leeway-ui-check

Leeway UI Check est un outil de validation des modifications d'interface réalisées par des agents de codage IA, prenant en charge les scénarios Web et Flutter. Le flux de base est le suivant : l'utilisateur fournit une capture de référence et les exigences de la page, l'agent de codage modifie la page, Leeway capture le résultat avec Playwright et renvoie un rapport sur les pixels, le SSIM, la mise en page et le texte, utilisé pour la correction suivante. Principales capacités - Compare l'image de référence et la capture de la page, et produit une image de différence standard, une image de différence stricte et une localisation des problèmes par zone. - Traite les erreurs de texte, de géométrie, d'interaction et de ressources comme des conditions bloquantes indépendantes, au lieu de les mélanger dans un score unique. - Interagit avec l'agent de codage via cinq outils MCP : soumettre une version de code, consulter les retours, annuler et livrer. - Enregistre un instantané du code source, le rapport et les preuves à chaque itération, permettant de revoir la version correspondante avant la livraison. Mode d'utilisation L'environnement de développement validé est Windows / PowerShell, Node 22.16.0, Python 3.13. Pour la première installation, il faut cloner le dépôt, exécuter npm ci, créer un environnement virtuel Python et installer workers/requirements.txt, puis exécuter npm run setup:browser. Ensuite, on peut exécuter npm run build, npm run demo, npm run cli -- report pour lancer trois variantes de pages prédéfinies et ouvrir la page de rapport locale (127.0.0.1:4318). Pour intégrer un projet existant, il faut configurer l'image de référence, le viewport, le répertoire du code source et la commande de démarrage à partir du modèle de tâche, créer la tâche et démarrer le worker, puis connecter l'agent de codage selon le guide MCP. La boucle globale est : l'agent modifie le code source → submit → le worker capture et compare → rapport → l'agent modifie à nouveau. Limites et restrictions Le projet se décrit comme une première version locale mono-utilisateur. Les scores par défaut servent au diagnostic ; une acceptation formelle nécessite un profil validé. L'OCR, les modèles visuels, l'isolation de sécurité et la convergence automatique par de vrais modèles ne sont pas encore implémentés ni validés. Le harness ne devine pas automatiquement le comportement métier des boutons ; les interactions à vérifier doivent être inscrites dans la configuration de la tâche, et les suggestions de modification du rapport sont des hypothèses à valider. La documentation comprend un guide d'utilisation, l'intégration MCP, une FAQ, l'explication de l'architecture, le calibrage des scores, le journal des modifications, le guide de contribution et les limites de sécurité. Le projet est sous licence MIT.