AI 正在改变软件工程的生产方式。从早期的代码补全到如今的全项目生成，开发者不再需要从空白目录开始搭建工程，而是可以通过自然语言或图片描述让 AI 自动生成完整可运行的程序。字节跳动推出的 Doubao-Seed-Code，是针对工程级场景而设计的智能代码模型。它具备跨语言、多文件、架构化生成以及图像理解等能力，让“从设计图自动生成前后端项目”这一场景真正变得可用。 本次测评选择了一个贴近真实业务的任务：给模型一张电商首页设计图 jdhome.png，让模型自动分析图像内容，并实现 Vue 前端与 Python 后端的完整电商网站。为进一步贴合开发场景，本次测试在 Claude Code 环境中运行 Doubao-Seed-Code，以获得更接近真实程序员工作方式的体验。
Doubao-Seed-Code 是面向软件开发打造的全新代码生成模型。与传统 LLM 不同，它专注处理真实工程环境中出现的复杂问题，例如多文件协作、架构搭建、一致性的 API 设计、跨层数据结构的稳定输出以及长上下文编程等能力。它不像只会“写代码片段”的模型，而更像是一位理解整个项目结构的工程师。
更重要的是，Doubao-Seed-Code 支持图像输入。在设计类任务中，例如电商首页、后台管理系统或移动端界面，它能够自动理解图片中的布局、组件结构与交互区域。对本次任务来说，模型需要识别页面的 banner、分类区域、商品列表、底部导航栏等布局，并转换为 Vue 页面与组件结构，这是对模型视觉理解能力和前端知识体系的双重考验。
测试任务非常明确：输入一张电商首页 UI 图（jdhome.png），让模型基于图像输出一个可运行的电商网站原型，包括前端（Vue）与后端（Python + FastAPI），并设计合理的前后端分层架构。任务要求模型必须具备以下能力： 识别 UI 图片结构、组件化输出、合理规划项目目录、保持前后端 API 命名一致、设计可扩展的数据结构、输出可运行代码以及保持整体工程逻辑一致。 在实际开发中，这相当于一个全栈工程师从 UI 草图到 MVP 的完整过程，而模型的表现将直接反映其工程级能力。
Claude Code 并不是一个代码模型，而是一个支持多文件对话、工程上下文管理、自动补全与项目结构理解的 AI 编程环境。它允许用户将模型生成的代码直接写入文件、查看、修改，并与整个工程进行智能交互。 在本次任务中，Claude Code 起到两个作用： 第一，它能够接收图片，组织输入环境，为模型提供完整上下文；第二，它可以在模型生成代码后直接进行补全、修复、分析与运行调试，从而让整个开发流程更加自然，仿佛与一位真实工程师进行 Pair Programming。
我们将电商首页图片 jdhome.png 直接拖入 Claude Code，它能够将图片内容自动加入上下文信息中。为了让模型在这一任务中发挥最大能力，我们设计了明确、分层清晰的提示词，让其理解目标、技术框架、组件要求与输出形式。
以下是本次测试使用的完整提示词：
你是一名资深全栈工程师。
根据 jdhome.png，设计一个电商网站。
技术要求：
- 前端使用 Vue
- 后端使用 Python（FastAPI）
- 要求有良好的架构设计
- 前后端分层清晰
- 给出项目目录结构
- 给出前端与后端的核心代码文件
- 所有代码必须可运行
- 所有接口必须可对接
目标：自动从 UI 图生成一个可落地的电商系统。
提示词的关键点在于强调“架构化”“可运行”“前后端一致性”和“基于图片生成”，这些特点恰好是对 Doubao-Seed-Code 的能力触发点。
在本次基于 jdhome.png 的测试中，Doubao-Seed-Code 自动生成了一个清晰、可扩展的电商网站架构。项目采用前后端分离模式，整体结构包含前端 Vue 应用与后端 FastAPI 服务，两者通过标准化的 API 协作。该结构体现了模型对 Web 工程化的成熟理解。 XML 项目结构
jddemo/
├── frontend/
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # All Vue components
│ │ ├── App.vue # Main app component
│ │ ├── main.js # Entry point
│ │ └── style.css # Global styles
│ └── package.json
│
└── backend/
├── routers/ # API routers
├── models.py # Database models
├── schemas.py # Pydantic schemas
├── crud.py # CRUD operations
├── database.py # Database config
├── main.py # FastAPI app
├── requirements.txt
└── add_sample_data.py # Sample data script
5.1 前端架构（Vue）
