Figma Make vs Lovable (2026): Który kreator aplikacji AI wygrywa?

4.5

Odwiedź serwis 20% ZNIŻKI na Plan Profesjonalny (rocznie)

---

• Projektuj i twórz prototypy wizualnie bez potrzeby kodowania.
• Współpraca w czasie rzeczywistym dla zespołów i interesariuszy.
• Przekształcaj pomysły w interaktywne makiety w kilka minut.

BEST OVERALL

4.8

Odwiedź serwis Zaoszczędź 20% na wszystkich planach Lovable (tylko dla członków)

---

• Free plan includes 30 credits per month
• Collaborate in real time with multiplayer editing and AI assistance
• Fully managed hosting, domains, SEO, and updates in one platform

Przeprowadziłem rzeczywiste buildy na obu. Lovable jest ogólnym zwycięzcą dla zespołów budujących aplikacje internetowe. Figma Make to właściwy wybór dla projektantów już działających w ekosystemie Figma, którzy chcą szybciej przejść od koncepcji do prototypu.

Szybkie podsumowanie

Figma Make jest warstwą AI zbudowaną na najpopularniejszej platformie projektowej na świecie, mającą na celu zwiększenie produktywności projektantów Figma i szybsze przechodzenie od koncepcji do interaktywnego prototypu. Lovable to samodzielny specjalista: opisz aplikację internetową, a otrzymasz w pełni wdrożony produkt full-stack z działającą bazą danych, uwierzytelnianiem i obsługą płatności. Istnieje pewne nakładanie się, ale grupy odbiorców są różne, a właściwy wybór zależy od tego, od czego zaczynasz.

1. Porównanie cen i planów

Nielimitowana stawka zespołowa Lovable pokonuje model rozliczany na miejsce Figma Make dla każdego zespołu, który już nie płaci za Figma

Figma Make

Cennik Figma Make nie może być oddzielony od cennika Figma; to ten sam abonament. Oto, co to oznacza w praktyce:

Koszt zależy wyłącznie od tego, od czego zaczyna twój zespół:

Już korzystasz z Figma? Make nie kosztuje nic dodatkowo. Kredyty AI (3,000/miesiąc w Profesjonalny, 3,500 w Organizacja) są współdzielone między funkcjami AI Figma, ale pełne miejsca są już opłacone.

Nie korzystasz z Figma? Kupujesz wiodącą na świecie platformę projektową, aby uzyskać dostęp do jednej funkcji. Jedno pełne miejsce Profesjonalny kosztuje $16/miesiąc, czyli $80/miesiąc dla pięciu osób. To daje Figma Design, FigJam, Slides, Buzz, Sites, Draw i Make: pełny zestaw narzędzi projektowych, którego większość użytkowników kreatorów aplikacji nie potrzebuje.

Warto zrozumieć system kredytów, zanim się zdecydujesz:

• Starter (darmowy): 150 kredytów AI dziennie, 500 miesięcznie. Wystarczy do oceny; nie wystarczy do ciągłego budowania.
• Kredyty są współdzielone: We wszystkich funkcjach AI Figma, nie tylko Make. Edycja obrazów, narzędzia Design AI i Make korzystają ze wspólnej puli.
• Ostrzeżenia w trakcie sesji: Powiadomienie „Sprawdź saldo swoich kredytów AI” może się pojawić, jeśli aktywnie budujesz; zaplanuj odpowiednio.

Typy miejsc mają znaczenie. Figma Make wymaga pełnego miejsca. Miejsca Dev ($12/miesiąc) i miejsca Collab ($3/miesiąc) nie obejmują pełnego dostępu do Make. Jeśli tylko niektórzy członkowie zespołu muszą budować z Make, możesz mieszać typy miejsc, ale każda osoba, która tworzy w Make, potrzebuje pełnego miejsca za $16/miesiąc lub więcej.Lovable

Model Lovable jest strukturalnie prostszy niż każdy system rozliczany per miejsce: jedna subskrypcja, nieograniczona liczba użytkowników, jedna cena.

