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Figma는 인터페이스 디자인을 위한 협업 웹 애플리케이션입니다.
이 노트북은 Figma REST API에서 LangChain으로 수집할 수 있는 형식으로 데이터를 로드하는 방법과 코드 생성을 위한 사용 예시를 다룹니다. 
import os

from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
from langchain_community.document_loaders.figma import FigmaFileLoader
from langchain_core.prompts.chat import (
    ChatPromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI
Figma API에는 액세스 토큰, node_ids 및 파일 키가 필요합니다. 파일 키는 URL에서 가져올 수 있습니다. www.figma.com/file/{filekey}/sampleFilename Node ID도 URL에서 확인할 수 있습니다. 무언가를 클릭하고 ‘?node-id={node_id}’ 파라미터를 찾으세요. 액세스 토큰 지침은 Figma 도움말 센터 문서에 있습니다: help.figma.com/hc/en-us/articles/8085703771159-Manage-personal-access-tokens 
figma_loader = FigmaFileLoader(
    os.environ.get("ACCESS_TOKEN"),
    os.environ.get("NODE_IDS"),
    os.environ.get("FILE_KEY"),
)

# 자세한 내용은 https://python.langchain.com/en/latest/modules/data_connection/getting_started.html 을 참조하세요
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([figma_loader])
figma_doc_retriever = index.vectorstore.as_retriever()

def generate_code(human_input):
    # Jon Carmack 관련 내용이 더 나은 코드를 만드는지는 모르겠습니다. YMMV.
    # 채팅 정보는 https://python.langchain.com/en/latest/modules/models/chat/getting_started.html 을 참조하세요
    system_prompt_template = """You are expert coder Jon Carmack. Use the provided design context to create idiomatic HTML/CSS code as possible based on the user request.
    Everything must be inline in one file and your response must be directly renderable by the browser.
    Figma file nodes and metadata: {context}"""

    human_prompt_template = "Code the {text}. Ensure it's mobile responsive"
    system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(
        system_prompt_template
    )
    human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(
        human_prompt_template
    )
    # 더 빠른 결과를 위해 기본 gpt-3.5 turbo를 사용하려면 gpt-4 model_name을 삭제하세요
    gpt_4 = ChatOpenAI(temperature=0.02, model_name="gpt-4")
    # 더 긴 문서를 필터링해야 하는 경우 retriever의 'get_relevant_documents' 메서드를 사용하세요
    relevant_nodes = figma_doc_retriever.invoke(human_input)
    conversation = [system_message_prompt, human_message_prompt]
    chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(conversation)
    response = gpt_4(
        chat_prompt.format_prompt(
            context=relevant_nodes, text=human_input
        ).to_messages()
    )
    return response

response = generate_code("page top header")
response.content에서 다음을 반환합니다: 
<!DOCTYPE html>\n<html lang="en">\n<head>\n    <meta charset="UTF-8">\n    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">\n    <style>\n        @import url(\'https://fonts.googleapis.com/css2?family=DM+Sans:wght@500;700&family=Inter:wght@600&display=swap\');\n\n        body {\n            margin: 0;\n            font-family: \'DM Sans\', sans-serif;\n        }\n\n        .header {\n            display: flex;\n            justify-content: space-between;\n            align-items: center;\n            padding: 20px;\n            background-color: #fff;\n            box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.1);\n        }\n\n        .header h1 {\n            font-size: 16px;\n            font-weight: 700;\n            margin: 0;\n        }\n\n        .header nav {\n            display: flex;\n            align-items: center;\n        }\n\n        .header nav a {\n            font-size: 14px;\n            font-weight: 500;\n            text-decoration: none;\n            color: #000;\n            margin-left: 20px;\n        }\n\n        @media (max-width: 768px) {\n            .header nav {\n                display: none;\n            }\n        }\n    </style>\n</head>\n<body>\n    <header class="header">\n        <h1>Company Contact</h1>\n        <nav>\n            <a href="#">Lorem Ipsum</a>\n            <a href="#">Lorem Ipsum</a>\n            <a href="#">Lorem Ipsum</a>\n        </nav>\n    </header>\n</body>\n</html>
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