Figma AI 自動生成 UI 設計稿教學：從文字描述到完整介面的工作流全解析

去年 Figma 正式在 Config 大會上推出 AI 功能的時候，我承認我是半信半疑的。又一個 AI 設計工具？會不會跟之前那些「輸入文字生成網頁」的工具一樣，產出的東西看起來像 2010 年的 Bootstrap 範本？

結果我錯了。Figma AI 在經過一年多的迭代後，到 2026 年已經變成一個真正實用的設計輔助工具。它不會取代設計師——但它確實能讓那些重複性高、探索性強的工作變得快很多。

Figma AI 是什麼？2026 年功能總覽

Figma AI 是直接整合在 Figma 編輯器裡面的 AI 功能集合，包括幾個核心模組：

• Make（文字生成設計）：用自然語言描述你要的 UI，AI 自動生成版面
• First Draft：在空白頁面上自動產出一個初始版面配置
• Auto Layout 建議：AI 分析現有設計，建議最佳的 Auto Layout 結構
• 內容填充：自動產生合理的假資料（不是 Lorem ipsum 那種）
• 圖片搜尋與替換：用 AI 搜尋和替換設計中的圖片素材

其中 Make 是最核心也最有話題性的功能，也是今天這篇的重點。

Make 功能完整教學

Make 的操作方式出乎意料地簡單。在 Figma 中選取一個 Frame（或者在空白處直接呼叫），按下快捷鍵或從右鍵選單中選擇「Make with AI」，然後在彈出的輸入框中描述你想要的介面。

例如你輸入：「一個行動裝置的登入頁面，上方有 Logo，中間有 Email 和密碼輸入框，下方有登入按鈕和社群登入選項」，Figma AI 會在幾秒鐘內生成一個完整的登入頁面設計。

生成的結果不只是視覺上看起來像樣的圖——它會使用正確的 Auto Layout 結構、合理的間距系統、以及可編輯的獨立元素。這意味著你拿到的不是一張圖片，而是一個結構化的設計稿，可以直接開始修改和微調。

Make 還支持在現有設計上做局部修改。選取某個區塊，輸入「改成深色主題」或「加上搜尋欄」，AI 會只修改你選取的部分，保留其他元素不動。

寫出好 Prompt 的技巧

跟所有 AI 工具一樣，Prompt 的品質直接決定產出的品質。以下是我實測後整理的 Figma AI Prompt 技巧：

具體描述版面結構：不要只說「設計一個首頁」，要說「一個 SaaS 產品的首頁，Hero 區塊左邊文字右邊截圖，下方三欄 feature cards，最底下是 pricing table」。

指定設計風格：加上風格關鍵字效果很好。例如「minimalist」、「dark mode」、「rounded corners」、「glassmorphism」。Figma AI 對這些設計術語的理解比其他 AI 工具好很多。

說明互動狀態：如果需要多個狀態，可以直接說「按鈕的 default、hover、disabled 三種狀態」，AI 會生成一組 variants。

參考現有設計系統：如果你的 Figma 檔案裡已經有設計系統的元件庫，在 Prompt 中提到「使用現有的 Button 元件」，AI 會嘗試匹配你的設計系統。

最重要的一點：把 AI 產出當作第一版草稿，不要期待它一次到位。快速生成 → 選擇最好的方向 → 手動精修，這才是正確的使用姿態。

版面配置自動生成

除了完整的頁面生成，Figma AI 在版面配置方面也有一些很實用的小功能：

First Draft：在一個空的 Frame 上右鍵選擇「First Draft」，AI 會根據 Frame 的大小和比例，自動產出一個合理的版面骨架。這對於快速 wireframing 非常有用——你不需要從空白開始排版，AI 幫你鋪好基本結構，你再來調整。

自動對齊和間距修正：選取一組亂七八糟排列的元素，AI 可以自動幫你對齊、統一間距。這比手動一個一個拖曳快太多了。

響應式變體生成：設計好一個桌面版的頁面後，AI 可以自動幫你產出平板和手機版的變體，包括重新排列元素和調整字級。當然結果不會完美，但省下了 60-70% 的時間，如同 A2UI 動態介面設計趨勢所描述的 AI 驅動介面概念。

AI 元件匹配與設計系統

這個功能是我覺得 Figma AI 最聰明的地方之一。當你在使用 Make 功能時，如果你的專案裡已經有匯入的設計系統元件庫（Design System Library），AI 會優先使用你的元件來組成設計。

