Figma Make vs Lovable (2026): Quale costruttore di app AI vince?

4.5

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Ho eseguito build reali su entrambi. Lovable è il vincitore complessivo per i team che costruiscono applicazioni web. Figma Make è la scelta giusta per i designer già all’interno dell’ecosistema Figma che vogliono passare più velocemente dal concept al prototipo.

Riepilogo rapido

Figma Make è un livello AI costruito sopra la piattaforma di design più popolare al mondo, pensato per rendere i designer Figma più produttivi e passare più velocemente dal concept al prototipo interattivo. Lovable è uno specialista autonomo: descrivi una web app, ottieni un prodotto full-stack completamente distribuito con un database live, autenticazione e elaborazione dei pagamenti. C’è sovrapposizione, ma il pubblico è diverso, e la scelta giusta dipende dal tuo punto di partenza.

1. Confronto tra prezzi e piani

La tariffa Unlimited-Team di Lovable batte il modello per posto di Figma Make per qualsiasi team che non sta già pagando per Figma

Figma Make

Il prezzo di Figma Make non può essere separato dal prezzo di Figma; sono lo stesso abbonamento. Ecco cosa significa in pratica:

Il costo dipende interamente da dove parte il tuo team:

Già su Figma? Make non costa nulla in più. I crediti AI (3,000/mese su Professional, 3,500 su Organization) sono condivisi tra le funzionalità AI di Figma, ma le licenze complete sono già pagate.

Non sei su Figma? Stai acquistando la principale piattaforma di design al mondo per accedere a una sola funzionalità. Una licenza completa Professional costa $16/mese, o $80/mese per cinque persone. Questo ti dà Figma Design, FigJam, Slides, Buzz, Sites, Draw e Make: un set completo di strumenti di design di cui la maggior parte degli utenti che creano app non ha bisogno.

Vale la pena capire il sistema di crediti prima di impegnarti:

• Starter (gratuito): 150 crediti AI al giorno, 500 al mese. Sufficiente per valutare; non abbastanza per una creazione sostenuta.
• I crediti sono condivisi: Tra tutte le funzionalità AI di Figma, non solo Make. La modifica delle immagini, gli strumenti AI di Design e Make attingono tutti dallo stesso pool.
• Avvisi a metà sessione: Può comparire una notifica “Controlla il tuo saldo di crediti AI” se hai lavorato attivamente; pianifica di conseguenza.

I tipi di licenza contano. Figma Make richiede una licenza completa. Le licenze Dev ($12/mese) e le licenze Collab ($3/mese) non includono l’accesso completo a Make. Se solo alcuni membri del team devono creare con Make, puoi combinare i tipi di licenza, ma ogni persona che crea con Make necessita di una licenza completa a $16/mese o superiore.Lovable

Lovable è strutturalmente più semplice di qualsiasi sistema per posto: un solo abbonamento, utenti illimitati, un solo prezzo.

• Free ($0): 5 crediti giornalieri, limite di 30 al mese. Abbastanza per esplorare l’interfaccia e testare una build; non abbastanza per uno sviluppo di produzione continuativo.
• Pro ($25/month): Utenti illimitati su un unico abbonamento. Include il riporto dei crediti al ciclo di fatturazione successivo, domini personalizzati, rimozione del badge dalle app pubblicate, ricariche di crediti su richiesta e spazi di lavoro multiplayer (Lovable 2.0). Gli studenti con un’email accademica valida ricevono fino al 50% di sconto.
• Business ($50/month): Tutto ciò che è incluso in Pro più SSO (per team che utilizzano Google Workspace, Okta o provider di identità simili), controlli di accesso basati sui ruoli, una dashboard del centro di sicurezza e supporto prioritario. Copre ancora utenti illimitati.
• Enterprise: Prezzi personalizzati per supporto dedicato, documentazione di conformità avanzata, infrastruttura personalizzata e garanzie SLA.

