【摘要】针对人工智能（ＡＩ）编程助手在前端开发中引发的“效能—质量失衡”问题，以及其在前端特异性场景中存在的认知局限，本文构建了一套量化评估与优化模型。 该模型通过集成标准化前端任务集、前端效能指数（ＦＥＥ⁃Ｉｎｄｅｘ）、层叠样式表（ＣＳＳ）冲突依赖图模型以及基于抽象语法树（ＡＳＴ）的漏洞传导路径分析模型，构建起“技术—教育—产业”三位一体的解决方案。 实验结果表明，该方案相较传统开发，可提升代码完成率约 ２４％，代码可访问性合规率与安全漏洞检出率分别提高 ２８ 个百分点和 １７ 个百分点，页面最大内容绘制（ＬＣＰ）时间缩短 ０.４ ｓ。 本研究不仅为 ＡＩ 时代的前端开发质量保障提供了可复用的技术框架，还通过输出前端教育伦理实践指南，引导开发者与 ＡＩ 建立协同进化的合作关系，进而系统破解“效能—质量失衡”挑战。