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核心概念
本文提出了一種名為 DesignRepair 的新型系統，用於檢測和修復由大型語言模型 (LLM) 生成的網頁前端程式碼中違反設計準則的問題，並透過結合程式碼分析和頁面渲染的雙流方法，以及利用 Material Design 3 準則構建的知識庫，實現自動化的前端程式碼修復，提升使用者體驗和介面品質。
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DesignRepair: Dual-Stream Design Guideline-Aware Frontend Repair with Large Language Models
導言
大型語言模型 (LLM) 的興起簡化了前端介面的創建，但同時也帶來了設計品質（例如：可訪問性和可用性）方面的挑戰。
現有解決方案通常受限於其關注點、通用性或數據依賴性，無法完全解決這些複雜問題。
本文介紹 DesignRepair，一個新穎的雙流設計準則感知系統，用於檢查和修復程式碼和渲染頁面中存在的 UI 設計品質問題。
Material Design 準則
Material Design 3 是一個由 Google 設計師和開發人員構建和支持的廣泛設計系統，可在 Android、iOS 和網頁平台上實作。
它涵蓋了從細粒度的設計準則（例如：個別組件的應用和特定含義的顏色使用）到組件的高級組合和常見設計模式等主題。
這些準則由三個主要部分組成：基礎、樣式和組件。
方法
知識庫構建
DesignRepair 採用 Material Design 3 作為評估品質的標準和知識庫的基礎。
為了確保高效和有效的知識檢索，我們將 Material Design 3 重構為兩個有組織的知識庫：組件知識庫和系統設計知識庫。
頁面提取
DesignRepair 首先提取基本資訊，例如：組件和屬性組，然後從我們的知識庫中檢索相關知識。
這種方法同時考慮了原始程式碼和使用者感知體驗，提供了全面而詳細的檢查。
知識驅動的修復
DesignRepair 採用分而治之的方法迭代地修復程式碼。
該過程從關注個別元素到考慮整體設計，確保以全面和系統的方式修復前端程式碼。
實驗
我們進行了一項評估，以衡量 DesignRepair 的有效性和實用性。
我們從 AI 生成的前端程式碼中收集了 196 個設計問題，並從包含 UI 設計及其前端程式碼的 GitHub 專案中收集了 115 個設計問題。
我們的評估表明，DesignRepair 能夠識別和修復設計問題，對於 AI 生成的問題，召回率為 89.3%，準確率為 86.6%，對於 GitHub 問題，召回率為 85.2%，準確率為 90.7%。
此外，我們在每個步驟上的實驗都突出了我們實施的策略的有效性。
最後，一項針對 26 名參與者的使用者研究進一步證實了我們修復的高品質。
貢獻
我們系統地分析了 Material Design 準則，並將其系統地轉換為結構化知識庫，即：低級組件知識庫和高級系統設計知識庫，從而能夠在設計品質保證過程中高效、有效地利用知識。
我們引入了 DesignRepair，這是一種新穎的知識驅動、基於 LLM 的雙流方法，專為系統地檢測和修復前端程式碼中的設計品質問題而設計。這種方法同時考慮了原始程式碼和使用者感知的渲染頁面，確保在設計品質提升方面表現出色。
我們進行了廣泛的實驗和一項針對 26 名參與者的使用者研究，證明了我們方法的有效性和實用性。
相關工作
可訪問性測試工具：Playwright、Google Lighthouse、axe-core
基於規則的 UI 設計檢查工具：UIS-Hunter
基於 LLM 的程式碼修復工具：CoCoNut、Repilot
討論和未來工作
我們的工作提出了一種可擴展的、基於知識的程式碼修復方法，該方法可以有效地利用設計準則，而無需手動構建和開發規則。
這種方法的優勢在於它可以靈活地支持和整合各種準則。
通過利用 LLM 和可擴展的知識驅動框架，我們的方法可以無縫適應不斷發展的準則。
此外，未來的改進可以集中在輕鬆整合準則更新和進一步縮小 LLM 檢查範圍的機制上。
我們已經確定了一個有希望的方向，即將相關規範與相關程式碼、屬性和值相結合，以實現更有效的效能。
我們發現縮短推理過程可以增強程式碼修復能力。
讓 LLM 和傳統分析工具（例如：渲染頁面分析工具）合作並利用各自的優勢，效率更高。
這些進步將確保與最新的行業和公司標準保持一致，從而使組織能夠輕鬆地根據其特定需求定制方法。
此外，我們的工作首次檢查了 LLM 生成的前端程式碼問題及其改進方法，這對於增強生成的程式碼（尤其是前端程式碼）非常有價值。
未來，我們可以在程式碼生成過程中整合 LLM 問題檢測和修復，從而實現早期問題識別和更可靠的程式碼創建。
統計資料
Vercel 的 V0 在發布後三週內吸引了 10 萬名使用者。
截至 2023 年 8 月，GitHub 上有 17.5 萬個 Vercel 的 V0 結果。
從 Vercel 的 V0 精選專案和使用者提交中隨機選擇了 64 個專案。
最終選擇了 20 個由 Vercel 的 V0 生成的、高品質的人工智慧協作前端程式碼專案。
