من Figma إلى كود الإنتاج: كيف يسد الذكاء الاصطناعي فجوات التصميم
تعرف على كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي لتصاميم Figma إلى كود جاهز للإنتاج عبر مطابقة المكونات، التوكنات، والمواصفات—مما يقلل إعادة العمل ويُسرّع الإصدارات.
لماذا لا تزال فجوة "التصميم إلى الكود" قائمة
"من Figma إلى الإنتاج" يُنظر إليه غالبًا على أنه "تصدير بعض CSS والشحن". في الواقع، واجهة المستخدم الجاهزة للإنتاج تشمل سلوكًا متجاوبًا، حالات تفاعلية، بيانات حقيقية، متطلبات إمكانية الوصول، قيود أداء، والتكامل مع نظام التصميم. قد يبدو التصميم مثاليًا في إطار ثابت ومع ذلك يترك عشرات القرارات التنفيذية دون إجابة.
ماذا يعني فعليًا "من Figma إلى الإنتاج"
بناء الواجهة الأمامية يجب أن يترجم نية التصميم إلى مكونات قابلة لإعادة الاستخدام، توكنات (ألوان، طباعة، تباعد)، قواعد تخطيط عبر نقاط الكسر، وحالات حافة مثل النص الطويل، الحالات الفارغة، التحميل، والأخطاء. كما يحتاج إلى تفاصيل تفاعل متسقة (hover، focus، pressed)، دعم لوحة المفاتيح، وسلوك متوقع عبر المتصفحات.
أين تحدث الانقطاعات عادةً
الفجوة ليست فقط في الأدوات—إنها في المعلومات المفقودة أو الغامضة:
التنسيق لمرة واحدة مقابل المكونات القابلة لإعادة الاستخدام: قد ينشئ المصممون متغيرات فريدة في Figma بينما يحتاج المطورون إلى مجموعة صغيرة من المكونات القابلة للتوسع.
Auto Layout مقابل قيود التخطيط الحقيقية: ما "يبدو مصفوفًا" قد يفشل عندما يكبر المحتوى أو تتغير أحجام الحاويات.
الحالات والتدفقات غير المحددة بالكامل: من السهل تجاهل hover، focus، disabled، التحقق، والحالات الفارغة.
انحراف التوكنات: خيار لون أو تباعد "قريب بما يكفي" يخلق تباينًا دقيقًا ينتشر.
لماذا يكلف الوقت
كل قرار تصميم غير محلّ يتحول إلى محادثة، أو سلسلة تعليقات على PR، أو—الأسوأ—إعادة عمل بعد الاختبار. هذه الإعادة غالبًا ما تدخل أخطاء (تراجعات التخطيط، حلقات التركيز المفقودة) وتجعل واجهة المستخدم تبدو غير متسقة عبر الشاشات.
أين يساعد الذكاء الاصطناعي أكثر
يقلل الذكاء الاصطناعي الأعمال المتكررة في سد الفجوة: مطابقة الإطارات مع مكونات واجهة المستخدم الموجودة، الإبلاغ عن تباينات التوكنات، فحص التباعد والطباعة مقابل القواعد، وإنشاء مستندات تسليم أوضح (الخصائص، الحالات، معايير القبول). لا يحل محل الحكم البشري، لكنه يلتقط عدم التطابق مبكرًا ويحافظ على التنفيذ أقرب إلى نية التصميم.
عمليًا، تظهر أكبر المكاسب عندما يتصل الذكاء الاصطناعي بقيود الإنتاج الحقيقية لديك—واجهات مكوناتك في الكود، التوكنات، والاتفاقيات—حتى يتمكن من توليد مخرجات متوافقة مع كيفية شحن فريقك لواجهة المستخدم.
ماذا يعني "كود الإنتاج" (وماذا لا يعني)
"كود الإنتاج" أقل عن مطابقة البكسل وأكبر عن شحن واجهة مستخدم يمكن للفريق صيانتها بأمان. عندما يساعد الذكاء الاصطناعي في تحويل Figma إلى كود، الوضوح حول الهدف يمنع الكثير من الإحباط.
الهدف: مكونات قابلة لإعادة الاستخدام، لا شاشات لمرة واحدة
تصدير على مستوى الشاشة قد يبدو صحيحًا ومع ذلك يكون نهاية طريق. العمل الإنتاجي يهدف إلى مكونات واجهة مستخدم قابلة لإعادة الاستخدام (أزرار، حقول إدخال، بطاقات، نوافذ منبثقة) يمكن تركيبها في شاشات متعددة.
