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07 Figma插件又报错了:我怎么把满屏红字交给 AI?

07 Figma插件又报错了:我怎么把满屏红字交给 AI?
前几篇文章里,我写了自己为什么开始 Vibe Coding,也写了第一次搭 Figma 插件环境、怎么拆需求、怎么和 AI 一步步共创产品,以及 Figma 插件为什么和普通小工具不一样。
这一篇想聊一个更具体,也更真实的问题:

插件报错了,怎么办?

做「灵犀表格 / Tablesense」的时候,我遇到过太多次类似场景:
插件突然打不开了。
按钮点了没反应。
表格没有生成到画布上。
AI 数据返回了,但文案没有填进去。
刚修好一个功能,另一个功能又坏了。
接入本地 Ollama 时,明明地址看起来没错,插件里就是请求失败。
一开始我看到这些问题,第一反应基本都是慌。
尤其是控制台里出现一堆红字的时候,我完全不知道它在说什么。
我只知道:又坏了。
后来我慢慢发现,对代码小白来说,修 Bug 的第一步不一定是看懂代码,而是学会把“问题现场”完整交给 AI。

01 一开始我只会说:又报错了

刚开始用 AI 写代码时,我反馈 Bug 的方式非常粗糙。
我经常会直接告诉 AI:
“又报错了,发生了xxx事情,帮我修一下。”
这种方式偶尔也能解决问题,但更多时候效果并不好。
因为 AI 不在我的电脑前。
它不知道我刚才点了哪个按钮。
不知道插件是在打开时崩了,还是点击生成时崩了。
不知道我预期它做什么。
不知道完整的控制台日志是什么。
它只能猜。
如果猜对了,运气好。
如果猜错了,就会进入很折磨的循环:
AI 说“我找到原因了”。
改一轮。
还是报错。
它又说“真正原因应该是这里”。
再改。
继续报错。
做插件那段时间,我被这种循环折磨过很多次。
后来我才意识到,很多时候不是 AI 完全没能力修,而是我给它的信息太少了。

02 先把问题说清楚,再让 AI 看日志

现在如果插件出问题,我一般不会马上让 AI 改代码。
我会先把问题描述清楚。
比如:
我刚才做了什么?
我预期插件应该发生什么?
实际发生了什么?
这个问题是刚刚改完哪个功能后出现的?
控制台里有什么报错?
不用写得很专业,但要让 AI 知道现场发生了什么。
比如,比起说:
“生成表格失败了。”
更好的描述是:
“我在插件里输入了表头和行数,然后点击生成表格。预期是在 Figma 画布中生成一张表格,但实际点击后画布没有任何变化,插件窗口也没有提示。我打开控制台后复制了日志,内容如下……”
这样 AI 至少能知道问题发生在什么操作之后。
如果是接入 AI 模型失败,也可以这样说:
“我刚才在插件里选择 Ollama,本地地址填的是 http://localhost:11434,模型名是 qwen3:8b。点击测试连接后失败。浏览器可以打开 localhost:11434,终端也能看到模型列表,但 Figma 插件里请求失败。下面是控制台日志……”
这种描述配合日志,AI 才更容易判断问题到底出在插件代码、manifest、模型接口,还是本地服务配置上。

03 Figma 插件的控制台日志怎么打开?

做 Figma 插件时,很多问题都要看控制台日志。
这个入口我当时也摸索了很久。
现在可以直接记住:
在 Figma 客户端里,右键打开菜单:

Widgets → Development → Show / Hide console

也可以用快捷键:
Windows:

Ctrl + Alt + I

Mac:

Command + Option(Alt)+ I

打开控制台以后,在控制台区域右键,可以复制全部日志。
然后把这些日志和刚才的问题描述一起发给 AI。
这里我建议尽量复制文字日志,不要只发截图。
截图有时候看不全,也不方便 AI 精确判断。
日志里会包含更完整的信息,比如报错类型、文件名、行号、调用栈、请求失败原因。
你不一定看得懂。
但 AI 看这些内容,比看一张模糊截图有用得多

04 不要一上来就让 AI 改代码

我后来养成了一个习惯:
插件报错后,先不急着让 AI 改代码。
以前我经常会直接说:

报错了,出现了xx问题,帮我修一下。

结果 AI 很容易马上开始改文件。
它看起来很积极,但有时候根因还没找准,就已经动手改了一轮。
更麻烦的是,Figma 插件里的问题不一定都在业务代码里。
有时候是 code.ts 改了,但 code.js 没重新编译。 有时候是 manifest.json 里的入口或网络权限不对。 有时候是 UI 和主逻辑之间的消息没传过去。 有时候是 Figma 插件环境不支持某些新语法。 有时候是本地 Ollama 的跨域配置没有生效。
如果 AI 没先判断问题在哪一层,就直接开始改代码,很容易越修越乱。
所以我现在会先这样说:

先不要修改代码。 请先根据我描述的问题和控制台日志,分析可能原因。 我不懂代码,请用清晰易懂的方式解释给我听。 等我确认后,再给出修改方案。

这里我之前会把它理解成“AI 的注意力机制导致它容易没分析完就动手”。
更准确地说,应该是:当你直接要求 AI“修一下”时,它会倾向于立刻生成解决方案;如果上下文不够完整,它可能会在没有定位根因的情况下开始修改。
所以,对代码小白来说,让 AI 先解释原因很重要。
你不一定要完全听懂所有技术细节。
但至少可以知道它准备往哪个方向修。
如果它的分析明显很飘,你也可以继续追问,而不是马上让它动项目代码。

05 我会这样把 Bug 发给 AI

后来我给 AI 反馈 Bug 时,会尽量把信息说完整一点。
不用写得很专业,只要把现场讲清楚就行。
比如我不会只说:

生成表格失败了。

我会改成:

我在 Figma 插件里输入了表头和行数,然后点击“生成表格”。 预期结果是:在 Figma 画布中生成一张表格。 实际结果是:点击后画布没有任何变化,插件窗口也没有明显提示。 我打开 Figma 控制台后,复制了完整日志,下面是日志内容: 【粘贴日志】

这种描述的好处是,AI 不只是看到一段报错,而是知道:
我做了什么;
我期望发生什么;
实际发生了什么;
问题出现在哪一步;
控制台给了什么线索。
这些信息放在一起,AI 才更容易判断问题到底出在插件代码、Figma 配置、接口请求,还是本地服务环境上。
很多时候,AI 修 Bug 的效率,不是取决于你会不会写代码,而是取决于你有没有把问题现场交代清楚。

06 我后来会记录 AI 常犯的错

做 Figma 插件时间长了以后,我发现 AI 有些错误会反复出现。
于是我开始把它们记下来,就像错题本一样。
比如:
AI 有时候会直接修改 code.js,但更合理的流程应该是先修改 code.ts,再重新编译生成 code.js。
如果只改 code.js,后续再编译时可能又被覆盖。
再比如:
Figma 插件运行环境和普通浏览器不完全一样,一些新的ES语法可能不兼容。
AI 有时会按普通 Web 项目的习惯写代码,结果插件里跑不起来。
还有:
模块拆分以后,最终产物必须正确打包成 Figma 能运行的 code.js。
如果最终文件里残留 import / export 这类模块语法,插件可能直接打不开。
再比如:
接入本地 Ollama 时,不只是插件里填地址,还要注意 manifest 网络权限和 Ollama 的 OLLAMA_ORIGINS 配置。
这些东西我一开始都不懂。
但遇到一次,记下来一次。
下次再遇到类似问题,就可以直接提醒 AI:
“这是 Figma 插件项目,请注意不要直接修改 code.js。优先修改 code.ts,并确保重新编译。”
“请注意 Figma 插件环境可能不支持某些较新的 JS 语法。”
“请结合 manifest、code.ts、ui.html 的关系来判断,不要按普通网页项目处理。”
这不是什么高级技巧。
但对我这种非程序员来说,真的很有用。
你不需要一下子懂很多。
但你可以把自己被坑过的地方一点点记下来。

07 修完 Bug 后,一定要回到 Figma 里再点一遍

还有一个很重要的习惯:
AI 修完以后,不要马上继续加新功能。
一定要回到 Figma 里重新测试一遍。
插件能不能打开?
按钮能不能点?
刚才的问题是否真的解决?
原本能用的功能有没有被改坏?
做灵犀表格时,我遇到过很多次这种情况:
一个 Bug 修好了,另一个功能被改坏了。
比如修组件读取时,生成表格逻辑出了问题。
修文案替换时,AI 数据生成又受影响。
修接口请求时,原来的默认文案生成方式又异常了。
所以我后来会更谨慎一点。
每次修完,只测试当前问题还不够。
至少要把几个核心流程再跑一遍。
这一步很笨,但很有必要。

08 写在最后

这篇文章没有什么复杂技巧。
它更像是我被 Bug 折磨之后,总结出来的一套最基础动作:
先把问题说清楚;
打开 Figma 控制台;
复制完整日志;
把日志和问题一起发给 AI;
让 AI 先分析原因;
听懂大概方向后再让它修改;
修完以后回到 Figma 里重新测试;
遇到重复坑,就记到错题本里。
对代码小白来说,这已经能解决很多问题。
你不需要完全看懂每一行报错。
但你要知道去哪里找报错,怎么复制报错,怎么把问题描述清楚。
满屏红字看起来吓人。
但很多时候,它其实已经把线索给你了。
你要做的,就是把这些线索完整交给 AI。
我是天宇,一名持续探索 AI 的 UX 设计师。
未来我会继续分享 AI 时代的 UX 设计师如何拥抱变化。
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