Yapay zekanın Figma tasarımlarını bileşenlere, tokenlara ve spesifikasyonlara bağlayarak üretime hazır koda nasıl dönüştürdüğünü öğrenin — yeniden işi azaltır ve yayınları hızlandırır.
“Figma’dan üretime” genellikle “biraz CSS dışa aktar ve yayınla” gibi algılanır. Oysa üretime hazır UI; duyarlı davranış, etkileşim durumları, gerçek veri, erişilebilirlik, performans kısıtları ve tasarım sistemi ile entegrasyonu içerir. Bir tasarım statik bir karede kusursuz görünebilir ama uygulama kararlarının onlarcasını hâlâ belirsiz bırakabilir.
Ön yüz yapısı, tasarım niyetini yeniden kullanılabilir bileşenlere, tokenlara (renkler, tipografi, boşluk), kırılma noktalarındaki düzen kurallarına ve uzun metin, boş durumlar, yüklenme ve hatalar gibi kenar durumlarına çevirmelidir. Ayrıca tutarlı etkileşim detayları (hover, focus, pressed), klavye desteği ve tarayıcılar arası öngörülebilir davranış gerekir.
Boşluk sadece araçlarla ilgili değil—eksik ya da belirsiz bilgiyle ilgilidir:
Her çözülmemiş tasarım kararı bir konuşma, bir PR yorumu dizisi ya da—daha kötüsü—QA sonrası yeniden iş anlamına gelir. Bu yeniden iş genellikle hatalar (düzen gerilemeleri, eksik focus halkaları) oluşturur ve UI'nın ekranlar arasında tutarsız hissetmesine neden olur.
AI, boşluğu kapatmanın tekrarlayan kısımlarını azaltır: çerçeveleri mevcut UI bileşenlerine eşleme, token tutarsızlıklarını işaretleme, boşluk ve tipografiyi kurallara karşı kontrol etme ve daha net handoff dokümanları (props, durumlar, kabul kriterleri) oluşturma. Yargının yerini almaz, ama uyumsuzlukları erken yakalayabilir ve uygulamayı tasarım niyetine daha yakın tutabilir.
Pratikte en büyük kazançlar; AI, takımınızın gerçekten UI'yı nasıl teslim ettiğine uyumlu çıktı üretebilmesi için üretim kısıtlarınıza—bileşen API'leriniz, tokenlarınız ve konvansiyonlarınıza—bağlandığında ortaya çıkar.
“Üretim kodu” kusursuz piksel eşleşmesinden çok, ekibinizin güvenle sürdürebileceği UI'yı göndermekle ilgilidir. AI, Figma'yı koda çevirirken hedefin net olması birçok hayal kırıklığını önler.
Ekran düzeyinde bir dışa aktarım doğru görünebilir ama yine de çıkmaz olabilir. Üretim çalışması, birçok ekranda bir araya getirilebilen yeniden kullanılabilir UI bileşenleri (butonlar, inputlar, kartlar, modal'lar) hedefler.
Eğer üretilen düzen mevcut bileşenlerle (ya da az sayıda yeni bileşenle) ifade edilemiyorsa, üretime hazır değildir—bu bir prototip anlık görüntüsüdür.
Herkesin doğrulayabileceği ölçütlerle barınızı tanımlayın:
AI uygulamayı hızlandırabilir, ama ekibinizin konvansiyonlarını söylemezseniz (veya örnek vermezseniz) bunları tahmin edemez.
Şunları ifade etmez:
Tutarlılık ve bakım açısından küçük, kasıtlı bir sapma, uzun vadeli maliyeti artıran kusursuz bir kopyadan genellikle daha iyidir.
AI, Figma sistem gibi yapılandırıldığında en iyi performansı gösterir:
Button/Primary, Icon/Close).AI destekli ön yüz uygulamasına teslim etmeden önce:
AI, bir Figma dosyasını insanın gördüğü şekilde "görmez". Yapıyı okur: çerçeveler, gruplar, katmanlar, constraintler, metin stilleri ve bunların arasındaki ilişki. Amaç, bu sinyalleri geliştiricinin güvenle uygulayabileceği bir şeye çevirmektir—çoğunlukla yeniden kullanılabilir bileşenler ve net düzen kuralları biçiminde.
