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slug: "figma-tw-designer"
name: "figma-tw-designer"
version: 1.0.1
displayName: "Figma设计助手(专业版)"
summary: "全功能Figma交互工具，支持批量导出、高级缓存、团队协作分析与自定义模板。Figma设计助手(专业版)是面向团队与重度用户的Figma全功能交互工具，在免费版基础上新增批量导出、高级缓存、"
summary_zh: "全功能Figma交互工具，支持批量导出、高级缓存、团队协作分析与自定义模板。Figma设计助手(专业版)是面向团队与重度用户的Figma全功能交互工具，在免费版基础上新增批量导出、高级缓存、"
license: "MIT"
edition: "pro"
description: |-
  Figma设计助手(专业版)是面向团队与重度用户的Figma全功能交互工具，在免费版基础上新增批量导出、高级缓存、团队协作分析与自定义模板等高级能力。核心能力：
  - 完整的文件结构读取与增量缓存更新
  - 批量图层导出，支持自定义命名规则与模板
  - 团队评论聚合分析。Use when 、品牌视觉时使用。不适用于3D建模和动画制作。
tags:
  - 集成工具
  - 设计协作
  - Figma
  - 专业版
  - 设计
  - UI/UX
  - 创意
  - python
  - figma
  - file_key
  - 必需
tools:
  - read
  - exec
  - write
homepage: ""
category: "Creative"
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# Figma设计助手(专业版)

## 付费版专享能力

| 能力 | 免费版 | 付费版 |
|---|---|---|
| 基础功能 | 支持 | 支持 |
| Figma设计助手(专业版)支持批量导出 | 不支持 | 支持 |
| Figma设计助手(专业版)团队协作分析 | 不支持 | 支持 |
| 高清分辨率与无损输出 | 不支持 | 支持 |
| 批量生成与风格预设 | 不支持 | 支持 |
| 自定义模型微调 | 不支持 | 支持 |

## 核心能力

| 能力 | 说明 | 专业版增强 |
|:-----|:-----|:-----|
| 文件结构读取 | 获取页面、画板、图层层级 | 增量缓存与版本对比 |
| 批量图层导出 | 一次导出数百个图层 | 并行引擎+检查点恢复 |
| 多格式导出 | PNG/JPG/SVG/PDF | 同一图层多格式并行输出 |
| 团队评论分析 | 评论聚合与主题识别 | 情感分析与决策洞察 |
| 自定义模板 | 导出命名与目录规则 | 变量引用与条件逻辑 |
| 设计变更追踪 | 版本对比与差异高亮 | 自动化变更报告 |
| 优先支持 | SLA保障 | 专属技术支持通道 |
### 文件结构读取

