原型图如下，下述方案均部分测试，具有不确定性，只供参考
方案一：Figma AI (Make Real / Code Connect) —— 设计即代码
这种方案主要基于 Figma 最新的 AI 能力（如 Make Design），通过提示词直接生成高保真设计及其对应的代码。
- 实现细节： 设计师利用 Figma AI 直接生成组件。目前 Figma 支持导出 React/Tailwind 代码，若需转换为 Vue3，可通过 Gemini 3 Pro进行二次转译。
优点：
- 极高还原度： 由于其底层逻辑是“代码生成设计”，结构非常规整。
- 原生交互： 支持基础的路由跳转和简单的 CSS 动画。
缺点：
- 设计局限性： 这种方式对设计师的限制较大，AI 生成的布局往往缺乏高度定制化的美感，自由度较弱。
PS：（由于没有Figma专业版，所以无法尝试使用Figma Make将原型图转为代码）
方案二：基于 MCP 协议的远程读取 —— 跨工具联动
当设计师仅提供“查看权限”时，通过 MCP (Model Context Protocol) 协议让 AI 工具（如 Claude 或 Cursor）远程读取 Figma 画板数据。
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实现细节： 开发者在编辑器中配置
figma-context-mcp插件或直接使用编辑器集成的Figma MCP。AI 通过开发者提供的个人访问令牌（Personal Access Token），利用 Figma API 获取图层的 JSON 结构描述，并将其理解、转化为代码。 -
现状评估：
- Claude 4.5 Sonnet： 目前claude使用率较高。配合 MCP 能够精准识别层级嵌套，代码逻辑结构可用度约 70%，但在阴影数值、圆角半径等微小细节上仍需截图或人工微调。
- Gemini3.0： 现阶段在 MCP 链路上的优化尚不稳定，测试时受限于Trae编辑器的API 响应延迟（排队）及模型对复杂 JSON 结构的解码能力，还原精度相较 Claude 有差距。但满血Gemeni3.0的话，表现相较于claude更好，在下面的实现方案也有体现。这也是目前对于gemeni和claude的中肯和广泛评价，gemeni主前端页面的生成，claude主后端和前端逻辑的开发。
优点：
- 无需编辑权限： 完美适配大厂严苛的权限管理流程，只要能看就能生成。
- 逻辑一致性： AI 能够理解设计稿中的组件命名，生成的代码变量名更具语义化。
缺点：
- 静态素材断层： 无法自动提取并下载设计稿中的切图（图片/图标），开发者仍需手动导出资源或使用
figma-context-mcp插件去下载，经测试并没有完全获取到所有图片，操作起来也有难度。 - 交互动效缺失： 该方案产出的主要是静态 UI 结构。复杂的交互逻辑、Lottie 动画或 CSS 序列帧动画通常无法一键生成，需要开发者后续手动编写。
- 配置成本： 需要额外配置 MCP 环境及 API 密钥，有操作成本。
效果图：
Claude：
Gemeni（非满血版,一直在排队）：
方案三：IDE 内置插件深度集成 (Trae)
这是目前开发者体验最丝滑的方案。通过Trae直接内嵌的 Figma 预览窗，实现“所见即所得”的选中生成。
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实现细节： 开发者在 Trae 内置的 Figma 工具栏中登录并打开设计稿，选中特定 UI 区域后发送给对话框。AI 结合多模态视觉能力（Vision）与底层图层解析能力，对选中区域进行像素级代码还原。
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现状评估：
- Trae (使用Gemeni3.0pro模型)： 表现出人意料地扎实，是目前处理图片素材最智能最全面的的方案。它不仅能生成Vue 代码，还能感知到设计稿中的图片节点并自动触发下载，可以直接在项目中使用。
优点：
- 全自动化链路： 最大的杀手锏是能自动识别并下载图片/图标，彻底省去了方案二中繁琐的切图步骤，还原度通常可达 80% 以上。
- 双重校验： AI 会对比图层数据与视觉截图，生成的布局结构（Flex/Grid）更符合人类编写习惯。
- 纠错机制： 截图便可以将不符合原型的部分很快还原，效果卓越
缺点：
- 交互动效缺失： 该方案产出的主要是静态 UI 结构。复杂的交互逻辑、Lottie 动画或 CSS 序列帧动画通常无法一键生成，需要开发者后续手动编写。
- 资源占用： 在 IDE 内直接渲染 Figma 页面对电脑内存有一定要求。
