Figma-to-code工具常生成静态难维护代码。可组合架构（如Hope AI）通过识别结构和复用，生成生产级组件，实现设计与开发无缝衔接，解决代码质量问题。
译自：How a Component-First Approach Fixes Figma-to-Code
作者：Temitope Oyedele
你可能已经尝试过将 Figma 设计图转换为代码的工具，它们承诺只需单击一下即可将你的设计转换为可运行的 React 或 HTML 代码。它们看起来是完美的捷径，提供了一种跳过重复布局工作，直接从设计进入产品的途径。
但速度往往以牺牲结构为代价。导出的代码在预览中看起来是正确的，但表面之下，它是静态的、重复的且难以维护。样式是硬编码的，组件被扁平化为通用的 <div> 标签，并且没有连接回你的设计系统。结果是代码看起来正确，但无法适应、扩展或被你的团队重用。
让我们探讨一下为什么会发生这种情况以及如何解决它。你将看到 Figma-to-code 工具实际生成了什么，为什么它们的输出不适合生产环境，以及 可组合架构 如何帮助你将设计导出转换为模块化、可用于生产环境的组件。
Figma-to-Code 工具生成了什么
Figma-to-code 工具的主要问题在于它们复制的是设计的视觉布局，而不是其底层结构。它们将每个元素视为独特的形状，而不是识别模式或可重用组件。
要了解大多数 Figma-to-code 工具在实践中如何表现，可以从 Figma 社区的一个简单仪表板设计开始，例如这个 极简财务仪表板。使用任何声称能生成响应式代码的流行 Figma-to-code 插件将其导出为代码。
几秒钟内，你将获得一个看起来令人印象深刻的可运行预览。布局对齐，文本整齐渲染，按钮似乎能响应交互。
极简仪表板设计的生成预览。
但检查生成的代码后，其局限性变得显而易见。布局不具备响应性，并且本应是交互式的元素，例如按钮或分页，都渲染成了通用的 <div> 元素。
例如，它生成了：
<div class="cta-ebYjRo" data-id="2:374">
<div class="button-DTqo8j button" data-id="2:375">
<div class="label-ndlVT4 paragraph6" data-id="2:376">
New deposit
</div>
</div>
</div>
而不是更接近于：
<button type="button" class="btn btn-primary">
New deposit
</button>
即使是看起来具有交互性的 Figma 组件，例如选择框或分页控件，也都不包含任何逻辑。它们是带有样式的占位符，没有行为或状态管理。
这凸显了这些工具更侧重复制外观而非架构的深层问题。它们可以复制 UI 的表面，但无法捕捉其构成、行为或意图。
为什么 Figma 生成的代码在生产中会失败
除了结构和响应性之外，生成的代码在协作 和长期使用方面也存在不足，使其变得困难。它们包括：
它未连接到你的设计系统
设计系统的存在是为了强制一致性。它们为你提供间距、排版和颜色的标记，并定义可重用组件，如按钮、卡片和模态框。Figma-to-code 工具忽略了所有这些。在导出的仪表板中，没有任何样式与设计标记或系统变量关联。例如，“新存款”按钮没有映射到任何现有组件；相反，它是从头开始重建的。随着时间的推移，这种方法可能会 创建一个不匹配组件的影子系统，使其偏离你的实际设计系统。
无版本跟踪
当你从 Figma-to-code 插件导出代码时，它会作为一个单一的文件转储。没有设计演变的历史记录，也没有谁更改了什么的信息。这使得几乎不可能将 UI 问题追溯到其源头。在生产环境中，团队依靠 Git 历史记录和设计版本控制来安全地协作。没有这个链接，每次导出都变成了无法回滚或比较的冻结快照。开发人员最终往往会删除输出，重新开始手动编码，以避免混乱。
其他开发人员难以接手