针对文件结构读取,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应。

**输入**: 用户提供文件结构读取相关的配置参数、输入数据和处理选项。

**输出**: 返回文件结构读取的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性
- 参考`文件结构读取`的配置文档进行参数调优
### 批量图层导出

针对批量图层,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应。

**输入**: 用户提供批量图层导出相关的配置参数、输入数据和处理选项。

**输出**: 返回批量图层导出的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性
- 参考`批量图层导出`的配置文档进行参数调优
### 多格式导出

针对多格式,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应。

**输入**: 用户提供多格式导出相关的配置参数、输入数据和处理选项。

**输出**: 返回多格式导出的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性
- 参考`多格式导出`的配置文档进行参数调优
#
## 快速开始

1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理

> 详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

## 适用场景

### 场景一：设计系统组件批量交付
设计系统管理员需要定期将组件库中的所有图标导出为多格式素材，分发给前端与移动端团队。通过批量导出命令配合自定义命名模板，可一次性导出全部图标为SVG与PNG双格式，按组件类别自动归档到对应目录。

### 场景二：跨团队设计审查评论汇总
大型项目涉及多个团队协作，设计稿评论分散且数量庞大。管理者使用团队评论分析功能，对数百条评论进行主题聚类，识别出"交互逻辑""视觉规范""技术可行性"等核心议题，并通过情感分析定位争议点，辅助决策。

### 场景三：前端团队自动化素材同步
前端团队将设计交付集成到CI/CD流水线，每次设计稿更新后自动触发增量导出。通过高级缓存的版本对比能力，仅导出发生变更的图层，显著降低构建时间与存储占用。

### 场景四：设计变更审计与追溯
企业合规要求对设计变更进行审计。专业版的设计变更追踪功能可对比两个版本的设计文件，高亮差异图层并生成结构化变更报告，满足审计追溯需求。

## 使用流程

本工具属于复杂工具，预计180秒内可完成首次批量调用。

### 步骤1：配置访问令牌
```bash
# macOS / Linux
export FIGMA_TOKEN="你的个人访问令牌"
# .
# Windows PowerShell
$env:FIGMA_TOKEN="你的个人访问令牌"
```

### 步骤2：启用高级缓存(推荐)
```bash
# 初始化缓存目录
python （请参考skill目录中的脚本文件） cache init --dir ~/.figma-cache
# .
# 首次读取并缓存结构
python （请参考skill目录中的脚本文件） get-file <file_key> --cache
```

### 步骤3：批量导出图层
```bash
python （请参考skill目录中的脚本文件） export-batch <file_key> \
  --ids-file layers.txt \
  --format png,svg \
  --scale 2 \
  --template "{team}/{component}/{name}@{scale}x.{format}" \
  --parallel 4 \
  --checkpoint
```

### 步骤4：团队评论分析
```bash
python （请参考skill目录中的脚本文件） analyze-comments <file_key> \
  --cluster-themes \
  --sentiment \
  --report markdown
```

#
## 输入格式

| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---:|---:|---:|---:|
| content | string | 否 | figma-tw-designer处理的内容输入 |, 默认: 全部维度 |
| strict_level | string | 否 | 审查严格度, 可选: strict/normal/loose, 默认: normal |

## 输出格式

```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "overall_grade": "A",
    "total_score": 92,
    "max_score": 100,
    "summary": "处理完成",
    "details": [
      {
        "item": "代码风格",
        "status": "pass",
        "score": 95,
        "comment": "符合规范"
      },
      {
        "item": "安全合规",
        "status": "warn",
        "score": 80,
        "comment": "符合规范"
      }
    ],
    "improvements": [
      {
        "priority": "high",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+5分"
      },
      {
        "priority": "medium",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+3分"
      }
    ]
  },
  "error": null
}
```

## 异常处理

| 现象 | 可能原因 | 解决方案 | 优先级 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 批量导出部分失败 | 个别图层过大或损坏 | 查看失败日志，单独失败图层 | 中 |
| 缓存不一致 | 增量更新未触发 | 手动执行cache refresh强制刷新 | 中 |
| 评论分析超时 | 评论数量过大 | 分批分析或提高cluster阈值 | 低 |
| 并行导出429 | 速率限制 | 降低parallel值，启用retry | 高 |
| 模板渲染失败 | 变量缺失 | 检查图层元数据，补充默认值 | 中 |
| 变更对比无结果 | 版本无差异或file_key错误 | 确认两个file_key属于同项目 | 低 |
| 检查点恢复失效 | 缓存目录被清理 | 重新执行全量导出 | 高 |
| SSO令牌认证失败 | 令牌权限不足 | 联系管理员调整令牌权限范围 | 高 |

## 依赖说明

### 运行环境
- **Agent平台**：支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- **操作系统**：Windows / macOS / Linux
- **Python**：3.9+(用于运行figma_tool.py脚本及分析模块)

### 依赖说明(补充)

| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|:------|------:|:------|:------|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent平台内置LLM提供 |
| Python | 运行时 | 必需 | python.org官方下载 |
| requests库 | Python包 | 必需 | `pip install requests` |
| PyYAML | Python包 | 必需 | `pip install pyyaml` |
| scikit-learn | Python包 | 推荐 | `pip install scikit-learn`(评论分析) |
| Figma REST API | 外部API | 必需 | 需Figma账户与个人/团队访问令牌 |

