Figma Make (FM) — это инструмент внутри Figma, который использует ИИ для автоматического создания интерфейсов и сайтов на основе текстовых описаний. Он позволяет быстро получить прототип, собрать структуру экрана или лендинг, не погружаясь в ручную отрисовку каждого элемента.
На первый взгляд, Figma Make выглядит как универсальное решение для быстрого старта. Однако при более активной работе становятся заметны ограничения, особенно когда речь заходит о проектах средней и высокой сложности.
Где Figma Make работает хорошо
Figma Make лучше всего подходит для простых задач:
В таких сценариях инструмент позволяет быстро визуализировать идею и получить результат без значительных временных затрат.
- создание лендингов;
- проработка UX/UI одного экрана;
- быстрые концепты и визуальные идеи;
- небольшие проекты с минимальным количеством страниц и логики.
В таких сценариях инструмент позволяет быстро визуализировать идею и получить результат без значительных временных затрат.
Проблемы при масштабировании проектов
При работе с более сложными проектами — где требуется множество итераций, правок, доработок, а также большое количество экранов и функциональности — Figma Make начинает заметно терять в эффективности.
Основные проблемы проявляются в следующем:
В результате Figma Make оказывается не лучшим выбором для средних и крупных продуктов.
Основные проблемы проявляются в следующем:
- инструмент «подвисает» при росте объёма задач;
- хуже реагирует на уточняющие запросы;
- начинает допускать логические ошибки;
- становится сложнее контролировать изменения и структуру проекта.
В результате Figma Make оказывается не лучшим выбором для средних и крупных продуктов.
Почему так происходит: дело в моделях
При более глубоком анализе становится понятно, что ключевое различие между инструментами для ИИ-кодинга и прототипирования — в используемых языковых моделях (LLM).
Условно такие инструменты можно разделить на две группы:
Условно такие инструменты можно разделить на две группы:
1. Инструменты для простых проектов:
- Figma Make
- Lovable
- Bolt
Они хорошо справляются с базовыми задачами, но имеют ограничения по сложности и глубине обработки запросов.
2. Инструменты для сложных продуктов:
- Cursor
- Claude Code
- Google Antigravity
Эти сервисы ориентированы на разработку софта, ботов и веб-сервисов. По сравнению с предыдущими инструментами у них больше контекстное окно, а значит они подходят для выполнения более объемных задач.
Ключевое отличие — в используемых языковых моделях. Например, Cursor позволяет выбирать между топовыми LLM, такими как GPT и Claude. Это даёт больший запас «мышления» и позволяет работать с более сложным контекстом.
В случае Figma Make информация о конкретной модели не раскрывается. Судя по поведению инструмента, используется либо собственная модель, либо урезанная версия сторонней, что напрямую влияет на качество работы при росте сложности проекта.
Ограничение контекста и “объём мышления”
У каждой языковой модели есть ограничение на объём контекста — условный предел того, сколько информации она может удерживать и обрабатывать одновременно.
Чем больше функциональности добавляется в проект, чем больше запросов и правок получает модель, тем выше нагрузка на этот контекст.
Когда предел достигается, модель начинает:
У более мощных моделей (GPT, Claude, Gemini) этот предел значительно выше, поэтому инструменты на их базе работают стабильнее и точнее в сложных проектах.
Чем больше функциональности добавляется в проект, чем больше запросов и правок получает модель, тем выше нагрузка на этот контекст.
Когда предел достигается, модель начинает:
- терять связь с предыдущими требованиями;
- упрощать логику;
- ошибаться в деталях.
У более мощных моделей (GPT, Claude, Gemini) этот предел значительно выше, поэтому инструменты на их базе работают стабильнее и точнее в сложных проектах.
Возможные обходные решения
Теоретически снизить нагрузку можно, если:
Однако даже с такими подходами Figma Make остаётся инструментом скорее для быстрых прототипов, чем для серьёзной продуктовой разработки.
- выносить большие и сложные запросы в отдельные чаты или проекты;
- чётко структурировать задачи;
- использовать системы контроля версий (например, Git) для фиксации изменений.
Однако даже с такими подходами Figma Make остаётся инструментом скорее для быстрых прототипов, чем для серьёзной продуктовой разработки.
Вывод
Figma Make — полезный инструмент для простых задач и быстрого прототипирования. Он отлично подходит для лендингов, концептов и базовых интерфейсов, но слабо справляется с проектами, где требуется масштаб, гибкость и глубокая логика.