• Darmowy ($0): 5 dziennych kredytów, limit 30 miesięcznie. Wystarcza do poznania interfejsu i przetestowania jednego buildu; nie wystarcza do długotrwałego rozwoju produkcyjnego.
• Pro ($25/month): Nieograniczona liczba użytkowników na jednej subskrypcji. Obejmuje przenoszenie kredytów na następny cykl rozliczeniowy, własne domeny, usuwanie badge’a z opublikowanych aplikacji, doładowania kredytów na żądanie oraz wieloosobowe przestrzenie robocze (Lovable 2.0). Studenci z ważnym akademickim adresem e-mail otrzymują do 50% zniżki.
• Business ($50/month): Wszystko z Pro plus SSO (dla zespołów korzystających z Google Workspace, Okta lub podobnych dostawców tożsamości), kontrola dostępu oparta na rolach, pulpit centrum bezpieczeństwa i priorytetowe wsparcie. Nadal obejmuje nieograniczoną liczbę użytkowników.
• Enterprise: Indywidualne ceny za dedykowane wsparcie, zaawansowaną dokumentację zgodności, niestandardową infrastrukturę i gwarancje SLA.

Nie ma liczenia per miejsce, nie ma rozróżnienia między twórcami a widzami i nie ma puli kredytów, która dzieli się nierówno wraz ze wzrostem zespołu. Dwuosobowy zespół założycielski i czterdziestoosobowa organizacja produktowa płacą to samo $25/month w Pro.

Gdy ktoś nowy dołącza i potrzebuje dostępu, dołącza do workspace’u bez konieczności kupowania nowego miejsca, bez zatwierdzenia przez administratora rozliczeń i bez śledzenia liczby etatów.

Roczne rozliczenie stosuje zniżkę na płatnych planach. Kredyty na żądanie można dokupić w trakcie cyklu, jeśli zespół wyczerpie miesięczny przydział przed następnym resetem.

Podsumowanie zwycięzcy: Uczciwa odpowiedź zależy od kontekstu. Dla projektanta, który już korzysta z Figma Professional, Figma Make jest w praktyce bezpłatne: dodaje się je do istniejącego workflow za zero dodatkowego kosztu. Dla zespołu, który nie korzysta z Figma, wybór Make oznacza płacenie minimum $16/seat/month, co przy 5 osobach rośnie do $80/month, w porównaniu z ustalonym $25/month Lovable. Dla każdego zespołu liczącego sześć lub więcej osób, który nie jest już subskrybentem Figma, Lovable jest znacznie tańsze i nie wiąże się z żadnym narzutem platformy projektowej.

2. Możliwości AI & Porównanie funkcji

Selektor modelu Figma Make, osadzenie w ekosystemie i samonaprawiający się kod wyróżniają ją w tej kategorii

Figma Make

Najbardziej charakterystyczną funkcją AI Figma Make jest coś, czego nie oferuje żadna inna platforma w tej serii: wybierasz model przed każdym poleceniem.

Selektor znajduje się na dole panelu czatu. Cztery opcje:

1. Domyślny: zalecana przez Figma równowaga między szybkością a możliwościami
2. Claude Sonnet 4.6: Opisany jako “Zrównoważony i wydajny”, znajomy każdemu, kto pracuje z modelami Anthropic
3. Gemini 3 Flash: “Szybki i iteracyjny”: idealny do szybkich zmian wizualnych, gdy chcesz szybkiej informacji zwrotnej
4. Gemini 3.1 Pro: “Głęboki i kreatywny”: do złożonych układów i subtelnego generowania

 Dla zespołów, w których różni członkowie mają różne preferencje modelowe (niektórzy mają umowy z Anthropic, inni wolą Google), ta elastyczność ma znaczenie.

Przejrzystość przed generowaniem. Gdy przesłałem prompt pulpitu analitycznego NexaHost, Figma Make wyjaśniło swoje podejście przed napisaniem jednej linii kodu.”

Samonaprawiający się kod. Kiedy wynik zawierał ponad dziesięć ostrzeżeń, system oferował „Napraw to za mnie.” AI zdiagnozowała problem: zduplikowane klucze w danych wykresu powodujące konflikty kluczy i problemy z animacją. Przypisała unikalne identyfikatory do każdego punktu danych i wyłączyła konfliktujące animacje wykresu. Naprawa była precyzyjna i trafna.

Osadzanie w ekosystemie Figma. Skopiuj link Figma Make, wklej go do dowolnego pliku Figma Design, tablicy FigJam lub decku Slides, a interaktywny prototyp na żywo odtwarza się bezpośrednio na tym płótnie.