Güçlü bir AI hattı, tekrar ve niyeti bulmakla başlar. Birden çok çerçeve aynı hiyerarşiyi paylaşıyorsa (ikon + etiket, aynı padding, aynı köşe yarıçapı), AI bunları aynı desen olarak işaretleyebilir—isimler tutarsız olsa bile.
Ayrıca yaygın UI imzalarını arar:
Tasarım sisteminizle uyum arttıkça AI öğeleri daha güvenle sınıflandırabilir.
Bir “buton”u yorumlamak faydalıdır; onu sizinkine Button bileşenine eşlemek gerçek zaman tasarrufudur. AI genellikle özellikleri (boyut, tipografi, renk token kullanımı, durum varyantları) karşılaştırarak bir bileşen adı ve props önerir.
Örneğin, bir primary buton şöyle olabilir:
Buttonvariant=\"primary\", size=\"md\", iconLeft, disabledAI mevcut bileşenlere eşleyebildiğinde tek seferlik UI kodundan kaçınırsınız ve ürün tutarlı kalır.
Figma, Auto Layout, constraintler ve boşlukla düzen niyetini zaten içerir. AI bunları kullanarak çıkarım yapar:
Eğer constraintler eksikse, AI görsel yakınlıktan tahminde bulunabilir—yararlı ama daha az öngörülebilir.
Kod önerilerinin ötesinde, AI geliştiricinin rahatça kullanabileceği çıktı üretebilir: ölçüler, tipografi detayları, renk referansları, bileşen kullanım notları ve kenar durumları (boş, uzun metin sarma). Bir çerçeveyi geliştiricinin gerçekten inşa edebileceği bir kontrol listesine dönüştürdüğünü düşünün—her ekran için elle spes yazmadan.
AI, Figma dosyanız öngörülebilirdiyse UI kodunu daha hızlı üretebilir. Amaç, yaratıcılıktan vazgeçmek değil—belirsizliği kaldırmaktır ki otomasyon güvenli varsayımlar yapabilsin.
Çoğu AI aracı niyeti katman isimleri, hiyerarşi ve tekrar eden desenlerden çıkarır. Bir buton Frame 8 içindeki Rectangle 12 olarak adlandırıldıysa, araç bunun buton mu, kart mı yoksa dekoratif şekil mi olduğunu tahmin etmek zorunda kalır. Net yapı tahmini eşlemeye çevirir.
İyi bir kural: bir geliştirici “bu nedir?” diye soracaksa, AI da soracaktır.
Tutarlı bir düzen kullanın:
Web, iOS, Marketing)Checkout, Onboarding)Checkout — Payment)Yeniden kullanılabilir UI için bileşenler + varyantlar kullanın:
Button, Input, Cardsize=md, state=hover, tone=primaryBlue Button 2)Flattening ve masking sorun değil—ama “gizemli katmanlar” sorun yaratır. Gizli artıklar, kullanılmayan gruplar ve çoğaltılmış şekilleri silin. Manuel boşluk yerine Auto Layout kullanın ve örnek seviyesinde padding, radius veya font stillerini gizlice değiştirmekten kaçının.
Bir şey gerçekten benzersiz olmalıysa, açıkça etiketleyin (örn. Promo banner (one-off)), böylece sistem bileşeni sanılmaz.
İkonlar için tek bir kaynak formatı kullanın (SVG tercih edilir) ve tutarlı isimlendirme (icon/chevron-right). İkon içindeki metni outline etmeyin.
Görseller için niyeti belirtin: Hero image (cropped), Avatar (circle mask). Gerekirse en-boy oranı ve güvenli kırpma rehberliği sağlayın.
