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人人皆可vibe coding一个figma?#banana黑客松项目解读

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mixlab
发布2026-03-24 21:43:40
发布2026-03-24 21:43:40
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Mix了一张新中式极客插画 by shadow

你有想过自己做一个Figma出来吗?重新做一款AI原生的设计工具。

诞生于2012年,Figma已经有13年历史。其初衷是打破传统设计工具的局限,打造一款基于浏览器的实时协作设计平台,以解决设计师在协同工作中的痛点。

重新出发,释放更多人的创意 ⬇️

AI Mockup Pro

- 设计工具的革命性突破

这款工具是谷歌banana黑客松的参赛项目,实现了从创意到原型的无缝转换。

通过AI理解线框图的空间关系,将抽象布局转化为高保真模型,不仅大幅提升了设计效率,更重新定义了设计师的工作流程。

其核心价值在于让每个有想法的人都能快速将概念可视化,降低了设计门槛,释放了无限创意可能。

这不仅是Figma的替代品,更是设计思维普及的里程碑,为未来的创意工作流指明了方向。

借助 vibe coding,这款设计工具在48小时内诞生了:

(读者群开放,购买后可以联系litnmnm加入)

最核心的是Prompt的设计,值得我们参考⬇️

Prompt 核心设计

这是整个应用的“灵魂”,它没有采用简单的“一句话”指令,而是设计了一套精密的、分步骤的、多模态的 Prompt 策略,像一位经验丰富的产品经理一样,引导 AI 完成从线框图到高保真原型图,再到代码的复杂创作过程。

核心策略:任务分解 (Task Decomposition)

它将一个宏大而模糊的任务——“把这个线框图变成漂亮的设计”——分解为三个独立且清晰的子任务,让 AI 在每一步都专注于一个单一的目标,从而保证了最终输出的质量和可控性。

具体流程 (以“生成原型图”为例)

第一步:分析线框图的“骨架” - analyzeWireframe

• 模型: gemini-2.5-flash (用于快速文本分析)

• Prompt 核心思想:

• 输入: 「线框图图片」+ 用户输入的「App 概念」文本。

• 指令: “请分析这张线框图的布局结构和元素用途。不要关心它的美丑,只要告诉我它的结构。例如,‘顶部是一个用于展示头图的大矩形,下方是一个三列的商品卡片列表’。”

• 目的: 将视觉化的、低保真的线框图信息,提炼并转换成 AI 更容易理解的、结构化的文本描述 (Textual Blueprint)。这是整个流程的基石。

第二步:分析参考图的“灵魂” - analyzeStyleReference

• 模型: gemini-2.5-flash

• Prompt 核心思想:

• 输入: 用户上传的「风格参考图」(例如某个现有 App 的截图)。

• 指令: “请从这张参考图中提取出一套完整的设计系统 (Design System),详细描述它的:

1. 色彩搭配;

2. 字体规范;

3. 组件样式(如按钮是圆角还是直角);

4. 图标风格;

5. 整体美学(是极简风还是新拟态风?)。”

• 目的: 将另一张图片的视觉风格,同样提炼成一套结构化的设计规则文本。

第三步:融合“骨架”与“灵魂”,生成最终作品 - generateMockup

• 模型: gemini-2.5-flash-image-preview (强大的图文多模态模型)

• Prompt 核心思想 (这是最关键的一步):

• 角色扮演: “你现在是一位世界顶级的 UI/UX 设计专家。”

• 输入: 「第一步的结构文本」+「第二步的风格文本」+「风格参考图本身」+ 用户「App 概念」。

• 关键指令 (规避干扰):

代码语言:javascript
复制
  1. ◦“结构上,你不许看参考图的布局,必须严格遵守我提供给你的‘线框图结构文本描述’来构建页面。”(确保了原型图的布局和用户的线框图一致)。
  2. ◦“风格上,你要完全模仿我提供给你的‘风格参考图’,并应用我提供给你的‘设计系统文本’里的规则。”(这确保了原型图的美学风格达标)。
  3. ◦“忽略参考图中的手机外壳、状态栏等一切与App
  4. 屏幕内容无关的元素。”

• 目的:

通过这种精妙的“信息隔离”和“指令组合”,让 AI 将线框图的结构和参考图的风格完美地融合在一起,生成一个全新的、高质量的高保真原型图。

除了生成高保真的原型图之外,还能直接生成代码⬇️

代码生成 Prompt 设计 (generateCodeFromImageStream)

• 角色扮演: “你是一位世界级高级前端工程师。”

• 严格的输出格式要求: 这是代码生成成功的关键。

Prompt 明确规定:“你的唯一输出必须是 React 组件代码,不要包含任何解释、聊天、或 Markdown 标记 (如 \\jsx)。直接以 import React from 'react';` 开头。” 这确保了后端可以直接接收和展示纯净的代码。

• 质量要求: 指示 AI 使用 Tailwind CSS、语义化 HTML 标签,并用符合 App 概念的真实文本填充内容,而不是使用无意义的“Lorem Ipsum”。

———————

以上就是这个项目的最核心的Prompt,在10年前,是很难想象:软件开发最核心的代码竟然是一段段的Prompt。

10年后,设计工具会是什么样的?还存在吗?

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2025-09-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 无界社区mixlab 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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  • Prompt 核心设计
    • 核心策略:任务分解 (Task Decomposition)
      • 第一步:分析线框图的“骨架” - analyzeWireframe
      • 第二步:分析参考图的“灵魂” - analyzeStyleReference
      • 第三步:融合“骨架”与“灵魂”,生成最终作品 - generateMockup
      • 代码生成 Prompt 设计 (generateCodeFromImageStream)
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