Non esiste alcun conteggio per posto, nessuna distinzione tra builder e viewer e nessun pool di crediti che si divide in modo diseguale man mano che il tuo team cresce. Un team fondatore di due persone e un’organizzazione di prodotto di quaranta persone pagano lo stesso $25/month su Pro.

Quando una nuova persona si unisce e ha bisogno di accesso, entra nello workspace senza dover comprare un nuovo posto, senza approvazione dell’amministratore di fatturazione e senza dover tenere traccia dell’organico.

La fatturazione annuale applica uno sconto sui piani a pagamento. I crediti su richiesta possono essere acquistati a metà ciclo se il team esaurisce l’allocazione mensile prima del reset successivo.

Winner Snapshot: La risposta onesta dipende dal contesto. Per un designer già abbonato a Figma Professional, Figma Make è praticamente gratuito: si aggiunge a un flusso di lavoro esistente senza costi incrementali. Per un team che non usa Figma, scegliere Make significa pagare un minimo di $16/seat/month, che sale a $80/month per 5 persone, rispetto ai $25/month fissi di Lovable. Per qualsiasi team di sei o più persone che non siano già abbonate a Figma, Lovable è significativamente più economico e non comporta alcun sovraccarico della piattaforma di design.

2. Capacità IA & Confronto delle funzionalità

Il Model Selector, l’Embedding nell’ecosistema e il codice self-healing rendono Figma Make distintivo in questa categoria

Figma Make

La caratteristica AI più distintiva di Figma Make è una che nessun’altra piattaforma di questa serie offre: scegli il modello prima di ogni prompt.

Il selettore appare in fondo al pannello della chat. Quattro opzioni:

1. Predefinito: il bilanciamento consigliato da Figma tra velocità e capacità
2. Claude Sonnet 4.6: Descritto come “Bilanciato ed efficiente”, familiare a chiunque lavori con i modelli Anthropic
3. Gemini 3 Flash: “Veloce e iterativo”: ideale per modifiche visive rapide in cui vuoi un feedback rapido
4. Gemini 3.1 Pro: “Profondo e creativo”: per layout complessi e generazione sfumata

 Per i team in cui membri diversi hanno preferenze di modello diverse (alcuni con accordi Anthropic, altri preferiscono Google), questa flessibilità conta.

Trasparenza prima della generazione. Quando ho inviato il prompt per la dashboard analitica di NexaHost, Figma Make ha spiegato il suo approccio prima di scrivere una riga di codice.

Codice autoriparante. Quando l’output conteneva più di dieci avvisi, il sistema offriva “Fix for me.” L’IA ha diagnosticato il problema: chiavi duplicate nei dati del grafico che causavano conflitti di chiavi e problemi di animazione. Ha assegnato identificatori univoci a ciascun punto dati e ha disabilitato le animazioni del grafico in conflitto. La correzione è stata chirurgica e precisa.

Incorporamento nell’ecosistema Figma. Copia un link Figma Make, incollalo in qualsiasi file Figma Design, board FigJam o deck Slides, e il prototipo interattivo live viene riprodotto direttamente su quella canvas.

Qualità dei componenti. La dashboard di NexaHost ha usato: @mui/material, @radix-ui componenti, lucide-react per le icone, @emotion per lo styling, e recharts per la visualizzazione dei dati. Questo è ciò che userebbe un senior frontend engineer, non uno scaffold semplificato.

Lovable

L’IA di Lovable è specializzata in una sola cosa e la fa completamente: generare e distribuire applicazioni web full-stack da prompt in inglese semplice senza prerequisiti.

Full-stack da un solo prompt. Nella build di InvoicePro, un singolo prompt ha prodotto tutto ciò che segue, costruito, collegato e live in meno di 10 minuti:

• Un database Supabase con tre tabelle correlate (clients, invoices, time_entries) e corrette relazioni di chiave esterna
• Autenticazione che copre email/password e Google OAuth
• Un’integrazione Stripe con tre livelli di prezzo, link di checkout e gestione dei webhook
• Un portale rivolto ai clienti con corretto isolamento dei dati per utente
• Un URL distribuito su lovable.app

Nessun modello da scegliere. Nessuna decisione sul framework. Nessun avviso da rivedere.

