Testei o Google Stitch: Design com IA Que Realmente Funciona na Prática

Testei o Google Stitch: Design com IA Que Realmente Funciona na Prática

Eu estava no meio de um arquivo do Figma às 11 da noite numa terça-feira — arrastando frames de auto-layout, ajustando valores de padding pixel por pixel, questionando minhas escolhas de vida — quando um amigo mandou um link no nosso grupo de chat. "Cara, é só falar com ele e ele faz o design pra você."

O link era do Google Stitch.

Cliquei esperando mais uma ferramenta de IA de demonstração que gera mockups bonitos que ninguém consegue realmente usar. O tipo de coisa que parece incrível num vídeo de 90 segundos no Twitter e desmorona no momento em que você tenta construir algo real com ela. Já testei o suficiente dessas para ter desenvolvido uma imunidade saudável ao hype.

Vinte minutos depois, eu tinha um dashboard de CRM — responsivo, interativo, com fluxos de protótipo funcionais entre telas — e não tinha digitado uma única especificação de design. Eu tinha falado com ele. Em voz alta. Como se estivesse explicando o que eu queria para um designer júnior sentado ao meu lado.

Foi nesse momento que percebi que o Google não tinha apenas construído mais um brinquedo de design com IA. Eles construíram algo que repensa fundamentalmente como interfaces front-end são criadas. E depois de gastar um tempo sério testando seus limites, tenho opiniões. Muitas.

O Que o Google Stitch Realmente É (E O Que Não É)

Aqui está o contexto que você precisa. O Google Stitch começou como um experimento do Google Labs, lançado no Google I/O 2025 em 20 de maio, construído sobre a ideia de que você deveria poder descrever uma UI em linguagem natural e receber um design funcional de volta. A versão original era interessante mas limitada — uma tela plana, geração de texto para UI, resultados decentes mas não impressionantes.

A versão sobre a qual estou falando é diferente. A integração do Gemini 3 lançada no final de 2025 transformou o Stitch de "experimento legal" em algo que eu realmente usaria em projetos de clientes. E o redesign atualmente sendo testado antes do Google I/O 2026 — com um workspace 3D, agente de voz e exportação de código React — o leva para um território que deveria deixar a equipe de produto do Figma nervosa.

Mas quero ser preciso sobre o que o Stitch é. Ele não é um substituto do Figma. Ainda não. É uma plataforma de design nativa de IA que lida com a fase de 0 a 1 da criação de UI mais rápido do que qualquer coisa que já usei. A distância entre "tenho uma ideia" e "tenho um protótipo interativo com código exportável" costumava ser de dias ou semanas. O Stitch comprime isso em minutos.

A pegadinha? Sempre tem uma pegadinha. E vou chegar nas limitações específicas que a maioria das análises ignora. Mas primeiro, você precisa ver o que essa coisa realmente faz quando você a exige.

A Tela Nativa de IA: Onde Múltiplos Agentes Trabalham em Paralelo

A tela é a primeira coisa que separa o Stitch de todas as outras ferramentas de design com IA que já testei. A maioria das ferramentas de design com IA te dá uma caixa de prompt e um único painel de resultados. Digita algo, recebe um resultado, itera uma coisa por vez.

A tela do Stitch é um workspace infinito onde você pode executar múltiplos agentes de IA simultaneamente. Não estou usando "agentes" de forma solta aqui — existe literalmente um Agent Manager que rastreia no que cada agente está trabalhando, mostra o progresso e permite gerenciar fluxos de trabalho paralelos.

Veja como usei durante meu teste. Pedi a um agente para gerar uma seção hero de landing page para um produto SaaS. Enquanto aquilo renderizava, ativei um segundo agente para trabalhar na página de perfil do usuário. Um terceiro estava construindo uma tabela de preços. Os três trabalhavam simultaneamente, na mesma tela, e eu podia ver cada um progredindo em tempo real.

Isso parece algo pequeno. Não é. No Figma, se quero explorar três direções diferentes para uma landing page, estou trabalhando sequencialmente — ou estou duplicando frames e iterando cada um manualmente. No Stitch, descrevo três abordagens diferentes em linguagem natural, deixo os agentes trabalharem e comparo os resultados lado a lado no tempo que teria levado para configurar um único frame do Figma.

