Agentation
Agentation — визуальный инструмент для разметки элементов интерфейса и передачи точных, с привязкой к коду инструкций AI-агентам для быстрых правок.
Что такое Agentation?
Agentation — визуальный инструмент для разметки элементов прямо в интерфейсе, после чего обратную связь можно передать AI-агентам, чтобы они точно определили цель в вашем коде. Основная цель — преобразовать неформальную обратную связь «указать на это» в структурированные, машинно-исполнимые инструкции, на которые агенты могут реагировать.
Он особенно хорошо работает с AI-инструментами для кодирования, имеющими доступ к файлам проекта, где вывод Agentation включает селекторы, пути к файлам и информацию о структуре, помогая агенту перейти к нужным строкам и компонентам.
Ключевые возможности
- Визуальная разметка на странице: Активируйте панель инструментов и кликните или выберите элементы, чтобы создать разметку, привязанную к конкретной цели на экране.
- Таргетинг элементов для агентов: Agentation генерирует путь к элементу, CSS-селекторы и детали расположения файла, чтобы агент не гадал, какой UI-элемент имеется в виду.
- Контекст кодовой базы для лучших правок: Когда агент имеет доступ к кодовой базе (например, через инструменты вроде Claude Code или Cursor), он использует селекторы для поиска, пути к файлам — для перехода к нужной строке, дерево компонентов React — для понимания иерархии, а вычисленные стили — для определения текущего вида элемента.
- Форматированный Markdown-вывод: После добавления обратной связи кликните, чтобы скопировать отформатированный Markdown и вставить в ввод агента.
- Поддержка интеграции MCP: С MCP копи-паст не нужен — агент уже видит контекст разметки; его можно попросить «исправить мою обратную связь» или «починить разметку 3».
- Управление жизненным циклом разметки: Агенты могут запрашивать существующую обратную связь (например, перечислить все разметки по страницам) и реагировать на действия вроде удаления или разрешения элементов (например, «очистить все разметки»).
Как использовать Agentation
- Активируйте панель разметки: Панель доступна в интерфейсе Agentation (на демо-странице отмечено, что она активна).
- Наведите для идентификации элементов: Наведите на элементы, чтобы увидеть их имена подсвеченными.
- Создайте разметку: Кликните на целевой элемент или выделите текст (например, на демо-элементах), чтобы создать новую разметку, затем введите обратную связь.
- Отправьте и поделитесь обратной связью: Добавьте разметку и кликните, чтобы скопировать отформатированный Markdown-вывод для вставки в агента.
- Опционально используйте MCP: Если агент подключен через MCP, избегайте ручного копи-паста и попросите его обработать или исправить конкретные разметки.
Сценарии использования
- Отчёты об ошибках для конкретного UI-элемента: Если видите неверное состояние кнопки или стили, наведите для идентификации, разметьте с указанием ожидаемого vs. реального, поделитесь селекторами/путями, чтобы агент нашёл нужный код.
- Обратная связь по типографике и отступам: Для проблем с padding и размерами разметьте точную область компонента и попросите агента выбрать альтернативу (например, «24px или 16px») при разрешении.
- Коррекция текста/контента: Если в лейбле или копии опечатка, выделите точный текст и добавьте краткую обратную связь (например, «Текст кнопки неясен» или «контент должен быть X»), чтобы агент targeted нужную строку UI.
- Обратная связь по конкретному кадру анимации: Поставьте анимацию на паузу (через панель) в нужном кадре, разметьте это визуальное состояние и дайте обратную связь, привязанную к контексту паузы.
- Координация командной или многстраничной обратной связи: Пусть агенты перечислят все видимые разметки по страницам, разрешат по одной и очистят всё по завершении ревью.
FAQ
Как Agentation помогает агенту найти нужную часть моего приложения?
Вывод Agentation может включать CSS-селекторы, пути к исходным файлам, иерархию компонентов React и вычисленные стили, чтобы агент мог выполнить grep, перейти к нужной строке и понять, где и как элемент вписывается.
Нужно ли копировать и вставлять отзывы в агента?
Не всегда. На странице указано, что с интеграцией MCP можно обойтись без копирования-вставки, поскольку агент уже видит контекст аннотации.
Какие отзывы следует писать в аннотациях?
Страница рекомендует быть конкретным (например, четко описывать проблему), обрабатывать одну проблему на аннотацию и включать контекст о том, что ожидалось, по сравнению с тем, что видно.
Могут ли агенты задавать вопросы или реагировать на аннотации?
Да. С интеграцией MCP и схемой формата аннотаций страница описывает взаимодействия агента, такие как перечисление аннотаций, запрос уточнений, разрешение с итоговым summary и отклонение аннотаций.
Какая модель лицензирования у Agentation?
Agentation бесплатен для физических лиц и компаний для внутреннего использования. Для распространения Agentation как части продаваемого продукта страница советует связаться с ними для коммерческой лицензии.
Альтернативы
- Интерактивные инструменты для скриншотов/разметки UI (с рабочими процессами человеческой проверки): Инструменты, которые захватывают и разметкуют UI для проверки, также поддерживают обмен отзывами, но обычно не генерируют структурированные селекторы/пути к файлам для агентов, ориентированных на код.
- Шаблоны текстовых задач в трекере (например, тикеты багов): Трекеры багов помогают документировать ожидаемое vs фактическое поведение, но полагаются на описание, а не на указание агенту конкретного пути к элементу UI в кодовой базе.
- Инструменты навигации по коду, способные на агентов, без визуальной аннотации: Ассистенты для кодирования, понимающие ваш репозиторий, все равно могут действовать по отзывам, но без слоя аннотации обычно приходится описывать цель более косвенно (например, вручную называя компоненты).
Альтернативы
MakerLoft
MakerLoft — AI-конструктор приложений: подключает GitHub и генерирует рабочие приложения с бэкендом (auth, платежи, загрузки, админ).
Lasso
Lasso — AI-first PIM для команд e-commerce: обогащает атрибуты и описания, обрабатывает данные поставщиков и мониторит конкурентов через приложение или API.
Ably Chat
Ably Chat — chat API и SDK для кастомных realtime-приложений: реакции, presence и правка/удаление сообщений для чатов в масштабе.
Tavus
Tavus создает AI для живого общения лицом к лицу: видит, слышит и отвечает в реальном времени. Доступны видео-агенты и цифровые двойники через API.
ClawTick
ClawTick — платформа AI-автоматизации через CLI для планирования webhook-задач по cron: мониторинг, алерты, повторы и логи выполнения.
Falconer
Falconer — самообновляемая платформа знаний для быстрых команд: пишите, делитесь и находите надежную внутреннюю документацию и контекст кода в одном месте.