Pianificazione pre-build. Prima di scrivere codice, Lovable restituisce un piano strutturato che indica ogni funzionalità, le scelte tecniche e le dipendenze mancanti (come il requisito di connessione a Supabase). Questo offre un momento di revisione prima che l’IA si impegni in un’architettura, simile al passaggio di ragionamento trasparente di Figma Make, ma applicato all’intero stack.

80+ integrazioni native. Stripe, Supabase, OpenAI, Resend, PostHog, Cloudinary, Twilio, e altro si collegano tramite la barra laterale Connectors senza chiavi API da incollare e senza boilerplate da scrivere. L’elenco delle integrazioni native di Figma Make copre GitHub, Supabase e Google Analytics: tre integrazioni contro ottanta e più.Funzionalità di Lovable 2.0:

• Modalità Dev: editor di codice in-browser in stile VS Code, modifica diretta dei componenti
• Modifiche visive: fai clic su qualsiasi elemento per regolare testo, colore, padding o spaziatura a livello CSS
• Temi: pannello globale dei design token (colore, font, raggio di arrotondamento) che applica le modifiche in tutto il sito da un’unica impostazione
• Spazi di lavoro multiplayer: più membri del team possono lavorare contemporaneamente
• Connettori AI: percorsi predefiniti verso servizi AI, database vettoriali e API di workflow

Riepilogo del vincitore: Figma Make vince nelle capacità di IA per designer e team di sviluppatori che desiderano controllo a livello di modello. La possibilità di scegliere Claude Sonnet 4.6, Gemini Flash o Gemini Pro per ogni prompt (e di passare a modelli più potenti quando un’iterazione è insufficiente) è una vera capacità che nessun’altra piattaforma in questa serie di confronto offre.

3. Velocità di generazione dell’app & Confronto della qualità

Figma Make è più veloce per i frontend; Lovable offre il prodotto più completo

Figma Make: Dashboard di analisi SaaS di NexaHost

Ho inviato un solo prompt: una dashboard di analisi SaaS completa per una società di hosting fittizia chiamata NexaHost, con una sidebar scura, schede KPI, grafici del traffico e un feed delle attività recenti.Velocità: Completamente renderizzato e interattivo in meno di 2 minutes dal momento in cui si preme submit. Questo include la fase di ragionamento dell’IA, la generazione completa del codice e il rendering del canvas. Per la complessità dell’output, questo è il tempo di generazione più rapido in questa serie di confronto.

Qualità: Cosa conteneva la dashboard:

• Una sidebar scura con il marchio NexaHost, il sottotitolo “Analytics Dashboard” e cinque link di navigazione (Panoramica, Server, Traffico, Fatturazione, Impostazioni), con Panoramica evidenziato in blu immediatamente
• Una top bar con un campo di ricerca funzionante e il profilo utente “Sarah Chen / Admin” con campanella delle notifiche e avatar
• Quattro schede KPI: Uptime (99.98%), Server attivi (47), Larghezza di banda mensile (2.4 TB), Ticket aperti (8), ciascuna con un indicatore di trend rispetto al mese scorso
• Un grafico Andamento del traffico a 30 giorni reso come una visualizzazione ad area funzionale di Recharts con etichette di data reali dall’11 maggio al 5 giugno, etichette dell’asse y a intervalli di 20k e dati nell’intervallo di banda 40k-80k
• Un grafico a barre MRR per piano e una visualizzazione della distribuzione dello stato dei server
• Un feed delle attività recenti con eventi di hosting realisticamente contestuali: un deployment del server riuscito per web-prod-03, un avviso di CPU elevata al 87% su db-master-01, un avviso di scadenza del certificato SSL per api.nexahost.com, una notifica di pagamento ricevuto e una finestra di manutenzione pianificata, tutti pertinenti al dominio, nessuno generico

Il dettaglio del feed delle attività merita una pausa. Figma Make non si è limitato a popolare testo segnaposto. Ha capito che il contesto era una dashboard di hosting e ha generato eventi operativi realistici che un team operativo di hosting vedrebbe davvero.

