Figma 喺印度頭一次辦嘅 Config 活動上，一連串出晒新嘢。核心只有一件事：點樣畀 AI agent（自動執行任務嘅程式）喺做設計嗰陣唔會亂黎，要跟住品牌自己嘅規則。
最新嘅功能叫 Figma Specs，一個 Markdown（一種輕量標記語言）格式嘅設計説明書。用户可以用簡單文字定義自己嘅設計語言，呢份文件可以獨立存在，也可以直接喺畫布入面跟設計並排。用户仲可以喺文件入面引用畫布上嘅元素、嵌入 FigJam 圖表同 code layers，讓 agent 喺生成設計時有具體參考。
配套嚟嘅係一套「設計系統管理」機制：團隊可以導入設計庫（design libraries）、程式碼庫同規範文件，集中管理。Figma 話，agent 可以參考呢個集中式系統嚟跟規則。簡單講，就係先寫好「家規」，再畀 AI 入嚟做嘢。
而「canvas agent」喺過去一星期已開放畀更廣泛用户使用。但 Figma 亦直認：AI 本質上唔確定（non-deterministic），冇規則就唔穩，所以要出嘢去「攞方向」。
另一項重點係 Code Layers，即喺設計稿上面加程式碼嚟做互動原型。呢個功能六月就已有私測（private beta），呢次喺印度活動轉為 public beta，用户可以叫 agent 將設計轉做程式碼，或者改程式碼嘅某部分嚟迭代原型。
另外，Figma 話已支援 20 多個新 MCP（Model Context Protocol，一種讓不同模型與工具互相通訊嘅標準協定）工具，包括 Open Code、Dia、Grok Bot 同印度 AI 新創公司 Sarvam。
Figma 去年收購嘅開源 CMS（內容管理系統）Payload，而家正整合入 Figma Make，用嚟生成動態網站同直接管理內容。公司指過去 12 個月 Payload 下載量升咗六倍。
印度策略方面，Figma 去年尾喺印度開咗第一個辦公室，話印度係美國以外最大市場，佢哋嘅平台服務印度孟買證交所前 100 大企業嘅 40%。
阿調搞兩下：Figma 呢組嘢嘅邏輯其實好清晰——你唔可以期望 AI「自己識」你嘅設計語言，你得寫清楚畀佢。Specs 就係嗰份「設計 brief」，而 code layers 係將設計同實作之間嗰條邊界打薄。問題係呢份 brief 寫到幾細？一個團隊有幾多設計規範，Specs 會唔會寫到 200 頁？而 agent 跟住規則做嘢，真係「跟」到幾準？呢個 Figma 冇講，要等用户實際用先有答案。
阿調｜深度調教