### API Key 配置
- **Figma Personal Access Token**：通过环境变量`FIGMA_TOKEN`配置
- **团队令牌**：通过Figma企业版管理后台创建，权限范围按需配置
- **生成路径**：Figma → Settings → Security → Personal access tokens
- **安全要求**：禁止在SKILL.md或脚本中硬编码令牌，禁止提交到版本控制
- **团队令牌管理**：建议使用密钥管理服务统一分发与轮换

### 可用性分类
- **分类**：MD+EXEC()
- **说明**：基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent执行Figma文件交互与团队协作分析任务

## 案例展示

### 批量导出配置文件
```yaml
# export-config.yaml
file_key: abc123
layers:
  - id: "1:2"
    name: "Button/Primary"
  - id: "1:3"
    name: "Button/Secondary"
formats: [png, svg]
scales: [1, 2, 3]
template: "{category}/{name}@{scale}x.{format}"
parallel: 4
checkpoint: true
retry: 3
```

### 自定义模板变量

| 变量 | 说明 | 示例 |
|---:|:---|---:|
| {team} | 团队名 | Design |
| {component} | 组件名 | Button |
| {name} | 图层名 | Primary |
| {scale} | 倍率 | 2 |
| {format} | 格式 | png |
| {date} | 日期 | 20260718 |

### 高级缓存参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|:------:|--------|:-------|:------:|
| --cache | bool | true | 启用缓存 |
| --cache-dir | path | ~/.figma-cache | 缓存目录 |
| --cache-ttl | int | 3600 | 缓存有效期(秒) |
| --incremental | bool | true | 增量更新模式 |
| --max-age | int | 86400 | 最大缓存时长 |

## 常见问题

### Q1：批量导出中途中断怎么办？
A：专业版支持检查点恢复。重新执行相同命令并添加`--resume`参数，将从上次中断处继续，已完成的图层不会重复导出。

### 错误恢复步骤
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|----|:--:|---:|
| LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | ，请求；确认Agent平台LLM服务正常 |
| 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节 |
| 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息 |
| 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置 |

## 已知限制
A：降低`--parallel`参数值(建议4)，并添加`--retry`参数启用自动重试。专业版的速率限制处理策略会在收到429后自动退避并重试。

### Q3：缓存数据过期如何更新？
A：启用`--incremental`参数后，缓存会自动检测文件变更并增量更新。也可手动执行`cache refresh <file_key>`强制刷新。

### Q4：评论分析的主题不准确？
A：主题聚类质量依赖评论数量与质量。建议对评论数超过20条的文件进行分析，并通过`--cluster-themes`参数预设主题类别以提升准确性。

### Q5：自定义模板中的变量不存在？
A：模板变量来源于图层元数据。若图层缺少对应字段，该部分将留空。建议在导出前通过`get-file`确认图层的元数据完整性。

### Q6：如何对比两个版本的设计文件？
A：使用`diff <file_key_v1> <file_key_v2>`命令，专业版会高亮差异图层并生成结构化报告。需确保两个文件属于同一项目的不同版本。

### Q7：专业版是否支持团队令牌？
A：支持。团队管理员可创建团队级令牌并配置权限范围，多个成员共享同一令牌时，专业版提供调用日志与用量统计。

### Q8：如何获取优先技术支持？
A：专业版用户可通过专属支持通道提交工单，享受SLA保障的响应时效。紧急问题建议附带完整的错误日志与复现步骤。

### Q9：导出的SVG文件体积过大？
A：在导出配置中启用`--svg-optimize`参数，可自动清理冗余节点与未使用定义， typically可减小30%-50%体积。

### Q10：是否支持Figma企业版的SSO令牌？
A：支持。专业版兼容Figma企业版的SSO认证流程，配置方式与个人令牌一致，但需确保令牌具有目标文件的访问权限。

## 错误处理

| 错误场景(续)| 原因 | 处理方式 |
|-------|-------|-------|
| LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | 检查网络连接，重试请求；确认Agent平台LLM服务正常 |
| 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节 |
| 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息 |
| 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置 |

## 补充限制说明

- 需要LLM支持