前端以组件化思路组织页面，模型会根据图片内容自动拆解成导航栏、轮播区、商品展示、分类模块等独立组件。应用入口与全局样式被清晰分离，使整个前端结构既直观又易于维护。组件划分与真实电商页面相匹配，便于后续扩展更多业务功能。
5.2 后端架构（FastAPI）
后端采用分层设计，将路由、数据模型、数据校验 Schema、业务逻辑 CRUD，以及数据库配置分为独立模块。每一层都具有明确职责，例如路由负责 HTTP 接口组织，模型负责结构定义，CRUD 负责实际业务操作。除此之外，模型还自动生成了示例数据脚本，使前端在开发阶段即可直接获取有效数据。
5.3 前后端协作方式
模型保证前端组件使用的数据结构与后端 API 输出保持一致，实现了自然的数据契约统一。前端通过标准 REST 接口与后端交互，既降低了耦合，又提高整体开发效率。这种协调性体现了模型在处理跨层架构设计时的整体把控能力。
模型在图片理解、前端生成、后端生成、项目结构规划与文件一致性方面表现相当扎实，尤其是在架构设计与组件化方面表现突出。
6.1 图片理解能力
模型能够准确识别 UI 图中的核心元素，包括顶部搜索栏、banner 轮播区域、分类九宫格、商品卡片布局和底部导航。每一个部分都被模型转化为对应的 Vue 组件，这说明模型具备将视觉块映射到前端组件体系的能力。布局结构不是简单按位置翻译，而是按照组件应该如何划分来组织，使得代码更具维护性。
6.2 前端构建能力
模型自动生成了 Vue 前端，包括首页页面、Banner、分类宫格、商品卡片等组件，并为路由、API 请求与样式提供了初步实现。前后端交互通过统一的数据结构完成。值得一提的是，模型不会将所有内容直接堆叠在 Home.vue 中，而是遵循组件化思想，将页面拆解为独立模块，这种方式更接近真实开发项目。
6.3 后端构建能力
Python + FastAPI 的部分表现同样成熟。模型将后端拆分为主入口、路由层、模型定义、仓库层等结构。每个 API 对应一个资源，例如 products、categories 与 banner。数据模型使用 Pydantic 定义，结构清楚，语义明确。仓库层的设计虽然仅为简单的模拟数据，但遵循工程化习惯。
6.4 架构逻辑与多文件一致性
模6型输出的项目架构清晰、有分层逻辑，而且前后端的接口路径、字段名以及数据结构保持一致。例如，前端调用 getProducts 时，后端确实对应提供 /api/products 接口，并返回模型中定义的字段。跨文件一致性是许多模型的弱点，而 Doubao-Seed-Code 在这方面表现稳定。
本节将对模型的能力进行系统性分析，展示其在真实软件开发中的潜在价值。
7.1 视觉理解与组件映射能力
模型不仅识别页面元素，还能理解这些元素在前端框架中的概念地位。例如，Banner 区域适合作为独立组件，分类区适合作为九宫格组件，而商品卡片可以作为可复用的 ProductCard 组件。模型将 UI 结构与前端工程思想自动连接，这是代码模型中的高阶能力。
7.2 代码生成与工程结构化能力
模型写出的代码不是“单文件示例”，而是工程级结构，具有路由、数据层、组件层、仓库层等，逻辑完整且可扩展。许多大型模型在生成多文件项目时容易出现引用不一致、路径错误或 API 名称对不上等问题，而 Doubao-Seed-Code 在实验中保持了稳定的一致性。
7.3 多文件协作能力
在项目级任务中，多文件之间的引用关系、数据结构一致性与模块命名风格极其重要。Doubao-Seed-Code 的输出不但前后端接口一致，甚至连字段命名都保持统一。这种一致性通常只有通过上下文链路追踪和跨文件推理才能实现。
7.4 可部署性与可运行性
模型生成的前端 Vue 项目与 FastAPI 后端项目几乎开箱即可运行，只需安装依赖并启动服务。前端能够正常发起请求，后端能够正常响应，模型返回的数据结构与前端渲染逻辑完全匹配。这意味着模型不仅理解代码，还理解可运行程序的条件。
如果让一位全栈工程师从零开始完成这一任务，通常需要数小时甚至一天以上。设计结构、实现前端、编写后端接口、定义数据模型、组织项目文件，这些环节累加需要大量时间。而 Doubao-Seed-Code 在图片理解、架构生成和代码输出方面速度极快，从输入图片到输出完整项目前后不到两分钟。 这并不意味着模型可以完全替代人工，而是它能显著提升开发初期的效率，让工程师将更多时间投入业务逻辑、交互体验与系统优化。
为了充分发挥模型能力，建议遵循两个原则：第一是提供清晰的提示词，将模型的角色设定、技术栈、架构要求与目标结果明确化；第二是通过 Claude Code 进行多文件管理，让模型能够在实际项目环境中执行任务、保持结构一致性并进行上下文追踪。
Doubao-Seed-Code 对于前后端工程师、全栈开发者、产品经理以及希望快速构建原型的创业团队都具有极高的实用价值。尤其在图像生成代码这一领域，模型表现稳定，能够从 UI 图直接生成组件化、工程化的前端与可运行的后端结构。 如果你希望在最短时间内实现一个可运行的电商 MVP，或者希望让 AI 帮你自动从设计图生成项目结构，那么 Doubao-Seed-Code 将是目前技术生态中最佳工具之一。在与 Claude Code 结合后，它的工作流顺畅程度更是接近一位真正的全栈工程师。