Karmaşık illüstrasyonları bir varlık olarak ele alın: bir kez dışa aktarın, sürümlerini saklayın ve tutarlı referans verin ki AI karmaşık vektör sanatını UI şekilleri olarak yeniden oluşturmaya çalışmasın.
Tasarım tokenları, tasarımcılarda ve geliştiricilerde aynı şeyi konuşturan adlandırılmış, yeniden kullanılabilir kararlardır—böylece "#0B5FFF kullan" yerine color.primary dersiniz. Token aileleri genelde şunlardır:
Kazanç sadece tutarlılık değil—bir token değiştiğinde sistem her yerde güncellenir.
Figma dosyaları genellikle niyetli stiller ile tek seferlik değerlerin karışımını içerir. AI araçları frameleri ve bileşenleri tarayıp benzer değerleri kümelendirerek token adayları önerebilir. Örneğin #0B5FFF, #0C5EFF ve #0B60FF muhtemelen aynı “primary blue”dır ve tek bir kanonik değere önerilebilir.
Ayrıca kullanım sıklığından anlam çıkarır: bir renk birçok ekranda linklerde kullanılıyorsa muhtemelen “link”tir; sadece hata banner'ında kullanılıyorsa muhtemelen “danger”dır. İsimlendirmeyi onaylayan siz olursunuz, ama AI sıkıcı denetimi azaltır.
Küçük tutarsızlıklar tasarım sistemini en hızlı bozan şeydir. Pratik bir kural: iki değer normal yakınlaştırmada görsel olarak ayırt edilemiyorsa muhtemelen ikisinin de var olmaması gerekir. AI yakın-aynıları işaretler ve nerede göründüklerini gösterir, böylece ekip tahmin etmeden konsolide edebilir.
Tokenlar ancak uyumlu kalırlarsa yardımcı olur. Onları paylaşılan gerçek kaynak olarak ele alın: tokenları niyetli şekilde güncelleyin (kısa bir değişiklik günlüğü ile), sonra hem Figma hem kod tarafına yaygın. Bazı ekipler token değişikliklerini bileşen güncellemeleriyle aynı iş akışına bağlar—hafif ama tutarlı bir inceleme süreci.
Eğer zaten bir sisteminiz varsa, token güncellemelerinizi bileşen güncellemeleriyle aynı iş akışına bağlayın (bkz. /blog/component-mapping-and-reuse-at-scale).
UI teslimatını ölçeklendirmek esasen bir “Figma'yı koda çevir” problemi değil—aynı zamanda “doğru bileşenleri her seferinde aynı şekilde eşle” problemidir. AI, tasarım dosyasındaki öğeyi kod tabanınızdakine güvenilir şekilde eşleyebildiğinde en çok yardımcı olur: isimler, varyantlar ve davranış dahil.
AI'ya sabit çıpalama noktaları vererek başlayın: tutarlı bileşen isimleri, açık varyant özellikleri ve tahmin edilebilir bir kütüphane yapısı. Bu çapalara sahip olduğunda AI şöyle bir eşleme önerebilir:
Button özellikleri size, intent, state\u003cButton size=\"sm\" variant=\"primary\" disabled /\u003eİşte tasarım tokenları ile bileşen API'lerinin buluştuğu yer. Kod bileşeniniz variant=\"danger\" beklerken Figma intent=\"error\" kullanıyorsa, AI uyuşmazlığı işaretleyip bir çeviri katmanı (veya isimlendirme güncellemesi) önerebilir ki eşleme tahmine dönüşmesin.
Ölçeklendiğinde en pahalı hatalar “neredeyse doğru” bileşenlerdir: varsayılan durum doğru görünür ama kenar durumları eksiktir veya tutarsızdır. AI kütüphanenizi tarayıp şu tür boşlukları vurgulayabilir:
Faydalı çıktı sadece uyarı değildir—somut bir yapılacak iştir: “Button varyantlarına state=loading ekleyin ve spacing + spinner hizalamasını dokümante edin.”
