可借助Figma AI能力自动化提取设计变量：一、用Dev Mode导出已命名的样式令牌；二、调用MCP Server的get_variable_defs识别未命名高频数值；三、运行design-extract离线批量解析；四、启用Design System Auditor校验并生成命名建议。
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如果您已有一份完成的Figma设计稿，但尚未建立统一的设计规范文档，且需从图层中系统性提取颜色、文字样式、间距、圆角等变量，则可借助Figma AI能力实现自动化识别与结构化输出。以下是具体操作路径：
一、使用Figma Dev Mode内置变量提取功能
Dev Mode是Figma原生支持的开发者模式，能直接读取设计文件中已定义的样式资源和变量，无需插件即可导出基础设计令牌数据。
1、在Figma编辑器中打开目标设计文件，点击右上角“Design”按钮旁的“Dev Mode”切换开关。
2、在左侧图层面板中选中任意一个应用了文本样式的图层，右侧属性面板将显示该文本所用的字体族、字号、字重、行高及字间距。
3、点击右侧面板顶部的“Tokens”标签页，系统自动列出当前文件中所有已命名的颜色、文本样式、效果及布局网格变量。
4、点击“Export as JSON”按钮，保存为design-tokens.json文件，内容包含完整变量名、类型、值及元数据。
二、调用Figma MCP Server的get_variable_defs工具
该工具专为AI代理设计，能深度解析Figma API返回的原始JSON结构，识别未显式命名但被高频复用的数值模式（如重复出现的8px/12px/16px间距），并归类为语义化变量。
1、确保已配置MCP Server，服务器ID为figma，地址为https://mcp.figma.com/mcp。
2、在支持MCP的IDE（如Cursor）中打开AI聊天界面，输入指令：run get_variable_defs --file-id=abc123xyz --include-unnamed，其中file-id为当前Figma文件ID。
3、等待AI返回结构化结果，包含colorPalette、typographyScale、spacingScale、borderRadiusScale四大核心对象。
4、将输出粘贴至VS Code中，使用JSON格式化插件整理后，可直接作为设计系统源文件导入Style Dictionary或Theo工具链。
三、运行design-extract开源工具进行离线批量解析
design-extract是一个命令行工具，支持本地解析.figma文件或通过Figma API密钥拉取远程文件，适用于需脱敏处理或集成CI/CD流程的场景。
1、在终端执行npm install -g design-extract完成全局安装。
2、创建配置文件extract.config.js，指定目标页面ID、需提取的变量类型（如colors、textStyles、effects）及输出格式（json/yaml）。
3、运行命令：design-extract --config extract.config.js --output tokens/。
4、工具将生成colors.json、typography.json等独立文件，并在控制台输出Detected 7 inconsistent spacing values → normalized to 4 semantic tokens提示。
四、启用Figma AI插件“Design System Auditor”进行一致性校验与建议生成
该插件基于视觉聚类算法扫描全部画板，对比图层属性分布，识别偏离主规范的异常值，并反向生成符合现有设计语言的变量命名建议。
1、在Figma插件市场搜索并安装Design System Auditor。
2、在画布空白处右键，选择“Plugins → Design System Auditor → Run Audit”。
3、插件自动分析后，在弹出面板中显示Color usage heatmap与Spacing cluster distribution图表。
4、点击“Generate Token Proposal”按钮，获得一份含recommended variable names、conflict resolution notes和migration path for legacy layers的Markdown报告。
