AlphaMoatによると、2026-09時点でfigma-optimizerのダウンロード数は1,580、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中4,716位、開発では577件中556位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 25 | 1003 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 269 | 1580 | 3 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
Figma デザインから既存コンポーネントとデザインシステムに沿ったフロントエンドコードを生成します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1580 | — | 3 |
| 2026-08 | 1260 | +16.7% | 3 |
| 2026-07 | 1080 | +19.6% | 3 |
| 2026-06 | 903 | +13.6% | 3 |
| 2026-05 | 795 | — | 2 |
| 2026-03 | 434 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: figma-code-optimizer description: 从Figma设计稿生成符合项目组件库和设计规范的高质量前端代码 version: 1.0.0 tags: - figma - code-generation - react - design-system ---
# Figma 代码生成优化技能
## 📋 技能概述
这个技能帮助AI代理从Figma设计稿生成代码时,能够:
1. **识别并复用**你项目中的现有组件库
2. **遵循**你的设计规范(颜色token、间距规则、字体系统)
3. **生成**结构清晰、可维护的生产级代码
4. **避免**常见的代码生成问题(如硬编码值、嵌套过深)
## 🔍 使用前提
### 在Figma中的准备
为了获得最佳效果,用户的Figma设计稿应该满足以下条件[citation:1][citation:6]:
| 要求 | 说明 | 为什么重要 |
|------|------|------------|
| **使用组件和变体** | 将重复元素转为Component,用Variants表示不同状态 | AI能将它们映射为代码组件和props |
| **应用Auto Layout** | 用自动布局代替手动排列 | 便于转换为flex/grid布局 |
| **使用样式和变量** | 统一用颜色样式、文字样式、间距变量 | 避免生成硬编码值 |
| **图层命名清晰** | 避免"Frame 42"、"Group Copy"这类自动命名 | 帮助AI理解每个元素的作用 |
| **避免过度嵌套** | 保持图层层级尽量浅 | 防止生成冗余的div嵌套 |
| **优先使用Frame** | 用Frame而不是Group作为容器 | Group在转换时行为不可预测[citation:6] |
### 必要的连接
- 用户需要已连接Figma MCP服务器(官方远程MCP或Figma-Context-MCP均可)[citation:4][citation:5]
- 需要在Figma中选中要生成代码的Frame或组件
## 🎯 核心工作流程
### 步骤1:获取设计上下文
当用户在Figma中选中一个Frame并请求生成代码时,AI代理应该:
1. **通过MCP获取设计信息**:
- 获取选中的Frame及其所有子图层
- 提取应用的样式和变量(颜色、字体、间距)
- 识别使用的组件及其属性[citation:2][citation:7]
2. **分析设计结构**:
- 识别哪些部分可以映射到现有组件库
- 分析布局方式(Auto Layout对应flex/grid)
- 检查是否有不符合规范的地方
### 步骤2:映射到项目组件库
根据用户的组件库文档,将Figma中的元素映射到代码组件[citation:9]:
| Figma中的元素 | 应映射到的代码组件 |
|--------------|-------------------|
| Button组件 | `<Button variant="primary\|secondary">` |
| Input组件 | `<Input size="md\|lg" />` |
| Card组件 | `<Card padding="md" />` |
| Icon实例 | `<Icon name="..." size={16} />` |
**映射规则示例**:
- 如果Figma中的Button有"Primary"变体 → 使用`variant="primary"`
- 如果Button有"Small"/"Medium"/"Large"属性 → 映射为`size="sm"`/`"md"`/`"lg"`
- 如果Button有"Icon Left"属性 → 添加`leftIcon`prop
### 步骤3:应用设计规范
根据用户的设计规范文档,将Figma中的样式值转换为代码token[citation:2][citation:7]:
| Figma中的值 | 应转换为的token |
|------------|----------------|
| #1890FF (蓝色) | `colors.primary.500` |
| 16px间距 | `spacing.md` |
| Inter 14px medium | `typography.body.medium` |
| 8px圆角 | `radius.md` |
### 步骤4:生成代码
生成符合以下标准的代码:
#### 代码结构要求
- ✅ **使用组件库导入**:`import { Button, Card } from 'your-component-library'`
- ✅ **使用token变量**:`color: ${theme.colors.primary.500}` 而不是 `#1890FF`
- ✅ **响应式布局**:使用flex/grid,配合断点实现响应式[citation:2]
- ✅ **可访问性**:包含ARIA属性和语义HTML[citation:7]
- ❌ **避免硬编码值**:除非是临时占位内容
- ❌ **避免多余的wrapper div**:除非必要
#### 框架适配示例
**React组件示例**:
```jsx
import React from 'react';
import { Card, Button, Text } from '@your-company/ui';
import { useTheme } from '@your-company/theme';
export const ProfileCard = ({ user, variant = 'default' }) => {
const theme = useTheme();
return (
<Card padding="lg" shadow="sm">
<div css={{ display: 'flex', gap: theme.spacing.md }}>
<Avatar src={user.avatar} size="lg" />
<div css={{ flex: 1 }}>
<Text variant="heading" size="md">
{user.name}
</Text>
<Text variant="body" color="secondary">
{user.bio}
</Text>
</div>
</div>
<div css={{ marginTop: theme.spacing.lg }}>
<Button variant="primary" size="sm" onClick={handleFollow}>
Follow
</Button>
</div>
</Card>
);
};gh コマンドラインで GitHub の PR チェック、ワークフロー実行、API 照会を扱うスキルです。
16 の検索エンジンをまとめて使え、API キーが不要な検索スキルです。
コマンドラインから MCP サーバーとツールを一覧、設定、認証、呼び出しします。
Generate valid Mermaid diagrams like flowcharts, sequence diagrams, mind maps, ER diagrams, or user journeys from text or product descriptions.
管理された OAuth で YouTube Data API に接続し、動画検索とチャンネル管理を行います。
管理された OAuth 接続で GitHub REST API にアクセスします。
計画、実装、検証、テストをカバーするコーディング作業のスキルです。
Docker の基本コマンドとコンテナ作業をまとめたスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。