إذا لم يمكن التعبير عن تخطيط مولد كمجموعة من المكونات الحالية (أو عدد قليل من المكونات الجديدة)، فهو ليس جاهزًا للإنتاج—إنه لقطة نموذجية.
قرّر ما معنى "جاهز للإنتاج" لفريقك
حدد معيارك بما يمكن للجميع التحقق منه:
يستخدم نظام التصميم: مكونات، توكنات، مقياس التباعد، أنماط الطباعة.
يلبي أساسيات إمكانية الوصول: عناصر دلالية، حالات تركيز، تباين، تسميات.
يناسب قاعدة الكود: اتفاقيات التسمية، بنية المجلدات، lint، اختبارات بسيطة حيث ينطبق.
يتعامل مع الحالات الحقيقية: تحميل، فارغ، خطأ، نص طويل، أحجام أجهزة مختلفة.
يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع التنفيذ، لكنه لا يستطيع تخمين اتفاقيات فريقك إلا إذا ذكرتها (أو وفرت أمثلة).
ماذا لا يعني كود الإنتاج
لا يعني:
مطابقة بكسلية بأي ثمن (قيم مُثبتة في كل مكان، CSS مكرر).
حل كل حالات الحافة تلقائيًا.
عدم مراجعة بشرية مطلقة.
انحراف صغير وواعي يحافظ على الاتساق وقابلية الصيانة غالبًا ما يكون أفضل من نسخه المثالية التي تزيد التكلفة على المدى الطويل.
المدخلات التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي: طبقات نظيفة، تسمية، أنماط، توكنات
يعمل الذكاء الاصطناعي بأفضل شكل عندما يكون ملف Figma منظمًا كأنّه نظام:
استخدام مكونات متسقة (تجنّب النسخ المفصولة).
أسماء طبقات واضحة (مثل Button/Primary, Icon/Close).
تطبيق أنماط النص والألوان (ليس قيم HEX منفردة).
استخدام Auto Layout والقيود بشكل مقصود.
قائمة تحقق سريعة قبل التسليم للمصممين
قبل التسليم لتنفيذ بمساعدة الذكاء الاصطناعي:
استبدل واجهات المستخدم الوهمية بمكونات حقيقية من المكتبة.
طبع التباعد وفق مقياسك (لا فجوات 13px عشوائية).
أكد وجود المتغيرات والحالات (hover, disabled, error).
تأكد من تطبيق التوكنات/الأنماط في كل مكان.
أضف ملاحظات فقط حيث لا تظهر النية (مثلاً، توقيت الحركة).
كيف يفسر الذكاء الاصطناعي تصاميم Figma
الذكاء الاصطناعي لا "يرى" ملف Figma كما يفعل الإنسان. يقرأ البنية: الإطارات، المجموعات، الطبقات، القيود، أنماط النص، والعلاقات بينها. الهدف هو ترجمة تلك الإشارات إلى شيء يمكن للمطور البناء عليه بثقة—غالبًا كمكونات قابلة لإعادة الاستخدام بالإضافة إلى قواعد تخطيط واضحة.
اكتشاف المكونات والنماذج
تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية بالعثور على التكرار والنية. إذا شاركت إطارات متعددة نفس التسلسل الهرمي (أيقونة + تسمية، نفس الحشوة، نفس نصف القطر)، يمكن للذكاء الاصطناعي تمييزها كنمط واحد—حتى لو كانت الأسماء غير متسقة.
كما يبحث عن توقيعات واجهة مستخدم شائعة:
أزرار: طبقة نصية محاذاة في منتصف مستطيل مملوء بحشوة ثابتة
حقول الإدخال: حاوية بحد/تعبئة مع نص نائب وأيقونة اختيارية
بطاقات: حاوية خلفية ذات ارتقاع/نصف قطر ومحتوى مكدّس
كلما كان مواءمة نظام التصميم أفضل، زادت ثقة الذكاء الاصطناعي في تصنيف هذه العناصر.