AI, yapı (padding, tipografi, border radius) karşılaştırması yaparak neredeyse-kopyaları tespit edip şu öneriyi verebilir: “Bu ‘Primary CTA’ Button/primary/lg ile %95 aynı—mevcut bileşeni kullanın ve sadece ikon konumunu override edin.” Bu, UI'nızın tutarlı kalmasını sağlar ve tek seferlik stillere doğru yavaş sapmayı önler.
AI yardımcı olacak pratik bir kural uygulayabilir:
Bu kuralları bir kez belgelerseniz, AI bunları tekrarlanabilir şekilde uygulayabilir—bileşen kararlarını tartışmalardan çıkarıp tutarlı, incelenebilir önerilere dönüştürür.
İyi handoff dokümantasyonu daha fazla yazmakla ilgili değil—doğru detayları geliştiricinin hızlıca harekete geçebileceği biçimde yazmakla ilgilidir. AI, tasarım niyetini seçili bir çerçeveden/bileşenden görev başına net metne dönüştürmede yardımcı olabilir.
Seçili bir çerçeveden AI ile manuel ölçü ve davranış notu kopyalamak yerine şunu üretin:
AI'nın hazırlayabileceği örnek kabul kriterleri (sonra siz incelersiniz):
AI, genellikle en büyük uyumsuzluklara yol açan "küçük" kuralları tutarlı şekilde çıkardığında en faydalıdır:
AI bunları bileşen veya çerçeveye eklenmiş kısa uygulama notları olarak özetlemeli—taranması kısa, kodlaması için yeterince spesifik.
Dokümantasyon sadece bulunabilirse işe yarar.
Amaç: daha az bilgi talep dizisi, daha hızlı tahminler ve “tasarımla neredeyse eşleşiyor” UI azaltmak.
Erişilebilirlik UI inşa edildikten sonra ayrı bir “uyumluluk sprinti” olmamalı. AI'yı Figma ve bileşen kütüphanenizle birlikte kullandığınızda, erişilebilirlik ve temel UX kurallarını tasarımlar değişirken ve kod gitmeden önce sürekli çalışan korumalar haline getirebilirsiniz.
AI, Figma'daki öğeleri bilinen standartlara (WCAG temel kuralları, platform konvansiyonları, takımınızın desenleri) karşı hızlıca inceleyen bir göz görevi görür. Pratik kontroller:
Bu kontroller, AI tasarım sisteminizi anladığında daha etkili olur. Eğer bir “TextField” bileşeni kodda gerçek bir input bileşenine eşlenmişse, AI gerekli durumları (label, help text, error state, disabled, focus) arayıp tasarımın semantics olmadan “custom input look” kullanmasını uyarabilir.
Amaç uzun raporlar değil—tasarımcıların ve geliştiricilerin yapabileceği kısa değişiklik listesi. İyi araç her problemi Figma'daki spesifik bir node'a (çerçeve, bileşen örneği veya varyant) bağlar ve en küçük uygulanabilir düzeltmeyi önerir, örneğin:
TextField/Error varyantını kullanın ve bir hata mesajı placeholder'ı ekleyin.”Hafif bir kapı ekleyin: tasarımlar “uygulama için hazır” olarak işaretlenmeden önce temel erişilebilirlik/UX kontrolleri geçmelidir ve PR'lar uygulamada gerileme varsa birleştirilemez. Korumalar erken ve sık çalıştığında, erişilebilirlik rutin bir kalite sinyali olur—son dakika telaşı değil.
AI uygulamayı hızlandırabilir, ama aynı zamanda küçük tutarsızlıkların hızla yayılmasını da kolaylaştırır. Çözüm, “tasarım sadakati”ni diğer kalite hedefleri gibi ölçülebilir, otomatik ve doğru seviyede incelenen bir hedef yapmak.
Görsel diffing drift'i yakalamak için en doğrudan yoldur. Bir bileşen veya sayfa uygulandıktan sonra kontrollü bir ortamda ekran görüntüleri oluşturun (aynı viewport, yüklenmiş fontlar, deterministik veri) ve bunları bir baseline ile karşılaştırın.
