【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

这里写自定义目录标题

Cursor+Figma MCP的教程已经很多了,由于我所在的公司采购的是GitHub Copilot,我研究了一下直接在vscode里利用GitHub Copilot接入Figma MCP进行设计稿还原代码,大获成功,这里分享我的步骤,希望能帮到你。

Step1:让AI给你配置MCP

在vscode中打开你的项目(我的例子是一个微信小程序),呼出github copilot对话框,模式选择Agent,模型建议Claude 3.7 Sonnet,提问:

https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP 如何配置能让你在vscode里使用这个mcp

之后跟着提示狂点下一步即可完成配置,如果有什么需要装的vscode插件它会自动帮你装,甚至自动生成了配置说明文档。

在这里插入图片描述


由于不能保证AI每次生成的答案都一致,这里附上我的运行结果作为参考,可以看到它在项目文件夹最外层建了一个.vscode文件夹,在settings.json文件里加上了配置。如果你的项目本来就有这个settings.json文件它应该会加在文件最后面。

{"mcpServers":{"Framelink Figma MCP":{"command":"cmd","args":["/c","npx","-y","figma-developer-mcp","--figma-api-key=这里稍后替换成你自己的密钥","--stdio"]}}}

Step2:替换成自己的Figma密钥

打开Figma的网页点击左上角自己的头像 -> settings -> Security -> Generate new token
设置路径可能会有变化,自己到处点点找到Generate new token就对了
找到点击之后会出现下面这个弹窗,随便起个名字比如mcp,然后把下面的权限列表一个个打开选择读或写,要不然默认是全部No access的。
注意默认是30天过期,30天后需要建一个新的才能继续用。

在这里插入图片描述


都选完之后点右下角的generate token之后会生成一个密钥,这是你唯一一次复制它的机会,没复制好就关掉窗口了就只能重新建了。把这个密钥复制到settings.json文件中–figma-api-key=后面。

Step3:如何使用

我以这个官方电商UI模板里的商品卡片为例,在Figma设计图上选中你要的部分图层,右键后点击Copy link to selection

在这里插入图片描述

之后就可以把链接贴到对话框了,先来测试一下配置是否成功了,确保模式是Agent,提问:

https://www.figma.com/design/GJZhGih0VsGbpevJGkJQ9Z/E-commerce-UI—Figma-Ecommerce-UI-Kit–Demo-Version—Community-?node-id=2804-7985&m=dev 现在你能读到这个设计图了吗
在这里插入图片描述


出现这样的弹窗说明Agent在尝试链接MCP server了,点继续(也可以点击右边的箭头在当前会话中允许操作就不用每次都手动点了),过一会儿可以看到它的描述,说明设计图被读到了,我们的配置生效了。

在这里插入图片描述


现在可以让它写代码了

请根据这个设计图在我的微信小程序里生成商品卡片组件的代码,注意微信小程序中2rpx=1px,要完全还原设计图的UI,再建一个测试页面展示这个组件的调用效果,可以参考微信小程序官方文档https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/api/
在这里插入图片描述


继续等AI操作,等它操作完之后到开发者工具里运行,可以看到还原度已经非常高了。

在这里插入图片描述

对比设计图,指出哪里还原度不够,让它进一步优化,客客气气的。

看上去有一些UI细节不够还原,比如卡片的内边距,还有按钮的布局,请你再仔细检查一下。
商品图片上的三个icon按钮应该是水平居中的,learn more按钮应该是水平居左的。另外你能不能直接下载设计图里的icon为svg来使用,这样更还原。

