在 Uber 的工程博客上，Ian Guisard 介绍了 uSpec，这是一个用于自动创建组件设计规范的智能体系统。借助 AI 代理和开源的 Figma Console Model Context Protocol（MCP），Uber 将撰写详细文档所需的时间从数周缩短到了几分钟。
该系统充当了 "Visual-to-Technical Spec" 的编译器。Cursor IDE 中的 AI 代理通过 WebSocket 桥接连接到本地 Figma Desktop 会话。该代理会 "爬取"组件树，提取 Token 和变体轴等数据。在 Uber 的设计过程中，一个特别耗时的部分就是确保设计具有完整的无障碍功能描述。
Uber 维护着七个平台技术栈和三个无障碍框架，涉及数百个页面，每次设计变更都会产生组合性工作量。之前，他们是手动将 Figma 的文档翻译成针对每个技术栈的详细技术规范。uSpec 实现了从视觉设计到技术规范的自动翻译。
该系统的智能体现在 Agent Skills 中。这些结构化的 Markdown 文件封装了 Uber 内部的领域专业知识。现有技能包括：
特定于平台的无障碍功能：将单个视觉按钮映射到其对应的 VoiceOver（iOS）、TalkBack（Android）和 ARIA（Web）语义属性；
密度逻辑：计算内边距和排版在 Uber 各种实现技术栈（包括 SwiftUI、React 和 Android Compose）中的缩放方式。
专有设计信息管理是 Uber 的一个优先事项。uSpec 通过确保管道本地化来解决这个问题。Guisard 指出：
没有云 API，不会有专有设计数据离开您的网络。在 Uber，正是这一点让 AI 辅助编写文档成为可能：没有任何东西会离开您的机器。
借助 Figma Console MCP，专有设计数据保留在本地网络中。代理通过本地 Figma Desktop 应用完成读写，而不是调用基于云的设计 API。
uSpec 已经集成进了 Uber 的集中式 AI 平台 Michelangelo。为了保证安全性，所有智能体请求都通过 GenAI Gateway（一个模拟 OpenAI API 的 Go 语言代理）传递。该网关提供 PII 脱敏等功能，它会在请求到达 Claude 3.5 或 GPT-4o 等外部模型之前清除内部标识符。
选择将 Figma 作为主要设计制品，使得 Uber 代表了 2026 年架构设计分歧的一方。Reddit 等平台上的讨论（r/UXDesign）表明，虽然在企业范围内，人们需要视觉上的"单一事实来源"来实现跨职能协调，但个人开发者越来越多地使用智能体工作流直接从需求跳到生产级代码。
对于这一转变，用户 u/Bandos-AI 是这样的评论的：
我的角色介于开发者和 UX 设计师之间。我在编码时大量使用了 AI，但最近很少使用 Figma 了。通过提示创建可重用的 UI 组件非常容易。React 及类似的前端框架特别适合 AI ，因为它们基于组件相互独立的组件集。
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