在這些專案中，我們總共精確定位了 669 個組件/屬性組，對應 3,765 條設計準則，其中 196 條被違反。
平均而言，每個專案與 188.25 條設計準則相關聯。
從 GitHub 上最流行的 6 個專案中隨機選擇了 66 個檔案。
在這些專案中，我們總共識別了 1,793 個組件/屬性組，其中 115 個被違反。
Vercel 的 V0 專案的每個檔案有 33.45 個組件/屬性組，每個專案有 9.8 個準則違規。
GitHub 專案的每個檔案有 27 個組件/屬性組，每個專案有 1.74 個準則違規。
UIS-Hunter 在 Vercel 的 V0 專案上的召回率為 32.3%，在 GitHub 專案上的召回率為 22.9%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的召回率為 92.1%，在 GitHub 專案上的召回率為 83.3%。
UIS-Hunter 在 Vercel 的 V0 專案上的準確率為 55.4%，在 GitHub 專案上的準確率為 47.8%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的準確率為 87.3%，在 GitHub 專案上的準確率為 90.9%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的組件提取召回率為 96.7%，準確率為 93.6%。
DesignRepair 在 GitHub 專案上的組件提取召回率為 96.5%，準確率為 91.8%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的組件映射召回率為 94.1%，準確率為 90.5%。
DesignRepair 在 GitHub 專案上的組件映射召回率為 94.9%，準確率為 90.2%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的違規檢測召回率為 92.9%，準確率為 90.1%。
DesignRepair 在 GitHub 專案上的違規檢測召回率為 87.8%，準確率為 93.5%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的違規修復（組件）召回率為 89.9%，準確率為 87%。
DesignRepair 在 GitHub 專案上的違規修復（組件）召回率為 81.7%，準確率為 87.5%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的違規修復（屬性）召回率為 87.2%，準確率為 85.4%。
DesignRepair 在 GitHub 專案上的違規修復（屬性）召回率為 89%，準確率為 94.2%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的違規修復（軟約束）召回率為 70.4%，準確率為 82.6%。
DesignRepair 在 GitHub 專案上的違規修復（軟約束）召回率為 67.7%，準確率為 77%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的違規修復（硬約束）召回率為 92.3%，準確率為 87.2%。
DesignRepair 在 GitHub 專案上的違規修復（硬約束）召回率為 88%，準確率為 92.6%。
DesignRepair 在 Vercel 的 V0 專案上的違規修復（全部）召回率為 89.3%，準確率為 86.6%。
DesignRepair 在 GitHub 專案上的違規修復（全部）召回率為 85.2%，準確率為 90.7%。
使用者研究招募了 26 名參與者（12 名女性，14 名男性），年齡在 25 至 35 歲之間。
參與者的教育背景各不相同：5 人擁有學士學位，15 人擁有碩士學位，6 人擁有博士學位。
他們的隸屬關係也很多樣化，6 人來自科學機構，10 人來自大型網路公司，10 人來自大學。
Wilcoxon 符號秩檢驗產生的 p 值約為 p ≈ 6.99 × 10−9，遠低於 0.05 的標準 alpha 閾值。
平均滿意度得分從修復前的 3.04 上升到修復後的 3.92。
標準差從 1.19 降低到 0.99。
58.7% 的使用者認為修復後的頁面在視覺上更優越。
20.4% 的參與者對修復前後的版本評分相同。
20.1% 的參與者表示更喜歡原始設計。
深入探究
DesignRepair 如何與其他前端開發工具和流程整合，以建立更全面的設計品質保證流程？
DesignRepair 可以作為前端開發流程中不可或缺的一部分，與其他工具和流程整合，建立更全面的設計品質保證流程：
1. 整合至現有的開發環境和工具鏈：
整合開發環境（IDE）插件： 開發 DesignRepair 的 IDE 插件，讓開發者可以直接在編寫程式碼時獲得即時反饋和修復建議，例如在 Visual Studio Code 或 WebStorm 中使用。
版本控制系統（VCS）鉤子： 在程式碼提交到版本控制系統（如 Git）之前，使用 DesignRepair 進行自動化檢查，並阻止不符合設計規範的程式碼被合併到主分支。