如上描述改了两个版本之后,我们得到了下图版本,我把设计图放在左边,可以看到还原度非常惊人了。

在这里插入图片描述

最后,来人工review一下生成组件代码,可以看到模板层dom设计非常合理,没有多余的嵌套,注释清晰,比我的同事靠谱多了

<viewclass="product-card"><!-- 图片区域 --><viewclass="fixed-height"><viewclass="product-cover"style="background-image:url('{{product.coverImage}}');"></view><!-- 产品操作按钮 --><viewclass="product-actions"><viewclass="action-button like"><viewclass="icon"><imageclass="icon-image"src="/images/icons/like-icon.svg"></image></view></view><viewclass="action-button basket"><viewclass="icon"><imageclass="icon-image"src="/images/icons/basket-icon.svg"></image></view></view><viewclass="action-button share"><viewclass="icon"><imageclass="icon-image"src="/images/icons/share-icon.svg"></image></view></view></view><!-- 标签 --><viewclass="tag"wx:if="{{product.tag}}"><text>{{product.tag}}</text></view></view><!-- 产品信息区域 --><viewclass="product-info"><!-- 类别和评分 --><viewclass="row category-rating"><viewclass="category-container"><textclass="category">{{product.category}}</text></view><viewclass="rating-container"><imageclass="star-icon"src="/images/icons/star-icon.svg"></image><textclass="rating">{{product.rating}}</text></view></view><!-- 产品标题 --><textclass="product-title">{{product.title}}</text><!-- 产品描述 --><textclass="product-description">{{product.description}}</text><!-- 销售信息 --><viewclass="sales"><viewclass="icon"><imageclass="sales-icon"src="/images/icons/sales-icon.svg"></image></view><textclass="sales-text">{{product.sales}} Sales</text></view><!-- 价格信息 --><viewclass="prices"><textclass="original-price"wx:if="{{product.originalPrice}}">¥{{product.originalPrice}}</text><textclass="current-price">¥{{product.price}}</text></view><!-- 颜色选项 --><viewclass="product-colors"><viewclass="color-dot"wx:for="{{product.colors}}"wx:key="index"style="background-color:{{item}};"></view></view><!-- 产品特性 --><viewclass="product-features"><viewclass="feature"><viewclass="icon"><imageclass="feature-icon"src="/images/icons/calendar-icon.svg"></image></view><textclass="feature-text">{{product.duration}}</text></view><viewclass="feature"><viewclass="icon"><imageclass="feature-icon"src="/images/icons/lessons-icon.svg"></image></view><textclass="feature-text">{{product.lessons}} Lessons</text></view><viewclass="feature"><viewclass="icon"><imageclass="feature-icon"src="/images/icons/progress-icon.svg"></image></view><textclass="feature-text">Progress</text></view></view><!-- 了解更多按钮 --><buttonclass="learn-more-button"hover-class="button-hover"><text>Learn More</text><imageclass="arrow-icon"src="/images/icons/arrow-right-icon.svg"></image></button></view></view>

调用组件的示例页面给的例子也一目了然

<viewclass="container"><viewclass="title">商品卡片组件展示</view><viewclass="card-container"><product-cardproduct="{{productData}}"></product-card></view></view>

Read more

Go2机器人ROS2与Gazebo仿真:从零构建完整仿真环境的实战指南

Go2机器人ROS2与Gazebo仿真:从零构建完整仿真环境的实战指南 【免费下载链接】go2_ros2_sdkUnofficial ROS2 SDK support for Unitree GO2 AIR/PRO/EDU 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/go2_ros2_sdk 你是否正在为Unitree Go2机器人寻找一套完整的ROS2仿真解决方案?🤔 想要在Gazebo中构建高保真的四足机器人仿真环境,却苦于缺乏系统性的指导?本文将带你从零开始,手把手搭建Go2机器人的ROS2仿真系统,解决从基础配置到高级导航的全链路难题。 🎯 仿真环境搭建的核心挑战 在开始技术实现之前,我们需要明确Go2机器人仿真面临的主要问题: 硬件接口适配难题:Go2机器人的12个关节需要精确的动力学模型和控制器配置,这往往成为初学者最大的障碍。 传感器数据同步:激光雷达、IMU、摄像头等多传感器的时间戳对齐和数据处理流程复杂。 运动控制精度:四足机器人的步态规划和平衡控制需要精细的PID参数调优。 🛠️ 实战解决方案:三步搭建完