AI burada şunlarda yardımcı olabilir:
Çoğu “biraz farklı görünüyor” hatası birkaç tekrar eden kaynaktan gelir: boşluk ölçekleri, font stilleri ve renk değerleri. Tam sayfa incelemeyi beklemek yerine bunları en küçük birimde doğrulayın:
AI tasarım tokenlarınıza bağlıysa, kod yazılırken uyumsuzlukları QA bulmadan önce işaretleyebilir.
Sayfa düzeyi QA yavaştır ve gürültülüdür: küçük bir bileşen uyumsuzluğu birçok ekranda yankılanır. Bileşen düzeyinde kontroller sadeliği ölçeklendirir—bir kere düzeltin, her yerde faydasını görün.
Yararlı bir desen: “bileşen snapshotları + kontrat testleri”: snapshotlar görsel drift'i yakalar, küçük testler props, durum ve token kullanımının tutarlılığını teyit eder.
Her uyumsuzluk hata değildir. Platform kısıtları (font renderlama, native kontroller, duyarlı reflow, performans takasları) meşru farklar yaratabilir. Önceden toleranslarda anlaşın—ör. alt-piksel yuvarlama veya font anti-aliasing—ve istisnaları kısa bir karar günlüğünde belgeleyin (örn. /docs/ui-qa). Bu, incelemeleri gerçek regresyonlara odaklar.
AI, dar bir iş için bir ekip arkadaşı gibi değerlendirildiğinde en faydalıdır; tasarım yargısının veya mühendislik sahipliğinin yerine geçmeye çalışmaz. Aşağıdaki desenler hızı korurken tutarlılığı sağlar.
Geliştirme öncesi, AI dosyayı pre-flight etmek için kullanın: eksik durumları, tutarsız boşlukları, etiketsiz bileşenleri ve token ihlallerini tespit edin. En hızlı kazanç burada, yeniden işi önlemektir.
Geliştirme sırasında, AI uygulama asistanı olarak kullanın: seçili çerçevelerden ilk-pasu UI kodu üretin, kütüphanenizden bileşen eşleşmeleri önerin ve CSS/token eşlemeleri taslaklayın. Geliştiriciler yine gerçek veriyi, rotayı ve durumu bağlamalıdır.
Geliştirme sonrası, AI doğrulama için kullanın: Figma ile ekran görüntülerini karşılaştırın, görsel farkları işaretleyin, erişilebilir isim/kontrast kontrolü yapın ve token kullanımını onaylayın. Bunu otomatik bir inceleyici gibi düşünün—küçük pürüzleri erken bulur.
En güvenilir kurulum tasarımcı + geliştirici + gözden geçiren şeklindedir:
AI her rolü destekler ama son sözü veren rolü değiştirmez.
Hafif onay kuralları tanımlayın:
Bu kuralları bir kere yazın ve takım dokümanlarında (örn. /design-system/governance) bağlayın.
Sapma, modelin “yeterince yakın” boşluk, renk veya bileşenler üretmesiyle oluşur. Bunu azaltın:
AI sadece sisteminizin Lego parçalarıyla inşa edebildiğinde çıktı tutarlı kalır—hızlı olsa bile.
AI destekli “Figma→üretim” dağıtımı diğer süreç değişiklikleri gibi küçük başlayıp ölçmek ve sonra genişletmek şeklinde daha iyi işler.
Belirgin UI sınırlarına sahip bir özellik alanı seçin (ör. ayarlar sayfası, onboarding adımı veya tek bir dashboard kartı). İlk denemede temel navigasyon veya ağır durumlu akışlardan kaçının.
Başarı ölçütlerini önceden belirleyin, örneğin:
Herhangi bir şey üretmeden önce küçük bir temel üzerinde uzlaşın:
Amaç tam kapsam değil—tutarlılık. Bir düzine iyi tanımlanmış bileşen bile çoğu “neredeyse doğru” çıktıyı engeller.
