首页
/ Penpot Exporter Figma 插件使用教程

Penpot Exporter Figma 插件使用教程

2024-09-22 09:25:56作者:滕妙奇

1. 项目介绍

Penpot Exporter Figma 插件是一个开源项目,它可以将 Figma 文件转换为 .zip 格式,以便导入到 Penpot 设计工具中。该项目旨在帮助用户在两种设计工具之间迁移工作,解决由于封闭和非常规格式导致的迁移困难。目前,该插件支持导出基本的设计元素,并正在积极开发以支持更复杂的设计元素和布局。

2. 项目快速启动

要使用 Penpot Exporter Figma 插件,请按照以下步骤操作:

安装依赖

首先,确保您的计算机上已安装 Node.js 和 npm。可以从 Node.js 官方网站 下载并安装它们。

下载插件源代码:

git clone https://github.com/penpot/penpot-exporter-figma-plugin.git

然后,进入项目目录并安装依赖:

cd penpot-exporter-figma-plugin
npm install

构建插件

接下来,构建插件:

npm run build

添加到 Figma

  1. 打开 Figma 应用。
  2. 点击菜单栏中的 "Plugins"(插件)。
  3. 选择 "Development"(开发)。
  4. 点击 "Import plugin from manifest…"(从清单导入插件)。
  5. 选择项目目录中的 manifest.json 文件。

使用插件

  1. 打开一个 Figma 文件。
  2. 在顶部工具栏中,点击 "Resources"(资源)。
  3. 选择 "Plugins"(插件),搜索 "Penpot Exporter"。
  4. 选择插件并导出文件。

导出完成后,您将得到一个 .zip 文件,可以导入到 Penpot 中。

3. 应用案例和最佳实践

  • 迁移设计系统:使用 Penpot Exporter Figma 插件将整个设计系统从 Figma 迁移到 Penpot。
  • 团队协作:在团队中使用该插件,确保设计的一致性和可共享性。
  • 性能优化:插件开发时,关注性能优化,确保大型文件也能快速导出。

4. 典型生态项目

目前,Penpot Exporter Figma 插件是 Penpot 生态中的一个重要组成部分。它与其他开源项目一起,构成了一个支持设计工具迁移和协作的生态系统。随着插件功能的不断完善,它将为更多用户提供便利。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
270
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
909
541
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
341
1.21 K
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
142
188
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
377
387
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
63
58
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.1 K
0
note-gennote-gen
一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
87
4