Figma-prototyypin muuntaminen sovellukseksi tekoälyn avulla
Ämmälä, Rosa (2025)
2025
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025102026204
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025102026204
Tiivistelmä
Tekoälypohjaisten työkalujen yleistyminen ohjelmistokehityksessä ja digitaalisten palveluiden kasvava kysyntä sekä käyttäjien korkeammat odotukset käyttöliittymien helppokäyttöisyydestä ja visuaalisuudesta
nostivat tarpeen tutkia tehokkaita design to code -prosesseja. Tutkimuksen kohteena oli Figmalla toteutetun prototyypin muuntaminen React-projektiksi tekoälyavusteisten MCP-palvelimen ja Cursor-koodieditorin avulla siten, että suunnittelijan visio ja käyttäjäkokemus säilyvät. Työn tavoitteena oli selvittää, mitkä menetelmät ja käytännöt tukevat parhaiten Figma-prototyypin siirtämistä toimivaksi koodiksi.
Opinnäytetyön toteutustapana käytettiin tutkimuksellista kehittämistä, jossa ensin rakennettiin prototyyppi Figmalla ja sen jälkeen se siirrettiin koodiksi tekoälyn avulla. Prosessin aikana analysoitiin menetelmien toimivuutta, laatua ja tehokkuutta sekä tunnistettiin keskeiset tekijät, jotka vaikuttivat prototyypin ja koodin yhteneväisyyteen.
Tuloksena syntyi React-pohjainen käyttöliittymä, joka vastasi visuaalisesti ja rakenteellisesti pääosin alkuperäistä Figma-prototyyppiä. Koodin tuottaminen MCP-palvelimen avulla osoittautui nopeaksi ja tehokkaaksi,
mutta manuaalista korjausta tarvittiin erityisesti animaatioiden ja monimutkaisten komponenttien kohdalla. Figma-komponenttien looginen nimeäminen, propertyjen ja tokenien johdonmukainen käyttö sekä
selkeät ohjeet tekoälylle osoittautuivat ratkaiseviksi hyvän lopputuloksen saavuttamiseksi. Tekoäly mahdollisti yhdenmukaisen ja nopean koodin tuottamisen, mutta luovat ja harkintaa vaativat ratkaisut edellyttivät
edelleen ihmisen osallistumista.
Johtopäätöksenä todettiin, että tarkasti suunnitellun Figma-prototyypin yhdistäminen selkeisiin ohjeisiin AI-chatille tuotti parhaat tulokset. Tekoäly nopeutti design to code -prosessia ja vähensi manuaalisen koodauksen tarvetta, mutta täydellisesti suunnitelmaa vastaavan lopputuloksen saavuttaminen edellyttää työkalujen jatkokehitystä. Tulevaisuudessa reaaliaikaisen synkronoinnin, laajemman komponenttivalikoiman ja
eri frontend-kehysten testaaminen voisi entisestään parantaa prosessin laatua, tehokkuutta ja käytettävyyttä. The increasing use of artificial intelligence-based tools in software development, along with the growing demand for digital services and users’ higher expectations for usability and visual quality, created a need to study efficient design to code -processes. The focus of the research was on converting a Figma-prototype into React-project using AI-assisted MCP-server and Cursor -code editor, while maintaining the designer’s original vision and user experience. The goal was to identify the methods and best practices that most effectively support transforming a Figma-prototype into functional code.
The research was carried out as developmental research, in which a user interface was first created using Figma and then converted into code with the help of artificial intelligence. During the process, the functionality, quality, and efficiency of the applied methods were analyzed. Also, the key factors influencing the consistency between the prototype and the resulting code were identified.
The outcome was a React-based user interface that visually and structurally largely structurally follows the original Figma-prototype. Generating code through MCP-server proved to be fast and efficient, although manual adjustments were needed, particularly for animations and complex components. Logical naming of Figma-components, consistent use of properties and tokens, and clear instructions for AI were found to be crucial for achieving high-quality results. Artificial intelligence enabled the creation of uniform and rapid code, but creative and judgement-based decisions still required human involvement.