A tela lida com imagens, código e texto simultaneamente. Coloquei uma captura de tela do dashboard de um concorrente, digitei "construa algo similar mas com um esquema de cores mais escuro e melhor hierarquia de visualização de dados," e assisti a geração de uma alternativa totalmente estruturada. O resultado não era uma cópia pixel por pixel — era uma interpretação que entendia a intenção do layout enquanto o tornava claramente diferente.

Para qualquer pessoa que já passou horas recriando designs de referência no Figma enquanto tenta torná-los originais o suficiente para não parecer uma cópia direta, só isso já vale seu tempo.

Design por Voz Através do Gemini Live

Essa é a funcionalidade que me fez parar o que estava fazendo e prestar atenção. O Google está testando o Modo de Voz ao Vivo para o Stitch, alimentado pela integração do Gemini Live, e muda completamente o modelo de interação de design.

Construí um dashboard de CRM inteiro através de conversa. Sem digitar prompts. Falando.

"Me dá um dashboard com navegação lateral, uma área de conteúdo principal mostrando o pipeline de deals e um cabeçalho com busca e notificações."

A tela atualizou em segundos. Um dashboard limpo e estruturado apareceu.

"Escurece a barra lateral. Move as notificações pro canto superior direito. Adiciona um gráfico de receita abaixo do pipeline."

Cada instrução foi executada quase imediatamente. A IA não só seguia comandos — tomava decisões inteligentes sobre espaçamento, hierarquia tipográfica e posicionamento de componentes que eu teria gasto vinte minutos ajustando manualmente.

"Agora me mostra como fica no celular."

O layout se reestruturou sozinho. A barra lateral colapsou num menu hamburger. Os cards do pipeline empilharam verticalmente. O gráfico de receita ajustou sua proporção.

Quero ser honesto sobre os limites aqui. O modo de voz funciona muito bem para decisões amplas de layout e mudanças no nível de componentes. Onde ele tem dificuldade é no trabalho de precisão — ajustes do tipo "move esse botão 8 pixels pra esquerda" não são seu forte. Para refinamento pixel por pixel, você ainda vai precisar de controle manual ou uma ferramenta como o Figma.

Mas não é para isso que o design por voz serve. É para a fase de ideação — aqueles 30 minutos onde você está explorando direções, testando layouts, descobrindo o que funciona antes de se comprometer com o trabalho de design detalhado. E para essa fase, falar é mais rápido que clicar. Dramaticamente mais rápido.

Tem mais uma coisa sobre o design por voz que me pegou desprevenido. Quando digito prompts, tendo a ser excessivamente específico e técnico. "Crie um container flex com gap de 16px, 3 cards com cantos arredondados e sombras sutis." Quando falo, descrevo as coisas como descreveria para um designer humano: "Quero três cards que pareçam leves e espaçosos, com separação visual suficiente para que não se misturem." A abordagem conversacional na verdade produziu melhores resultados de design porque comunicava a intenção em vez dos detalhes de implementação.

Prototipagem Instantânea: De Telas Estáticas a Fluxos Interativos em Segundos

Aqui é onde o Stitch faz jus ao nome. A funcionalidade de Protótipo Instantâneo pega seus designs de telas estáticas e os conecta automaticamente em fluxos interativos. Clique num botão em uma tela, e o Stitch gera a próxima tela lógica baseado no que aquele botão deveria fazer.

Testei isso com um fluxo simples de e-commerce. Desenhei uma página de listagem de produtos e cliquei no botão de protótipo. O Stitch gerou uma página de detalhes do produto, uma página de carrinho e um fluxo de checkout — sem eu pedir. Cada tela estava logicamente conectada. Clique em "Adicionar ao Carrinho" na página do produto e ele faz a transição para um carrinho mostrando aquele produto. Clique em "Finalizar Compra" e você recebe um fluxo de formulário.

As telas geradas eram perfeitas? Não. O formulário de checkout precisava de ajustes — ele padronizou com um layout de página única quando eu teria preferido um processo em etapas. Mas o fato de ter gerado telas contextualmente apropriadas a partir de um único ponto de partida me economizou uma hora de trabalho que pude redirecionar para refinamento em vez de criação.

A prototipagem suporta múltiplos formatos de dispositivo — mobile, tablet e web — e você pode alternar entre eles instantaneamente. Desenhe um layout de web app, mude para mobile e observe o layout se redistribuir inteligentemente. Isso não é apenas redimensionamento responsivo. A IA toma decisões reais de layout: o que empilhar, o que colapsar, o que reorganizar para interação mobile amigável ao polegar.

E então vem a funcionalidade que genuinamente me surpreendeu.

