什么是 Figma Make
Figma Make 是 Figma 在 2025 年 Config 大会上推出的 AI 工具，走的是'Prompt-to-App'路线。它可以把自然语言描述，或者现有的 Figma 设计稿，转成可交互原型、网页，甚至 Web App。交互方式也很直接：在聊天界面里不断补充要求，AI 继续改。
它底层基于 Anthropic 的 Claude 3.7 模型，会结合设计稿元数据来生成代码，也支持按元素去改样式和交互。这个设计思路很 Figma：不是先把 AI 放到一个独立面板里，而是尽量让它贴着设计文件工作。
功能上，它强在哪
- 对话式生成：直接用自然语言描述页面，AI 会先给出一个可看的界面，再根据追问继续调整。
- 导入设计稿：把现成的 Figma 框架贴进聊天窗口，AI 会按设计结构去生成对应代码。
- 元素级修改：点中画布里的某个元素，就能单独改字体、颜色、动效这类细节，不用每次都重来。
- 原型预览：生成结果不是静态图，hover、弹窗这类交互也能跑起来，至少在演示阶段够用了。
- 发布访问：部分订阅用户可以把原型发布成可访问的 Web App URL。
- AI 积分限制：开放试用，但完整能力和无限使用主要给 Full-Seat 用户，其他账号会受积分约束。
体验里比较实在的优点
最明显的是省时间。以前一个想法从草图到能点的原型，中间要经过好几轮设计、沟通、再修改，Figma Make 把这段路压短了不少。
如果原始设计本身结构清楚，尤其是用了比较规范的 auto-layout，生成结果通常也更像样。它不只是'看起来像'，有些 hover 状态、弹窗逻辑也能顺手带出来，这一点比很多只会拼页面的工具强。
对设计师和开发者一起协作的场景，它也有价值。至少在同一个文件和同一套对话里，双方看到的是同一份东西，来回转述会少一些。
真正的短板也很明显
问题主要出在'看懂设计'和'真的能落地'之间。
如果设计稿只是快速草图，没有整理好布局约束，生成结果就容易乱。字体、间距、对齐这些基础项，都会出偏差。不是不能用，是得先接受它不会替你补齐设计卫生。
它有时会替你做决定，而且不一定是你想要的决定。比如把 radio 换成 select，这类改动从代码角度未必错，但从产品意图上看就有点越界。这个阶段最缺的不是'更聪明'，而是'先问一句'。
再往下走，复杂业务逻辑还是它的弱项。支付流程、多状态切换、涉及后端联动的流程，现在还不能指望它一把写完。生成代码也常带着一些冗余样式、性能问题和可访问性缺口，能起步，但离直接进生产还有一段。
适合拿来做什么
| 场景 | 适合人群 | 说明 |
|---|---|---|
| 快速原型和概念验证 | UI/UX 设计师、产品经理 | 草图或想法可以更快变成可交互界面 |
| 简单交互页面生成 | 设计师、非技术人员 | 登录页、展示页、促销页这类页面更合适 |
| 团队协作和设计系统校验 | 跨职能设计与开发团队 | 有助于减少设计交接里的误差 |
| AI-assisted 可访问性 / QA 自动化 | 未来潜在场景 | 目前还在预研，离成熟落地还有距离 |
现在怎么用比较稳
我会把 Figma Make 看成'加速原型和起草代码'的工具，而不是'替代前端工程'的工具。它适合先把方向跑出来，后面再由人去收口。
如果要用得顺一点，前提还是老一套：设计系统要干净，组件边界要清楚，评审不能省，生成出来的代码也要过一遍。它最怕的不是 AI 不够强，而是输入本身就很松散。
它后面如果能补上插件生态、设计系统同步、可访问性检查、性能建议这些东西，才更像一个真正闭环的协作平台。现在已经有雏形了，但离'从设计到上线一条龙'还差最后一截。
参考文献
- Figma Config 2025 发布会介绍
- LogRocket 深度测评体验
- Easywaste 平台内部测试反馈
