten Mustern oder Beispielen der Konkurrenz aufbauen möchten. Das Tool ermöglicht das Hochladen von Screenshots oder URLs bestehender Produkte und nutzt dann KI, um editierbare Prototypen zu erstellen, die diesen Referenzen entsprechen. 

   Ich finde diesen Ansatz hilfreich, um schnell mit vertrauten Layouts zu iterieren oder sich an Branchenstandards zu orientieren. Für alle, die Inspirationen in umsetzbare Prototypen umwandeln möchten, ohne sie von Hand nachzubauen, ist der referenzbasierte Workflow von UX Pilot ein klarer Vorteil.

   UX Pilot Schlüsselfunktionen

   Weitere Funktionen, die UX Pilot für KI-basiertes Prototyping besonders machen, umfassen:

   • KI-gesteuerte Wireframe-Erstellung: Erstellen Sie sofort Wireframes aus Texteingaben, die Produkt- oder Feature-Ideen beschreiben. 
   • Unterstützung für Multi-Screen-Prototypen: Erstellen und organisieren Sie vollständige Nutzerabläufe mit mehreren verbundenen Screens in einem einzigen Projekt. 
   • Komponentenbibliothek: Greifen Sie auf eine integrierte Bibliothek wiederverwendbarer UI-Komponenten zu, um das Prototyping zu beschleunigen. 
   • Figma-Export: Exportieren Sie Ihre Prototypen direkt nach Figma für weitere Design-Feinarbeit oder zur Übergabe an Entwickler.

   UX Pilot Integrationen

   Zu den Integrationen gehören Figma und GitHub.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Schnelle KI-Wireframe-Erstellung
   • Gut für UI-Brainstorming
   • Einfache Variantenerstellung per Prompt

   Cons:

   • Erfordert hochwertige Referenzvorlagen
   • Kein direkter Export von Entwicklercode
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7. 

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   Bolt

   Am besten für die Bearbeitung groß angelegter, komplexer Projekte geeignet

   • Kostenloser Tarif verfügbar
   • Ab 18 $/Monat (jährliche Abrechnung)

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   Bolt bietet eine KI-gestützte Plattform für Teams, die komplexe Produkt- oder Projektabläufe verwalten. Sie wurde für Organisationen entwickelt, die groß angelegte Vorhaben mit mehreren Beteiligten und zahlreichen voneinander abhängigen Aufgaben koordinieren müssen. Bolt unterstützt Nutzer dabei, die Planung zu automatisieren, Abhängigkeiten zu visualisieren und Projekte auch bei zunehmender Größe auf Kurs zu halten.

   Für wen ist Bolt am besten geeignet?

   Bolt eignet sich besonders für Projektmanager und Verantwortliche für operative Abläufe in mittelgroßen bis großen Organisationen, die komplexe Projekte mit mehreren Teams durchführen.

   Warum ich Bolt ausgewählt habe

   Was mich an Bolt überzeugt hat, ist die Art und Weise, wie die Plattform auf die besonderen Anforderungen groß angelegter, komplexer Projekte zur Erstellung von KI-Prototypen eingeht. Die KI-gestützte Planungsfunktion hilft dabei, umfangreiche Vorhaben in überschaubare Aufgaben zu unterteilen und Abhängigkeiten sowie Zeitpläne automatisch abzubilden. 

   Außerdem schätze ich die visuelle Projektübersicht, durch die sich Engpässe leichter erkennen und Abläufe über mehrere Teams hinweg besser koordinieren lassen. Diese Funktionen machen Bolt zu einer überzeugenden Wahl für Organisationen, die anspruchsvolle, mehrstufige Projekte zur Prototypenerstellung organisieren und auf Kurs halten müssen.

   Wichtige Funktionen von Bolt

   Zu den weiteren Funktionen, die Bolt für Teams zur Erstellung von KI-Prototypen wertvoll machen, gehören:

   • Automatisierte Statusberichte: Die Plattform erstellt für alle Beteiligten in Echtzeit Fortschrittsaktualisierungen.
   • Rollenbasierte Berechtigungen: Weisen Sie Teammitgliedern abhängig von ihren Verantwortlichkeiten unterschiedliche Zugriffsebenen zu.
   • Vorlagenbibliothek: Greifen Sie auf vorgefertigte Projektvorlagen zu, die auf verschiedene Branchen und Arbeitsabläufe zugeschnitten sind.
   • Individuelle Automatisierung von Arbeitsabläufen: Richten Sie automatische Auslöser und Aktionen ein, um sich wiederholende Aufgaben im Projektmanagement zu vereinfachen.