Questa intelligenza contestuale nella generazione dei contenuti è davvero impressionante e stabilisce un punto di riferimento per come dovrebbero apparire i dati fittizi generati dall’IA.

La questione degli avvisi. Dopo la generazione, sono comparsi più di dieci avvisi. “Fix for me” ha ridotto il conteggio a tre, poi le modifiche successive l’hanno riportato a nove, poi di nuovo sopra dieci. La dashboard ha continuato a essere renderizzata e a funzionare correttamente per tutto il tempo. Ma per i team che prevedono di portare il codice generato in produzione, una codebase che autogenera nuovi avvisi a ogni iterazione merita di essere testata ulteriormente prima di procedere.Lovable: Build di InvoicePro

Ho inviato un unico prompt per un Client Portal e un’app di fatturazione che copriva dashboard multi-tenant, time tracking, fatturazione con output PDF, pagamenti Stripe e un client portal basato su Supabase.

Velocità: Lovable ha restituito un piano di sviluppo prima di scrivere qualsiasi codice, ha segnalato il requisito di connessione a Supabase e ha iniziato dopo la connessione. Tappe principali:

• Minuto 4: Pagina iniziale online con testo hero e sei card delle funzionalità
• Sezione prezzi: Starter ($9/month), Professional ($29/month, “Più popolare”), Enterprise ($79/month)
• In meno di 10 minuti: Distribuito su lovable.app con auth Supabase, tabelle del database e checkout Stripe tutti collegati

Qualità: Cosa conteneva InvoicePro:

• Database Supabase con tre tabelle correlate (clients, invoices, time_entries), con relazioni foreign key corrette, nessun SQL scritto manualmente
• Autenticazione: email/password e Google OAuth, configurate e collegate
• Integrazione Stripe: tre fasce di prezzo, link di checkout, instradamento al billing portal, sincronizzazione degli abbonamenti, gestione dei webhook per gli eventi di pagamento
• Un portale rivolto ai clienti con corretta segregazione dei dati per utente
• React/TypeScript/Tailwind pulito con array di dati tipizzati, file dei componenti denominati e una struttura di cartelle logica
• Distribuito live su un URL condivisibile entro la finestra dei 10 minuti

Quando una variabile d’ambiente Supabase mancante causava un’anteprima vuota, appariva una descrizione dell’errore in testo semplice con un pulsante “Prova a risolvere”. Un clic lo ha risolto.

Riepilogo del vincitore:

Velocità: Figma Make vince: meno di 2 minuti contro i 10 di Lovable. Per i team che hanno bisogno di iterazioni rapide sui design frontend, quel divario è reale.

Qualità dell’output: Il dashboard NexaHost di Figma Make è visivamente il frontend più impressionante di questa serie di confronto. Il feed delle attività contestualmente appropriato, lo stack di componenti professionale e l’implementazione funzionale dei grafici rappresentano un eccezionale lavoro frontend generato dall’AI.

Completezza: Lovable vince. InvoicePro era un prodotto completamente distribuito con autenticazione, un database reale e l’elaborazione dei pagamenti. NexaHost era un frontend straordinario che richiedeva una configurazione aggiuntiva di Supabase per diventare una vera applicazione. Per un lettore che oggi ha bisogno di un prodotto funzionante, l’output completamente collegato di 10 minuti di Lovable è più prezioso di un bellissimo prototipo di 2 minuti.

