跳至主要內容

別只會上傳 PDF!16 個 NotebookLM 萬能提示詞,把 AI 變成你的超級研究員

為什麼越來越多設計師從Figma轉向Cursor


為什麼越來越多設計師從Figma轉向Cursor


在AI時代,設計工具的戰場從未如此激烈。曾經的王者Figma,以其協作性和視覺化原型設計聞名,但如今,一股悄然興起的浪潮正在席捲設計圈:越來越多的設計師開始放棄Figma,轉向Cursor這款AI驅動的程式碼編輯器。根據最近的行業討論和報告,89%的設計師承認AI工具改善了他們的工作流程,而Cursor正成為這場變革的核心推手。 為什麼會這樣?本文將深入剖析這一趨勢背後的原因,結合設計師的真實反饋和工具對比,幫助你理解設計工作的未來。


Cursor是什麼?從程式碼編輯器到設計利器

Cursor並非傳統意義上的設計軟體。它基於VS Code構建,整合了先進的AI模型(如Claude和GPT),專為開發者設計。但在2025年,它已悄然滲透設計領域。Cursor允許使用者透過自然語言提示生成程式碼、除錯互動,甚至構建完整原型。更重要的是,它與Figma的整合(如MCP協議)讓設計師能直接從設計稿匯入程式碼,實現無縫過渡。

想像一下:過去,你在Figma中費時費力繪製靜態幀;現在,在Cursor中,你只需描述「一個響應式儀表板,帶載入動畫和API資料」,AI就能生成可運行的程式碼。這不是科幻——Atlassian的設計主管Hardik Pandya就公開表示,他已經「幾個月沒碰Figma了」,因為Cursor讓他設計得更快、更真實。


Figma的痛點:靜態設計的局限性

Figma無疑是設計協作的標竿,但隨著產品複雜度飆升,它的短板日益凸顯:


  • 靜態原型難以模擬真實互動:
    Figma的原型功能雖強大,但載入延遲、微互動和邊緣狀態(如錯誤頁)往往需要手動模擬,無法捕捉運行時的真實效能。這導致設計師與開發者的「投影片手off」問題頻發,迭代週期拉長。

  • 響應式設計繁瑣:
    要測試多設備適配,你得建立多個幀並手動調整約束。資料密集型介面(如儀表板)則需小時級的手動填充,效率低下。

  • 協作壁壘高:
    設計師輸出視覺檔案,開發者需重寫程式碼,溝通成本居高不下。Figma雖有Dev Mode,但仍無法橋接「設計意圖」與「生產程式碼」的鴻溝。


這些痛點在AI時代被放大。Figma的2025報告顯示,只有31%的設計師敢在核心工作中大膽使用AI, 而Cursor則直接將AI嵌入工作流,讓設計從「畫圖」轉向「構建」。


Cursor的魅力:10倍速原型,真實互動的解放

為什麼設計師蜂擁轉向Cursor?答案在於它將設計從視覺工具轉向「活的」程式碼環境。以下是核心優勢,基於設計師社群的反饋(如X平台上的熱議):

1. 即時行為模擬:看到系統如何「活起來」

在Cursor中,每一個布局調整或互動都是可運行的程式碼。你能即時看到系統回應變化,而非在Figma中「假裝」行為。Hardik Pandya強調:「在Cursor中,延遲和載入狀態只需幾分鐘模擬,因為它是運行時的一部分。」 這讓設計師能直觀感受到使用者體驗的細微之處,比如動畫的物理感和效能瓶頸。

2. 響應式與狀態管理,一鍵搞定

一個布局在Cursor中自動適配所有螢幕尺寸——只需調整視窗,即見效果。相比Figma的巢狀約束,Cursor更高效。更酷的是,它能從共享邏輯基底生成空狀態、成功頁或錯誤頁,確保設計涵蓋全面。 一位設計師在X上分享:「用Cursor + Figma MCP,我在10分鐘內驗證了像素級設計。」

3. 資料與內容的即時注入

忘記佔位符!Cursor能直接拉取API資料,填充真實使用者名稱、產品文案或動態表格。資料密集介面如儀表板,幾行程式碼即可生成變數資料,遠勝Figma的手動複製。 這不僅提升真實感,還讓原型更易測試AI驅動的機率性UX(如不確定生成內容)。

4. 微互動與庫整合:生產級精煉

動畫、過渡和延遲可在運行中調優,精確匹配生產環境。Cursor還能一鍵匯入開源庫(如圖表或日期選擇器),無需重繪元件。Figma中,這些需插件或手動mockup,而Cursor讓組合變成「組裝」。

5. 協作革命:設計師與工程師的共同語言

Cursor抹平了設計-開發邊界。設計師在程式碼中工作,工程師可直接構建原型,減少審查循環。文件內聯(註釋中記錄決策),設計令牌自動更新,確保一致性。 X使用者Aakash Gupta指出:「設計師正轉向Cursor,角色融合加速——設計師會更多編碼,工程師會更多PM。」

