Preciso confessar uma coisa: já perdi mais horas do que gosto de admitir convertendo manualmente designs do Figma em componentes React. Ajustando CSS pixel a pixel na madrugada enquanto me perguntava por que o designer colocou dezessete tons de cinza levemente diferentes no mesmo layout. Se essa dor te parece familiar, você vai adorar onde as coisas chegaram em 2025.
As ferramentas de Figma para código com IA finalmente cresceram. Não são perfeitas — e vou te dizer exatamente onde cada uma falha — mas agora são genuinamente úteis para trabalho real em produção. Não só para demos bonitas.
Então vamos cortar o papo de marketing e olhar para o que funciona de verdade.
Por Que 2025 É Diferente para Design-to-Code
O que mudou: os modelos de IA subjacentes ficaram dramaticamente melhores em entender a intenção do design, não só o layout visual. As ferramentas anteriores conseguiam exportar seu frame do Figma como código, claro. Mas o resultado parecia que um robô teve um surto — posicionamento absoluto em tudo, zero estrutura semântica, nomes de classe que fariam seu tech lead chorar.
A nova geração entende coisas como "isso é uma barra de navegação" ou "esses cards provavelmente deveriam ser um componente mapeado". Essa mudança de reconhecimento de padrões para compreensão genuína é o que fez essas ferramentas valerem seu tempo de repente.
Mas tem uma coisa que ninguém te fala: escolher a ferramenta certa importa mais do que as capacidades brutas da ferramenta. Uma que gera Vue quando você trabalha com React não serve pra nada. Uma que produz código bonito mas não lida com seu design system é um pesadelo. Contexto é tudo.
O Que Realmente Importa em uma Ferramenta de Figma para Código
Antes de mergulhar em ferramentas específicas, vamos falar sobre o que você deve avaliar de verdade. Já vi desenvolvedores demais escolherem ferramentas com base em demos chamativas que quebram em projetos reais.
Suporte a frameworks: Gera React, Vue, Angular ou HTML puro? Consegue usar Tailwind ou produz estilos inline?
Inteligência de componentes: Consegue reconhecer padrões reutilizáveis? Cria componentes de verdade ou só um blob gigante de markup?
Integração com design system: Consegue mapear seus componentes do Figma para sua biblioteca de componentes existente?
Responsividade: Lida com layouts mobile, ou você precisa corrigir tudo manualmente?
Qualidade do export: O código é realmente legível? Você teria vergonha de commitar isso?
Agora vamos ver como os candidatos se saem.
Figma Make: A Solução Nativa do Figma
O Figma Make é a própria resposta do Figma para o problema de "exportar para código", e tem algumas vantagens sérias só por estar embutido na ferramenta que você já usa.
O que faz bem:
A integração é perfeita — sem plugins, sem copiar tokens, sem torcer para a conexão não cair. Você desenha no Figma, gera o código no Figma. Para componentes simples e protótipos rápidos, o workflow é surpreendentemente fluido.
Ele também se beneficia do entendimento profundo do Figma sobre a estrutura do seu arquivo de design. Elementos de auto-layout se traduzem razoavelmente bem para flexbox. Instâncias de componentes ficam vinculadas. O básico funciona.
Onde cai:
Honestamente? Ainda é bem básico para trabalho em produção. O código gerado tende à verbosidade, e o reconhecimento de componentes poderia ser mais inteligente. Parece que o Figma construiu algo suficiente para marcar o checkbox em vez de algo que te deixaria de queixo caído.
O preço também é um ponto — o Make vem junto com os planos premium do Figma, então você já está pagando por ele se estiver em um plano profissional. Dependendo da sua situação, isso pode ser vantagem ou desvantagem.
Veredicto: Ótimo para exports simples e prototipagem. Ainda não está pronto para substituir sua biblioteca de componentes feita à mão.
