Почему Figma Make не подходит для больших и сложных проектов: разбор возможностей и ограничений

На первый взгляд Figma Make выглядит универсальным решением для быстрого старта. Однако при более глубоком и длительном использовании становятся заметны его ограничения — особенно в проектах средней и высокой сложности.

Где Figma Make показывает себя лучше всего

Инструмент наиболее эффективен в простых сценариях:

— создание лендингов;

— проработка UX/UI одного экрана;

— быстрые визуальные концепты;

— небольшие проекты с минимальной логикой и количеством страниц.

В таких задачах Figma Make действительно помогает быстро визуализировать идею и получить рабочий результат с минимальными затратами времени.

Сложности при масштабировании

Когда проект начинает расти — появляются новые экраны, сложная логика, множество итераций и правок — эффективность Figma Make заметно снижается. Это проявляется в нескольких ключевых моментах:

— инструмент начинает «тормозить» при увеличении объёма задач;

— хуже обрабатывает уточняющие и последовательные запросы;

— допускает логические несостыковки;

— усложняется контроль структуры и изменений проекта.

В итоге Figma Make перестаёт быть удобным инструментом для средних и крупных продуктов, где важны стабильность и управляемость.

Причина ограничений — используемые языковые модели

При более детальном анализе становится очевидно, что ключевое отличие между ИИ-инструментами для прототипирования и разработки заключается в используемых языковых моделях (LLM).

Условно такие инструменты можно разделить на две категории.

Инструменты для простых задач:

— Figma Make

— Lovable

— Bolt

Они хорошо справляются с базовыми сценариями, но имеют ограничения по глубине обработки запросов и работе с большим контекстом.

Инструменты для сложных продуктов:

— Cursor

— Claude Code

— Google Antigravity

Эти решения ориентированы на разработку программного обеспечения, ботов и веб-сервисов. У них больше контекстное окно, что позволяет работать с объёмными задачами и сложной логикой.

Принципиальное различие — в доступе к мощным LLM. Например, Cursor даёт возможность выбирать между топовыми моделями вроде GPT и Claude, что обеспечивает больший «запас мышления» и более точную работу с контекстом.

В случае с Figma Make информация о конкретной модели не раскрывается. По поведению инструмента можно предположить, что используется собственная или ограниченная версия сторонней модели, что напрямую отражается на качестве работы при росте сложности проекта.

Контекстные ограничения и «объём мышления»

Любая языковая модель имеет предел по объёму контекста — количеству информации, которую она способна удерживать и обрабатывать одновременно.

По мере роста проекта, добавления нового функционала и увеличения числа запросов нагрузка на этот контекст возрастает. Когда предел достигается, модель начинает:

— терять связь с предыдущими требованиями;

— упрощать логику;

— допускать ошибки в деталях.

У более продвинутых моделей, таких как GPT, Claude или Gemini, этот предел значительно выше. Именно поэтому инструменты, построенные на их основе, работают стабильнее и точнее в сложных сценариях.

Возможные способы снизить ограничения

Теоретически нагрузку можно частично уменьшить, если:

— выносить крупные и сложные запросы в отдельные чаты или проекты;

— максимально структурировать задачи;

— использовать системы контроля версий (например, Git) для фиксации изменений.

Тем не менее даже при таком подходе Figma Make остаётся инструментом прежде всего для быстрого прототипирования, а не для полноценной продуктовой разработки.

Вывод

Figma Make — полезный и удобный инструмент для простых задач и быстрого старта. Он отлично подходит для лендингов, концептов и базовых интерфейсов, но плохо масштабируется в проектах, где требуется сложная логика, гибкость и большое количество итераций.

Для более серьёзных продуктов разумнее выбирать инструменты, ориентированные на работу с кодом и построенные на мощных языковых моделях. Именно поэтому всё больше специалистов обращают внимание на решения вроде Cursor или Claude Code.

Окончательные выводы о практической эффективности таких инструментов стоит делать на основе реальных кейсов и длительной работы — рынок ИИ-продуктов развивается слишком быстро, чтобы делать жёсткие выводы заранее.