即使你理解生成的代码，加入项目的另一位开发人员可能也不理解。导出内容没有提供清晰的组件边界、属性（prop）定义，也没有解释其预期用途。没有内联文档来显示预期的状态或变体。如果没有这些上下文，新开发人员在进行哪怕是很小的更改之前，都必须逆向工程设计意图和代码的怪异之处。在团队环境中，这种缺乏清晰度的情况很快就会成为生产力杀手。
这些限制是大多数团队最终完全放弃 Figma-to-code 工具生成代码的原因。但是，如果工作流程从可组合性而不是静态标记开始呢？
如何将 Figma 设计转换为可用于生产的代码
要将设计导出转换为可维护的代码，首先将之前使用的相同 Figma 仪表板导入 Hope AI。该工具将首先分析布局和层级结构，将 设计映射到组件树中，突出显示可重用模式，例如按钮、卡片和表单输入。
Hope AI 分析步骤，展示其在生成代码前如何解释用户请求。
这个预生成步骤是结构成形的地方。你将审查提议的架构，确认组件之间的关系，并在必要时调整命名或分组。这个过程颠覆了通常的设计到代码的工作流程，确保结构先行，代码随之。
Hope AI 分析步骤，展示其在生成代码前如何解释用户请求。
结构获得批准后，Hope AI 会生成组件并构建一个交互式演示。每个元素都使用正确的 HTML 语义。按钮被定义为 <button> 元素，选择框是 <select>，表格遵循正确的标记约定。生成的 UI 还包括基本的交互性。分页、表单输入和排序行为都具有功能性。
如果你的项目或公司中已经存在类似的组件，Hope AI 会检测并重用它们，而不是重复创建新的。这使你的设计系统保持整洁和一致。在幕后，代码被组织为 Bit 组件，每个组件都包含 props、测试、一个 README 和一个实时组合示例。你还可以扩展这些组件，在你的设计系统中发布特定组件。
Hope AI 生成组件的仪表板视图，附带文档
生成的组件已准备好进行版本控制，并可以在项目或团队之间共享。每个组件都是独立的，并且在你的组件注册表中可被发现，这使得协作和扩展变得更加容易。
除了语义和结构之外，Hope AI 的可组合架构在生产工作流程中更加强大。
为什么 Bit Cloud AI 驱动的工作流程能在生产中扩展
可组合工作流程的真正价值体现在团队如何构建、维护和扩展应用程序。一些方面包括：
- 跨项目复用： 组件被打包成带版本号的单元，可以导入到任何项目中。你的团队可以避免多次重建相同的按钮或卡片，从而确保行为一致性并加快交付速度。
- 设计到开发反馈循环： 由于组件存在于共享注册表中，设计师可以在创建新模式之前查看现有组件。这缩短了交付周期，减少了重复工作，并使设计和代码保持一致。
- 版本历史和可追溯性： 每个组件都带有版本历史。你可以查看何时以及为何发生更改，并安全地回滚。这用协作式工作流程取代了 Figma 导出的静态和一次性特性。
- 从一开始就可用于生产： 生成的组件使用语义化 HTML，包含测试并符合可访问性标准。你可以直接发布它们，而无需重写或 调试生成的代码。
Hope AI 工作流程表明，设计到代码可以在生产中运行，但前提是工作流程尊重 团队构建和维护软件 的方式。
总结
大多数 Figma-to-code 工具导出的静态标记虽然能反映设计，但在生产中却失败了。输出是僵化的、无结构的，并且与你的系统脱节，这就是为什么团队经常会放弃它并从头开始重建。像 Bit 的 Hope AI 这样的可组合工作流程则采取了不同的路径。设计被分解为可重用的组件，这些组件具有 props、语义化 HTML、测试和版本历史。你得到的不是一次性代码，而是能够自然融入真实代码库并随产品扩展的构建块。
工程判断始终是必需的，但从可用于生产的组件开始，能让团队获得巨大的领先优势。它减少了重复，改进了协作，并在设计和开发之间创建了一个共享的单一事实来源。
想亲身体验这个工作流程吗？通过 Hope AI 运行一个设计，获取可版本化、共享和跨项目重用的系统就绪组件。