6. 迭代速度與可擴展性

一切都是「活的」:改動、儲存、即見。分支新狀態只需秒級克隆,工作可fork和remix,促進協作。相比Figma的匯出等待,Cursor匹配思考速度,讓創意自由流動。

這些優勢並非空談。Cursor首席設計師Ryo Lu在訪談中表示,AI原生設計正顛覆傳統範式,從單一介面轉向個人化系統。 另一位設計師在Medium上寫道:「Cursor讓我作為產品設計師的生活徹底改變。」


真實案例:設計師的轉型故事

  • Hardik Pandya(Atlassian設計主管):
    從Figma轉向Cursor後,他列出18條優勢,包括即時微互動和API整合。「我現在獨家用Cursor設計,沒法回到畫布時代。」

  • X社群反饋:
    一位產品設計師分享,用Cursor + Claude + Figma MCP構建了生產級網站,無需開發手off。 另一位表示:「Pro版Cursor x Sonnet是設計師的最佳組合,終於能建App了。」

  • 企業級應用:
    在初創公司,設計師用Cursor直接輸出可部署原型,加速從idea到MVP。 即使是大廠如Atlassian,也在探索這一轉變。

當然,並非所有人都全盤轉向。有些設計師仍堅持Figma的視覺直觀性,認為Cursor更適合「vibe coding」而非純設計。 但趨勢清晰:Cursor不是取代Figma,而是擴展它——透過MCP等整合,二者可互補。


未來展望:設計師角色的重塑

轉向Cursor標誌著設計從「執行者」向「策略家」的躍遷。AI處理重複任務,設計師專注使用者研究、情感設計和創新決策。 據預測,到2026年,50%以上的原型將AI驅動生成,角色邊界將模糊:設計師編碼,工程師設計。

如果你是設計師,不妨試試Cursor Pro(每月訂閱,整合Claude 3.5 Sonnet)。從一個簡單提示開始:匯入Figma連結,生成響應式元件。或許,你也會發現,回不去Figma的舒適區了。

設計界正加速變革,Cursor不是終點,而是起點。擁抱它,你將從設計師變成「全棧建造者」。

留言

此網誌的熱門文章

中國 AI 的新路線:從政策、算力到消費級入口競爭與熱門工具清單

中國 AI 的新路線:從政策、算力到消費級入口競爭與熱門工具清單 2025 年政府工作報告把「AI Plus」寫入重點工作,明確支持大模型廣泛應用與智能終端、智能製造設備發展。  在先進晶片受外部限制的背景下,中國更強調「可部署、可運維、可規模化」的工程化路線,並加速國產算力體系建設(如華為 Ascend 與 SuperPod 集群)。  消費者端正在進入「入口戰」:AI 助手不只聊天,更是搜尋、閱讀、寫作與內容生產的工作流入口;部分產品的月活躍用戶已達數千萬至上億級。 一、為什麼中國 AI 近一年看起來「更像產業」而不是「更像實驗」 中國 AI 的變化,正在從「模型發布潮」走向「大規模應用擴散」。政策層面已明確把 AI 放到產業升級主軸:在 2025 年政府工作報告中提出「AI Plus」,強調結合數位技術與製造、以及市場優勢,支持大模型的廣泛應用,並推動新一代智能終端與智能製造設備。  這類表述的訊號很清楚:AI 不只是研發成果展示,而是要被「用得上、用得起、用得久」。 二、規則底盤:發展與治理同時推進 在監管框架上,中國較早就針對生成式 AI 服務建立規範。《生成式人工智能服務管理暫行辦法》以「促進健康發展與規範應用」為導向,並對公開提供生成式 AI 服務的合規要求作出界定(例如服務範圍、管理責任、內容治理等)。  這會直接影響產品方向:企業端更重視可控性、風險治理流程、以及可落地的部署模式(例如企業私有化、行業定制與資料隔離)。 三、算力與晶片:限制下的工程化突圍 先進半導體出口管制是理解中國 AI 路線的關鍵背景之一。美國 BIS 在 2024 年底的規則更新與後續調整,目的之一就是限制中國取得或生產可用於高階運算的先進半導體能力;國會研究服務處(CRS)也在 2025 年報告中整理了相關管制、可能缺口與供應鏈仍可取得的部分。  在此情況下,中國更常見的策略是「系統級能力」:用大量互聯的晶片與集群架構,把整體算力做上去。華為在 2025 年 9 月公開其 AI 晶片與算力路線圖,包含 Ascend 晶片迭代計畫,以及支援數千到上萬顆晶片互聯的 Atlas SuperPod/超節點集群概念,顯示其重點是用架構與系統工程來提升整體 AI 計算能力。  這也解釋了為什麼中國市場近年的「性價比模型」「低成本...