مطابقة الطبقات مع مكتبة المكونات الخاصة بك
فهم أن هناك "زر" مفيد؛ لكن مطابقة ذلك إلى Button الخاص بفريقك هو حيث يحدث توفير الوقت الحقيقي. عادةً ما يقارن الذكاء الاصطناعي الخصائص (الحجم، الطباعة، استخدام توكنات اللون، متغيرات الحالة) ثم يقترح اسم المكون وprops.
عندما يستطيع الذكاء الاصطناعي الربط مع مكونات موجودة، تتجنب كود واجهة مستخدم لمرة واحدة وتحافظ على اتساق المنتج.
استنتاج قواعد التخطيط والاستجابة
Figma يحتوي بالفعل نية التخطيط عبر Auto Layout، القيود، والتباعد. يستخدم الذكاء الاصطناعي ذلك لاستنتاج:
اتجاه المكدس (row/column)، الفجوة، والمحاذاة
حشوة الحاوية والأحجام الدنيا/القصوى
سلوك "hug" مقابل "fill" لإعادة التحجيم التكيفية
إذ لم تكن القيود موجودة، قد يخمن الذكاء الاصطناعي من القرب البصري—مفيد، لكنه أقل قابلية للتنبؤ.
توليد المواصفات وملاحظات التنفيذ
بجانب اقتراحات الكود، يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مخرجات صديقة للمطور: قياسات، تفاصيل الطباعة، مراجع اللون، ملاحظات استخدام المكون، وحالات الحافة (حالة فارغة، التفاف النص الطويل). فكر فيه كتحويل الإطار إلى قائمة تدقيق يمكن للمطور البناء بموجبها—بدون كتابة مواصفات يدوية لكل شاشة.
يمكن للذكاء الاصطناعي توليد كود واجهة المستخدم أسرع عندما يكون ملف Figma متوقعًا. الهدف ليس "التصميم للآلة" على حساب الإبداع—إنما إزالة الغموض لتسمح الأتمتة باتخاذ افتراضات آمنة.
لماذا التسمية والبنية مهمة
تستنتج معظم أدوات الذكاء الاصطناعي النية من أسماء الطبقات، التسلسل الهرمي، والأنماط المتكررة. إذا كان الزر يسمى Rectangle 12 داخل Frame 8، على الأداة التخمين هل هو زر، بطاقة، أم شكل زخرفي. البنية الواضحة تحوّل التخمين إلى مطابقة.
قاعدة جيدة: إذا كان المطور سيطرح "ما هذا؟" فالذكاء الاصطناعي سيفعل كذلك.
اتفاقيات عملية تساعد
استخدم هيكلًا ثابتًا:
صفحات حسب الميزة أو النظام (مثلاً: Web, iOS, Marketing)
أقسام للتدفقات (مثلاً: Checkout, Onboarding)
إطارات مسماة حسب غرض الشاشة (مثلاً: Checkout — Payment)
لواجهة مستخدم قابلة لإعادة الاستخدام، اعتمد على المكونات + المتغيرات:
التسطيح والماسك مقبولان—لكن "الطبقات الغامضة" ليست كذلك. احذف البقايا المخفية، المجموعات غير المستخدمة، والأشكال المكررة. فضّل Auto Layout على التباعد اليدوي، وتجنّب تجاوزات لكل مثيل تغير الحشوة أو نصف القطر أو أنماط الخط بصمت.
إذا كان لا بد من أن يكون شيء فريدًا، علّمه بوضوح (مثلاً: Promo banner (one-off)), حتى لا يُخطئ كنمط نظامي.
الأيقونات، الصور، والرسوم المعقدة
للأيقونات، استخدم صيغة مصدر واحدة (يفضل SVG) وتسميات متسقة (icon/chevron-right). لا تقم بتحويل النص داخل الأيقونات إلى أشكال.
للرسوم المعقدة، عاملها كأصول: صدّرها مرة واحدة، خزّن الإصدارات، وارجع إليها باستمرار حتى لا يحاول الذكاء الاصطناعي إعادة بناء فن فيكتور دقيق كشكل واجهة مستخدم.
توكنات التصميم: لغة مشتركة بين الفرق
توكنات التصميم هي القرارات المسماة والقابلة لإعادة الاستخدام وراء واجهة المستخدم—حتى يتكلم المصممون والمطورون عن الشيء نفسه دون الجدل حول البكسلات.
