figmascope vs Locofy
Сгенерированный код или структурированный контекст?

Locofy делает очевидное: берёт файл Figma, производит React. Это естественный первый импульс. Дизайны на входе — код на выходе. Зачем думать дальше?

Честный ответ: для некоторых рабочих процессов не нужно думать дальше. Locofy работает быстро и реально. Но у модели есть пределы, которые нарастают по мере роста кодовой базы. figmascope делает другую ставку — отправить структуру, позволить агенту заниматься кодогенерацией. Окупится ли эта ставка — зависит от того, что вы создаёте и кто создаёт.

Что такое Locofy

Locofy — это плагин Figma (также доступен как отдельное приложение), конвертирующий дизайны Figma в близкий к продакшну React, Next.js, Vue, HTML/CSS или Tailwind-код. Вы устанавливаете плагин, помечаете слои аннотациями Locofy (отмечаете, что является инпутом, кнопкой, контейнером), запускаете экспорт и получаете файлы компонентов, которые можно вставить в проект.

Он поддерживает адаптивные брейкпоинты, базовые состояния взаимодействия и некоторую обработку ресурсов. Вывод задуман как отправная точка, а не финальный код — но для простых маркетинговых страниц или посадочных секций он может дать 60–80% готового результата без открытия текстового редактора.

У Locofy есть бесплатный тариф с ограниченным числом экспортов и платные планы для большего объёма и командных функций. Сам плагин требует установки через Figma Community и работает внутри изолированного plugin runtime Figma.

Где Locofy выигрывает

Агент не нужен. Не нужны Claude, Cursor или любой AI-ассистент для написания кода. Конвертация самодостаточна внутри плагина Locofy. Для дизайнера, который хочет запустить посадочную страницу без участия разработчика, Locofy может закрыть этот разрыв.

Быстрый первый результат. Для простых вёрсток с небольшим числом компонентов Locofy производит пригодный код за минуты. Если вы прототипируете или создаёте одноразовые маркетинговые страницы — скорость реальна.

Самонавязанная структура. Locofy принимает решения за вас: вот ваше дерево компонентов, вот как называются пропсы. Эта самонавязанность — фича, когда вы не хотите принимать эти решения сами.

Вывод с учётом фреймворка. Код непосредственно нацелен на ваш стек. Вы получаете не обобщённый JSON для интерпретации, а .tsx-файл с импортами, scaffolded-хуками и уже применёнными CSS-модулями или Tailwind-классами.

Где Locofy проигрывает

Один shot, не итерационно. Locofy производит снимок. Когда дизайн меняется — а он всегда меняется — вы перезапускаете плагин и согласовываете новый вывод с существующей кодовой базой. Нет модели diff. Вы вручную сливаете машинный вывод с человеческим, что быстро становится дорогостоящим.

Привязан к мнению Locofy. Выбор фреймворка, конвенции именования компонентов, сигнатуры пропсов — всё это из модели Locofy, а не из конвенций вашей кодовой базы. Если у вас дизайн-система с конкретными API компонентов, Locofy о них не знает. Он генерирует свои. Вы тратите время на согласование мира Locofy с миром вашей кодовой базы.

Зависимость от плагина. Каждому разработчику, которому нужно запустить экспорт, нужен установленный плагин, аккаунт Locofy и доступ к файлу Figma. Это не вписывается в CLI-рабочий процесс, CI-пайплайн или среду пользователя, не работающего с Figma.

Накладные расходы на аннотации. Хороший вывод из Locofy требует от дизайнеров добавления Locofy-специфичных тегов к слоям. Это технический долг: аннотации нужно поддерживать, они добавляют шум в файл Figma и ничего не значат за пределами Locofy.

Чёрный ящик. Логика кодогенерации проприетарна. Когда вывод неверен — а иногда он неверен — вы не можете увидеть почему. Вы меняете имена слоёв, перезапускаете, надеетесь. Нет промежуточного представления для инспекции или аудита.

