Figma Make Custom Skills 是什麼?為什麼這是設計師接下來最該寫的東西
FIGMA · MAY 2026
QUICK ANSWER
Figma Make 昨晚上線 Custom Skills,讓你把團隊的設計規範跟工作流寫成一份 markdown 指令,下次在對話框打「/」就能呼叫。表面上是個小更新,本質上是把設計師多年累積的品味第一次變成可執行檔——AI 終於能照著你的方式做事,而不是繼續吐那種「看就知道是 AI 做的」設計。
CHAPTER 01 · WHAT IS IT
先講「上週鋪梗,這週上菜」
上週 Figma 在 Release Notes May Edition 那場 livestream 鋪了一個梗:「agents 開始進入 canvas」。當時看那場直播的人,多半把它當成又一波 AI 行銷話術——畢竟矽谷每家工具都在喊類似的東西。直到昨晚,Figma 把 Make 的 custom skills 正式打開,你能在對話框打「/」就跳出自己寫好的 skill 清單,整個情勢才清楚起來。
這不是又一個 AI 對話框的小升級。這是設計工具進入 agent 化的第二階段。
Skill 這個概念不是 Figma 發明的。Anthropic 先在 Claude Code 上做,邏輯很單純:把一份反覆要用的工作流程寫成 markdown 檔,AI agent 每次接到任務前先讀一遍,知道「這次該怎麼做事」。Figma MCP server 三月就用同樣的格式定義了 `figma-use`、`figma-generate-design` 這些官方 skills,搭 Claude Code、Codex、Cursor 等工具用。
昨晚把這套搬進 Make,是讓非 IDE 使用者也能寫 skill 給 AI 看。設計師、PM、學生、創作者,現在都能在 Make 介面裡建一份 skill,把自己的 PRD-to-prototype 工作流、團隊配色規範、命名習慣,全部 codify 成可呼叫的指令。
Anthropic 自己有一支兩分鐘的官方介紹影片,把 Skills 怎麼運作講得很清楚——這就是 Figma 現在搬進 Make 的同一套東西:
▲ Anthropic 官方:Agent Skills · Specialized capabilities you can customize
CHAPTER 02 · WHY IT MATTERS
為什麼 AI 設計總是有「AI 味」
你應該也有過這個感覺——讓 ChatGPT 或 v0 之類的工具產一張介面圖,第一眼就知道是 AI 做的。不是醜,是「太通用」。Button padding 多 2px、卡片陰影太重、副標跟內文間距永遠是教科書值、配色像 Tailwind 預設的 indigo 跟 emerald 撞在一起。每張看起來都像同一個無印良品設計師畢業作品。
原因不是 AI 不會設計,而是它不認識「你的設計」。設計品味在過去十年來,一直是設計師最值錢但也最難寫下的資產。你們團隊的 button padding 是 14 還是 16?副標跟內文間距是 12 還是 16?什麼時候用 ghost button、什麼時候用 outline?這些東西過去只存在三個地方:設計師的腦袋、Slack 上的某段對話、和那份永遠沒人讀完的 design guideline PDF。
"
Skills 補上了「設計品味」第一次能被執行的那塊空缺。
— ON THE MISSING PIECE
你把這些隱性規範寫成一份 SKILL.md,AI 每次工作前先讀一遍,輸出就會像「你們團隊的設計」而不是「AI 的設計」。Anthropic 的 Cat Wu 在 Figma 官方 blog 裡講得很直白:好的設計來自在乎細節的團隊,skill 教 AI 怎麼在 canvas 上工作,讓它做出來的東西真的尊重你的判斷。
CHAPTER 03 · HOW IT WORKS
一份 Skill 長什麼樣
Skill 不用寫程式,本質上就是一份 markdown 檔。結構其實非常簡單,三層:上面一段 YAML frontmatter 定義 metadata,中間一段 description 告訴 AI 何時該觸發這個 skill,下面一段 markdown body 是具體步驟。
SKILL.md ANATOMY
① YAML FRONTMATTER · 身分證
name: apply-design-system
description: 把現有設計連接到團隊設計系統元件
② DESCRIPTION · 觸發路由
告訴 AI「什麼情況該用這個 skill、什麼情況不該用」。寫得越清楚,AI 越不會誤觸發。
③ INSTRUCTIONS · 步驟清單
用條列式寫具體步驟。AI 接到任務時會照著做,順序、依賴、限制都寫進去。
▲ 不用寫 plugin、不用會程式,純 markdown 就能教 AI 做事
Figma 在 Make 把這套用「斜線觸發」實作出來。你寫好 skill 之後,下次在對話框打「/」就會跳出所有可用 skill 的清單,選一個就帶入 context。或者你直接寫普通 prompt,AI 會根據 description 自動判斷該不該套用。
真正狠的是它能跟 connector 串接。Figma 官方舉的例子是 `/build-from-prd` 配 Notion 或 Confluence connector——你把 PRD 文件丟進 Notion,在 Make 打一行「/build-from-prd