   Bolt-Integrationen

   Zu den Integrationen gehören Figma und GitHub.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Verarbeitet vollständige Logik für Frontend und Backend
   • Bereitstellbare KI-Prototypen
   • Hervorragender KI-Chat-Code-Editor

   Cons:

   • Benutzeroberfläche ist sehr einfach
   • Überfordernd für Designer
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   Lovable

   Am besten für den Import von Spezifikationen aus Projektmanagement-Tools geeignet

   • Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab $21/Monat (jährliche Abrechnung)

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   Customer Rating:4.5/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Lovable ist ein KI-gestütztes Prototyping-Tool, das für Produktteams und UX-Profis entwickelt wurde, die den Übergang von Anforderungen zu interaktiven Prototypen beschleunigen möchten. Es zeichnet sich dadurch aus, dass detaillierte Projektspezifikationen mit minimalem manuellen Aufwand in funktionierende Prototypen verwandelt werden können. Teams, die die Lücke zwischen Planung und Design überbrücken wollen, könnten Lovable besonders nützlich finden.

   Für wen ist Lovable am besten geeignet?

   Lovable eignet sich hervorragend für Produktmanager und UX-Teams in SaaS-Unternehmen, die Projektspezifikationen schnell in interaktive Prototypen umsetzen müssen.

   Warum ich Lovable gewählt habe

   Was mich an Lovable besonders angesprochen hat, ist, wie es das Problem löst, Spezifikationen aus Projektmanagement-Tools in umsetzbare Prototypen zu überführen. Lovable ermöglicht es, Anforderungen und User Stories aus Plattformen wie Jira oder Linear zu importieren und generiert dann mittels KI interaktive Wireframes, die diese Spezifikationen widerspiegeln. 

   Ich halte das besonders für Teams wertvoll, die den manuellen Übersetzungsaufwand reduzieren und Prototypen eng an die sich entwickelnde Projektdokumentation anpassen möchten. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass Design und Entwicklung von Anfang an synchron bleiben.

   Lovable Hauptfunktionen

   Weitere Funktionen, die mir aufgefallen sind:

   • KI-gestützte Vorschläge für UI-Komponenten: Das Tool empfiehlt passende UI-Elemente basierend auf den importierten Spezifikationen und Nutzerflüssen.
   • Echtzeit-kollaboratives Bearbeiten: Mehrere Teammitglieder können Prototypen gleichzeitig innerhalb der Plattform bearbeiten und kommentieren.
   • Versionsverlauf und Zurücksetzen: Änderungen an Prototypen können nachverfolgt und bei Bedarf auf vorherige Versionen zurückgesetzt werden.
   • Export nach Figma und in Code: Prototypen lassen sich direkt nach Figma oder als Entwickler-Code-Snippets für einen schnelleren Übergabeprozess exportieren.

   Lovable Integrationen

   Integrationen umfassen Jira, Confluence, Notion, Linear, GitHub, GitLab, Slack, Shopify, Stripe und Supabase.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Schnelle Full-Stack-Generierung
   • Versteht Projektkontext
   • Erstellt funktionale Webanwendungen

   Cons:

   • Es gibt eine steile Lernkurve
   • Abonnement kann teuer sein
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   Figma Make

   Am besten mit Figma-Designsystem-Integration

   • Kostenloser Plan verfügbar
   • Ab $16/Nutzer/Monat

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   Figma Make bringt KI-gestütztes Prototyping direkt ins Figma-Ökosystem und ist damit ideal für Designteams, die Figma bereits für ihre Arbeitsabläufe nutzen. Produktdesigner und UX-Profis können damit schnell Konzepte in interaktive Prototypen verwandeln, ohne ihre gewohnte Designumgebung verlassen zu müssen. Dieses Tool hilft Teams, manuelle Schritte zu reduzieren und Konsistenz über Projekte hinweg zu bewahren.

   Für wen ist Figma Make am besten geeignet?

   Figma Make ist eine hervorragende Wahl für Designteams und UX-Profis in Unternehmen, die bereits auf Figma für die kollaborative Produktgestaltung setzen.

   Warum ich Figma Make gewählt habe

   Ich habe mich für Figma Make entschieden, weil KI-gestütztes Prototyping direkt ins Figma-Designsystem integriert wird – ein großer Vorteil für Teams, die bereits im Figma-Ökosystem arbeiten. Das Tool nutzt KI, um interaktive Prototypen zu generieren, die sich automatisch an deine bestehenden Design-Tokens, Komponenten und Bibliotheken anpassen. 

   Das bedeutet, dass du Marken­konsistenz und Design-Standards ohne zusätzlichen manuellen Aufwand bewahren kannst. Ich schätze auch, dass man mit Figma Make Prototypen mit denselben Assets und Workflows weiterentwickeln kann, die das Team bereits kennt.