In conclusion, combining a carefully designed Figma-prototype with precise instructions for the AI-chat produced the best results. Artificial intelligence accelerated the design to code -process and reduced the need for manual coding, although achieving a result that perfectly matches the original design still requires further development of the tools. In the future, real-time synchronization, a wider range of components, and testing with different frontend frameworks could improve the quality, efficiency, and usability of the process.
nostivat tarpeen tutkia tehokkaita design to code -prosesseja. Tutkimuksen kohteena oli Figmalla toteutetun prototyypin muuntaminen React-projektiksi tekoälyavusteisten MCP-palvelimen ja Cursor-koodieditorin avulla siten, että suunnittelijan visio ja käyttäjäkokemus säilyvät. Työn tavoitteena oli selvittää, mitkä menetelmät ja käytännöt tukevat parhaiten Figma-prototyypin siirtämistä toimivaksi koodiksi.
Opinnäytetyön toteutustapana käytettiin tutkimuksellista kehittämistä, jossa ensin rakennettiin prototyyppi Figmalla ja sen jälkeen se siirrettiin koodiksi tekoälyn avulla. Prosessin aikana analysoitiin menetelmien toimivuutta, laatua ja tehokkuutta sekä tunnistettiin keskeiset tekijät, jotka vaikuttivat prototyypin ja koodin yhteneväisyyteen.
Tuloksena syntyi React-pohjainen käyttöliittymä, joka vastasi visuaalisesti ja rakenteellisesti pääosin alkuperäistä Figma-prototyyppiä. Koodin tuottaminen MCP-palvelimen avulla osoittautui nopeaksi ja tehokkaaksi,
mutta manuaalista korjausta tarvittiin erityisesti animaatioiden ja monimutkaisten komponenttien kohdalla. Figma-komponenttien looginen nimeäminen, propertyjen ja tokenien johdonmukainen käyttö sekä
selkeät ohjeet tekoälylle osoittautuivat ratkaiseviksi hyvän lopputuloksen saavuttamiseksi. Tekoäly mahdollisti yhdenmukaisen ja nopean koodin tuottamisen, mutta luovat ja harkintaa vaativat ratkaisut edellyttivät
edelleen ihmisen osallistumista.
Johtopäätöksenä todettiin, että tarkasti suunnitellun Figma-prototyypin yhdistäminen selkeisiin ohjeisiin AI-chatille tuotti parhaat tulokset. Tekoäly nopeutti design to code -prosessia ja vähensi manuaalisen koodauksen tarvetta, mutta täydellisesti suunnitelmaa vastaavan lopputuloksen saavuttaminen edellyttää työkalujen jatkokehitystä. Tulevaisuudessa reaaliaikaisen synkronoinnin, laajemman komponenttivalikoiman ja
eri frontend-kehysten testaaminen voisi entisestään parantaa prosessin laatua, tehokkuutta ja käytettävyyttä.
The research was carried out as developmental research, in which a user interface was first created using Figma and then converted into code with the help of artificial intelligence. During the process, the functionality, quality, and efficiency of the applied methods were analyzed. Also, the key factors influencing the consistency between the prototype and the resulting code were identified.
The outcome was a React-based user interface that visually and structurally largely structurally follows the original Figma-prototype. Generating code through MCP-server proved to be fast and efficient, although manual adjustments were needed, particularly for animations and complex components. Logical naming of Figma-components, consistent use of properties and tokens, and clear instructions for AI were found to be crucial for achieving high-quality results. Artificial intelligence enabled the creation of uniform and rapid code, but creative and judgement-based decisions still required human involvement.
In conclusion, combining a carefully designed Figma-prototype with precise instructions for the AI-chat produced the best results. Artificial intelligence accelerated the design to code -process and reduced the need for manual coding, although achieving a result that perfectly matches the original design still requires further development of the tools. In the future, real-time synchronization, a wider range of components, and testing with different frontend frameworks could improve the quality, efficiency, and usability of the process.