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In dieser Arbeit werden Design to Code Tools untersucht, die mittels generativer Künstlicher
Intelligenz Designs automatisch in Code umwandeln. Ziel ist es, zu analysieren,
wie diese Tools funktionieren und ob ihre Ergebnisse aktuellen Standards entsprechen.
Ein zusätzlicher Fokus liegt auf dem Vergleich verschiedener Tools, um ihre Unterschiede
zu ermitteln. Hierfür wurde ein Anwendungsbeispiel mit einem Testdesign
und dazugehörigem generierten Code erstellt und mittels einer Expertenbefragung
bewertet. Die Datenerhebung erfolgte nach dem Between-Subject-Verfahren und konzentrierte
sich auf die Erfassung quantitativer Daten zur optischen Ähnlichkeit, digitalen
Barrierefreiheit, Projekt- und Softwarequalität. Die Ergebnisse zeigen, dass die
Tools in der visuellen Umsetzung von Designs überzeugen können, aber in den anderen
geprüften Bereichen noch Defizite aufweisen. Diese Arbeit liefert wichtige Erkenntnisse
über den aktuellen Entwicklungsstand von Design to Code Tools und trägt
zu einer differenzierteren Betrachtung ihrer Potenziale und Grenzen bei.