#Benchmark Prompts

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meng shao
19小时前
今天看到这个「Benchmark Prompts」开源数据集，是用来测试 AI Agent 前端真实任务表现的。 数据集有 200+ 真实前端任务，包含各种 Figma 设计和文本指令，覆盖不同前端技术栈（如 React/Next.js、组件库、CSS 框架），聚焦复杂、非基准式任务。从编译成功率、代码审查通过率和功能实现率三个方面判定。 测试结果 Kombai 这个前端 AI Agent 表现整体都不错，特别是在 Figma 设计视觉保真和特征实现方面，继续深挖它能做到的原因，它的 Figma interpretation engine 在 ProductHunt 发布中有更多信息披露，当时还拿到了 Day/Week/Month 榜首： 技术基础：集成模型与无预处理 · 集成模型：深度学习 + 启发式子模型，针对布局/元素/样式子任务训练于专属数据集（真实 UI + HTML 映射），推导隐式推理（如层级功能性） · 无预处理：经 Figma API 直接读取矢量数据，精确捕获属性（颜色、阴影、字体），适用于 Dribbble 等平台文件，避免图像检测低精度 关键能力：鲁棒解读与生成 · 设计解读：自动校正非理想模式（如重叠节点、隐形元素、意外阴影） · 资产生成：提取 SVG/图标，输出逻辑 DOM、React 组件、无硬编码 CSS（Flex 等），含功能逻辑 + 视觉预览，支持 IDE 集成。 · 上下文适配：融合代码库（组件/主题），匹配 React/Next.js 等栈，降低集成风险。
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