【ZOL中关村在线原创技术】在AI时代，媒体对硬件的评测早已从传统跑分延伸到端侧AI算力的部署测试。为了测试显卡在AIGC场景下的真实生产力，评测编辑常需在本地搭建Stable Diffusion WebUI。然而，配环境、写API调用脚本、算耗时等繁杂的“技术脏活”，往往让非科班出身的编辑苦不堪言。引入具备自动化脚本编写与联调能力的AI Agent——小艺Work后，整个测试流程迎来了质的飞跃。
一键体检，跨越配置门槛
本地部署文生图工具最怕“运行环境的大坑”。显卡驱动、CUDA版本、Python依赖，任何一环不匹配都会导致满屏报错。
向小艺Work下达指令：“我准备在本地Windows系统部署WebUI进行文生图测试，帮我的设备写一个环境检查脚本。”小艺Work经深度思考后，不仅确认了WebUI的部署标准，还直接将两个文件回传至本地：负责完整检查的PowerShell主脚本（`check_webui_env.ps1`）和一键运行的批处理文件（`.bat`）。
编辑只需将文件放在同一文件夹下双击，脚本就会自动核查显卡状态、显存及关键依赖。这种“直接给工具、双击就能跑”的交付方式，瞬间抹平了评测编辑与底层代码的鸿沟。
定制脚本，实现自动化跑分
环境就绪后，核心诉求是量化显卡的生成性能。过去，编辑只能手动输入提示词、点击生成、用秒表掐算。现在，我们让小艺Work编写调用 `/sdapi/v1/txt2img` 接口的批量脚本。它立刻生成了 `generate_txt2img.py`，不仅细致交代了需带 `--api` 参数启动WebUI的前提，还内置了10个风格迥异的测试提示词。
在要求“加入耗时统计”后，小艺Work的迭代直击痛点：每次生成后立刻打印耗时与随机种子（Seed）；全部跑完后，自动计算“单张平均耗时”、“总耗时”以及“最快/最慢”的具体项目。更绝的是，它会自动在本地生成 `summary_time.txt` 日志，记录本次测试的完整参数。这些由脚本自动生成的数据，成为显卡算力最直观的客观证明，且便于后续跨设备横向对比。
此次实测，小艺Work展现了极强的“闭环能力”。它不只是代码生成器，更是懂测试逻辑的工程助手。它甚至会主动建议：“如果后续想对比不同采样器哪个更快，我可以再帮你写个合并对比工具。”
对小艺Work的引入，让媒体评测迎来了效率革命：不懂代码也能定制跑分工具；自动化日志杜绝了人工记录的误差；原本折腾一天的排障与写脚本时间，缩减到几轮对话。
当然，AI交付的只是执行工具。测试环境的散热、提示词的合理性以及最终图像的审美，仍需编辑把关。但有了小艺Work，编辑终于能将精力从“运行环境的大坑”中解放出来，回归对硬件性能的深度洞察。
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