Builder.io Visual Copilot: O Monstro Multif-Framework
O Visual Copilot do Builder.io é provavelmente a ferramenta mais ambiciosa nesse espaço. Eles não estão só fazendo Figma para código — estão tentando ser o tradutor universal entre design e qualquer framework frontend que você queira nomear.
O que faz bem:
A cobertura de frameworks é genuinamente impressionante. React, Vue, Svelte, Angular, Qwik, HTML puro — é o que quiser, provavelmente suporta. E o output com Tailwind é realmente limpo, o que é raro.
Mas o killer feature? Você consegue mapear componentes do Figma para sua própria biblioteca de componentes. Em vez de gerar um botão genérico, ele pode outputar <Button variant="primary" /> usando seus componentes reais. Essa é a diferença entre código utilizável e "tanto faz reescrever tudo".
Onde cai:
A curva de aprendizado existe de verdade. O Visual Copilot é poderoso, mas esse poder vem com complexidade. Configurar os mapeamentos de componentes leva tempo no início. Se você só quer exportar um design avulso rapidinho, existem opções mais ágeis.
Além disso, o plano gratuito é limitado. Para uso sério, você cai em planos pagos — embora para times que fazem conversão Figma-to-code com frequência, a economia de tempo provavelmente justifique. Para devs brasileiros que estão começando a testar a ferramenta, vale explorar o free tier primeiro antes de assinar.
Veredicto: Melhor escolha para times com design systems estabelecidos que precisam de output de qualidade produção. Canhão para matar formiga em uso casual.
Locofy: Geração de React Pixel a Pixel
O Locofy criou seu espaço como a ferramenta para desenvolvedores obcecados com qualidade de output. A proposta é simples: geramos código que parece que um humano escreveu.
O que faz bem:
O output em React é genuinamente impressionante. Estrutura de componentes limpa, nomes de props com sentido, responsivo por padrão. Eles claramente passaram tempo entendendo como é um código React "bom" e treinaram o sistema para chegar lá.
O recurso de responsividade automática é de verdade útil. Em vez de gerar código só para desktop e te deixar resolver o mobile, o Locofy analisa seu design e tenta fazer funcionar em diferentes breakpoints automaticamente.
Onde cai:
O Locofy é focado em React. Se você está buildando em Vue ou Svelte, essa não é sua ferramenta. Eles suportam alguns outros frameworks, mas React é claramente onde investiram mais esforço.
A estrutura de preços também pode parecer agressiva para desenvolvedores individuais. Está mais posicionado para times e agências do que para builders solo.
Veredicto: Se você é um shop React e qualidade de código é prioridade, o Locofy é difícil de bater.
Anima: A Abordagem API-First
O Anima segue uma abordagem diferente da maioria dos concorrentes. Em vez de ser só um plugin do Figma, estão construindo ferramentas de desenvolvedor com acesso à API, integração com CI/CD e suporte adequado a workflow.
O que faz bem:
Para times com processos de desenvolvimento maduros, o Anima encaixa bem. Você consegue disparar exports do seu pipeline de build, versionar os outputs, integrar com suas ferramentas existentes. Parece menos uma ferramenta de design e mais uma infraestrutura de dev.
A integração com Storybook também é sólida — você pode exportar componentes do Figma diretamente para stories do Storybook, o que é genuinamente útil para manter a documentação do design system.
Onde cai:
O foco em workflows enterprise significa que a experiência casual não é tão polida. Se você só quer arrastar um frame e receber código, existem opções mais simples.
A qualidade do código é boa mas não excepcional. Provavelmente vai precisar de alguma limpeza, especialmente em layouts complexos.
Veredicto: Melhor para times com workflows de desenvolvimento maduros que querem integrar design-to-code no pipeline.
Players Emergentes que Merecem Atenção
Algumas outras ferramentas estão ganhando espaço nesse mercado:
Bolt AI está gerando buzz por velocidade e simplicidade. É mais novo e menos testado, mas os relatos iniciais sugerem que lida bem com layouts básicos.
