2025-8-18 杰睿 設(shè)計(jì)資源
我使用了 Make.com，一個(gè)類似于 Zapier 的無代碼自動(dòng)化平臺(tái)。
我添加了“Figma 的列表評(píng)論”組件來從我的 Figma 文件中提取評(píng)論。
然后我需要提供文件 ID，我可以輕松地從 URL 中復(fù)制和粘貼。
我還可以設(shè)置一次獲取評(píng)論數(shù)量的限制。就我而言，400 條就足夠了。
如果您不希望 Figma 文件收到很多評(píng)論，則可以將評(píng)論數(shù)量降低到 50-100 甚至更少，以使自動(dòng)化運(yùn)行得更快。
實(shí)際上，我一開始并沒有包括這個(gè)步驟，但我意識(shí)到那是一個(gè)錯(cuò)誤。
當(dāng)我嘗試將數(shù)據(jù)直接發(fā)送到 Google Gemini AI（我將在第 3 步中介紹）時(shí)，它無法正常工作。
人工智能因?yàn)榻邮樟颂嗖槐匾男畔⒍械嚼Щ蟆Ｋ粌H接收了評(píng)論文本，還混入了其他數(shù)據(jù)，例如時(shí)間戳、ID、文件密鑰、訂單位置、用戶反應(yīng)等等，如下所示：
這就是為什么這一步可以清理數(shù)據(jù)并確保 AI 只獲得實(shí)際的評(píng)論。
這是自動(dòng)化的核心——這是最重要的一步，也是我最喜歡的一步。
我選擇 Google Gemini AI 僅僅是因?yàn)樗?/span>幾乎免費(fèi)，并且提供了相當(dāng)寬松的速率限制。相比之下，使用 OpenAI 或 Claude 的 API 可能會(huì)很昂貴。
Gemini AI 包含許多模型，可能會(huì)令人困惑。
本次實(shí)驗(yàn)我選擇了老款的 Gemini 1.0 Pro，因?yàn)樗呀?jīng)足夠滿足我的需求了。如果你感興趣，可以試試 Gemini 2.0 Flash。
最后，我訪問了https://ai.google.dev/獲取 API 密鑰。設(shè)置起來非常簡(jiǎn)單。
用戶文本是用戶要求 AI 執(zhí)行的操作。
這是我在文本框中輸入的內(nèi)容：
以下是來自設(shè)計(jì)文件的 Figma 評(píng)論列表。- 嚴(yán)格根據(jù)內(nèi)容將其分為最多 **4 個(gè)類別**。- 使用**Figma 評(píng)論中的確切措辭**，無需修改或編造內(nèi)容。- 每個(gè)類別應(yīng)包括： - 使用 `<h2>類別名稱</h2>` 的**標(biāo)題**。 - `<p><b>此處為摘要文本</b></p>` 內(nèi)的**加粗摘要**。 - `<ul><li>“實(shí)際 Figma 評(píng)論”</li></ul>` 內(nèi)的**真實(shí)示例列表**，列表前有空格。 - **每個(gè)類別最多限制 4 個(gè)要點(diǎn)**。- **請(qǐng)勿添加新示例。僅使用格式化注釋中提供的內(nèi)容。**- 如果評(píng)論不屬于這 3 個(gè)類別之一，請(qǐng)將其放在“其他”下。- **您只能以 HTML 格式回復(fù)**并且必須使用以下標(biāo)簽： `<h2>`、`<p>`、`<ul>`、`<li>`、`<b>` 和 `<a>`。---### **Figma 評(píng)論（從文件動(dòng)態(tài)提取）：**{{formatted_comments}}
它看起來很復(fù)雜，因?yàn)槲以噲D在一次提示中完成幾件事。
讓我一一解釋一下：
1）限制類別和要點(diǎn)的數(shù)量。
我傾向于設(shè)置額外的限制條件，以確保最終的摘要簡(jiǎn)潔易讀。將摘要限制在最多 4 個(gè)類別，每個(gè)類別下最多 4 個(gè)要點(diǎn)，可以確保 AI 的回復(fù)保持重點(diǎn)。
2）將其格式化為 HTML。
目標(biāo)是直接生成樣式合適的 Google 文檔，無需后續(xù)額外格式化。這樣可以使工作流程更加便捷。
3）使用 Figma 評(píng)論中的確切措辭。
雖然我對(duì)人工智能的總結(jié)能力很有信心，但我需要查看實(shí)際的引述以便更好地參考，并仔細(xì)檢查總結(jié)以確保其足夠準(zhǔn)確。
4）在末尾添加 {{formatted_comments}}
此標(biāo)簽確保 Gemini AI 組件每次自動(dòng)化運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)地從 Figma API 組件中提取最新評(píng)論。
我確實(shí)在 Google Gemini API 中進(jìn)行了兩項(xiàng)高級(jí)設(shè)置。
我將最大輸出標(biāo)記設(shè)置為 1000（1 個(gè)標(biāo)記 ≈ 3/4 個(gè)單詞，因此 1000 個(gè)標(biāo)記相當(dāng)于 750 個(gè)單詞），只是為了保持響應(yīng)簡(jiǎn)潔，而不是為我生成一篇長(zhǎng)篇文章。
我還將“溫度”設(shè)置為 0.1。值越低，響應(yīng)越真實(shí)。值越高，響應(yīng)越有創(chuàng)意/隨機(jī)。在這種情況下，我希望它盡可能可靠，以防止出現(xiàn)隨機(jī)摘要。
這是一個(gè)簡(jiǎn)單的步驟 - 只需指向您想要在其中創(chuàng)建文檔的文件夾。
就是這樣！如果我點(diǎn)擊“運(yùn)行一次”按鈕，我的 Google Drive 中的“test”文件夾中就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)名為“test”的新文檔，其中包含所有 Figma 評(píng)論的摘要。
最初，我使用這個(gè) Text Parser 組件作為中間步驟。它可以將 Gemini AI 的 Markdown 響應(yīng)轉(zhuǎn)換為帶樣式的 HTML，這樣我就不用稍后在 Google Docs 中重新格式化了。它已經(jīng)幫我處理好了。
但我后來意識(shí)到，由于我可以直接要求 Gemini 在提示中格式化其響應(yīng)（如上面的步驟 3 中所述），因此這一步不再是必要的。
摘要中有一些隨機(jī)性，我仍然希望改進(jìn)。在運(yùn)行相同的測(cè)試時(shí)，有時(shí)它很好地遵循了 Figma 的注釋，而有時(shí)它又會(huì)自行編造。這提醒我們要始終仔細(xì)檢查 AI 的響應(yīng)，而不是盲目地遵循它們。
在我的實(shí)驗(yàn)中，我只需要手動(dòng)單擊一次“運(yùn)行”命令，但“計(jì)劃設(shè)置”功能會(huì)有所幫助。
例如，如果您有一個(gè) Figma 文件，人們每天都會(huì)積極地發(fā)表評(píng)論，那么您可以設(shè)置每日自動(dòng)化 - 例如每天早上 9 點(diǎn)，您都會(huì)收到一份更新的摘要文檔。
如果您更有野心，您甚至可以在最后連接到 Slack 組件 - 例如，每次生成文檔時(shí)，您都會(huì)在 Slack 中收到通知。
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