持續整合/持續交付（CI/CD）流程： 將 DesignRepair 整合到 CI/CD 流程中，在每次程式碼構建和部署時自動執行設計品質檢查，確保設計品質始終如一。
2. 與其他測試工具和流程結合：
單元測試： 將 DesignRepair 整合到單元測試框架中，在測試單個組件功能的同時，也檢查其是否符合設計規範。
端到端測試： 在端到端測試中使用 DesignRepair，模擬真實用戶操作，檢查整個應用程式的設計品質和用戶體驗。
無障礙測試： 結合專門的無障礙測試工具，例如axe-core，與 DesignRepair 共同使用，確保應用程式不僅美觀，而且對所有用戶都具有良好的可訪問性。
3. 建立設計品質反饋迴路：
收集用戶反饋： 收集用戶對應用程式設計的意見和建議，並將其用於改進 DesignRepair 的知識庫和修復策略。
數據分析和監控： 追蹤 DesignRepair 識別和修復的設計問題數量和類型，分析趨勢並找出潛在的設計問題根源。
通過以上整合，DesignRepair 可以與現有的前端開發工具和流程無縫銜接，幫助開發團隊建立更全面的設計品質保證流程，從而提升應用程式的設計品質、用戶體驗和可維護性。
如果使用者對某些設計選擇有特定偏好，而這些偏好與 Material Design 準則相衝突，DesignRepair 應該如何處理？
當使用者偏好與 Material Design 準則衝突時，DesignRepair 應該在遵循規範和尊重使用者偏好之間取得平衡。以下是一些可能的處理方式：
提供彈性和可配置性：
可配置的規則集： 允許使用者自定義 DesignRepair 的規則集，選擇性地啟用或禁用某些規則，或者調整規則的嚴格程度。
例外處理機制： 提供機制讓使用者標記特定程式碼片段為例外，忽略 DesignRepair 對這些片段的檢查和修復建議。
使用者偏好設定： 允許使用者設定設計偏好，例如顏色主題、字體大小等，DesignRepair 可以根據這些偏好調整其檢查和修復策略。
提供更詳細的資訊和解釋：
解釋衝突原因： 當 DesignRepair 檢測到與使用者偏好衝突的設計選擇時，應該清楚地解釋衝突的原因，並提供相關的 Material Design 準則作為參考。
提供替代方案： 除了指出問題之外，DesignRepair 還應該提供一些符合 Material Design 準則的替代設計方案，供使用者選擇。
教育和引導： DesignRepair 可以作為一個教育工具，幫助使用者了解 Material Design 準則背後的設計理念和最佳實踐，引導使用者做出更合理的設計選擇。
平衡自動化和人工干預：
自動修復輕微問題： 對於一些輕微的設計問題，例如顏色對比度不足，DesignRepair 可以自動進行修復，無需使用者干預。
提供修復建議： 對於一些需要權衡使用者偏好的設計選擇，DesignRepair 可以提供修復建議，但最終決定權交給使用者。
人工審查和調整： 對於一些重要的設計決策，建議使用者在 DesignRepair 的輔助下進行人工審查和調整，確保最終設計方案既符合規範，又滿足使用者需求。
總之，DesignRepair 應該在遵循設計規範和尊重使用者偏好之間找到一個平衡點，通過提供彈性、資訊和選擇，讓使用者在不犧牲設計品質的前提下，實現個性化的設計目標。
DesignRepair 的開發是否預示著未來設計師和開發人員的角色將發生變化，LLM 將在其中扮演更重要的角色？
DesignRepair 的出現，確實預示著 LLM 將在未來設計和開發流程中扮演更重要的角色，並可能促使設計師和開發人員的角色發生以下變化：
1. 設計師：
更注重創意和策略： LLM 可以協助處理重複性設計任務，例如生成設計稿、調整佈局等，讓設計師有更多時間和精力專注於創意發想、用戶研究和設計策略制定。
跨領域合作： 設計師需要學習如何與 LLM 協作，並了解 LLM 的能力和限制，才能更好地利用 LLM 提升設計效率和品質。
數據驅動的設計： LLM 可以分析大量的設計數據，提供設計趨勢和用戶行為洞察，幫助設計師做出更明智的設計決策。
2. 開發人員：
更專注於複雜邏輯和功能： LLM 可以協助處理一些前端開發任務，例如生成程式碼、修復設計問題等，讓開發人員可以更專注於處理複雜的業務邏輯和功能開發。
提升程式碼品質和效率： LLM 可以幫助開發人員編寫更簡潔、易讀和易維護的程式碼，並自動修復一些常見的程式碼錯誤和設計問題，提升開發效率和程式碼品質。
學習新的工具和技術： 開發人員需要學習如何使用和整合 LLM 到現有的開發流程中，並掌握相關的工具和技術，才能更好地利用 LLM 提升開發效率。
3. LLM 的角色：
設計助手： LLM 可以作為設計師的助手，提供設計靈感、生成設計稿、優化設計細節等。
開發輔助工具： LLM 可以作為開發人員的輔助工具，生成程式碼、修復錯誤、優化效能等。
設計品質守護者： LLM 可以自動檢查和修復設計問題，確保應用程式符合設計規範和最佳實踐。
總體而言，LLM 的發展將會為設計和開發領域帶來新的機遇和挑戰。設計師和開發人員需要不斷學習和適應新的技術和工具，才能在未來的工作中保持競爭力。 LLM 不會取代設計師和開發人員，而是作為一種強大的工具，幫助他們更有效率、更高品質地完成工作。
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