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图文真实项目 Design-to-Code 实测：Kimi K3、Claude Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 对比
真实项目里的 Design-to-Code 实测 ：Kimi K3 vs Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol
内容导读
这是一场在真实企业前端项目中的 Design-to-Code 对比实测：作者用 GitHub Copilot CLI、自定义 Agent、Skill 和 Figma MCP，让三款模型把 Figma 设计稿还原为受 React 19、VDS、CSS Modules、i18n 与三道门禁约束的页面。测试中 Kimi K3 和 Claude Opus 5 均通过门禁，视觉分数分别为 74.8 和 60.4；GPT-5.6 Sol 因编译错误无法运行。作者认为，截图与节点树交叉验证、主动管理上下文和强制自检，比单看生成速度更影响可交付性。
继续看关键要点
- 视觉评分使用统一宽度的 Figma 导出图、4×4 网格和 DTW 行对齐，再按结构相似度 70%、色彩相似度 30%计算总分。
- 设计稿视觉上只有 6 列，但 hidden="true" 图层让 Claude Opus 5 生成了 18 列定义；Kimi K3 通过节点元数据与截图交叉验证，过滤了不可见元素。
- GPT-5.6 Sol 的失败与项目路径配置有关，生成了项目中不存在的模块路径；Kimi K3 和 Claude Opus 5 则主动运行 TypeScript 门禁并根据报错修正。
- Claude Opus 5 的输入 token 为 15,498,398，Kimi K3 为 5,849,205，约为后者的 2.65 倍；作者将差异归因于前者保留较完整节点信息、后者分段读取所需上下文。
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