隨著大模型在代碼生成方面的能力不斷提升，越來越多的前端開發任務開始借助 AI 來完成。從組件、布局、樣式表，到完整的單頁應用，AI 的應用正在逐漸滲透到前端開發中。

但隨之而來的問題也很現實：這些代碼質量如何？是否足夠健壯、可維護？是否考慮了安全和可訪問性？是否符合常見的開發規范？

最近，谷歌旗下的 Angular 團隊開源了一個工具 —— Web Codegen Scorer。它的作用并不是生成代碼，而是幫助開發者評估 AI 生成代碼的質量。

為什么需要評估 AI 代碼？

AI 在前端開發中確實帶來了便利：

?快速生成原型或樣板代碼；

?幫助新手或非專業前端開發者提高效率；

?自動生成重復性邏輯，減輕工作量。

但“能生成”并不等于“能直接使用”：

?有些代碼無法順利構建；

?能運行的項目也可能隱藏運行時錯誤或性能問題；

?安全性、可訪問性經常被忽略；

?代碼風格、結構和可維護性參差不齊。

過去，開發者通常依靠“試錯”來判斷生成代碼是否可用。這種做法缺乏標準，效果因人而異，也很難比較不同模型或提示的優劣。

是什么？

Web Codegen Scorer 就是為了解決這一問題而推出的。它把整個過程梳理成一條清晰的流水線：

生成 → 構建 → 運行 → 檢查 → 打分 → 報告

通過這條流水線，開發者可以：

?對比不同模型或提示生成的代碼；

?用數據衡量代碼在構建成功率、運行穩定性、安全性、可訪問性等方面的表現；

?在迭代過程中發現并修復問題；

?為團隊建立一套可重復的質量檢查方式。

核心功能

?模型配置與生成：可接入 OpenAI、Anthropic、Gemini 等不同模型，支持自定義提示詞和參數。

?構建與運行：自動構建生成的前端項目，并運行檢查是否報錯或崩潰。

?檢查與評分：除了基本的運行結果，還會從幾個角度進行評估：

?可訪問性：是否符合 WCAG 標準；

?安全性：是否存在常見漏洞；

?最佳實踐：代碼結構是否清晰、是否便于維護；

?LLM 評分：生成結果是否符合提示要求。

?報告與可視化：輸出報告，展示不同模型或提示下的表現，配合圖表和錯誤詳情，方便對比。

?可擴展性：用戶可為 React、Vue、Svelte 等不同框架配置環境，還支持自定義檢查規則與腳本。

如何上手？

Web Codegen Scorer 的使用方式相對簡單：

安裝：

npm install -g web-codegen-scorer

配置環境變量：添加不同模型的 API key。

快速評估：

web-codegen-scorer eval --env=react-example

初始化自定義配置：

web-codegen-scorer init

本地運行生成的項目：

web-codegen-scorer run --env=react-example --prompt=<prompt name>

工具還支持指定模型、限制運行次數、設置輸出目錄等高級選項。

寫在最后

Web Codegen Scorer 并不是一個“萬能評判器”，它更像是一把量尺，幫助開發者更客觀地看待 AI 生成的代碼。

對框架作者、工具開發者，或者日常寫業務代碼的前端工程師來說，它都能提供一定的參考價值。如果你已經在嘗試讓 AI 參與前端開發，這個工具可以作為一個質量檢查環節，幫你更快發現問題，避免把隱患帶到線上。