Другой угол figmascope

figmascope не генерирует код. Он генерирует контекст.

Бандл — CONTEXT.md, tokens.json, screens/*.json, components/inventory.json, strings.json — точно описывает дизайн и позволяет выбранному агенту заниматься кодогенерацией. Этот агент знает вашу кодовую базу, API ваших компонентов, ваши конвенции именования, ваши паттерны тестирования. Locofy этого не знает. Ваш агент знает, потому что читал ваш код.

Промежуточное представление в screens/*.json захватывает семантику вёрстки: stack vs. absolute vs. overlay, идентичность компонентов через componentId на узлах INSTANCE и текстовые строки через stringRef.key. Когда вы говорите Claude Code «реализуй этот экран, используя наши существующие Button и Input компоненты», у него есть пространственная структура, ссылки на компоненты и названия токенов, чтобы сделать это правильно. Он не выводит из скриншота — он читает спецификацию.

Каскадирование источников токенов: сначала переменные Figma (если дизайн-система подключена), затем вывод из частотности (figmascope смотрит, какие значения повторяются, и продвигает их), иначе — ничего. Вывод tokens.json типизирован и машиночитаем. Агент может напрямую посмотреть color.surface.brand, а не парсить скриншот ради hex-значения.

Эта модель также итерационна. Когда дизайн меняется, вы переэкспортируете бандл и фиксируете новую версию. Diff в tokens.json или screens/login.json говорит вам точно, что изменилось. Вы передаёте diff агенту: «tokens.json изменился — border-radius перешёл с 8px на 6px у всех интерактивных элементов — обновить затронутые компоненты». Это целенаправленный, поддающийся diff рабочий процесс. Он не требует согласования двух наборов файлов сгенерированных компонентов.

Почему «структура для агента» в 2026 году лучше «кода из плагина» для многих команд

Предпосылка Locofy — и подобных инструментов — в том, что кодогенерация из дизайна решена или почти решена. Сгенерировать код, подправить, отгрузить. Это работало лучше, когда шаг «подправить» был дешёвым.

Реальность в 2026 году: ваш AI-агент очень хорошо пишет идиоматичный код в вашей кодовой базе, если у него есть хороший контекст. Он плохо справляется с согласованием своего вывода с выводом Locofy при их конфликте. Предоставление агенту структурированного, инспектируемого контекста и позволение ему выполнять полную кодогенерацию — в ваших конвенциях, против ваших компонентов — производит меньше работы по согласованию, а не больше.

Вывод Locofy также окончательно фреймворкозависим. Получив JSX-компонент от Locofy, вы редактируете JSX. Вывод figmascope фреймворконезависим. Тот же бандл работает с Claude Code, пишущим React, Aider, пишущим Vue, или Cursor, пишущим Web Components. Агент выбирает идиому. Контекст остаётся постоянным.

Сравнение

Когда Locofy — правильный выбор

Честно о том: Locofy заслуживает своего места для дизайнеров без навыков программирования, выпускающих маркетинговые страницы, посадочные секции или одноразовые прототипы. Если у вас нет настроенного AI-агента, вы не хотите его, и просто нужен React-файл, который можно передать подрядчику — Locofy делает эту работу. Код посредственный, но он есть, а посредственный код, который можно отгрузить, лучше идеального контекста, с которым ваша команда не может работать.

Он также реально полезен для быстрой валидации макетов: «производит ли эта вёрстка разумную разметку?». Запустите Locofy, посмотрите на вывод, выбросьте его. Быстрая обратная связь без настройки полного агентного рабочего процесса.

figmascope — лучший выбор, когда вы создаёте продакшн-UI с существующей кодовой базой, дизайн-системой с реальными токенами и AI-агентом в цикле. Бандл даёт агенту точность, необходимую для написания кода, вписывающегося в ваш проект, — а не обобщённого бойлерплейта, который нужно переписывать.