4. Confronto sulla facilità d’uso: quale piattaforma è più facile da usare?

Lovable non richiede alcuna piattaforma preliminare né alcun background di design; Figma Make premia l’esperienza pregressa con Figma

Registrazione e creazione dell’account

L’onboarding di Figma Make ha due esperienze molto diverse a seconda da dove inizi:

• Utenti Figma esistenti: Atterrano su figma.com, digitano un prompt prima di creare un account, accedono con Google o email e in pochi secondi si trovano dentro Make. Il prompt viene trasferito automaticamente.

• Nuovi utenti Figma: Incontrano prima una piattaforma di design completa con più prodotti (Design, FigJam, Slides, Buzz, Sites, Draw, Make). Navigare fino a Make e capire cosa fa rispetto agli altri strumenti aggiunge un reale tempo di orientamento.

di Lovable registrazione passa attraverso un breve questionario sul ruolo. La dashboard si carica immediatamente senza dover prima capire un’altra piattaforma.

La registrazione include GitHub come opzione di autenticazione insieme a Google e Apple. Lovable ricorda anche il metodo usato l’ultima volta, un piccolo ma premuroso tocco per gli utenti abituali.

Interfaccia utente e dashboard

di Figma Make lo spazio di lavoro si divide in due zone principali. Il pannello sinistro gestisce la conversazione: i prompt in basso, le risposte dell’IA e il ragionamento in alto, la cronologia delle versioni come schede etichettate scorrevoli. La zona destra è la tela live in cui viene renderizzato l’output.

La barra degli strumenti della tela offre tre viste che vale la pena conoscere:

• Modalità anteprima (icona a forma di occhio): prototipo interattivo live
• Modalità codice (icona con parentesi angolare): esploratore completo dei file a sinistra, editor di codice a destra
• Layout combinato: entrambi contemporaneamente

Passare da una all’altra è istantaneo e non interrompe la generazione. Nella vista codice, l’intera struttura del progetto è visibile: App.tsx, tutti i file dei componenti, package.json e i file di configurazione, e ogni file è modificabile direttamente.

In fondo al pannello della chat: un pulsante di aggiunta per nuovi prompt, un menu a discesa di selezione del modello, un’icona a scintilla per le impostazioni dell’IA e un interruttore della modalità Build/Default. Questi controlli sono il punto in cui avvengono la maggior parte delle decisioni del tuo flusso di lavoro.

di Lovable dashboard si apre su un caldo gradiente dal blu al rosa con un saluto personalizzato. Il riquadro del prompt recita “Ask Lovable to build a web app that…” con un interruttore della modalità Build e un banner Connectors.

La barra laterale sinistra mostra Home, Search, Resources e Connectors, seguiti dalle viste del progetto e da una sezione Recenti. Per un utente non tecnico, questa dashboard è più immediatamente leggibile.

Il sistema Point and Edit

La modifica inline di Figma MakePoint and Edit è la sua caratteristica di usabilità più forte. Dopo che la dashboard di NexaHost è stata renderizzata, ho fatto clic sull’intestazione “30-Day Traffic Trends”. Sono successe due cose contemporaneamente:

1. L’h3 identificatore del tag è apparso nell’input della chat, limitando il mio prossimo prompt a quell’elemento esatto
2. È apparsa direttamente sopra l’elemento sulla tela una barra degli strumenti di formattazione ricca: famiglia di caratteri, dimensione, grassetto, corsivo, allineamento e altri controlli

Potevo sia descrivere la modifica in un inglese semplice nella chat sia manipolare direttamente l’elemento tramite la barra degli strumenti senza scrivere affatto un prompt. Questo approccio ibrido è più pratico degli strumenti che instradano ogni modifica attraverso l’IA, specialmente per piccole correzioni: correggere un refuso o cambiare un prezzo non richiede di aspettare che l’IA interpreti un prompt.

