GitHub 無障礙團隊的兩位前實習工程師 Taarik Ashenafi 與 Keenan Zhou，開發了一套自動檢查工具，找出網頁圖片替代文字品質不佳的問題。WebAIM 調查指出，熱門網站首頁裡超過四分之一的圖片替代文字缺漏、模糊，或直接複製旁邊圖片的說明，卻仍能通過現有的自動檢測。
這套工具內建五條預設關閉的規則，包括偵測缺漏的 alt 屬性、把檔名當成替代文字、出現 TODO 等佔位文字、只寫「image」「logo」這類籠統詞，以及相鄰圖片重複使用同一段說明。另外還有一條選用的 AI 規則，透過 GitHub Models 視覺模型，判斷圖片內容並先遮蔽敏感資料。
值得注意的是，重複檢測不是照 HTML 原始碼順序比對，而是依照圖片在畫面上的實際位置與間距判斷，因此頁首與頁尾同樣寫著「GitHub」的商標圖片不會被誤判為重複。團隊也強調，AI 規則需要搭配清楚的判斷流程，避免模型過度建議；自動檢查只是「最低標準」，不能取代真正的無障礙驗證。
這則新聞比較偏產業面，是網頁開發與無障礙設計的實務案例。不過對正在學程式的孩子來說，可以從中學到一個重要觀念：寫程式不是「能執行」就等於「做對了」，圖片替代文字這種小細節，其實關係到有沒有真正照顧到不同使用者的需求。
開發工具無障礙AI