Mapas de Calor Preditivos: A IA Te Diz Onde os Usuários Vão Olhar

Os mapas de calor preditivos do Stitch sobrepõem uma previsão de atenção visual em qualquer tela que você desenhe. Sem necessidade de testes com usuários. Sem necessidade de dados de analytics. A IA estima onde os usuários têm maior probabilidade de focar, clicar e interagir com base em padrões aprendidos de milhões de conjuntos de dados de comportamento de usuários.

Rodei em cada tela que desenhei durante minha sessão de testes. No meu dashboard de CRM, ele sinalizou que o botão de call-to-action na minha seção hero estava numa zona de baixa atenção. O gráfico de receita estava atraindo mais peso visual do que a seção de pipeline, que deveria ser a área de interação principal. O mapa de calor mostrou isso como uma zona fria clara exatamente onde eu precisava que os usuários interagissem.

Reposicionei o pipeline acima do gráfico, ajustei a hierarquia visual, rodei o mapa de calor de novo — zona quente exatamente onde eu queria.

Agora, quero ser cuidadoso aqui. Mapas de calor preditivos não substituem testes reais com usuários. Eles são treinados com padrões de comportamento agregados, não com seu público específico. Um usuário de SaaS B2B e um comprador de e-commerce têm padrões de escaneamento diferentes, e o mapa de calor nem sempre captura essas nuances. Vi as previsões errarem em layouts não convencionais e interfaces altamente especializadas.

Mas como uma primeira verificação rápida durante a fase de design? Incrivelmente útil. Ele pega os erros óbvios de hierarquia de atenção antes de você chegar perto de um teste de usabilidade. Pense nele como um corretor ortográfico para atenção visual — não vai pegar todo erro sutil, mas vai sinalizar os gritantes que você teria vergonha de publicar.

Se você tem construído sistemas de design com IA — como cobri no meu guia de prompts de design com IA que produzem resultados nível Apple — a funcionalidade de mapa de calor adiciona um ciclo de feedback que estava faltando nos fluxos de trabalho de design assistido por IA. Você gera, valida padrões de atenção, refina. Tudo dentro da mesma ferramenta.

Sistemas de Design: Importe Sua Marca e Mantenha a Consistência

Um dos meus maiores ceticismos sobre ferramentas de design com IA tem sido a consistência de marca. Legal, ele pode gerar um dashboard bonito. Mas pode gerar um dashboard que pareça pertencer ao meu produto, com a minha tipografia, os meus tokens de cor e os meus padrões de componentes?

O Stitch lida com isso através da importação de sistemas de design. Você pode construir um sistema de design do zero dentro da ferramenta — definindo paletas de cores, escalas tipográficas, raios de canto, tokens de espaçamento — ou pode importar um sistema de design existente por URL. Aponte para seu site em produção e ele extrai sua linguagem de design automaticamente.

Testei a importação por URL com o site de marketing de um cliente. Ele extraiu as cores primárias e secundárias com precisão, identificou a pilha de fontes (Inter para corpo, Outfit para títulos) e capturou os padrões gerais de espaçamento. A detecção do raio de canto ficou levemente errada — padronizou em 8px quando o sistema real usa 6px — mas é um ajuste manual rápido.

Uma vez que o sistema de design está carregado, cada geração subsequente o respeita. Peça uma nova página de dashboard e ele usa suas cores, suas fontes, seus padrões de componentes. É aqui que o Stitch passa de "demo legal" para "ferramenta de produção real." Sem suporte a sistema de design, cada tela gerada parece pertencer a um produto diferente. Com ele, tudo fica coeso.

Para equipes que já mantêm sistemas de design no Figma, isso cria um fluxo de trabalho interessante. Tenho explorado esse tipo de pipeline de design do Figma para IA há um tempo, e o Stitch adiciona uma nova opção: importe seu sistema existente, use o Stitch para ideação e prototipagem rápida, depois exporte de volta para o Figma para o trabalho de detalhamento.

A capacidade de ajustar todo o sistema de design através de prompts em linguagem natural é particularmente poderosa. "Faça tudo parecer mais corporativo — cores mais sóbrias, espaçamento mais justo, tipografia mais estruturada." A tela inteira atualiza. "Agora me mostra a versão startup — acentos mais vibrantes, mais espaço em branco, cantos mais arredondados." Tudo muda. Poder explorar direções de marca através de conversa em vez de ajustar manualmente dezenas de tokens é uma economia de tempo genuína.