上週 Figma 跟 Anthropic 直接合錄了一場 livestream,叫〈Figma x Claude Code Live: Roundtrip workflows with Figma MCP〉,現場 demo 設計師如何用 Claude Code + Figma skills 在 canvas 跟 code 之間來回工作。這支比起讀文章更有感覺:
▲ Figma 官方:Figma x Claude Code Live · Roundtrip workflows with Figma MCP(skill + agent 實戰)
CHAPTER 04 · IN PRACTICE
設計圈在寫什麼 Skill
Figma 三月推出 MCP server 那波,已經放出九個 example skills 讓社群參考。看這份清單比看新聞稿有用,能看出 agent 化設計工作流的真實 use case 長什麼樣:
FIGMA OFFICIAL · 9 EXAMPLE SKILLS
/figma-generate-library
從 codebase 反向生出 Figma 元件庫
/figma-generate-design
用既有元件跟變數做新設計
/apply-design-system
把散亂稿件接回設計系統元件
/sync-figma-token
code ↔ Figma variables 雙向同步 + drift 偵測
/rad-spacing
用變數套階層化間距系統
/create-voice
從 UI spec 生 VoiceOver、TalkBack、ARIA 規格
/cc-figma-component
從 JSON contract 反生 Figma 元件
/edit-figma-design
用 Warp 跟 Oz 編排 Figma 設計工作流
▲ 一半 Figma 自家做、一半社群實踐者(Uber、Edenspiekermann、One North、Rad Collab)貢獻
注意這份清單一半是 Figma 自己做、一半是設計圈的實踐者貢獻——Uber 的 Ian Guisard、Edenspiekermann 的 Chris Goebel、One North 的 Nick Villapiano、Rad Collab 的 Nolan Perkins。這些人不是工程師,是設計師,他們把日常會做的繁瑣工作寫成 skill,現在變成全世界都能用的工具。
這是個有趣的轉折。過去設計師要把工作流自動化,必須學會寫 plugin、懂 Figma API。現在只要會寫 markdown 就行。
Figma 4/30 那篇〈Workflow Lab: Expanding the canvas〉直接示範了 skill 在實務上能做到什麼樣的事——一邊是 Figma 設計、一邊是 code 實作的同個 export modal,agent 跑 `/sync-figma-token` 把兩邊 token 對齊之後,再產出一份 Visual Diff Audit 列出 8 個結構性差異。這在過去是設計師花一下午對著截圖手動標注的事:
CHAPTER 05 · THE REAL BET
為什麼 Skill 是設計師的新護城河
我看這次更新有個觀點,跟 Figma 官方主軸不太一樣。Figma 在 sell 它的 agent 故事——「我們把 canvas 開放給 AI 了」。但真正的故事其實是另一個:在 AI 能做設計的時代,設計師的價值正在重新定位,而 skill 就是那個重新定位的工具。
過去五年,設計師的職業焦慮一直繞著一個問題打轉:「AI 會不會取代我?」答案在這次更新後變得更清楚了——不會,但會取代「不會寫 skill」的設計師。
邏輯很單純。當每個 PM、每個工程師、每個學生都能用 AI 產出一份還能看的 prototype,「能畫圖」這件事的市場價值會下降。但「能定義規則的人」的價值會上升——因為 AI 需要被告知該怎麼做事。誰寫 SKILL.md,誰就是規則制定者。
"
你的設計判斷力,第一次能規模化跑在每個 PRD、每個 vibe coding 上。
— THE REAL LEVERAGE
這跟過去設計師寫 design system 的差別在哪?差別在「執行端」。一份 PDF 規範書要靠人讀完、記住、執行,每個人理解都不一樣,最後 80% 的場合會被忽略。一份 SKILL.md 是 AI 每次工作前自動讀的——它不會忘記、不會偷懶、不會「這次趕時間先不照做」。這是設計規範第一次擁有強制執行力。
更深一層:skill 是可攜資產。你的 SKILL.md 可以跟著你離職、跨團隊、跨工具用。今天在 Figma Make 跑,明天在 Claude Code 跑,後天 OpenAI 出新工具一樣跑——只要該工具支援 markdown skill 格式。設計師有史以來第一次,能把自己的方法論裝進口袋帶走。
CHAPTER 06 · LIMITS
目前的三個限制
講完優點要講限制。Figma 自己在 release notes 也直接寫了一條:「Today, each person creates and manages their own skills.」——目前 skill 是個人管理,還沒辦法在團隊或組織內部共享。對企業設計團隊來說這是大問題,因為設計系統的價值就在「全團隊照做」。Figma 說「soon」會開放跨團隊發布,但「soon」是矽谷術語,可能三個月也可能半年。
第二個限制:寫 skill 的學習曲線比一般人想的高。「寫 markdown 不就好了嗎」——這話只說對一半。Skill 寫得好不好,差別在 description 的精準度、instructions 的順序設計、邊界條件的處理。寫得糙,AI 會誤觸發、誤理解、誤執行;寫得精準,AI 才會穩定產出。這個寫作能力本身就是個新技能,得練。