Jakość komponentów. Pulpit NexaHost używał: @mui/material, @radix-ui komponenty, lucide-react do ikon, @emotion do stylizacji oraz recharts do wizualizacji danych. To jest to, z czego skorzystałby senior frontend engineer, a nie uproszczony szkielet.

Lovable

Lovable’s AI specjalizuje się w jednej rzeczy i robi ją w pełni: generuje i wdraża pełnostackowe aplikacje internetowe z promptów w prostym języku, bez żadnych wymagań wstępnych.

Full-stack z jednego promptu. W buildzie InvoicePro jeden prompt wygenerował wszystko poniżej, zbudowane, połączone i działające na żywo w mniej niż 10 minut:

• A Supabase database with three related tables (clients, invoices, time_entries) and correct foreign key relationships
• Authentication covering email/password and Google OAuth
• A Stripe integration with three pricing tiers, checkout links, and webhook handling
• A client-facing portal with correct per-user data scoping
• A deployed URL on lovable.app

No model to choose. No framework decision. No warning to review.

Planowanie przed buildem. Zanim napisze kod, Lovable zwraca uporządkowany plan, wymieniając każdą funkcję, wybory technologiczne i brakujące zależności (takie jak wymaganie połączenia z Supabase). Daje to moment na review przed tym, jak AI zobowiąże się do architektury, podobnie jak przejrzysty krok rozumowania Figma Make, ale zastosowany do całego stosu.

80+ natywnych integracji. Stripe, Supabase, OpenAI, Resend, PostHog, Cloudinary, Twilio i więcej łączą się przez panel boczny Connectors bez potrzeby wklejania kluczy API i bez pisania boilerplate’u. Lista natywnych integracji Figma Make obejmuje GitHub, Supabase i Google Analytics: trzy integracje kontra osiemdziesiąt plus.Możliwości Lovable 2.0:

• Tryb deweloperski: edytor kodu w przeglądarce w stylu VS Code, bezpośrednia edycja komponentów
• Edycje wizualne: Kliknij dowolny element, aby dostosować tekst, kolor, padding lub odstępy na poziomie CSS
• Motywy: Globalny panel tokenów projektowych (kolor, font, border radius) stosujący zmiany w całej witrynie z jednego ustawienia
• Przestrzenie robocze wieloosobowe: Wielu członków zespołu może pracować jednocześnie
• Łączniki AI: Gotowe ścieżki do usług AI, wektorowych baz danych i API przepływów pracy

Podsumowanie zwycięzcy: Figma Make wygrywa w możliwości AI dla projektantów i zespołów deweloperskich, które chcą kontroli na poziomie modelu. Możliwość wyboru Claude Sonnet 4.6, Gemini Flash lub Gemini Pro dla każdego promptu (i przełączania się na mocniejsze modele, gdy iteracja nie spełnia oczekiwań) jest prawdziwą funkcją, której nie oferuje żadna inna platforma w tej serii porównań.

3. Szybkość generowania aplikacji & Porównanie jakości

Figma Make jest szybszy w przypadku frontendów; Lovable dostarcza bardziej kompletny produkt

Figma Make: Panel analityczny SaaS NexaHost

Przesłałem jeden prompt: pełny panel analityczny SaaS dla fikcyjnej firmy hostingowej o nazwie NexaHost z ciemnym paskiem bocznym, kartami KPI, wykresami ruchu i strumieniem ostatnich aktywności.Szybkość: W pełni wyrenderowane i interaktywne w mniej niż 2 minuty od naciśnięcia submit. Obejmuje to fazę rozumowania AI, pełne generowanie kodu i renderowanie na płótnie. Biorąc pod uwagę złożoność wyniku, jest to najszybszy czas generowania w tej serii porównań.

Jakość: Co zawierał pulpit nawigacyjny:

• Ciemny pasek boczny z marką NexaHost, podtytułem “Analytics Dashboard” i pięcioma linkami nawigacyjnymi (Przegląd, Serwery, Ruch, Rozliczenia, Ustawienia), z Przeglądem wyróżnionym na niebiesko od razu
• Górny pasek z działającym polem wyszukiwania oraz profilem użytkownika “Sarah Chen / Admin” z dzwonkiem powiadomień i awatarem
• Cztery karty KPI: Czas działania (99.98%), Aktywne serwery (47), Miesięczna przepustowość (2.4 TB), Otwarte zgłoszenia (8), każda ze wskaźnikiem trendu względem poprzedniego miesiąca
• Wykres Trendy ruchu z 30 dni wyrenderowany jako działająca wizualizacja obszarowa Recharts z rzeczywistymi etykietami dat od May 11 do June 5, etykietami osi y co 20k i danymi w zakresie przepustowości 40k-80k
• Wykres słupkowy MRR według planu i wizualizacja rozkładu statusów serwerów
• Strumień Najnowsza aktywność z kontekstowo realistycznymi zdarzeniami hostingowymi: pomyślne wdrożenie serwera dla web-prod-03, ostrzeżenie o wysokim użyciu CPU na poziomie 87% na db-master-01, alert o wygaśnięciu certyfikatu SSL dla api.nexahost.com, powiadomienie o otrzymanej płatności oraz zaplanowane okno konserwacyjne, wszystkie odpowiednie dla domeny, żadne ogólne

Warto na chwilę zatrzymać się przy szczegółach strumienia aktywności. Figma Make nie tylko wypełniło tekstem zastępczym. Zrozumiało, że kontekstem był pulpit hostingowy, i wygenerowało realistyczne zdarzenia operacyjne, które zespół operacji hostingowych naprawdę by zobaczył.

Ta kontekstowa inteligencja w generowaniu treści jest naprawdę imponująca i wyznacza punkt odniesienia dla tego, jak powinny wyglądać przykładowe dane generowane przez AI.

Problem z ostrzeżeniami. Po wygenerowaniu pojawiło się ponad dziesięć ostrzeżeń. “Napraw za mnie” zmniejszyło ich liczbę do trzech, a następnie kolejne edycje podniosły ją z powrotem do dziewięciu, a potem ponownie powyżej dziesięciu. Pulpit nadal renderował się i działał poprawnie przez cały czas. Ale dla zespołów planujących przenieść wygenerowany kod do produkcji, baza kodu, która sama generuje nowe ostrzeżenia przy każdej iteracji, jest warta dalszych testów przed zatwierdzeniem.Lovable: Budowa InvoicePro

Wysłałem jeden prompt dotyczący aplikacji Portalu Klienta i Fakturowania obejmującej wielodzierżawcze pulpity, śledzenie czasu, fakturowanie z generowaniem PDF, płatności Stripe oraz portal klienta oparty na Supabase.

Szybkość: Lovable zwrócił plan budowy, zanim napisał jakikolwiek kod, wskazał wymaganie połączenia z Supabase i rozpoczął po połączeniu. Kluczowe kamienie milowe:

• Minuta 4: Strona startowa na żywo z tekstem hero i sześcioma kartami funkcji
• Sekcja cen: Starter ($9/month), Professional ($29/month, “Najpopularniejszy”), Enterprise ($79/month)
• W mniej niż 10 minut: Wdrożone na lovable.app z uwierzytelnianiem Supabase, tabelami bazy danych i pełnym podłączeniem Stripe Checkout

Jakość: Co zawierał InvoicePro:

• Baza danych Supabase z trzema powiązanymi tabelami (clients, invoices, time_entries), z poprawnymi relacjami kluczy obcych, bez ręcznie pisanego SQL
• Uwierzytelnianie: email/password i Google OAuth, skonfigurowane i podłączone
• Integracja Stripe: trzy poziomy cenowe, linki do checkoutu, routowanie do portalu rozliczeń, synchronizacja subskrypcji, obsługa webhooków dla zdarzeń płatności
• Portal dla klientów z poprawnym zakresowaniem danych dla każdego użytkownika
• Czysty React/TypeScript/Tailwind z typowanymi tablicami danych, nazwanymi plikami komponentów i logiczną strukturą folderów
• Wdrożone na żywo pod udostępnialnym adresem URL w ciągu 10 minut

Gdy brakująca zmienna środowiskowa Supabase spowodowała pusty podgląd, pojawił się opis błędu w zwykłym tekście z przyciskiem “Spróbuj naprawić”. Jedno kliknięcie rozwiązało problem.

Podsumowanie zwycięzcy:

Szybkość: Figma Make wygrywa: mniej niż 2 minuty wobec 10. Dla zespołów, które potrzebują szybkich iteracji projektów frontendowych, ta różnica jest realna.

Jakość wyniku: Dashboard NexaHost Figma Make jest wizualnie najbardziej imponującym frontendem w tej serii porównań. Kontekstowo odpowiedni feed aktywności, profesjonalny zestaw komponentów i funkcjonalna implementacja wykresu stanowią wyjątkową pracę frontendową wygenerowaną przez AI.

