Herramienta propia - Construida con IA - 2026
Compilador de prompts para Figma Agent.
Un skill propio que convierte lo que quiero hacer en Figma, dicho con mis palabras, en un prompt preciso y listo para pegar en la IA de Figma.
Lo que pido
"Crea una variante deshabilitada del botón principal."
El reto
Uso Figma Agent a diario y el resultado depende de cómo esté escrito el prompt. Quería dejar de escribirlos a mano cada vez.
Qué hice
Un skill que traduce la petición a un prompt estructurado, con plantillas por tipo de tarea y el contexto del design system.
Resultado
Lo pulí con el uso, probándolo con prompts reales. Ahora la mayoría de las tareas salen bien a la primera.
01 - El problema
Un prompt vago, un resultado vago
Figma Agent forma parte de mi trabajo diario. Lo que devuelve depende mucho de cómo se le pida: qué componente, qué variables usar y qué no tocar.
Escribir esas instrucciones a mano cada vez era lento y poco constante. Lo vi como un problema de producto pequeño, con una usuaria muy clara: yo.
02 - Qué cubre
Las tareas que más repito
- Componentes y variantes: crearlos o editarlos sin romper lo que ya existe.
- Variables y tokens: aplicarlos en lugar de valores sueltos.
- Pantallas: generarlas o adaptarlas sobre el design system.
- Capas: reorganizarlas y renombrarlas con un criterio común.
- Documentación de componentes.
- Depuración: cuando un prompt no da lo esperado, revisarlo y corregirlo.
03 - Cómo lo construí
Yo defino, la IA compila
Lo decidí yo
Qué tareas cubre, cómo se estructura cada prompt y qué contexto del design system necesita para funcionar bien.
Lo aceleró la IA
Redactar y ordenar las plantillas, y convertir cada petición en el prompt final en segundos.
Después de usarlo con varios prompts, ajusté las plantillas hasta que dejó de necesitar correcciones en la mayoría de tareas.
Sigue la misma idea que mi skill anterior para pasar diseños de Figma a WordPress: automatizar lo repetitivo para dedicar el tiempo a decidir.
04 - Siguientes pasos
Darle más contexto
El siguiente paso es completar el bloque de contexto del design system: colecciones de variables, convenciones de nombres y componentes base. Cuanto más contexto tiene, mejor prompt devuelve.