ما هي توكنات التصميم (بكلمات بسيطة)
التوكن عبارة عن تسمية وقيمة. بدلًا من "استخدم #0B5FFF"، تستخدم color.primary. بدلًا من "14px مع ارتفاع سطر 20px"، تستخدم font.body.sm. عائلات التوكنات الشائعة تشمل:
اللون: العلامة التجارية، الحالات الدلالية (نجاح/تحذير)، النص، السطوح
الطباعة: عائلات الخطوط، الأحجام، الأوزان، ارتفاع السطر
نصف القطر: تدوير الزوايا للأزرار، البطاقات، الحقول
الفائدة ليست فقط في الاتساق—إنما في السرعة. عندما يتغير توكن، يتحدث النظام في كل مكان.
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في استخراج واقتراح توكنات
غالبًا ما تحتوي ملفات Figma على مزيج من الأنماط المقصودة والقيم الفردية الناتجة عن التكرار. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مسح الإطارات والمكونات ثم اقتراح توكنات عبر تجميع القيم المشابهة. على سبيل المثال، يمكن أن يكشف أن #0B5FFF, #0C5EFF, و#0B60FF على الأرجح تمثل نفس "الأزرق الأساسي" ويقترح قيمة أصلية واحدة.
يمكنه أيضًا استنتاج المعنى من الاستخدام: اللون المستخدم للروابط عبر شاشات متعددة هو على الأرجح "link"، بينما اللون المستخدم فقط في لافتات الأخطاء قد يكون "danger". تُقْبل التسمية منك، لكن يقلل الذكاء الاصطناعي عمل التدقيق الممل.
تجنّب الازدواجية والقيم "شبه المتماثلة"
التباينات الصغيرة أسرع طريق لكسر نظام التصميم. قاعدة عملية: إن بدت قيمتان متطابقتين بصريًا على التكبير العادي، فربما لا ينبغي أن توجد كلتاهما. يمكن للذكاء الاصطناعي الإشارة إلى القيم المتقاربة وإظهار أماكن ظهورها، حتى يتمكن الفرق من توحيدها دون التخمين.
الحفاظ على مزامنة التوكنات بمرور الوقت
التوكنات تساعد فقط إذا بقيت متوافقة. عاملها كمصدر مشترك للحقيقة: حدّث التوكنات بعمد (مع سجل تغيير بسيط)، ثم انشر التغيير إلى كل من Figma والكود. بعض الفرق تراجع تغييرات التوكن كما تراجع تحديثات المكونات—خفيفة لكن متسقة.
إذا كان لديك نظام بالفعل، اربط تحديثات التوكنات بنفس سير عمل تحديث المكونات (انظر /blog/component-mapping-and-reuse-at-scale).
مطابقة المكونات وإعادة الاستخدام على نطاق واسع
توسيع تسليم الواجهة ليس في الأساس مشكلة "تحويل Figma إلى كود"—إنها مشكلة "تحويل المكونات الصحيحة بنفس الطريقة في كل مرة". يساعد الذكاء الاصطناعي أكثر عندما يمكنه مطابقة ما في ملف التصميم بما يوجد بالفعل في قاعدة الكود، بما في ذلك الأسماء، المتغيرات، والسلوك.
مطابقة مكونات Figma بمكونات الكود (والمتغيرات)
ابدأ بإعطاء الذكاء الاصطناعي نقاط ارتكاز مستقرة: أسماء مكونات متسقة، خصائص متغيرات واضحة، وبنية مكتبة متوقعة. عندما توجد هذه المراسي، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح مطابقة مثل:
هنا يلتقي توكن التصميم وواجهات برمجة مكونات الكود. إذا كانت مكون الكود يتوقع variant="danger" لكن Figma يستخدم intent="error"، يمكن للذكاء الاصطناعي الإبلاغ عن عدم التطابق واقتراح طبقة ترجمة (أو تحديث التسمية) حتى لا تصبح المطابقة تخمينًا.
اكتشاف المتغيرات المفقودة قبل الشحن
على نطاق واسع، أغلى الأخطاء هي "المكونات القريبة من الصحيحة": الحالة الافتراضية تبدو صحيحة، لكن حالات الحافة مفقودة أو غير متسقة. يمكن للذكاء الاصطناعي مسح مكتبتك وتحديد فجوات مثل:
حالات hover/focus/active غير معرفة
أنماط disabled مفقودة لبعض النوايا
حالة loading موجودة في الكود لكنها ليست في Figma (أو العكس)
حالة error معرفة في التصاميم لكنها غير مدعومة عبر واجهة مكوّن الكود
المخرجات المفيدة ليست مجرد تحذير—إنها عمل محدد: "أضف state=loading إلى متغيرات Button ووثق الحشوة ومحاذاة مؤشر التحميل."
