本文探讨了如何利用自动反馈（编译器和多模态模型）指导大型语言模型（LLMs）生成高质量用户界面代码。研究通过自生成合成数据集并应用自动化工具进行筛选和评分，改进了原有LLM。结果显示，改进后的模型在性能上优于其他基线模型，接近大型专有模型的表现。