从设计到代码的过程复杂且未完全实现，常常在简化的演示中误导性地展示。这种复杂性源于多个层必须协同工作，才能将设计转化为功能代码。第一层，模型上下文协议（MCP），作为标准化连接，使像 Claude 这样的 AI 模型能够直接访问和理解设计文件，而不仅仅是图像。这修复了AI无法看到设计细节的问题，但不赋予它访问现有代码组件的权限。第二层涉及markdown（md）文件，作为AI的内存，存储设计规则、推理和设计文件中未显示的指导原则。这些纯文本文件为人工智能提供了上下文，指导其决策并确保一致性。然而，折扣文件属于建议性规则，而非可执行规则，且可能过时或过大而失效。第三层引入了技能，这些是特定的指令或代码，告诉AI如何持续执行某项任务，比如食谱。技能仅在必要时激活，确保重复任务均匀执行。虽然技能能自动化流程，但它们仍然需要手动创建和更新，且本身并不与设计中已有的代码组件紧密关联。最后一层，映射，是连接设计和代码领域的关键步骤，需要开发者的参与。该层正式将软件中的特定设计元素（如Figma）与代码库中对应的实际代码组件关联起来。像 Code Connect 这样的工具支持此功能，确保 AI 使用已有的功能组件，而非生成重复组件。这种映射建立了单一的真实来源，但开发者需要持续维护，因此是一个资源密集的过程。