他们创造第一次天生的网页常日质量不太行，但是第二次增强提示之后 GPT-4V 天生网页代码质量明显变好，下面是对应提示词。
第一次代码天生提示词：
假设你是一位精通HTML和CSS的网页开拓专家。当用户供应一张网页的截图给你时，你的任务是创建一个HTML文件。这个文件须要用HTML和CSS编码来精确还原截图中的网站设计。主要的是，所有的CSS样式代码都要直接写在HTML文件里，而不是链接到其他文件。
如果原网页中有图片，你可以用一个名为"rick.jpg"的图片作为所有图片的替代品。即便网页中的某些图片已经被蓝色的矩形占位符替代了，你同样须要利用"rick.jpg"作为这些位置的图片。记住，你的HTML文件中不应包含任何外部文件的链接。
此外，这个任务不须要你利用JavaScript编写动态交互脚本。你的重点该当放在复原网页元素的大小、文本、位置、颜色以及整体布局上。终极，你须要供应完全的HTML文件内容，个中包含了所有必要的CSS样式代码。
增强提示词：
作为一名善于HTML和CSS的网页开拓高手，你面临的寻衅是修正一个已有的HTML文件。这个文件是用来构建一个网页的，但它目前有一些缺失落或缺点的部分，使得它与原网页有所不同。我将向你展示我想要创建的网页原型和目前HTML实现的网页效果。同时，我也会供应你我想在网页中包含的所有文本。
你的任务是仔细比较这两个网页，并根据供应的文本内容，修正原始的HTML代码。你须要确保新的实现在外不雅观上与参考网页完备同等。在编码时，要担保HTML代码语法精确，能够天生一个构造完全的网页。对付须要图片的地方，你可以暂时用一个名为"rick.jpg"的图片作为占位符。
在进行代码修订时，请特殊把稳网页元素的大小、文本内容、位置布局和颜色等方面，确保终极的布局和原网页高度相似。完成后，请直接供应新修订的HTML文件内容，无需附加任何阐明。
LLM 通过设计天生代码未来重点和研究方向：
◆为多模态大措辞模型开拓更有效的提示技巧，尤其是在处理繁芜网页设计时，例如通过分步骤天生网页的不同部分。
◆利用真实天下的网页内容来演习开放源代码的多模态大措辞模型。我们的初步实验表明，直接在真实的网页上进行演习存在寻衅，由于这些网页每每内容繁杂、数据凌乱。未来的研究可能会探索数据洗濯和优化的方法，以实现更稳定有效的演习过程。
◆超越传统的截图输入办法，例如，考试测验利用前端设计师的Figma框架或手绘草图作为测试输入。这种方法的扩展还须要我们仔细地重新设计评估体系。
◆将研究范围从静态网页扩展到动态网页。这意味着评估过程须要考虑网页的交互功能，而不仅仅是视觉效果的相似性。