Kompletność: Lovable wygrywa. InvoicePro był w pełni wdrożonym produktem z uwierzytelnianiem, prawdziwą bazą danych i obsługą płatności. NexaHost był oszałamiającym frontendem, który wymagał dodatkowej konfiguracji Supabase, aby stać się prawdziwą aplikacją. Dla czytelnika, który potrzebuje działającego produktu już dziś, 10-minutowy w pełni podłączony rezultat Lovable jest cenniejszy niż 2-minutowy piękny prototyp.

4. Porównanie łatwości użycia: Która platforma jest łatwiejsza w użyciu?

Lovable nie wymaga żadnej platformy wstępnej ani doświadczenia w projektowaniu; Figma Make nagradza wcześniejsze doświadczenie z Figma

Rejestracja i tworzenie konta

Figma Make’a onboarding ma dwa bardzo różne doświadczenia w zależności od tego, od czego zaczynasz:

• Istniejący użytkownicy Figma: Wejdź na figma.com, wpisz prompt przed utworzeniem konta, zaloguj się przez Google lub e-mail i w ciągu kilku sekund znajdziesz się w Make. Prompt przenosi się automatycznie.

• Nowi użytkownicy Figma: Najpierw spotykają kompletną platformę projektową z wieloma produktami (Design, FigJam, Slides, Buzz, Sites, Draw, Make). Przechodzenie do Make i zrozumienie, co robi w porównaniu z innymi narzędziami, dodaje realny czas orientacji.

Lovable’s rejestracja przechodzi przez krótki kwestionariusz roli. Pulpit ładuje się od razu, bez konieczności najpierw poznawania innej platformy.

Rejestracja obejmuje GitHub jako opcję uwierzytelniania obok Google i Apple. Lovable pamięta też ostatnio używaną metodę, co jest małym, ale przemyślanym udogodnieniem dla powracających użytkowników.

Interfejs użytkownika i pulpit

Figma Make’s obszar roboczy dzieli się na dwa główne obszary. Lewy panel obsługuje rozmowę: prompty na dole, odpowiedzi AI i rozumowanie powyżej, historia wersji jako przewijane, opisane karty. Prawy obszar to żywe płótno, na którym renderuje się wynik.

Pasek narzędzi płótna oferuje trzy widoki, które warto znać:

• Tryb podglądu (ikona oka): Interaktywny prototyp na żywo
• Tryb kodu (ikona nawiasu ostrego): Pełny eksplorator plików po lewej, edytor kodu po prawej
• Układ łączony: Oba naraz

Przełączanie między nimi jest natychmiastowe i nie przerywa generowania. W widoku kodu widoczna jest pełna struktura projektu: App.tsx, wszystkie pliki komponentów, package.json i pliki konfiguracyjne, a każdy plik można bezpośrednio edytować.

Na dole panelu czatu: przycisk dodawania nowych promptów, rozwijane menu wyboru modelu, ikona błysku dla ustawień AI oraz przełącznik trybu Build/Default. To właśnie te elementy sterujące są miejscem, w którym zapada większość decyzji dotyczących workflow.

Lovable’s pulpit otwiera się na ciepłym gradiencie od niebieskiego do różowego z spersonalizowanym powitaniem. Pole promptu brzmi “Ask Lovable to build a web app that…” z przełącznikiem trybu Build i banerem Connectors.

Lewy pasek boczny pokazuje Home, Search, Resources i Connectors, a następnie widoki projektu oraz sekcję Recents. Dla użytkownika nietechnicznego ten pulpit jest od razu bardziej czytelny.

System wskazywania i edycji

Figma Make’s Point and Edit edycja inline jest jego najmocniejszą cechą użyteczności. Po wyrenderowaniu pulpitu NexaHost kliknąłem nagłówek “Trendy ruchu z 30 dni”. Jednocześnie wydarzyły się dwie rzeczy:

1. Identyfikator tagu h3 pojawił się w polu czatu, zawężając mój następny prompt do tego dokładnego elementu
2. Na elemencie na płótnie pojawił się bezpośrednio bogaty pasek narzędzi formatowania: rodzina czcionek, rozmiar, pogrubienie, kursywa, wyrównanie i inne kontrolki

Mogłem albo opisać zmianę prostym angielskim w czacie, albo manipulować elementem bezpośrednio za pomocą paska narzędzi, bez pisania promptu w ogóle. To hybrydowe podejście jest bardziej praktyczne niż narzędzia, które kierują każdą zmianę przez AI, szczególnie przy drobnych poprawkach: poprawienie literówki lub zmiana ceny nie wymaga czekania, aż AI zinterpretuje prompt.