تشجيع إعادة الاستخدام بدلاً من تكرار المظاهر المتشابهة
يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف النسخ القريبة بمقارنة البنية (الحشوة، الطباعة، نصف القطر) واقتراح إعادة الاستخدام: "هذا ‘Primary CTA’ مطابق بنسبة 95% إلى Button/primary/lg—استخدم المكون الموجود وغيّر فقط موضع الأيقونة." هذا يحافظ على اتساق واجهة المستخدم ويمنع الانحراف البطيء إلى أنماط لمرة واحدة.
إنشاء مكون جديد أم توسيع الموجود
قاعدة عملية يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في فرضها:
مدّ عندما تكون الاختلافات برمجية (حجم، أيقونة، نية، حالة) ويمكن التعبير عنها كـ props/tokens.
إنشاء جديد عندما يتغير السلوك أو هيكل التخطيط أو الدلالات (مثلاً: زر يصبح زرًا مقسّمًا، أو "بطاقة" تصبح عنصر قائمة تفاعلي بقواعد تركيز مختلفة).
إذا وثّقت هذه القواعد مرة واحدة، يمكن للذكاء الاصطناعي تطبيقها مرارًا—محولًا قرارات المكونات من نقاشات إلى توصيات متسقة قابلة للمراجعة.
من المواصفات إلى المهام: أتمتة توثيق التسليم
توثيق التسليم الجيد ليس عن كتابة المزيد—بل عن كتابة التفاصيل الصحيحة بصيغة يمكن للمطورين العمل عليها بسرعة. يساعد الذكاء الاصطناعي بتحويل نية التصميم إلى مهام واضحة، معايير قبول، وملاحظات تنفيذ تناسب سير عملك الحالي.
تحويل مواصفات التصميم إلى تذاكر ومعايير قبول
بدلًا من نسخ القياسات وملاحظات السلوك يدويًا، استخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد نص جاهز من إطار/مكوّن محدد:
عنوان المهمة + نطاق (ما سيتم بناؤه وما هو خارج النطاق)
معايير القبول بلغة بسيطة (ما الذي يعنيه "مكتمل")
حالات الحافة التي تُنسى غالبًا (فارغ، تحميل، خطأ، نص طويل)
أمثلة على معايير قبول يمكن للذكاء الاصطناعي صياغتها (ثم تُنقّح):
قواعد إمكانية الوصول ومرشدات UX بمساعدة الذكاء الاصطناعي
لا يجب أن تكون إمكانية الوصول ساحة "سبر امتثال" منفصلة بعد بناء الواجهة. عند استخدام الذكاء الاصطناعي مع Figma ومكتبة المكونات، يمكنك تحويل قواعد إمكانية الوصول الأساسية إلى حواجز تعمل باستمرار—بينما التصاميم لا تزال تتغير وقبل شحن الكود.
ما يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشافه بثقة من التصاميم
يعمل الذكاء الاصطناعي كمراجع سريع يقارن ما في Figma مع معايير معروفة (أساسيات WCAG، اتصالات المنصات، أنماط فريقك). فحوص عملية تشمل:
فحص التباين، أحجام النص، وحلقات التركيز تلقائيًا
الإبلاغ عن التسميات المفقودة، رسائل الخطأ، وتدفق لوحة المفاتيح
ربط القضايا بمكونات محددة في التصميم
جعل إمكانية الوصول جزءًا من تعريف الإنجاز، وليس إصلاحًا متأخرًا
تكون هذه الفحوص فعّالة عندما يفهم الذكاء الاصطناعي نظام تصميمك. إذا تم مطابقة مكوّن "TextField" بمكوّن إدخال حقيقي في الكود، يمكن للذكاء الاصطناعي البحث عن حالات مطلوبة (label، help text، error state، disabled، focus) وتحذير عندما يستخدم التصميم مظهر إدخال مخصص بدون الدلالات الداعمة.
