Figma представила инструменты для моушен-дизайна, кода и WebGPU
На ежегодной конференции Config 2026 компания Figma представила крупное обновление платформы для дизайна. В него вошли инструменты для моушен-дизайна, работа с кодом непосредственно на холсте проекта, поддержка шейдеров на базе WebGPU и новые функции для AI-агентов.
Код становится частью Figma Canvas
Функция Code Layers позволяет подключать к проектам Figma репозитории с исходным кодом и работать с ними прямо на холсте. Дизайнеры и разработчики смогут клонировать проекты, извлекать пользовательские сценарии и преобразовывать их в редактируемые дизайн-слои.
Такой подход должен помочь командам анализировать не только статичные макеты, но и реальные состояния продукта. Изменения, внесённые на холсте, можно будет конвертировать обратно в код, связывая работу над интерфейсом и разработку в одном процессе.
Motion и визуальные эффекты на WebGPU
В Figma появился инструмент Motion для создания анимаций и переходов. Пользователи смогут редактировать движение объектов на таймлайне, применять готовые пресеты и задавать необходимое поведение с помощью AI-подсказок. Ранее для подобных задач часто требовались отдельные сервисы.
Ещё одним заметным нововведением стала поддержка визуальных эффектов и шейдеров на базе WebGPU. Их можно применять к слоям, создавая текстуры, паттерны и градиенты. Кроме того, Figma позволит генерировать нужные шейдеры с помощью нейросетей, что упростит создание нестандартной графики без сторонних редакторов.
Настраиваемые AI-агенты
Figma также расширила возможности AI-агентов. Команды смогут создавать собственные скилы — повторяемые сценарии и инструкции, которые задают нейросети порядок действий, требования к процессу и ожидаемый результат. Такие скилы оформляются в виде Markdown-файлов, поэтому их можно адаптировать под внутренние правила и стиль работы команды.
Агенты получат доступ к дополнительному контексту: внешним файлам, подключаемым инструментам и веб-поиску. Например, нейросеть сможет использовать материалы из облачного хранилища, документацию в Notion или самостоятельно искать информацию в интернете, чтобы точнее выполнять запросы пользователей.
