Widget2Code: пятиступенчатая декомпозиция для воссоздания интерфейсов по изображению

Загружаешь в GPT-4o скриншот дашборда, просишь воссоздать — получаешь другие цвета, кривые пропорции, абстрактные иконки. Модель видит интерфейс, но аппроксимирует детали: синий #2E5BFF превращается в #3B5FFF, график 16:9 становится 16:10, чёткая иконка — кляксой. Прикол: LLM плохи в генерации целиком (holistic generation), но сильны в поэтапной сборке (component-level reasoning). Widget2Code использует пятишаговую декомпозицию: сначала разбей на компоненты, потом опиши каждый, извлеки цвета через colorpicker, найди иконки в библиотеке (не генерируй!), собери JSON-структуру — только потом код. Результат: +8-15% точности цвета, вёрстки, читабельности против генерации в лоб.