تحويل النتائج إلى إصلاحات قابلة للتنفيذ
الهدف ليس تقريرًا طويلاً—بل قائمة قصيرة من التغييرات التي يمكن للمصممين والمطورين العمل عليها. ستربط أدوات جيدة كل مشكلة بعقدة محددة في Figma (إطار، مثيل المكوّن، أو المتغير) وتقترح أصغر إصلاح قابل للتطبيق، مثل:
"استخدم المتغير TextField/Error وتضمن عنصر نائب لرسالة الخطأ."
"زد نص الزر إلى 14px أو انتقل إلى توكن التباين العالي."
"تأكد من ظهور حلقة التركيز على نمط الزر الأساسي."
اجعلها جزءًا من معايير الانتهاء لدى الفريق
أضف بوابة خفيفة: لا يمكن تمييز التصاميم بأنها "جاهزة للتنفيذ" حتى تجتاز فحوص إمكانية الوصول/UX الأساسية، ولا يمكن دمج PRs إذا تراجعت الواجهة في التنفيذ. عندما تعمل الحواجز مبكرًا وباستمرار، تصبح إمكانية الوصول إشارة جودة روتينية—وليس سباقًا أخيرًا.
فحوص الجودة: الحفاظ على اتساق التصميم والواجهة
يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع التنفيذ، لكنه يجعل من السهل أيضًا شحن تباينات صغيرة بسرعة. الحل هو التعامل مع "دقة التصميم" كهدف جودة قابل للقياس ومؤتمت ومراجع بالمستوى المناسب.
قارن الواجهة المبنية مع نية التصميم (diffs بصرية)
المقارنة البصرية هي الطريقة المباشرة لاكتشاف الانحراف. بعد تنفيذ مكوّن أو صفحة، تولد لقطات شاشة في بيئة متحكم بها (نفس أحجام العرض، تحميل الخطوط، بيانات حتمية) وقارنها بقاعدة.
يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة عبر:
اقتراح نقاط الكسر والحالات الصحيحة لالتقاطها (hover، error، empty، loading)
تجميع الفروقات حسب السبب المحتمل (تخطيط مقابل طباعة مقابل لون)
تلخيص "ما الذي تغير" بلغة بسيطة للمراجعة الأسرع
اكتشاف تباينات التباعد والطباعة واللون مبكرًا
أغلب أخطاء "المظهر قليل الاختلاف" تأتي من مصادر متكررة: مقاييس التباعد، أنماط الخط، وقيم الألوان. بدلًا من انتظار مراجعة كاملة للصفحة، تحقق من هذه العناصر على أصغر وحدة:
التباعد: تحقق من الحشوة/الهامش مقابل مقياس التوكنات (مثلاً 4/8/12/16)
الطباعة: تحقق من عائلة الخط، الحجم، الوزن، ارتفاع السطر، وتباعد الحروف
اللون: تأكد من مطابقة الاستخدام إلى توكنات دلالية (مثلاً text/default، bg/surface) بدلًا من HEX ثابتة
عندما يتصل الذكاء الاصطناعي بتوكنات التصميم، يمكنه الإبلاغ عن عدم التطابق أثناء كتابة الكود، وليس بعد العثور عليه في QA.
فضّل فحص المكونات على فحص الصفحات
فحص الصفحة بطيء ومليء بالضجيج: اختلاف مكوّن واحد صغير يمكن أن يتكرر عبر شاشات متعددة. فحوص على مستوى المكونات تجعل الدقة قابلة للتوسع—صلّح مرة واحدة، واستفد في كل مكان.
نمط مفيد هو "لقطات المكونات + اختبارات العقد": اللقطات تلتقط الانحراف البصري، بينما تحقق الاختبارات الصغيرة من أن الخصائص، الحالات، واستخدام التوكنات تظل متسقة.
حدد الفروق المقبولة ووثقها
ليس كل اختلاف خطأ. قيود المنصة (عرض الخطوط، عناصر التحكم الأصلية، إعادة انسياب الاستجابة، مقايضات الأداء) قد تخلق اختلافات مشروعة. اتفق على التسامحات مقدمًا—مثل التقريب ما دون البكسل أو تنعيم الحروف—ودوّن الاستثناءات في سجل قرار قصير مربوط بوثائق التسليم (مثلاً /docs/ui-qa). هذا يبقي المراجعات مركزة على الانحرافات الحقيقية بدلًا من مناقشات البيكسل.
الأسئلة الشائعة
لماذا لا يزال هناك فجوة "من Figma إلى الإنتاج" رغم الأدوات الحديثة؟