Geração de Código: Do Design ao Front-End em Um Único Passo

Toda ferramenta de design promete exportação de código. A maioria entrega lixo — divs profundamente aninhadas, estilos inline, nomes de classe como .div-wrapper-inner-container-2. O tipo de código que faz desenvolvedores front-end chorarem.

A geração de código do Stitch é significativamente melhor do que o que vi de outras ferramentas de design com IA. Ele produz HTML e Tailwind CSS que está realmente estruturado de uma forma com a qual um desenvolvedor consegue trabalhar. Os nomes de classe são semânticos. O layout usa flex e grid apropriadamente. Os breakpoints responsivos são sensatos.

Durante o redesign atualmente em testes, o Stitch está adicionando geração direta de código React, o que tornaria o output diretamente consumível em stacks front-end modernos. Isso é uma melhoria significativa — ir de HTML/Tailwind genérico para componentes específicos de framework elimina uma etapa inteira de conversão.

Exportei um dos meus dashboards de teste e coloquei num projeto Next.js. A estrutura base era sólida. Precisei refatorar alguns dos limites de componentes — o Stitch gerou tudo como um componente grande onde eu iria querer dividir em peças menores e reutilizáveis — e o binding de dados era obviamente conteúdo placeholder estático. Mas a fidelidade visual entre a tela do Stitch e o código renderizado estava perto de 1:1.

O código também se integra com o Google's AI Studio, o que significa que você pode enviar designs diretamente para o ecossistema mais amplo de desenvolvimento de IA do Google. Para equipes que já trabalham dentro do stack do Google Cloud, essa é uma extensão natural dos fluxos de trabalho existentes.

Aqui vai a avaliação honesta. A exportação de código é boa o suficiente para protótipos, MVPs e ferramentas internas. Para uma aplicação em produção com gerenciamento de estado complexo, interações sofisticadas e uma biblioteca de componentes que precisa escalar para múltiplos produtos, você ainda vai refatorar significativamente. O Stitch te leva a 70% — o que é genuinamente valioso — mas aqueles 30% finais ainda requerem julgamento de engenharia.

O Stack de Modelos: Gemini 3 e O Que Isso Significa para a Qualidade do Output

Por baixo dos panos, o Stitch roda em múltiplos modelos de IA. A integração do Gemini 3 trouxe um salto substancial de qualidade — geração de UI de maior fidelidade, melhor compreensão de padrões de design e output mais consistente em diferentes tipos de interfaces.

A plataforma também suporta modelos otimizados para tarefas específicas. Para geração rápida de HTML, usa modelos ajustados especificamente para velocidade de output de código. Para raciocínio de design e decisões de layout, aproveita as capacidades multimodais do Gemini para entender composição visual como um designer faria.

O que isso significa na prática: a qualidade do output atingiu um patamar onde não-designers podem produzir trabalhos que não gritam imediatamente "gerado por IA." As escolhas tipográficas são razoáveis. O espaçamento é consistente. As relações de cor fazem sentido. Não é design premiado — mas é sólido, funcional e de aparência profissional.

Para comparar, rodei o mesmo prompt em três ferramentas de design com IA diferentes: Stitch, as funcionalidades de IA do Figma e um gerador de design com IA independente. O Stitch produziu o output mais completo — protótipo interativo completo com telas conectadas. A IA do Figma lidou bem com geração no nível de componentes mas exigiu mais montagem manual. A ferramenta independente gerou telas individuais atraentes que desmoronavam no nível de sistema.

A diferença não está na qualidade visual — os três produziram resultados decentes. A diferença está na completude do fluxo de trabalho. O Stitch lida com o pipeline completo da ideia ao protótipo interativo ao código exportável. Os outros lidam bem com fragmentos desse pipeline mas te deixam montando as peças sozinho.

O Que a Maioria das Análises Não Conta: As Limitações Reais

Passei tempo suficiente com o Stitch para saber onde ele quebra. E acho que ser honesto sobre essas limitações é mais útil do que fingir que esta é a forma final das ferramentas de design.

O controle de precisão é limitado. Quando você precisa ajustar algo exatamente 4 pixels, ou alinhar uma baseline a uma grid específica, a interface de linguagem natural do Stitch se torna frustrante. Ele interpreta "move um pouquinho pra cima" de forma diferente toda vez. Para trabalho pixel-perfect, você precisa do Figma ou uma ferramenta similar de manipulação direta.

