Почему Figma Make не подходит для больших и сложных проектов: разбор возможностей и ограничений

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.

Figma Make лучше всего подходит для простых задач:

• 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.

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:

• 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.

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:

• Figma Make
• Lovable
• Bolt

Они хорошо справляются с базовыми задачами, но имеют ограничения по сложности и глубине обработки запросов.

• 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.

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:

• 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.

Теоретически снизить нагрузку можно, если:

• 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.

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.