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understand-figma

Figma 파일을 분석해 페이지, 화면, 컴포넌트와 공통 디자인 값의 관계를 그래프로 정리합니다. 대화형 대시보드에서 디자인 구조를 확인할 수 있습니다.

원문원문 설명 보기

Analyze a Figma file via the Figma REST API and generate an interactive design knowledge graph (pages, screens, components, component sets, instances, design tokens) with a kind:"design" dashboard.

연동 도구Figma
AI 평가80점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • Figma 파일의 전체 구조 파악
  • 컴포넌트와 인스턴스 배치 관계 확인
  • 공통 디자인 값의 사용 현황 확인
  • 출력 언어를 지정한 디자인 분석

한국어 소개

할 수 있는 일

Figma 파일을 분석해 페이지, 화면, 컴포넌트, 변형을 묶은 컴포넌트 세트, 배치된 인스턴스의 관계를 그래프로 만듭니다. 색상 등 공통 값을 나타내는 디자인 토큰도 분석합니다. Figma REST API로 가져온 구조에 AI 분석을 더해 디자인 지식 그래프로 저장하고 대화형 대시보드를 엽니다.

이럴 때 유용합니다

Figma 파일의 전체 구조를 파악하거나 부품 간 관계와 공통 값의 사용 현황을 정리할 때 유용합니다. 분석 후에는 유형별 요소 수와 관계 집계도 확인할 수 있습니다. 출력 언어를 지정할 수 있으며, 같은 파일 버전을 이미 분석했다면 해당 상태를 알려 줍니다.

사용 예시

  • “이 Figma 파일 URL로 디자인 구조와 부품 간 관계를 그려 주세요.”
  • “/understand-figma <figma-file-url-or-key> --language ko로 분석해 주세요.”

주의 사항

Figma 개인 액세스 토큰을 환경 변수 FIGMA_TOKEN에 설정해야 합니다. Node 22 이상과 pnpm 10 이상이 필요합니다. 실행 중 api.figma.com에 접속하므로 완전한 오프라인 실행은 아닙니다. 토큰은 요청 헤더로 전송하며, 그래프나 로그, 중간 파일에는 저장하지 않도록 설계되어 있습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호Figma 파일을 분석해 디자인 지식 그래프와 대시보드를 만든다고 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호가져오기, 분석, 병합, 저장 단계와 실행 스크립트 및 출력 파일을 지정합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
C확인 필요중간 폴더에서 scan-manifest.json 외의 항목을 확인 없이 rm -rf로 삭제합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호FIGMA_TOKEN 설정법, Node와 pnpm의 필수 버전, 설치 및 빌드 명령을 제공합니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 21일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(3)

  • SKILL.md4.0 KB
  • figma-merge.mjs1.7 KB
  • figma-scan.mjs4.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

/understand-figma

Analyzes a Figma file and produces an interactive design knowledge graph in the existing dashboard.

Prerequisites

  • FIGMA_TOKEN environment variable — a Figma personal access token (create one at https://www.figma.com/settings). If it is missing, STOP and tell the user:

    Set a Figma token first: create one at figma.com/settings, then export FIGMA_TOKEN=<token>.

  • Node ≥ 22, pnpm ≥ 10.

Security: the token is read only from the environment and travels only in the X-Figma-Token request header. Never write it to the graph, meta.json, logs, or intermediate files. This skill makes outbound calls to api.figma.com — unlike /understand, it is not fully offline. Tell the user this once.

Phase 0 — Pre-flight

  1. Parse $ARGUMENTS for a Figma URL or bare file key (the non-flag token) and an optional --language <lang>.
  2. Resolve PROJECT_ROOT to the current working directory. Resolve the data directory $UA_DIR once and reuse it for every read and write below: UA_DIR="$PROJECT_ROOT/$([ -d "$PROJECT_ROOT/.understand-anything" ] && echo .understand-anything || echo .ua)" — the legacy .understand-anything/ when it already exists, otherwise the new .ua/. Because each phase may run in a fresh shell, carry $UA_DIR forward like $PROJECT_ROOT, re-resolving it with the same line if a later command block needs it.
  3. Resolve PLUGIN_ROOT and ensure core is built (same logic as /understand Phase 0.1.5). If packages/core/dist/figma/index.js is missing, run:
    cd "$PLUGIN_ROOT" && (pnpm install --frozen-lockfile 2>/dev/null || pnpm install) && pnpm --filter @understand-anything/core build
    
  4. mkdir -p $UA_DIR/intermediate.

Phase 1 — FETCH & PARSE (deterministic)

Run the bundled scan script (<SKILL_DIR> is this skill's directory):

FIGMA_TOKEN="$FIGMA_TOKEN" node <SKILL_DIR>/figma-scan.mjs "$PROJECT_ROOT" "<url-or-key>"

It writes $UA_DIR/intermediate/scan-manifest.json and prints the node counts. Relay the counts to the user. If it exits non-zero, relay stderr and STOP.

If the scan prints UP_TO_DATE, report "Design graph is already up to date for this Figma file version" and STOP. To force a full rebuild, re-run with UNDERSTAND_FIGMA_FORCE=1 set in the environment.

Phase 2 — ANALYZE (LLM enrichment)

  1. Read scan-manifest.json. Group nodes into batches of ~15, grouped by page when possible.
  2. For each batch, dispatch a subagent using the design-analyzer agent definition (agents/design-analyzer.md). Pass:
    • the batch of nodes (id, type, name, figmaMeta, child names, token usage),
    • the full list of existing node IDs,
    • $INTERMEDIATE_DIR = $UA_DIR/intermediate,
    • the batch number for output naming. The agent writes analysis-batch-<N>.json. Append $LANGUAGE_DIRECTIVE if --language was provided (reuse /understand's directive text).
  3. Run up to 5 batches concurrently. If a batch fails, log a warning and continue — the manifest is a solid base.

Phase 3 — MERGE

node <SKILL_DIR>/figma-merge.mjs "$PROJECT_ROOT"

It combines scan-manifest.json + analysis-batch-*.json, runs mergeDesignGraph (validates, re-attaches kind:"design"), and writes knowledge-graph.json + meta.json. Relay the printed stats and any non-auto-corrected issues.

Phase 4 — SAVE & LAUNCH

  1. Clean up intermediate files except scan-manifest.json:
    INTER="$UA_DIR/intermediate"
    find "$INTER" -mindepth 1 -maxdepth 1 -not -name 'scan-manifest.json' -exec rm -rf {} +
    
  2. Report a summary: project name, counts by node type, edges by type, layers, tour steps, and the path $UA_DIR/knowledge-graph.json.
  3. Auto-launch the dashboard by invoking the /understand-dashboard skill.

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