AI çıktısını taslak olarak ele alın. Her pilot PR'da şunları kaydedin:
Bunları handoff dokümanları yanına kısa bir kontrol listesi olarak ekleyin ve haftalık güncelleyin.
Pilot istikrarlı olunca, tüm takıma özelleştirerek değil, özellik ekipleri bazında genişletin. Bir şablon repo veya “golden path” örneği sağlayın ve öğrenimleri tek bir yerde (iç wiki veya /blog sayfası) takip edin. Araç değerlendirmesi yapıyorsanız, tedarik bant genişliğini düşük tutun ve karşılaştırma ile bütçe referansı sağlayın (/pricing).
Eğer boru hattınızı hemen baştan kurmak istemiyorsanız, Koder.ai gibi platformlar sohbetten çalışan web uygulamalarına hızlı geçişte yardımcı olabilir—özellikle bir tasarım sistemi standardize ettiğinizde ve çıktının gerçek bileşenler ve tokenlarla hizalanmasını beklediğinizde. Koder.ai React ön yüzleri, Go + PostgreSQL arka uçları ve mobil için Flutter destekleyerek "tasarımdan üretime" iş akışını uçtan uca doğrulamak, yineleme, dağıtım ve kaynak kodu dışa aktarma süreçlerini pratik bir ortamda sağlar.
Bir Figma dosyasını token kullanımı açısından denetleyin, isimlendirmeyi kod değişkenlerinizle hizalayın ve 5–10 temel bileşeni uçtan uca eşleyin. Bu, güvenilir kazanımlar görmeye başlamak için yeterlidir.
Bunlar sadece görsel stillerden ibaret değil:
Statik bir çerçeve tüm bu kararları kendi başına kodlayamaz.
Çünkü “üretime hazır” olmak esasen sürdürülebilirlik ve yeniden kullanılabilirlik ile ilgilidir, piksellerin kusursuz eşleşmesiyle değil. Takım dostu bir tanım genelde şunları içerir:
Stilleri çoğaltıp değerleri sert kodlayan piksel-kusursuzluk genelde uzun vadede maliyeti artırır.
Ekip tarafından doğrulanabilecek bir kontrol listesiyle başlayın:
Ölçemediğiniz şeyi PR'larda tartışırsınız; ölçülebilir kurallar tartışmaları azaltır.
Tekrarlayan ve inceleme ağırlıklı işlerde en büyük faydayı sağlar:
Bu, mühendislik kararlarının yerine geçmez; tutarlılık için bir çarpan etkisidir.
AI bir dosyayı insan gibi “niyet” üzerinden değil, yapı ve ilişkilere göre okur. Güvendiği sinyaller şunlardır:
Eğer bu sinyaller zayıfsa (rastgele isimler, detached örnekler, manuel boşluklar), AI tahmin yapmak zorunda kalır ve çıktı daha az öngörülebilir olur.
Tahmin edilebilirliği önceliklendirin:
Bu, üretimi “en iyi tahmin”ten “güvenilir eşlemeye” çevirir.
Token sapması, “yeterince yakın” değerlerin sızmasıdır (ör. 12px vs 13px boşluk, neredeyse aynı maviler). Maliyetleri şunlardır:
AI yakın-aynı değerleri işaretleyip nerede göründüklerini gösterir; ancak ekiplerin bunları konsolide etme kararı gereklidir.
Pratik bir ayrım:
AI hangi yolun uygun olabileceğini önerebilir, ama kararları tutarlı tutmak için yazılı bir kural uygulayın.
Frame/bileşene bağlı görev-odaklı metin üretmek için AI'ı kullanın:
Çıktıyı bilet açıklamalarına ve PR şablonlarına yapıştırın ki inceleyiciler her seferinde aynı gereksinimleri kontrol etsin.
Bunu sürekli bir koruma hattı olarak görün, geç bir denetim olarak değil:
Her bulgu spesifik bir bileşene/çerçeveye işaret etmeli ve uygulanabilecek en küçük düzeltmeyi önermelidir.