Nakładka samouczka pierwszej generacji prowadzi przez Point and Edit w czterech krokach, pojawiając się dokładnie we właściwym momencie: po wyrenderowaniu pierwszego wyniku, wtedy, gdy rzeczywiście potrzebujesz tych informacji.Lovable’s Visual Edits działają podobnie: kliknij dowolny element w podglądzie, aby dostosować tekst, kolor, padding lub odstępy, ale bez jednoczesnego paska narzędzi formatowania.

Zmiany w wizualnym edytorze Lovable odbywają się poprzez bezpośrednią edycję CSS, podczas gdy pasek narzędzi Figma Make dodaje opcję natychmiastowego formatowania bez żadnego wprowadzania tekstu.

Ogólna ocena łatwości użycia

Szczery podział:

• Już korzystasz z Figma? Make to łatwiejsza droga. Brak kosztu przejścia, brak nowego panelu, wynik pojawia się w Recents obok plików projektowych, a funkcja multiplayer Figma automatycznie rozszerza się na projekty Make.
• Nie korzystasz z Figma? Lovable jest łatwiejszy. Bez decyzji o typie licencji, bez monitorowania salda kredytów, bez narzutu wdrożenia platformy. Po prostu opisz aplikację, a zostanie wdrożona.

Migawka zwycięzcy: Lovable wygrywa pod względem łatwości użycia dla zespołów bez istniejącego workflow Figma. Dla zespołów natywnie pracujących w Figma równanie łatwości użycia się odwraca: Make jest dostępny w środowisku, które już znają, a Lovable stanowiłoby dodatkową platformę do wdrożenia. Decydującą zmienną jest to, gdzie dziś działa Twój zespół.

5. Porównanie prywatności i bezpieczeństwa: która platforma jest bezpieczniejsza?

Figma ma najszersze portfolio zgodności w tej serii porównań; ale w publikowaniu istnieje krytyczne ryzyko dla prywatności

Figma Make

Portfolio zgodności Figma jest najszersze spośród wszystkich platform w tej serii porównań:

• SOC 2 Type II: Roczny niezależny audyt potwierdzający ciągłą skuteczność kontroli bezpieczeństwa
• SOC 3: Publicznie dostępny raport z ustaleń SOC 2
• ISO 27001:2022: Międzynarodowy standard zarządzania bezpieczeństwem informacji
• ISO 27017: Kontrole bezpieczeństwa specyficzne dla chmury
• ISO 27018: Ochrona danych osobowych możliwych do zidentyfikowania w chmurze
• ISO 27701: Certyfikacja systemu zarządzania informacjami o prywatności
• FedRAMP Moderate: Zgodność z chmurą na poziomie rządowym USA, poziom certyfikacji wymagany do wdrożenia przez agencje federalne
• GDPR: Zgodność z EU Cloud Code of Conduct; dostępny Data Processing Addendum
• CCPA: Zgodność z California Consumer Privacy Act
• TISAX: Europejski standard bezpieczeństwa informacji dla branży motoryzacyjnej
• C5: Certyfikacja niemieckiego Federalnego Urzędu ds. Bezpieczeństwa Informacji dla klientów z sektorów regulowanych i publicznego

Dla zespołów enterprise w branżach regulowanych (usługi finansowe, opieka zdrowotna, administracja publiczna, motoryzacja) tak szeroki zakres certyfikacji oznacza, że Figma wykonała pracę związaną ze zgodnością. Trust Center pod adresem compliance.figma.com publicznie dokumentuje wszystkie certyfikaty.

Jedno krytyczne ryzyko prywatności, które każdy czytelnik musi znać przed publikacją. Panel Figma Make Publish zawiera pole wyboru “Pokaż historię czatu”, które jest domyślnie zaznaczone. Jeśli opublikujesz to w Figma Community bez odznaczenia tego, każdy przeglądający Twój wpis w Community może zobaczyć całą historię promptów: każdą iterację, każdy odrzucony kierunek, każdy szczegół, który podałeś.