第三個限制:beta 階段免費,後續會收費。Figma 官方明確說了這會是 usage-based paid feature。意思是當你的 skill 跑得越頻繁、越深、越多 connector 串接,成本會線性上升。對小型工作室或獨立設計師來說,這是個要算清楚的賬。
SEE IT IN ACTION
Figma May Edition Livestream
上週 Figma 那場 Release Notes May Edition 直播,把 agent 化設計工作流的三個 demo 講完了。看完你會比較有感覺 skill + connector + canvas 真的串起來能做到什麼:
▲ Figma Release Notes 2026 · May Edition · 由 Yuhki Yamashita 主持
CHAPTER 07 · TAKEAWAYS
下一步該寫的,不是設計,是規則
這次更新最值得設計師思考的問題不是「我要不要學寫 skill」,而是「我有沒有把我會的東西整理成可以教 AI 的格式」。
我自己在設計圈深耕快十年,這幾年寫教學寫書寫課程,最大的體會是:能教的東西才是真的會。腦袋裡那種「我感覺這樣對」、「這個 padding 看起來怪怪的」、「這顏色不行」的隱性判斷力,過去拿來自己用、拿來改學員作業很順手,但要傳承、要規模化就卡住。
Skill 給了一個新答案:把你的判斷邏輯寫成 markdown,讓 AI 替你套用在無數個場景。你的品味第一次有了「複利」結構——寫一次,跑無數次,越跑越精煉。
從這個角度看,custom skills 是設計工具產業的一個 turning point——不是因為它本身多強大,而是因為它定義了設計師接下來的核心能力長什麼樣。誰先開始寫 SKILL.md,誰先建立規模化資產。
下次打開 Figma Make,與其再 prompt 一遍「幫我用某某風格做張 landing page」,試試看寫一份 `/my-design-system` 的 skill,把你自己的規則塞進去。你會發現一件事:原來你以為自己「沒什麼方法論」的人,其實規則多到寫不完。
FAQ · 常見問題
關於 Figma Make Skills
Q:Figma Make 的 Custom Skills 跟 Claude Skills 是同一個東西嗎?
概念一模一樣,格式幾乎相容。兩邊都是 markdown 檔,都有 YAML frontmatter 定義 metadata、用 description 路由觸發、body 寫 instructions。Anthropic 先在 Claude Code 上做、Figma MCP 接著做、Figma Make 最新跟上。理論上同一份 SKILL.md 寫好之後,能跨工具用。
Q:我不會寫 markdown,能用 Custom Skills 嗎?
markdown 比你想得簡單——基本上就是「用井字號當標題、用減號當條列、用反引號包程式碼」這個程度,五分鐘看完入門教學就夠用。實際上 Figma Make 介面有 skill 建立 UI,引導你一步步填,不用從空白檔開始。
Q:寫 skill 跟寫 design system 的差別是什麼?
Design system 是給人讀的規範文件,skill 是給 AI 讀的執行指令。前者描述「應該長什麼樣」,後者描述「該怎麼做」。理想上兩者互補——design system 是判斷依據,skill 是執行流程。實務上很多團隊發現,把 design system 翻譯成 skill 的過程,會逼自己把規範寫得更精準。
Q:個人設計師需要寫 skill 嗎?還是這只適合企業團隊?
個人設計師更該寫。企業團隊有 design system、有 wiki、有 review 流程,少了 skill 還活得下去。個人設計師沒有這些基礎建設,靠的是「我腦袋裡那一套」——這套東西不寫成 skill,就永遠沒辦法規模化、不能跨案子複用、不能交給 AI 替你跑。
Q:Figma Make Skills 跟 Figma MCP server 的 skills 是同一個系統嗎?
邏輯一致、入口不同。Figma MCP server 上的 skills 是給 Claude Code、Cursor、Codex 這類 IDE 工具用,主要服務工程師跟設計工程師。Figma Make 的 Custom Skills 是給 Make 介面用,主要服務設計師、PM、創作者。兩邊用同一套 skill 格式,未來理論上可以互通。
Q:現在就該開始學嗎?還是等團隊功能上線再說?
現在就開始。團隊共享功能未上線,反而是個人設計師建立個人資產庫的最好時機——你寫的每一份 skill 都是專屬於你的方法論存檔。等到團隊功能開放、整個設計圈都在補課的時候,你已經有一整套自己的 skill 在跑。
FURTHER READING
延伸資源
◆ Figma Release Notes 官方頁 — 追最新更新
◆ Figma Community Skills 集 — 看別人怎麼寫
◆ Figma Workflow Lab: Expanding the canvas with Figma MCP — Figma 官方 4/30 完整 workflow 拆解
◆ Claude Managed Agents 是什麼? — 同樣的 agent 化思路在 Anthropic 那邊怎麼長
◆ Figma Make 新功能:Make Kits 與 Attachments — Figma Make 上一波 context 強化更新