例如你的元件庫裡有自定義的 Button、Input、Card 元件，AI 不會自己從零畫一個新的按鈕，而是會使用你已有的 Button 元件，並套用正確的 variants（Primary/Secondary、Small/Large 等）。

這代表什麼？代表 AI 產出的設計天生就符合你的設計系統，不需要設計師再花時間把每個元素替換成正確的元件。搭配 Design Tokens 同步系統，整個設計到開發的流程會更加一致。

AI 生成原型互動流程

2026 年的 Figma AI 已經可以自動產生基本的原型互動（Prototype Interactions）。當你用 Make 生成一個多頁面流程（例如「一個電商結帳流程，包括購物車、地址、付款、確認四個步驟」），AI 會自動在步驟之間建立 Prototype 連線。

目前支援的互動類型包括：頁面切換（Navigate to）、Overlay 彈出、智慧動畫（Smart Animate）。雖然比不上手動設定的精細度，但對於快速建立可點擊的 demo 來說已經夠用了。

特別實用的場景是在使用者測試的早期階段——你可以在一個小時內用 AI 產出一個可互動的原型，拿去做快速的使用性測試，收集回饋後再決定要不要投入時間做精細設計。

目前的限制與注意事項

誠實面對，Figma AI 在 2026 年還是有一些明確的限制：

• 複雜互動設計：對於非線性的複雜互動流程（條件分支、動態內容），AI 的理解力有限
• 品牌識別：如果沒有匯入設計系統，AI 產出的設計會偏向通用風格，不會自動匹配你的品牌
• 資料視覺化：Dashboard、圖表等資料密集型介面的產出品質較不穩定
• 多語系支援：中文和其他非拉丁語系的文字排版，偶爾會有間距問題
• 創意設計：對於需要高度創意表現的設計（藝術性的品牌頁面、實驗性排版），AI 傾向保守

我的經驗法則：越是標準化的介面（表單、後台、設定頁），AI 表現越好；越是需要差異化和品牌性的介面，越需要人工主導。

Figma AI vs 其他 AI 設計工具

市場上的 AI 設計工具越來越多，做個快速比較：

Figma AI：直接嵌入設計工具中，支援設計系統匹配，結果可直接編輯。但需要 Figma 訂閱，且某些 AI 功能要額外付費。

v0 by Vercel：從文字產出前端程式碼，更偏向工程師使用。產出的是可運行的 React 元件，不是 Figma 設計稿。

Galileo AI：專注在 UI 設計生成，可以匯出到 Figma。產出品質不錯但編輯彈性不如原生 Figma。

Uizard：低門檻的 AI 設計工具，適合非設計師快速出原型。但設計品質和可控性有限。

結論是：如果你已經是 Figma 使用者，Figma AI 是最無縫的選擇。如果你是工程師想快速出 UI，v0 可能更適合。

設計師如何善用 AI 加速工作

分享我目前的工作流程，供參考：

1. 需求分析：照常跟 PM 討論需求，畫手繪草稿或 low-fi wireframe
2. 快速探索：用 Figma AI Make 功能，針對同一個需求生成 3-5 個不同方向的版面
3. 方向選擇：從 AI 產出中挑選最有潛力的方向，或混合幾個方案的優點
4. 精細設計：把 AI 產出當作起點，手動調整細節、品牌元素、互動設計
5. 元件化：確認設計後，把重複使用的元素建成元件，納入設計系統
6. 交付：用 Dev Mode 交付給工程師

這個流程的核心思想是用 AI 加速發散階段。以前要花半天探索不同的版面方向，現在 30 分鐘就能產出多個方案。省下的時間可以花在真正需要設計師判斷力的地方：使用體驗、互動邏輯、品牌表達。

未來展望與建議

Figma AI 的發展速度很快，每季都有新功能上線。我預期 2026 下半年可能會看到的方向：

• 更深度的設計系統整合，AI 可以理解和遵循 Token 規則
• 多頁面連貫設計，不只是單頁生成而是整個 app flow
• AI 驅動的使用性分析，自動偵測設計中的可用性問題
• 與程式碼的雙向同步，設計改了程式碼自動更新

給設計師的建議：不要把 AI 當成威脅，把它當成加速器。那些擔心被 AI 取代的設計師，通常是因為他們的工作中有太多「拖曳像素」的成分。如果你能把更多時間花在理解使用者、制定設計策略、和團隊溝通上，AI 只會讓你變得更有價值。

最後，無障礙設計仍然是 AI 工具比較弱的環節，所以對於 WCAG 合規性的檢查，目前還是需要設計師自己來把關。這也是設計師不可取代的專業價值所在。