如果你曾辛苦把設計稿或網頁截圖一格一格自己複製到程式碼裡，那麼由香港中文大學團隊（CUHK MMLab 與 ARISE Lab）開發的 ScreenCoder 絕對值得一看。它是一套突破傳統的視覺到程式碼生成系統，能夠把任何 UI 截圖或設計 mockup 轉換成乾淨、結構清楚、可修改的前端 HTML/CSS 程式碼。
背後的技術架構採用了 模組化多智能體（modular multi-agent）設計，將整個流程拆成三個可解釋的小系統：第一個「Grounding」負責用視覺語言模型識別 UI 組件；接著由「Planning」生成分層的布局結構；最後「Generation」則根據脈絡與使用者需求生成最終的 HTML 與 CSS 程式碼。這樣的拆解方式能大幅提升排版準確度與結構正確性，優於單一黑盒模型。
主要功能一覽
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模組式理解流程：將視覺理解、版面規劃與碼碼生成分層執行，提高生成品質與可追溯性。
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輸出標準且可編輯的程式碼：不只是粗糙模型，是乾淨、可維護、可直接部署的前端程式碼。
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高度可客製化：你可以依需求微調布局比例、命名或樣式，方便整合進專案中。
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Hugging Face Demo 可試用：程式預覽可在 Hugging Face Spaces 上體驗，或自行下載程式碼在本地透過
python app.py運行。 -
研究貢獻與推動資料生成：除了即時應用，ScreenCoder 同時具備「資料引擎」功能，可自動生成大量 UI‑code 配對，用於訓練與強化開源 VLM（視覺語言模型）。團隊也已在 Qwen2.5‑VL 等模型上進行微調與強化學習，取得明顯成果。
ScreenCoder 對於快速 prototyping、UI-dev 工作流程都非常實用。想像你只要截一張設計稿（或網站畫面），按下執行，便能取得初步的 HTML + CSS 結構。接著可以快速客製化，少了從零撰寫的時間，整體開發流程更高效。
對於設計師來說，也能節省轉交開發的等待時間；而前端工程師則能直接接手乾淨的程式碼，減少溝通誤差。整體協作更順暢。
另外，如果你有對 VLM 或 AI 生成模型感興趣，這套系統同時具有推動資料集構建的能力，可用於訓練未來模型、提升識別與生成精度，是很有前瞻性的研究工具。
總結來說，ScreenCoder 不只是一套視覺轉程式碼的 AI 工具，更是結合模組化架構與高品質生成的研究實作，它有效拉近設計與開發的橋樑。對於追求效率與實用性的 Taiwan 前端社群來說，是一款讓人期待的開源神器。