「2025嵌赛」瑞芯微&飞凌嵌入式赛题全国一等奖|基于ELF 2开发板的多传感信息融合的多用途巡检机器人

「2025嵌赛」瑞芯微&飞凌嵌入式赛题全国一等奖|基于ELF 2开发板的多传感信息融合的多用途巡检机器人

全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛以服务国家嵌入式芯片与相关应用产业的发展大局,加强全国高校学生在相关领域的创新设计与工程实践能力,深化产教融合,培养具有创新思维、团队合作精神、解决复杂工程问题能力等新工科要求的优秀人才为背景。 飞凌嵌入式作为本届大赛协办单位之一,联合瑞芯微在应用赛道中设立专项赛题,并采用基于瑞芯微RK3588芯片设计的ELF 2开发板作为参赛平台,该赛题吸引了超过500支参赛队伍报名,经过线上初审与分赛区复赛的严格选拔,最终64支队伍脱颖而出,成功晋级全国总决赛。备赛期间,飞凌嵌入式技术团队为参赛学生提供了全方位的技术支持与专业培训,助力他们在比赛中充分发挥实力、斩获佳绩。 其中,郑州轻工业大学“调试时长两月半队”团队凭借参赛项目“基于ELF 2开发板的多传感信息融合的多用途巡检机器人”,荣获全国一等奖。该团队由计算机科学与技术学院的李宗洋、靳家林、吴海源三位同学组成,并在于泽琦老师和王晓老师的指导下完成项目。接下来,让我们一起了解这一获奖项目的具体内容。 “调试时长两月半队”团队展示 “基于ELF 2开发板的多传感信息融合的多用途巡检机器人”项目介绍

全开源,自主可控!这款 AI + 无人机一体化平台,多行业刚需场景直接拉满!

全开源,自主可控!这款 AI + 无人机一体化平台,多行业刚需场景直接拉满!

项目地址: https://gitee.com/haishi-tech 引言 低空经济产业化加速推进,无人机行业应用却常被设备管控难、作业效率低、数据碎片化三大痛点卡脖子。专为专业场景打造的亥时无人机系统,以 “智能管理 + AI 监测 + 精准控制” 全流程闭环解决方案,打破行业应用壁垒,成为电力、安防、测绘等专业用户的共同选择! 核心优势:全面开源,成熟可控 系统简介 1. 一体化架构,告别零散适配烦恼亥时无人机系统深度集成设备管理、飞行控制、AI 监测与巡检业务四大核心模块,构建 “端 - 边 - 云” 全链路技术支撑。无需额外开发适配,从设备接入、飞行操控到数据分析、报告生成实现无缝衔接,彻底解决传统方案多系统割裂、数据不通的痛点,让作业流程更顺畅。 1. 2. AI 监测中台,让智能贯穿全流程

不用写代码,AI 直接帮你出网站?实测三款国外“低代码”神器,谁才是最强辅助?

最近,AI 编程的风越刮越猛,仿佛只要你会打字,人人都能变身“全栈工程师”。 以前做一个简单的页面,还得琢磨 HTML、CSS,现在直接把需求扔给 AI,几秒钟就能给你生成一个能跑的应用。今天,我就为大家深度测评三款国外非常火爆的 AI 低代码开发平台:bolt.new、lovable.dev 和 Firebase Studio。 它们到底能不能真正解放生产力?免费额度够不够用?我们一个个来看。 01 bolt.new:像聊天一样做网页 bolt.new 是一个国外的 AI 低代码开发平台(网址:https://bolt.new/)。它的体验非常流畅,有点类似于国内的百度“秒哒”,非常适合用来快速搭建简单的页面或小工具。 下面我们试着做一个简单的 BMI 计算器看看: 1)输入需求打开网站,直接在对话框里输入你的需求,