Design de interações complexas é uma lacuna. O Stitch lida com fluxos básicos — clique, navegação, envio de formulários — mas micro-interações sofisticadas, transições animadas, interfaces de arrastar e soltar e mudanças de estado complexas estão além do que ele gera. Se o diferencial do seu produto está no design de interações, o Stitch não vai te levar lá.

A escalabilidade empresarial não foi comprovada. Testei com projetos relativamente contidos — dashboards individuais, landing pages, fluxos de apps pequenos. Como o Stitch lida com um sistema de design com 200+ componentes, um produto com 50+ telas e uma equipe de 8 designers trabalhando simultaneamente? Essa é uma pergunta em aberto. A documentação oficial não aborda casos de uso empresariais em detalhe.

A integração com o Figma é majoritariamente unidirecional. Você pode exportar do Stitch para o Figma, e os designs exportados preservam camadas e componentes. Mas o fluxo de ida e volta — Figma para Stitch e de volta — não é fluido. Se a fonte da verdade da sua equipe é o Figma, o Stitch se torna uma ferramenta de ideação que alimenta seu fluxo real em vez de substituí-lo.

É gratuito — o que significa que o Google controla o roadmap. O Stitch atualmente é acessível gratuitamente com uma conta Google. Isso é ótimo para acessibilidade, mas significa que você está construindo fluxos de trabalho em torno de um experimento do Google Labs. O Google tem um histórico de descontinuar produtos — e embora o Stitch pareça ter apoio institucional sério (especialmente com a integração do Gemini e o redesign do I/O 2026), não há uma camada paga que sinalizaria compromisso de longo prazo como produto independente.

As versões do modelo de IA importam. A qualidade do output varia dependendo de qual modelo o Stitch atribui à sua tarefa. Nos modelos Gemini 3, os resultados são consistentemente fortes. Nos modelos mais rápidos mas mais leves, a qualidade cai notavelmente — especialmente para layouts complexos e decisões de design com nuances.

Onde o Google Stitch Se Encaixa no Seu Fluxo de Trabalho

Depois de todos os meus testes, aqui está o framework que eu usaria para decidir se o Stitch pertence ao seu kit de ferramentas.

Use o Stitch quando:

• Você está indo do zero ao primeiro protótipo e precisa de velocidade acima de tudo
• Você é desenvolvedor e precisa de uma UI decente sem contratar um designer
• Você está explorando múltiplas direções de design rapidamente antes de se comprometer com uma
• Você precisa comunicar um conceito de produto para stakeholders com algo mais tangível que wireframes
• Você quer feedback preditivo de UX (mapas de calor) durante a fase de ideação
• Você está construindo ferramentas internas, MVPs ou provas de conceito onde design "bom o suficiente" é genuinamente bom o suficiente

Fique com o Figma (ou sua ferramenta atual) quando:

• Você precisa de precisão pixel-perfect e variantes detalhadas de componentes
• Sua equipe tem um sistema de design estabelecido no Figma que serve como fonte da verdade
• O produto requer design de interações complexas e micro-animações
• Você está trabalhando com uma equipe de designers que precisa de funcionalidades de colaboração em tempo real
• O handoff de design precisa incluir especificações detalhadas, anotações e notas para desenvolvedores

O fluxo de trabalho híbrido que estou realmente usando: Começo no Stitch para ideação e prototipagem rápida. Importo meu sistema de design para que o output corresponda à minha marca. Uso os mapas de calor para validar a hierarquia de atenção cedo. Exporto para o Figma para refinamento, detalhamento de componentes e colaboração em equipe. Faço o handoff do Figma para desenvolvimento.

Esse fluxo de trabalho reduziu minha fase de conceito para protótipo de aproximadamente dois dias para cerca de três horas no último projeto em que o usei. A qualidade do output do Stitch era alta o suficiente para que a fase de refinamento no Figma fosse sobre polir detalhes em vez de reestruturar layouts. Essa é uma diferença significativa.

O Que Estou Acompanhando

O Google I/O 2026 está programado para 19-20 de maio, e os vazamentos sugerem que um grande redesign do Stitch será a peça central dos anúncios de ferramentas de design. O workspace 3D, integração completa do agente de voz e exportação direta de React abordariam várias das minhas reclamações atuais.

A funcionalidade que mais me interessa é a geração de código React. Se o Stitch conseguir produzir código React limpo, estruturado em componentes, com interfaces de props adequadas e padrões razoáveis de gerenciamento de estado, a distância entre "protótipo gerado por IA" e "front-end em produção" diminui drasticamente. Isso muda a economia do desenvolvimento front-end para startups e equipes pequenas de uma forma difícil de exagerar.

