figmascope vs Locofy
生成代码还是结构化上下文？

Locofy 做的是最直接的事：接收 Figma 文件，生成 React。这是最自然的第一反应。设计进，代码出。为什么要想得更复杂？

诚实的答案是：对某些工作流来说，确实不需要想得更复杂。Locofy 快速而真实。但这个模型有随代码库增长而累积的局限。figmascope 做了一个不同的赌注——输出结构，让 Agent 来处理代码生成。这个赌注是否值得取决于你在构建什么以及谁在构建。

Locofy 是什么

Locofy 是一个 Figma 插件（也提供独立应用），将 Figma 设计转换为类生产级的 React、Next.js、Vue、HTML/CSS 或 Tailwind 代码。你安装插件，用 Locofy 注释标记你的图层（标记哪些是输入框、按钮、容器），运行导出，然后获得可粘贴到项目中的组件文件。

它支持响应式断点、基本交互状态和一些资产处理。输出旨在作为起点，而非最终代码——但对于简单的营销页面或着陆页片段，它可以在不接触文本编辑器的情况下完成 60-80% 的工作。

Locofy 有免费层（导出次数有限）和针对更高量和团队功能的付费计划。插件本身需要通过 Figma 社区安装，并在 Figma 的沙箱插件运行时中运行。

Locofy 的优势

无需 Agent。你不需要 Claude、Cursor 或任何 AI 编码助手。转换自包含在 Locofy 插件中。对于想在不涉及开发人员的情况下发布着陆页的设计师，Locofy 可以弥合这一差距。

快速首次输出。对于组件较少的简单布局，Locofy 几分钟内就能生成可用代码。如果你在制作原型或一次性营销页面，速度是真实的。

明确的结构主张。Locofy 替你做决定：这是你的组件树，这是 props 的命名方式。当你不想自己做这些决定时，这种主张性是一个特性。

框架感知的输出。代码直接针对你的技术栈。你不是在获取然后需要解读的通用 JSON——你得到的是一个已经应用了 import 语句、hooks 脚手架和 CSS Modules 或 Tailwind 类的 .tsx 文件。

Locofy 的劣势

一次性，而非迭代式。Locofy 生成快照。当设计变更时——设计总是会变更——你重新运行插件，并将新输出与现有代码库协调。没有差异模型。你在手动合并机器输出和人工输出，这很快会变得代价高昂。

被 Locofy 的主张锁定。框架选择、组件命名约定、prop 签名——这些来自 Locofy 的模型，而非你代码库的约定。如果你有具有特定组件 API 的设计系统，Locofy 不了解它们。它生成自己的。你花时间在 Locofy 世界和你的代码库世界之间协调。

插件依赖。每个想要运行导出的开发人员都需要安装插件、拥有 Locofy 账户并访问 Figma 文件。它不适合 CLI 工作流、CI 管道或非 Figma 用户的环境。

注释开销。从 Locofy 获得良好输出需要设计师为图层添加 Locofy 特定的标签。这是工具债务：注释必须维护，它们为 Figma 文件增加了噪音，且在 Locofy 之外毫无意义。

黑箱。代码生成逻辑是专有的。当输出有误时——有时确实会有误——你看不到原因。你调整图层名称、重新运行、抱着希望。没有可检查或审计的中间表示。

figmascope 的不同角度

figmascope 不生成代码。它生成上下文。

包——CONTEXT.md、tokens.json、screens/*.json、components/inventory.json、strings.json——精确描述设计，让你选择的 Agent 来进行代码生成。那个 Agent 了解你的代码库、你的组件 API、你的命名约定、你的测试模式。Locofy 不了解这些。你的 Agent 了解，因为它一直在阅读你的代码。

screens/*.json 中的中间表示捕获布局语义：stack 对比 absolute 对比 overlay，通过 INSTANCE 节点上的 componentId 标识组件，以及通过 stringRef.key 标识文本字符串。当你告诉 Claude Code"使用我们现有的 Button 和 Input 组件实现这个屏幕"时，它拥有空间结构、组件引用和令牌名称来正确完成这项工作。它不是从截图推断——它在阅读规范。

令牌溯源级联：Figma 变量优先（如果设计系统已配置），其次是从频率推断（figmascope 查看哪些值重复出现并将其提升），如果两者都不适用则为空。tokens.json 输出是有类型且机器可读的。Agent 可以直接查找 color.surface.brand，而不是从截图解析十六进制值。

这个模型也是迭代式的。当设计变更时，你重新导出包并提交新版本。tokens.json 或 screens/login.json 中的差异准确告诉你什么变了。你把差异交给 Agent："tokens.json 变更了——所有交互元素的 border-radius 从 8px 变为 6px——更新受影响的组件。"这是一个有针对性的、可差异化的工作流。它不需要协调两组生成的组件文件。

为什么 2026 年"为 Agent 提供结构"对许多团队优于"从插件生成代码"

Locofy 及类似工具背后的前提是，从设计生成代码是一个已解决或接近解决的问题。生成代码、修正它、发布。当"修正"步骤廉价时，这种方式效果更好。

2026 年的现实：如果你的 AI 编码 Agent 拥有良好的上下文，它非常擅长在你的代码库中编写符合惯例的代码。但当它的输出与 Locofy 的输出冲突时，它很难协调。给你的 Agent 结构化、可检查的上下文，让它完整地进行代码生成——按你的约定、针对你的组件——产生的协调工作更少，而非更多。

Locofy 的输出也是框架最终态的。一旦你有了来自 Locofy 的 JSX 组件，你就在编辑 JSX。figmascope 的输出是框架中立的。同一个包可以与 Claude Code 编写 React、Aider 编写 Vue 或 Cursor 编写 Web Components 配合使用。Agent 选择惯用法。上下文保持不变。

对比

何时 Locofy 是正确选择

坦率地说：Locofy 对于非编码设计师发布营销页面、着陆页片段或一次性原型是有价值的。如果你没有 AI Agent 设置，不想要一个，只需要一个 React 文件交给承包商——Locofy 可以完成这项工作。代码质量一般，但它就在那里，一般质量的可发布代码胜过团队无法采取行动的完美上下文。

它对于快速模型验证也真正有用："这个布局能生成合理的标记吗？"运行 Locofy，查看输出，丢弃它。无需设置完整的 Agent 工作流即可获得快速反馈。

当你使用现有代码库、具有真实令牌的设计系统以及循环中的 AI 编码 Agent 构建生产 UI 时，figmascope 是更好的选择。该包给了 Agent 编写符合你项目代码所需的精确性——而不是需要重写的通用样板。