Una sovrapposizione tutorial di prima generazione guida attraverso Point and Edit in quattro passaggi, apparendo esattamente nel momento giusto: dopo che il tuo primo output viene renderizzato, quando hai davvero bisogno delle informazioni.Lovable’s Le Visual Edits funzionano in modo simile: fai clic su qualsiasi elemento nell’anteprima per regolare testo, colore, padding o spaziatura, ma senza la toolbar di formattazione simultanea.

Le modifiche nell’editor visivo di Lovable passano attraverso una modifica CSS diretta, mentre la toolbar di Figma Make aggiunge l’opzione per una formattazione immediata senza alcun input di testo.

Valutazione complessiva della facilità d’uso

La distinzione onesta:

• Già su Figma? Make è il percorso più semplice. Nessun costo di passaggio, nessuna nuova dashboard, l’output appare in Recents accanto ai file di design e il multiplayer di Figma si estende automaticamente ai progetti Make.
• Non sei su Figma? Lovable è più semplice. Nessuna decisione sul tipo di seat, nessun monitoraggio del saldo crediti, nessun sovraccarico di onboarding della piattaforma. Descrivi semplicemente un’app e viene distribuita.

Riepilogo vincitore: Lovable vince in facilità d’uso per i team senza un flusso di lavoro Figma esistente. Per i team nativi di Figma, l’equazione della facilità d’uso si ribalta: Make è accessibile all’interno di un ambiente che già conoscono e Lovable rappresenterebbe una piattaforma aggiuntiva da integrare. La variabile decisiva è dove si trova oggi il tuo team.

5. Confronto su privacy e sicurezza: quale piattaforma è più sicura?

Figma Detiene il Portafoglio di Conformità Più Esteso in Questa Serie di Confronto; Ma Esiste un Rischio Critico per la Privacy nella Pubblicazione

Figma Make

Il portafoglio di conformità di Figma è il più esteso di qualsiasi piattaforma in questa serie di confronto:

• SOC 2 Tipo II: Audit indipendente annuale che conferma l’efficacia continua dei controlli di sicurezza
• SOC 3: Report pubblico dei risultati del SOC 2
• ISO 27001:2022: Standard internazionale per la gestione della sicurezza delle informazioni
• ISO 27017: Controlli di sicurezza specifici per il cloud
• ISO 27018: Protezione delle informazioni personali identificabili nel cloud
• ISO 27701: Certificazione del sistema di gestione delle informazioni sulla privacy
• FedRAMP Moderate: Conformità cloud di livello governativo statunitense, il livello di certificazione richiesto per l’adozione da parte delle agenzie federali
• GDPR: Adesione al Codice di Condotta EU Cloud; Addendum sul trattamento dei dati disponibile
• CCPA: Conformità al California Consumer Privacy Act
• TISAX: Standard di sicurezza delle informazioni per l’industria automobilistica europea
• C5: Certificazione dell’Ufficio federale tedesco per la sicurezza delle informazioni per clienti del settore regolamentato e pubblico

Per i team enterprise nei settori regolamentati (servizi finanziari, sanità, governo, automotive), questa ampiezza di certificazioni significa che Figma ha svolto il lavoro di conformità. Il Trust Center su compliance.figma.com documenta pubblicamente tutte le certificazioni.

Un rischio critico per la privacy che ogni lettore deve conoscere prima di pubblicare. Il pannello di pubblicazione di Figma Make include una casella di controllo “Mostra cronologia chat” che è selezionata per impostazione predefinita. Se pubblichi su Figma Community senza deselezionarla, chiunque navighi nella tua scheda Community può vedere l’intera conversazione dei prompt: ogni iterazione, ogni direzione rifiutata, ogni dettaglio che hai specificato.

Per i progetti di apprendimento personale, questo non è un problema. Per il lavoro per clienti, specifiche di prodotto proprietarie o qualsiasi build commercialmente sensibile, questo è un rischio significativo di esposizione dei dati. Non è avvisato in modo evidente nel flusso di pubblicazione ed è facile da trascurare.