CodeSpell AI está se posicionando como a escolha enterprise com forte ênfase em escalabilidade e features de time.
Relate foca especificamente em reconhecimento de componentes e mapeamento de design system, o que ataca um dos problemas mais difíceis nesse espaço.
Nenhum deles tem o histórico das ferramentas acima, mas vale mantê-los no seu radar à medida que o mercado evolui.
Comparação Frente a Frente
Veja como as principais ferramentas se comparam nas dimensões-chave:
| Feature | Figma Make | Builder.io | Locofy | Anima |
|---|---|---|---|---|
| Suporte React | Bom | Excelente | Excelente | Bom |
| Suporte Vue/Svelte | Limitado | Excelente | Básico | Bom |
| Output Tailwind | Básico | Limpo | Limpo | Bom |
| Mapeamento de Componentes | Não | Sim | Limitado | Sim |
| Responsividade | Manual | Inteligente | Auto | Manual |
| Qualidade do Código | Adequada | Muito Boa | Excelente | Boa |
| Curva de Aprendizado | Fácil | Moderada | Fácil | Moderada |
| Preço | Incluído | Freemium | Pago | Freemium |
Qual Ferramenta Você Deve Escolher de Verdade?
Minha recomendação honesta:
Escolha o Figma Make se: Você já está fundo no ecossistema Figma e só precisa de exports rápidos para prototipagem. O fator conveniência é real.
Escolha o Builder.io se: Você tem uma biblioteca de componentes estabelecida e precisa de output pronto para produção usando seus componentes reais. O recurso de mapeamento sozinho justifica a curva de aprendizado.
Escolha o Locofy se: Você é focado em React e se importa muito com qualidade de código. O output realmente é visivelmente mais limpo que os concorrentes.
Escolha o Anima se: Você faz parte de um time maior com práticas de DevOps estabelecidas e quer o design-to-code integrado ao seu pipeline.
E se nenhum desses se encaixar direito? Isso me leva a mais uma opção.
Onde o 0xMinds se Encaixa
Uma coisa que percebi: ferramentas de Figma para código com IA são ótimas quando você tem um design finalizado e polido. Mas e quando você ainda está explorando? Quando quer testar uma ideia rapidamente antes de investir em trabalho detalhado no Figma?
É aí que ferramentas de vibe coding como o Build with Fardino → complementam o workflow. Em vez de começar no Figma, você descreve o que quer — "um dashboard com sidebar, cards de estatísticas de usuário e um feed de atividade recente" — e tem um protótipo React funcionando em segundos.
Se você tem estudado as melhores práticas de vibe coding, sabe que a chave está em saber quando usar qual ferramenta. Figma-to-code funciona ótimo para implementações pixel-perfect de designs aprovados. Vibe coding funciona ótimo para exploração e iteração rápida.
Não são concorrentes — são ferramentas diferentes para fases diferentes do seu workflow.
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O Resumo Final
O ecossistema de Figma para código com IA em 2025 é utilizável de verdade agora. Não perfeito — você ainda vai precisar revisar e refinar o output — mas genuinamente útil para reduzir o trabalho tedioso de conversão.
Meu conselho? Não pense demais na escolha inicial. Escolha uma que suporte seu framework, tenha um preço razoável para o seu uso (explore o plano gratuito primeiro), e teste em um projeto real. Você vai aprender mais em 30 minutos de uso de verdade do que lendo mais 10 artigos de comparação.
As ferramentas estão prontas. A questão é se o seu workflow está pronto para incorporá-las.
Se você está buildando frontends e ainda não tentou desenvolvimento assistido por IA, confira nosso guia sobre context engineering para coding com IA para aprender a extrair resultados melhores dessas ferramentas. E se está preocupado em cometer erros, nosso guia de erros no vibe coding cobre as armadilhas comuns que vale evitar.
Agora vai lá e sobe alguma coisa.
