Lighthouse 是什么
Lighthouse 对页面做实验室评估：性能、可访问性、最佳实践与 SEO 四类分数；性能项含 FCP、LCP、TBT、CLS 等指标，可在 Chrome DevTools、CLI 或 CI 中运行。分数是参考而不是目标：受运行环境影响明显，对比时条件要一致。
基本信息
| 四大分类 | 性能、可访问性、最佳实践、SEO |
|---|---|
| 关键指标 | FCP、LCP、TBT、CLS 等 |
| 运行方式 | DevTools 面板、CLI、CI |
| 环境因素 | CPU 节流、网络模拟、插件扩展影响结果 |
| 对比要求 | 同条件同设备再比较分数 |
| 数据结合 | 实验室分数与真实用户数据互相印证 |
| 模式区分 | 默认移动模拟；桌面模式需显式指定 |
| 基线存档 | 基线报告按版本存档，便于回归对比 |
CLI 运行
CLI 运行
npx lighthouse https://example.com \
--output html --output-path report.html
# 或使用 Chrome DevTools 的 Lighthouse 面板
# CI 里固定节流与视口参数，保证可比分类与关注
| 分类 | 关注内容 |
|---|---|
| 性能 | FCP、LCP、TBT、CLS 等指标 |
| 可访问性 | 对比度、可操作性与语义结构 |
| 最佳实践 | 安全与平台规范类检查 |
| SEO | 可抓取性与元信息基础项 |
典型使用场景
- 发版检查：核心页面分数纳入发布前检查。
- 优化验证：优化前后同条件对比验证收益。
- 竞品对标：同条件跑对手页面建立参照。
- CI 回归：分数或指标阈值作为性能门禁参考。
- 无障碍初筛：用可访问性分类快速发现问题。
- 用户视角：结合真实用户指标决定优化优先级。
- 字段数据对照：实验数据与真实用户差异大时先查环境差异。
- 双线基线：桌面与移动各自建基线，不混用。
分数受运行环境影响：节流、网络与插件都会改变结果，对比时保持一致条件。
单次实验室分数当结论风险大：波动明显，且与真实用户数据可能不一致。
先解决影响真实用户的指标，再谈分数：分数是手段不是目标。
性能分数由多项指标加权：盯着单个指标可能原地打转。