你應該使用哪個 ChatGPT 模型?適合所有使用者的指南

  你應該使用哪個 ChatGPT 模型?適合所有使用者的指南 簡易對話與基本任務 gpt-3.5-turbo gpt-3.5-turbo 是支援免費用戶的主要文字聊天模型,於 2022 年 11 月 30 日 推出,具有快速回應與低成本特性,適合日常問答、草稿撰寫與簡易程式協助    。 gpt-4o-mini gpt-4o-mini 是 2024 年 7 月 推出的輕量級多模態模型,提供免費用戶有限的文字、圖像及音訊處理能力,回應更快且相對省算力,非常適合基礎的多模態互動應用    。 複雜文本與長篇內容 gpt-4 gpt-4 於 2023 年 3 月 首次發佈,能處理更長的上下文輸入,並在推理、程式碼與多語言理解上有明顯提升,是 ChatGPT Plus 訂閱者的專屬高效模型    。 gpt-4-turbo gpt-4-turbo 於 2023 年 11 月 推出,為 GPT-4 的「Turbo」版本,具備 128K token 的擴充上下文記憶,以及更低的計算成本與更快的回應速度,適合長文總結和複雜內容生成  。 多模態互動 gpt-4o gpt-4o(Omni)於 2024 年 5 月 上線,是 OpenAI 旗艦多模態模型,可即時處理文字、圖像、音訊與影片輸入,並以自然語音回應,適合需要跨媒體的創意或商業工作流程    。 深度推理與工具使用 o3 o3 是最新推出的深度推理模型,結合了 ChatGPT 的檔案上傳、網頁瀏覽、Python 執行等工具,用於複雜數據分析、程式碼偵錯與視覺推理任務,適合高端研究與開發  。 o4-mini o4-mini 為 o3 的輕量版本,優化速度與成本,在 STEM 類問題與一般推理上表現優秀,適合高頻次的結構化問題處理  。 o4-mini-high o4-mini-high 則設定為「高推理強度」模式,犧牲部分回應延遲以換取更深入的邏輯分析,適用於需要極高精度的複雜研究任務    。 結語 免費用戶可從 gpt-3.5-turbo 或 gpt-4o-mini 開始,快速處理日常對話與基礎多模態需求。 Plus / Pro 用戶則可善用 gpt-4、gpt-4-turbo 及...

別只會上傳 PDF!16 個 NotebookLM 萬能提示詞,把 AI 變成你的超級研究員

別只會上傳 PDF!16 個 NotebookLM 萬能提示詞,把 AI 變成你的超級研究員 Google NotebookLM 被譽為最強的「RAG(檢索增強生成)」工具,但很多人只會用它來做簡單的摘要。其實,只要用對提示詞(Prompt),你可以讓它從「玩具」變成「研究核武器」,在 20 秒內完成原本需要 10 小時的人工分析工作。 我們整理了社群瘋傳的 16 個最強提示詞,並附上**繁體中文翻譯**,無論你是學生、研究員還是產品經理,都能找到適合你的「外掛」。 第一類:深度學習與理解 (Deep Learning) 如果你需要快速掌握一個陌生領域,或者你是學生需要備考,這些提示詞能幫你抓住核心。 1. 提取 5 個本質問題 (The "5 Essential Questions") 別再看膚淺的摘要了。這個提示詞強迫 NotebookLM 提取具有教學邏輯的結構。 Prompt: 「分析所有輸入內容,並生成 5 個本質問題,這些問題的答案必須能涵蓋所有輸入內容的重點和核心意涵。」 2. 講座/課程終極筆記 (Ultimate Prompt for Lectures) 專門針對課程錄音或講義,它會專注於定義、概念關係和實際應用。 Prompt: 「回顧所有上傳的教材,並生成 5 個能捕捉核心意涵的關鍵問題。 請專注於: * 核心主題和定義 * 被強調的關鍵概念 * 概念之間的關係 * 提及的實際應用」 3. 中學老師講解模式 (Middle School Teacher Persona) 把艱澀的論文變成國中生都能聽懂的內容,包含懶人包(TL;DR)、比喻和詞彙表。 Prompt: 「扮演一位生動有趣的國中老師。將來源文件轉譯成七年級學生能聽懂的語言。 每個回應都要包含以下結構: * 『懶人包 (TL;DR)』:用簡單詞彙寫成的一句話總結 * 比喻:該概念在現實世界中的隱喻 * 單字表:3 個困難單字的簡單定義 對於密集的段落,請將其拆解為『是非題』測驗格式。」 第二類:學術研究與分析 (Research & Analysis) 針對需要撰寫論文、文獻回顧或進行科學研究的用戶。 4. 科學研究員視角 (Scientific Researcher Persona) 適合需要「方法論」大於「結論」的學者。它會嚴格審視數據完整性、樣本數和統...