Lovable

Lovable possiede tre certificazioni sottoposte a verifica indipendente. Ognuna vale la pena di essere compresa in termini pratici:

• SOC 2 Tipo 1 e Tipo 2: Il Tipo 1 conferma che i controlli di sicurezza sono progettati in modo appropriato. Il Tipo 2 conferma che quei controlli hanno operato efficacemente per un periodo di audit prolungato. Averli entrambi significa che la valutazione ha coperto le prestazioni operative effettive, non solo l’intento progettuale.
• ISO 27001:2022: Lo standard internazionale per i sistemi di gestione della sicurezza delle informazioni, che copre gli ambienti cloud e le relazioni con i fornitori. L’edizione 2022 riflette requisiti aggiornati specificamente riguardo ai servizi cloud.
• Conformità completa al GDPR: Confermata come impostazione predefinita della piattaforma, non dipendente dalla configurazione di deployment. I team con sede nell’UE sono coperti senza bisogno di valutare l’hosting autonomo.

La proprietà del codice è esplicita in tutto il flusso: la sincronizzazione GitHub fornisce una via d’uscita pulita in ნებისმunque momento senza estrazione in un formato proprietario.

Riepilogo del vincitore: Figma dispone della documentazione di conformità più completa: ISO 27017, ISO 27018, ISO 27701, FedRAMP Moderate, CCPA, TISAX e C5 vanno oltre quanto Lovable conferma pubblicamente. Per gli acquisti enterprise in settori regolamentati, il Trust Center di Figma è la risorsa più forte. Il compromesso: il rischio per la privacy nella pubblicazione nella community (cronologia chat esposta per impostazione predefinita) è una reale preoccupazione operativa che Lovable non ha. Verifica che l’impostazione “Mostra cronologia chat” sia disattivata prima di pubblicare qualsiasi progetto Figma Make non personale.

6. Confronto delle integrazioni della piattaforma e delle opzioni di deployment

Le oltre 80 integrazioni di Lovable, inclusa Stripe nativa, vincono nettamente; Figma Make non dispone dell’elaborazione dei pagamenti

Figma Make

La strategia di integrazione di Figma Make è minima per design. Tre connessioni principali, più vie di fuga:

Supabase. Aggiungere un backend reale è un secondo prompt, non automatico. Descrivi ciò di cui hai bisogno (“add Supabase Auth” o “create a database for tracking orders”) e l’AI lo integra.

GitHub. Collega un repository e invia il codice generato tramite il pannello delle impostazioni. Questo abilita un controllo di versione corretto, l’integrazione con la pipeline CI e la consegna a un team di sviluppo. Il codice che va su GitHub è lo stesso stack orientato alla produzione che è stato generato: componenti Radix UI, Recharts, Tailwind v4, file dei componenti tipizzati.

Google Analytics. Un singolo campo nelle impostazioni Generali accetta un ID di tracciamento G-XXXXXXXX. Nessun tag script da iniettare, nessun plugin da installare. La tua app pubblicata ottiene GA4 analytics solo tramite le impostazioni.

Iniezione di codice personalizzato. Quattro campi nelle impostazioni Generali coprono i punti standard di iniezione HTML: inizio di, fine di, inizio di, fine di. Qui funziona qualsiasi script valido o tag HTML: Hotjar, Mixpanel, font personalizzati, script tag manager, qualsiasi servizio esterno che si carica tramite un tag. Per integrazioni fuori dall’elenco nativo, questa è la via di fuga.

La finestra di dialogo “Configure your code”. Le impostazioni del gestore pacchetti consentono di elencare pacchetti npm privati e librerie pubbliche aggiuntive. Gli sviluppatori che hanno bisogno di dipendenze interne specifiche possono aggiungerle qui, una funzionalità che nessun builder AI orientato ai consumatori di questa serie offre.

