Об этом проекте

Leeway UI Check — инструмент для проверки результатов изменений UI, вносимых агентами написания кода на базе ИИ, поддерживающий сценарии Web и Flutter. Базовый процесс: пользователь предоставляет эталонный скриншот и требования к странице, агент написания кода изменяет страницу, Leeway собирает результат реализации через Playwright и возвращает отчёт по пикселям, SSIM, компоновке и тексту для следующего цикла исправлений. Основные возможности - Сравнение эталонного изображения со скриншотом страницы с выводом обычной карты различий, строгой карты различий и локализации проблемных областей. - Ошибки текста, геометрии, взаимодействия и ресурсов выступают независимыми блокирующими условиями, а не смешиваются в единую оценку. - Взаимодействие с агентом написания кода через пять инструментов MCP: отправка версии кода, запрос обратной связи, отмена и сдача. - Сохранение снимков исходного кода, отчётов и доказательств каждого раунда; перед сдачей можно перепроверить соответствующую версию. Способ использования Проверенная среда разработки: Windows / PowerShell, Node 22.16.0, Python 3.13. При первой установке нужно клонировать репозиторий, выполнить npm ci, создать виртуальное окружение Python и установить workers/requirements.txt, затем запустить npm run setup:browser. Далее через npm run build, npm run demo, npm run cli -- report можно запустить три предустановленных варианта страниц и открыть локальную страницу отчёта (127.0.0.1:4318). При подключении к собственному проекту нужно настроить эталонные изображения, область просмотра, каталог исходного кода и команду запуска из шаблона задачи, создать задачу и запустить worker, затем подключить агента написания кода по руководству MCP. Общий цикл: агент изменяет исходный код → submit → worker делает скриншот и сравнивает → отчёт → агент снова вносит изменения. Границы и ограничения Проект описывает себя как локальную однопользовательскую раннюю версию. Оценка по умолчанию предназначена для диагностики; для официальной приёмки требуется проверенный profile. OCR, визуальные модели, изоляция безопасности и автоматическая сходимость с реальными моделями ещё не реализованы или не прошли приёмку. Harness не угадывает автоматически бизнес-поведение кнопок: проверяемые взаимодействия должны быть записаны в конфигурацию задачи, а рекомендации по изменениям в отчёте являются гипотезами, требующими проверки. Документация включает руководство по использованию, подключение MCP, часто задаваемые вопросы, описание архитектуры, калибровку оценки, журнал изменений, руководство по участию и границы безопасности. Проект распространяется по лицензии MIT.