   Wichtige Funktionen von Figma Make

   Weitere erwähnenswerte Funktionen für Teams, die Figma Make in Betracht ziehen, sind:

   • KI-gestützte User-Flow-Erstellung: Erstellt automatisch Nutzerflüsse auf Basis deiner Projektanforderungen und Eingaben.
   • Echtzeit-Zusammenarbeit: Mehrere Teammitglieder können simultan am selben Figma-File an Prototypen arbeiten.
   • Komponenten-Vorschlags-Engine: Empfiehlt relevante Komponenten aus deinem Designsystem während du Bildschirme aufbaust.
   • Versionsverlauf verfolgen: Hält ein detailliertes Änderungsprotokoll fest, wodurch Überprüfung und Rückgriff einfach sind.

   Figma Make Integrationen

   Zu den Integrationen zählen Supabase, Figma Sites, Figma Design, FigJam, ProtoPie, Principle, Maze, Framer Web, Pendo und Bubble.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Generiert Benutzeroberflächen sehr schnell
   • Zusammenarbeit im Team in Echtzeit
   • Reibungslose Designer-Workflows

   Cons:

   • Schwierigkeiten bei komplexer Logik
   • Erfordert Premium-Konten
   Learn more about Figma Make:

   • Check out Figma Make on their website
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    Mockitt

    Am besten geeignet für die KI-gestützte Umwandlung von Text in Prototypen mit Werkzeugen für Produktmanager

    • Kostenloser Tarif verfügbar
    • Ab 10 $/Monat (jährlich abgerechnet)

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    Mockitt ist ein KI-Prototyp-Erstellungswerkzeug, mit dem du interaktive Prototypen aus Textaufforderungen erstellen kannst. Darüber hinaus bietet es Werkzeuge für die Erstellung von Drahtmodellen, die Zuordnung von Nutzerabläufen und die Erstellung von Produktanforderungen, die für Produktmanager entwickelt wurden.

    Für wen ist Mockitt am besten geeignet?

    Mockitt eignet sich besonders für Produktmanager, die von der Idee zu einem interaktiven Prototypen gelangen möchten, ohne zuerst einen Designer einzubeziehen.

    Warum ich Mockitt ausgewählt habe

    Ich habe Mockitt als eines der besten Werkzeuge ausgewählt, weil es auf einem Arbeitsablauf zur Umwandlung von Text in Prototypen basiert, den Produktmanager selbst steuern können. Gib ein Produktbriefing oder eine Funktionsbeschreibung ein, und Mockitt erstellt direkt daraus einen interaktiven Prototypen. Mir gefallen auch die KI-gestützten Werkzeuge zur Erstellung von Nutzerabläufen und Produktanforderungen, die den gesamten Prozess von der Produktentdeckung bis zum Prototypen an einem Ort halten, ohne dass bei jedem Schritt ein Designer hinzugezogen werden muss.

    Die wichtigsten Funktionen von Mockitt

    • Echtzeit-Zusammenarbeit: Mehrere Teammitglieder können innerhalb eines gemeinsamen Arbeitsbereichs gleichzeitig Prototypen bearbeiten und kommentieren.
    • Interaktive Komponentenbibliothek: Eine integrierte Bibliothek vorgefertigter UI-Komponenten ermöglicht es dir, Elemente per Ziehen und Ablegen direkt auf die Arbeitsfläche zur Prototyperstellung zu ziehen.
    • Teilen klickbarer Prototypen: Erstelle einen teilbaren Link zu deinem Prototypen, damit Interessengruppen Abläufe durchklicken und Rückmeldungen hinterlassen können, ohne ein Konto zu benötigen.
    • Versionsverlauf: Mockitt verfolgt Änderungen im Laufe der Zeit, sodass du bei Bedarf frühere Versionen deines Prototypen wiederherstellen kannst.

    Mockitt-Integrationen

    Mockitt dokumentiert eine OpenAI-gestützte ChatGPT-Integration für die KI-gestützte Prototyperstellung. Außerdem unterstützt es den Import von Figma- und Sketch-Dateien, wobei es sich dabei um Dateiimporte und nicht um direkte Integrationen handelt.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Textaufforderungen erzeugen schnell klickbare Prototypen
    • Werkzeuge für Produktmanager verbinden Briefings mit Abläufen
    • Interessengruppen können geteilte klickbare Prototypen überprüfen

    Cons:

    • Generierte Bildschirme müssen manuell verfeinert werden
    • Die KI-Ausgabe kann den Produktkontext verfehlen
    Learn more about Mockitt:

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