Cosa non ha Figma Make. Nessuna integrazione con Stripe. Nessun tipo di elaborazione dei pagamenti. Costruire un progetto Figma Make che raccoglie denaro richiede configurare Stripe separatamente tramite il campo di iniezione di codice personalizzato oppure aggiungerlo manualmente dopo l’esportazione su GitHub. Per i team che costruiscono prodotti consumer che necessitano di un flusso di checkout, questa lacuna è significativa.

Non c’è ancora alcuna integrazione con Vercel o Netlify. La storia di deploy di Figma Make è attualmente figma.site o GitHub. Se il tuo flusso di lavoro prevede il deploy su Vercel, Netlify, Render o Cloudflare Pages, non esiste un’integrazione one-click per quelle piattaforme. Dovresti prima inviare su GitHub e poi collegare quel repository al tuo provider di hosting preferito come passaggio separato.

Lovable

La strategia di integrazione di Lovable è coverage first: 80+ integrazioni verificate che coprono i requisiti di produzione più comuni senza scrivere codice.

Stripe (nativo, automatico). Da un solo prompt su InvoicePro: tre livelli di prezzo generati con link di checkout corretti, routing al billing portal e sincronizzazione con Supabase per lo stato dell’abbonamento. Gli handler webhook per gli eventi di pagamento (abbonamento creato, pagamento fallito, abbonamento annullato) sono stati inclusi senza essere richiesti. L’intera integrazione Stripe è stata collegata ed era già live prima del traguardo dei 10 minuti. Figma Make non ha alcuna capacità equivalente.

Supabase (nativo, automatico). Lovable crea lo schema del database fin dalla prima build, non come secondo passaggio. Le tabelle vengono generate con tipi di colonna corretti e relazioni di chiave esterna. I flussi di autenticazione (email/password, Google OAuth, magic links) vengono collegati automaticamente. Lo scaffolding delle policy RLS è incluso (anche se la configurazione corretta richiede una verifica manuale come notato nella Sezione 5).

Il catalogo 80+. Copre email (Resend, SendGrid, Mailgun), analytics (PostHog, Mixpanel, Google Analytics), archiviazione file (Cloudinary, AWS S3 tramite Supabase), comunicazioni (Twilio, WhatsApp Business API), servizi AI (OpenAI, Anthropic, Cohere) e altro ancora. Ogni elemento si collega tramite la barra laterale Connectors senza passaggi di configurazione e senza bisogno di gestire chiavi API.

Connettori AI (Lovable 2.0). Percorsi predefiniti verso database vettoriali, servizi di orchestrazione dei flussi di lavoro AI e API di embedding estendono il catalogo oltre le integrazioni REST standard per i team che costruiscono funzionalità basate sull’AI.

Distribuzione. Pubblicazione con un clic su lovable.app con provisioning automatico di DNS e SSL. La sincronizzazione GitHub con Vercel o Netlify è disponibile per i team che hanno già un’infrastruttura di hosting esistente. I domini personalizzati si collegano su Pro e superiori senza gestione manuale dei certificati.

Per i servizi al di fuori del catalogo 80+, Supabase Edge Functions consentono logica server personalizzata basata su JavaScript, la soluzione di ripiego pratica per requisiti di integrazione su misura che richiedono davvero di scrivere codice.

Riepilogo vincente: Lovable vince le integrazioni con un margine netto. L’assenza di qualsiasi elaborazione dei pagamenti nativa in Figma Make è il divario più significativo. Per qualsiasi applicazione web che raccolga ricavi (un prodotto SaaS, un marketplace, un servizio in abbonamento), l’integrazione Stripe nativa di Lovable offre una logica di pagamento end-to-end nella prima build, mentre Figma Make richiede di costruirla separatamente.

Figma Make vs Lovable: La conclusione

Lovable vince per fondatori, team di prodotto e chiunque costruisca un’applicazione web che non viva già dentro Figma. Figma Make vince per i designer che vogliono prototipare più velocemente all’interno di un ecosistema che già conoscono.