Figr

Context Pods 是 Figr 認識你產品的地方。你把 PRD、文件、研究筆記、錄影、分析檔案與一段產品導覽載入一個 Pod，代理每次回應都會取用這些素材。每個方案都有容量上限，從免費版的 200 MB 到 Enterprise 的自訂限制，而 Pod 內的語意搜尋也會隨方案升級而變好。這正是 Figr 與 prompt 型工具的分野，因為代理推理的對象是你真實的產品，而不是一張白紙。

Figr 會檢視 UX 決策，並標出團隊往往太晚才發現的問題。它會反問以釐清疑點、梳理流程與狀態、找出邊界情境，並說明每個決策背後的取捨。一份檢視會回傳可用性回饋、風險說明與綁定真實流程的優先建議，代理也能指出某個決策為何幫助或傷害使用者。對總是在 QA 階段才發現缺陷的團隊來說，這等於把同一道檢視提前。

Figr 把輸出錨定到你的設計系統，讓生成的畫面看起來像你的產品，而不是模板。它沿用你的元件、token 與視覺規則，及早偵測脫離系統的決策，並在過程中套用 token 與元件。從 Starter 起，你可以在同一個工作區保留多套設計系統、以一套共用系統為基礎，並透過 Storybook 從程式碼帶入系統。結果是設計師要重做的畫面變少了。

工作成果在 Figr 與團隊既有工具之間雙向流動。你可以匯入 Figma 擷取的畫面或一整份資源庫，代理會辨識樣式、token、元件與模式，讓你整理並重複使用。匯出時會把 Auto Layout、token 與元件一併帶回 Figma，也能以 React 與 TypeScript 程式碼輸出。正是這條動線，讓小團隊能把 Figr 的成果當成起點，而不是用完就丟的 mockup。

Figr 能載入分析數據與產品文件，讓設計決策有數字可依，而不只是憑意見。在官網示例中，代理把某個轉換率與業界中位數相比，把落差拆解成使用者流失的具體步驟，並建議該從哪裡著手。建議會附上引用過的檔案，推理因此攤在檯面上。對還在爭論方向的團隊來說，自家數據的證據能讓討論縮短。

Figr 會在每次工作階段之間保留脈絡，也讓團隊共享它。Starter 涵蓋一個席次，Max 增加到最多三個付費席次，附共享額度、即時共同編輯與留言，Enterprise 則開放無限席次，並提供每位席次的額度預算。管理控制也沿著同一條線擴充，從 Starter 的工作區設定，到 Enterprise 的細緻 RBAC、稽核記錄與活動匯出。資料存放地、Google／Okta／自訂 SAML 的 SSO，以及 AES-256 加密，補齊了安全這一塊。