Também estou acompanhando como a importação de sistemas de design evolui. Agora é funcional mas não perfeita. Se o Google conseguir acertar o fluxo de ida e volta — Figma para Stitch para Figma, ou Stitch para codebase React e de volta — eles terão construído algo que nenhuma outra ferramenta no mercado oferece.

E a interação de design por voz. Se o Gemini Live ficar sofisticado o suficiente para lidar com críticas de design com nuances — "o peso visual parece pesado no lado esquerdo, você pode reequilibrar?" — essa é uma forma fundamentalmente nova de trabalhar que não tem precedente em ferramentas de design.

O Panorama Geral para Equipes Front-End

O Google Stitch não vai substituir sua equipe de design. Mas vai mudar em que sua equipe de design gasta seu tempo.

O trabalho mecânico — montar grids, criar variantes responsivas, construir fluxos básicos de telas, gerar estados de componentes — esse é o trabalho que o Stitch faz agora. Não perfeitamente, mas bem o suficiente para mudar onde designers humanos investem suas horas. Em vez de gastar 60% do tempo em mecânicas de layout e 40% em decisões criativas, a proporção começa a se inverter.

Os designers que vão prosperar com ferramentas como o Stitch não serão os que conseguem arrastar frames mais rápido. Serão os que conseguem articular a intenção do design claramente — através de texto, de voz, de imagens de referência — e então aplicar seu gosto e julgamento para refinar o output da IA em algo que genuinamente ressoe com os usuários.

Isso não é a morte do design. É o design amadurecendo. E como alguém que passou anos trabalhando na interseção de código e design — construindo desde sistemas de design em produção até protótipos de UI alimentados por IA — posso te dizer que o melhor trabalho de design sempre foi sobre o pensamento, não sobre os cliques.

O Stitch simplesmente torna os cliques opcionais.

Se você ainda não experimentou, vá para stitch.withgoogle.com e dedique trinta minutos. Não vá com um projeto específico — apenas descreva algo que você queria construir e veja o que acontece. O plano gratuito te dá tudo que você precisa para formar sua própria opinião.

E se o modo de voz estiver disponível quando você testar, comece por ele. Fale com ele como falaria com um colaborador de design. Você pode se surpreender com o quão natural parece — e o quão mais rápido você avança quando suas mãos estão livres e suas ideias fluem sem filtro.

Da próxima vez que alguém me mandar um link às 11 da noite enquanto estou ajustando pixels no Figma, espero que seja o anúncio do I/O 2026. Porque se o redesign entregar ao menos metade do que os vazamentos sugerem, minhas sessões noturnas no Figma estão prestes a ficar bem mais curtas.

Perguntas Frequentes

O Google Stitch é gratuito?

O Google Stitch é atualmente gratuito com uma conta Google como experimento do Google Labs. Nenhuma camada premium foi anunciada. Acesse em stitch.withgoogle.com — embora a disponibilidade possa variar por região.

O Google Stitch pode substituir o Figma?

Ainda não. O Stitch se destaca em prototipagem rápida e ideação de 0 a 1, mas carece da edição de precisão, colaboração em equipe e profundidade de gerenciamento de componentes do Figma. O fluxo de trabalho mais forte usa ambos: Stitch para velocidade, Figma para polimento. Para uma análise mais profunda das capacidades de IA do Figma, veja meu detalhamento do sistema de design Figma Make.

Que código o Google Stitch exporta?

O Stitch atualmente gera HTML com Tailwind CSS. O próximo redesign adiciona geração direta de código React. O código exportado é limpo o suficiente para protótipos e MVPs mas tipicamente precisa de refatoração para aplicações em produção com gerenciamento de estado complexo.

Como funciona o mapa de calor preditivo?

O mapa de calor usa IA treinada em milhões de padrões de comportamento de usuários para estimar onde os usuários vão focar atenção nos seus designs. Funciona sem dados de usuários ao vivo e serve como ferramenta de validação de primeira passada — útil para detectar problemas óbvios de hierarquia, mas não substitui testes reais com usuários.

O Google Stitch suporta importação de sistemas de design?

Sim. Você pode construir um sistema de design dentro do Stitch ou importar um por URL de um site existente. A ferramenta extrai cores, tipografia, espaçamento e padrões de componentes. A precisão é forte mas não perfeita — espere ajustes menores para valores precisos como raios de canto.

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