Auteur
Jorge Barrasa
Publicatiedatum
28 sep. 2026
English-
©
2026 — supersonic
Alle rechten voorbehouden - Privacy & cookies
De strijd tussen AI-designtools
Figma Design, Figma Make en Claude Design, vergeleken met een echte productiecodebase
Drie AI-designtools, één concrete vraag: welke verdient een echte plek in een productiecodebase? We zetten Figma Design, Figma Make en Claude Design tegenover elkaar op vijf criteria: efficiëntie, tokengebruik, nauwkeurigheid, codekwaliteit en consistentie. Geen vergelijking op basis van documentatie, maar een hands-on test. We implementeerden echte componenten met elke tool en maten wat er aan de andere kant uitkwam.
Getest waar het moest, niet waar het makkelijk was
Getest op de echte stack van Blackbird, niet op de standaardconfiguratie van elke tool
De meeste vergelijkingen van AI-designtools testen een tool op zijn eigen voorwaarden: het framework dat hij zelf verkiest, de output waarop hij is geoptimaliseerd. Dat deden wij niet. Onze accelerator store Blackbird, waarmee we de tests uitvoerden, draait op NuxtJS, Vue, TypeScript en Bulma. Twee van de drie geteste tools genereren standaard net React en Tailwind.
In plaats van de tools op hun vertrouwde terrein te beoordelen, brachten we de volledige kost in kaart om hun output écht in Blackbirds codebase te krijgen, conversie inbegrepen. Dat maakt de test moeilijker. Maar het is precies zo'n test die het verschil toont tussen een tool die goed oogt in een demo, en een tool die standhoudt in een echt project.
Nog iets bepaalde mee: we testten het herwerken van bestaande Blackbird-componenten, niet het bouwen van iets nieuws. Bij greenfield-prototyping zouden de resultaten dus anders kunnen uitvallen.
Belangrijk te vermelden: AI-tools evolueren snel. Deze tests liepen in Q3 2026.
De drie aanpakken, en hoe we ze scoorden
Zij-aan-zij getest op basis van dezelfde criteria
We testten Figma Design (via Figma's MCP-integratie, geïmplementeerd met Claude Code en een speciaal gebouwde skill), Figma Make (Figma's eigen AI-generatietool) en Claude Design (Claude's native design-to-code rendering).
Op efficiëntie scoorden alle drie sterk: elke tool leverde snel een eerste resultaat. De echte tijdskost zat in het testen en verifiëren van dat resultaat tegenover het originele design, niet in het genereren ervan. Figma Design vroeg daarbij het minste opvolgwerk.
De cijfers rond tokengebruik waren doorslaggevend. Figma Design gebruikte 20.000 tot 40.000 tokens per component, Figma Make 40.000 tot 60.000, en Claude Design 60.000 tot 100.000. Nauwkeurigheid volgde eenzelfde patroon: Figma Design en Figma Make bereikten binnen één à twee prompts een bijna perfecte match met het originele design, terwijl Claude Design daar meestal twee tot vier prompts voor nodig had.
Codekwaliteit was bij alle drie gelijk. Elke tool volgde consequent de bestaande conventies van Blackbird en voegde commentaar toe waar een wijziging dat verdiende. Geen van de drie leverde code op die het team niet kon onderhouden.
Consistentie hing sterk af van de grootte van het component. Figma Make bleef betrouwbaar bij herhaalde runs op individuele componenten, en Figma Design toonde hetzelfde patroon: minder consistent bij grote componenten, maar even betrouwbaar zodra opgesplitst in kleinere stukken. Bij Claude Design gold dat patroon niet, die tool bleef inconsistent, ook op componentniveau.
Waarom Figma Design won
Structuur en tokens rechtstreeks uit het bronbestand lezen, in plaats van het ontwerp te herinterpreteren
Alle drie de tools leverden onderhoudbare code op die redelijk goed aansloot bij de bestaande projectconventies. Maar ze deelden ook dezelfde beperking: geen van de drie spreekt van nature Vue en Bulma, dus vergde elke optie een zekere conversie vanuit de standaardoutput. Wat Figma Design onderscheidde, was niet dat hij die conversie-inspanning vermeed, maar dat hij structuur en design tokens rechtstreeks uit het bronbestand las, in plaats van een nieuwe interpretatie van het design te genereren. Dat gaf het team minder om te converteren en minder om te controleren. Precies daarom bleef Figma Design het meest tokenefficiënt en het meest nauwkeurig.
Eén element kleurt deze hele vergelijking: bij Blackbird ging het om het herwerken van bestaande componenten, niet om bouwen vanaf een blanco pagina. Figma Make is gebouwd om een design om te zetten in een nieuw, werkend prototype. Een echte sterkte wanneer er nog geen bestaande codebase is om in te passen. Bij een project vanaf nul zou Figma Make wellicht de betere keuze zijn. Bij een herwerking, waar de opdracht draait om matchen in plaats van uitvinden, wordt diezelfde sterkte een last en dat is mee de reden waarom de tool het hier moest afleggen.
Op basis hiervan koos supersonic ervoor om Figma Design te standaardiseren als single source of truth voor UI-werk binnen Blackbird, geïmplementeerd via Claude Code met een purpose-built skill. AI-designtools evolueren snel, en deze vergelijking is een momentopname (Q3 2026), geen permanent oordeel. Supersonic blijft testen naarmate Figma Design, Figma Make, Claude Design en andere relevante tools evolueren, zodat we waardevolle aanbevelingen kunnen blijven geven.
Neem contact op
Wil je meer weten over dit project of de gebruikte technologieën?
Neem gerust contact met ons op voor meer info! Stuur ons een e-mail of vul het formulier in.
Contacteer onsWat dit betekent als je zelf voor deze keuze staat
Jouw stack, jouw test
Test tegen je eigen stack, niet tegen de standaardoutput van de tool. Ook als dat de test moeilijker maakt. Kleinere componenten presteerden bij alle drie de tools consequent beter dan grote, dus werk opsplitsen loont, ongeacht welke tool je kiest. Een hands-on evaluatie zoals deze maakt een zekerdere beslissing mogelijk.
Benieuwd wat dit voor jouw project betekent, of gewoon eens sparren? Supersonic denkt graag mee.