Dla osobistych projektów edukacyjnych jest to nieszkodliwe. W przypadku pracy dla klienta, zastrzeżonych specyfikacji produktu lub dowolnego komercyjnie wrażliwego rozwiązania, jest to poważne ryzyko ujawnienia danych. Nie ma wyraźnego ostrzeżenia w procesie publikacji i łatwo to przeoczyć.

Lovable

Lovable posiada trzy niezależnie audytowane certyfikaty. Każdy z nich warto zrozumieć w praktycznych kategoriach:

• SOC 2 Type 1 and Type 2: Type 1 potwierdza, że kontrole bezpieczeństwa zostały odpowiednio zaprojektowane. Type 2 potwierdza, że te kontrole działały skutecznie przez dłuższy okres audytu. Posiadanie obu oznacza, że ocena obejmowała rzeczywiste działanie operacyjne, a nie tylko zamiar projektowy.
• ISO 27001:2022: Międzynarodowy standard dla systemów zarządzania bezpieczeństwem informacji, obejmujący środowiska chmurowe i relacje z dostawcami. Wydanie z 2022 roku odzwierciedla zaktualizowane wymagania dotyczące konkretnie usług chmurowych.
• Pełna zgodność z RODO: Potwierdzona jako domyślna dla platformy, niezależna od konfiguracji wdrożenia. Zespoły z siedzibą w UE są objęte ochroną bez potrzeby oceniania self-hostingu.

Własność kodu jest jasno określona na każdym etapie: synchronizacja z GitHub zapewnia czyste wyjście w dowolnym momencie bez ekstrakcji zastrzeżonego formatu.

Podsumowanie zwycięzcy: Figma ma bardziej rozbudowaną dokumentację zgodności: ISO 27017, ISO 27018, ISO 27701, FedRAMP Moderate, CCPA, TISAX i C5 wykraczają poza to, co Lovable publicznie potwierdza. Dla zamówień enterprise w branżach regulowanych Trust Center Figma jest silniejszym zasobem. Kompromis: ryzyko prywatności związane z publikowaniem w społeczności (historia czatu ujawniana domyślnie) to realna kwestia operacyjna, której Lovable nie ma. Przed opublikowaniem jakiegokolwiek nieosobistego projektu Figma Make sprawdź, czy ustawienie “Show chat history” jest wyłączone.

6. Porównanie integracji platform i opcji wdrożenia

80+ integracji Lovable, w tym natywny Stripe, wygrywa zdecydowanie; Figma Make nie ma przetwarzania płatności

Figma Make

Strategia integracji Figma Make jest minimalna z założenia. Trzy główne połączenia, plus wyjścia awaryjne:

Supabase. Dodanie prawdziwego backendu to drugi prompt, nie jest automatyczne. Opisujesz, czego potrzebujesz (“dodaj Supabase Auth” albo “utwórz bazę danych do śledzenia zamówień”) i AI to podłącza.

GitHub. Połącz repozytorium i wypchnij wygenerowany kod przez panel ustawień. Umożliwia to prawidłową kontrolę wersji, integrację z potokiem CI i przekazanie pracy zespołowi deweloperskiemu. Kod, który trafia do GitHub, to ten sam zorientowany na produkcję stos, który został wygenerowany: komponenty Radix UI, Recharts, Tailwind v4, typowane pliki komponentów.

Google Analytics. Jedno pole w ustawieniach ogólnych akceptuje identyfikator śledzenia G-XXXXXXXX. Bez wstrzykiwania tagu script, bez instalowania wtyczki. Opublikowana aplikacja zyskuje analitykę GA4 wyłącznie dzięki ustawieniom.

Wstrzykiwanie własnego kodu. Cztery pola w ustawieniach ogólnych obejmują standardowe punkty wstrzykiwania HTML: początek, koniec, początek, koniec. Każdy prawidłowy skrypt lub tag HTML działa tutaj: Hotjar, Mixpanel, niestandardowe czcionki, skrypty menedżera tagów, każda zewnętrzna usługa, która ładuje się przez tag. Dla integracji spoza natywnej listy to jest wyjście awaryjne.

Okno dialogowe “Skonfiguruj swój kod”. Ustawienia menedżera pakietów pozwalają na wylistowanie prywatnych pakietów npm i dodatkowych publicznych bibliotek. Deweloperzy, którzy potrzebują konkretnych wewnętrznych zależności, mogą dodać je tutaj, funkcja, której nie oferuje żaden kreator AI skierowany do konsumentów w tej serii.

