Claude Design и Figma AI: внешне похожи, внутри — разные подходы
AI-инструменты для дизайна всё чаще работают по одной схеме: вы описываете задачу на естественном языке, нейросеть генерирует интерфейс, а затем вы продолжаете уточнять его через диалог. Claude Design от Anthropic и AI-агент Figma следуют этой логике, но решают задачу с разных сторон.
Claude Design — это отдельное пространство для визуальных артефактов. Оно умеет генерировать UI-макеты и интерактивные прототипы, позволяет менять отдельные элементы, опираться на дизайн-систему и в итоге передавать результат в Claude Code для реализации. Figma AI, в свою очередь, позиционируется как prompt-to-design среда: интерфейс создаётся по текстовому запросу, а дальше его можно дорабатывать в привычном редакторе Figma как обычный ручной макет.
На первый взгляд описания почти идентичны. Поэтому я проверил оба инструмента на одной и той же задаче: спроектировал страницу продукта для B2B-сервиса. Целью было понять, какой инструмент лучше подходит продакт-дизайнеру не для «поиграться», а для реальной работы в команде.
Условия эксперимента
Задача и ограничения
Я взял одинаковый бриф: посадочная страница для SaaS-платформы аналитики. В ней должны быть первый экран с оффером, блок социальных доказательств, три тарифа, сравнение функций и форма заявки. Дизайн должен быть сдержанным, с нейтральной палитрой, крупной типографикой и выраженной сеткой.
Ограничения тоже были общими: не использовать готовые шаблоны, не привлекать иллюстратора, не уходить в полировку дольше 40 минут. Всё, что не успевает сгенерировать или исправить ИИ, я фиксировал как ограничение инструмента.
Главный критерий — не «красиво», а насколько макет готов к передаче разработчику и итерациям внутри продуктовой команды.
Почему одна и та же страница
Сравнивать разные задачи бессмысленно: абстрактный дашборд и лендинг имеют разную структуру, плотность данных и требования к визуальной иерархии. Поэтому я выбрал страницу с понятным сценарием, но достаточным количеством элементов, чтобы проявились слабые места обоих ИИ-агентов.
Такой формат также удобно использовать как стартовую точку для проверки гипотез. Если ИИ-макет встроен в воронку, важно заранее видеть, какие блоки приводят к заявке. Здесь помогает настройка сквозной аналитики и лидгена, чтобы артефакт оценивался не только визуально, но и по конверсии.
Процесс в Claude Design
Генерация первого макета
Claude Design принял бриф естественным языком и выдал первый вариант примерно за четыре минуты. Уже в стартовом макете была адекватная структура: заголовок сформулирован не как «рыба», а как рабочий оффер, тарифы не выглядели случайным набором карточек, форма находилась после блока сравнения функций.
Тем не менее визуальный ритм требовал доработки. Отступы между секциями были неравномерными, контраст кнопок слабый, а мобильная версия ломалась в блоке тарифов. Я уточнял требования через диалог: просил увеличить межстрочный интервал, выровнять карточки по высоте, поменять цвет primary-кнопки. Claude Design вносил изменения точечно, не перегенерируя весь макет.
Работа с дизайн-системой и интерактивом
Сильная сторона Claude Design — связь с кодом и возможность описать дизайн-токены. Я задал базовые цвета, отступы и радиусы, после чего новые блоки подтягивали эти параметры. Это напоминало работу с живым стайлгайдом, хотя визуального редактора токенов здесь не хватает: часть параметров приходится прописывать текстом.
Интерактивный прототип получился базовым, но достаточным для проверки логики экранов. Для быстрой передачи в разработку можно было сразу описать структуру компонентов. Правда, чтобы довести макет до продакшена, всё равно нужен дизайнер, который пройдёт по состояниям ошибок, пустым состояниям и accessibility-требованиям.
Процесс в Figma AI
Prompt-to-design внутри привычной среды
Figma AI сгенерировал первый макет быстрее — примерно за три с половиной минуты. Базовые блоки были на месте, но выглядел стартовый вариант более шаблонным: крупный заголовок, три колонки с иконками, стандартные карточки тарифов. Потребовалось больше итераций, чтобы уйти от «AI-стиля» и добиться индивидуальности.
При этом Figma AI удобен тем, что макет сразу появляется в редакторе. Не нужно экспортировать артефакт или переносить его между инструментами. Можно выделить слой, изменить текст, отступы, цвета, применить автолейаут и компоненты — всё это в привычной среде, без потери контекста.
Компоненты и подготовка к передаче
После генерации я разобрал макет на компоненты: кнопки, карточки тарифов, пункты сравнения. Это заняло заметно больше времени, чем в Claude Design, потому что ИИ не всегда корректно связывал одинаковые элементы. Часть объектов пришлось пересобирать вручную, чтобы автолейаут работал предсказуемо.
Зато на этапе полировки Figma AI оказался удобнее для командной работы: дизайнер, продакт-менеджер и разработчик могут смотреть один и тот же файл, оставлять комментарии и сразу проверять состояния. Для небольших продуктовых команд это сильный аргумент.
Результаты сравнения
Скорость первого результата
Оба инструмента выдают первичный макет за несколько минут. Figma AI чуть быстрее на старте, но Claude Design даёт более осмысленную структуру с первого запроса. Разница сокращается, если у Figma AI есть чёткий промпт с ограничениями, а не общее описание страницы.
Контроль над деталями
Claude Design лучше удерживает дизайн-систему и быстрее вносит точечные правки по текстовым командам. Figma AI выигрывает в ручном контроле: любое изменение можно сделать привычными инструментами без риска, что нейросеть перегенерирует лишнее.
Готовность к продакшену
Ни один из инструментов не выдал макет, который можно без доработок отдать в разработку. Claude Design ближе к прототипу, который можно передать в код через Claude Code. Figma AI ближе к привычному дизайн-файлу, который удобно дорабатывать в команде, но требуется больше ручной работы с компонентами.
Какой инструмент выбрать продуктовой команде
Если команда уже живёт в Figma и ценит визуальный контроль, Figma AI снижает порог входа: он не ломает привычный процесс, а ускоряет черновую генерацию. Если же цель — быстрая проверка гипотез, связка с кодом и прототипирование на стороне Claude, то Claude Design выглядит более целостным решением.
Важно понимать, что сам по себе ИИ-макет не решает бизнес-задачу. Когда таких экспериментов становится много, лучше выстраивать систему, где генерация, аналитика и передача в производство связаны между собой. Для этого можно рассмотреть внедрение ИИ-агентов и n8n воркфлоу, чтобы снизить ручной труд между этапами.
По опыту маркетингового агентства Dragon Farm, максимальный эффект от AI-дизайна появляется не в момент генерации макета, а когда артефакт сразу встроен в контур аналитики, тестирования и запуска. Тогда скорость нейросети превращается в скорость проверки рыночных гипотез, а не в накопление черновиков.
Claude Design и Figma AI — это не замена продуктового дизайнера, а два разных ускорителя: один ближе к коду и системности, второй — к командной среде и ручному контролю.