Czego Figma Make nie ma. Brak integracji ze Stripe. Brak przetwarzania płatności jakiegokolwiek rodzaju. Zbudowanie projektu Figma Make, który zbiera pieniądze
wymaga skonfigurowania Stripe osobno przez pole wstrzykiwania własnego kodu albo dodania go ręcznie po eksporcie do GitHub. Dla zespołów budujących produkty konsumenckie, które potrzebują przepływu finalizacji zakupu, ta luka jest znacząca.

Nie ma jeszcze integracji z Vercel ani Netlify. Historia wdrożeń Figma Make to obecnie figma.site albo GitHub. Jeśli twój workflow obejmuje wdrażanie do Vercel, Netlify, Render lub Cloudflare Pages, nie ma integracji jednym kliknięciem dla tych platform. Najpierw trzeba byłoby wypchnąć do GitHub, a potem połączyć to repozytorium z preferowanym dostawcą hostingu jako osobny krok.

Lovable
Strategia integracji Lovable to najpierw pokrycie: ponad 80 zweryfikowanych integracji, które obejmują najczęstsze wymagania produkcyjne bez pisania kodu.

Stripe (natywne, automatyczne). Z jednego promptu w InvoicePro: wygenerowano trzy poziomy cenowe z poprawnymi linkami do checkoutu, routingiem do portalu rozliczeń i synchronizacją Supabase dla statusu subskrypcji. Handlery webhooków dla zdarzeń płatności (utworzenie subskrypcji, nieudana płatność, anulowanie subskrypcji) zostały dołączone bez proszenia. Cała integracja Stripe została podłączona i działała przed upływem 10 minut. Figma Make nie ma żadnej porównywalnej możliwości.

Supabase (natywne, automatyczne). Lovable tworzy schemat bazy danych od pierwszej kompilacji, a nie jako drugi krok. Tabele są generowane z poprawnymi typami kolumn i relacjami kluczy obcych. Przepływy uwierzytelniania (email/password, Google OAuth, magic links) są podłączane automatycznie. Dołączony jest szkielet polityk RLS (choć poprawna konfiguracja wymaga ręcznej weryfikacji, jak zaznaczono w Sekcji 5).

Katalog 80+. Obejmuje email (Resend, SendGrid, Mailgun), analitykę (PostHog, Mixpanel, Google Analytics), przechowywanie plików (Cloudinary, AWS S3 via Supabase), komunikację (Twilio, WhatsApp Business API), usługi AI (OpenAI, Anthropic, Cohere) i więcej. Każde z nich łączy się przez pasek boczny Connectors bez kroków konfiguracji i bez potrzeby zarządzania kluczami API.

AI Connectors (Lovable 2.0). Wstępnie zbudowane ścieżki do baz wektorowych, usług orkiestracji przepływów pracy AI i API embeddingów rozszerzają katalog poza standardowe integracje REST dla zespołów budujących funkcje oparte na AI.

Wdrażanie. Publikowanie jednym kliknięciem do lovable.app z automatycznym provisionowaniem DNS i SSL. Synchronizacja GitHub z Vercel lub Netlify jest dostępna dla zespołów z istniejącą infrastrukturą hostingową. Własne domeny łączą się w Pro i wyżej bez ręcznego zarządzania certyfikatami.

Dla usług poza katalogiem 80+, Supabase Edge Functions umożliwiają niestandardową logikę serwerową opartą na JavaScript, praktyczny obejście dla specyficznych wymagań integracyjnych, które rzeczywiście wymagają pisania kodu.

Podsumowanie zwycięzcy: Lovable wygrywa integracje zdecydowaną przewagą. Brak jakiegokolwiek natywnego przetwarzania płatności w Figma Make jest najbardziej znaczącą luką. W przypadku każdej aplikacji webowej, która generuje przychody (produkt SaaS, marketplace, usługa subskrypcyjna), natywna integracja Stripe w Lovable dostarcza kompletną logikę płatności od początku do końca w pierwszej wersji, podczas gdy Figma Make wymaga zbudowania tego osobno.

Figma Make vs Lovable: Ostateczny wniosek

Lovable wygrywa dla founderów, zespołów produktowych i każdego, kto buduje aplikację webową i nie żyje już w Figma. Figma Make wygrywa dla projektantów, którzy chcą prototypować szybciej w ekosystemie, który już znają.