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Después de usar Figma para crear interfaces y experiencias de usuario, los desarrolladores tienen la difícil tarea de codificar los diseños para crear sitios web o aplicaciones funcionales. Locofy, una plataforma de desarrollo front-end con sede en Singapur impulsada por Accel, tiene como objetivo ahorrar horas de trabajo con una herramienta de un solo clic que convierte instantáneamente los prototipos de Figma y AdobeXD en código.
La nueva herramienta de Locofy se llama Lightning y se basa en los Grandes Modelos de Diseño (LDM) de la startup. Los fundadores de Locofy, Honey Mittal y Sohaib Muhammed, lo comparan con cómo OpenAI fue pionero en los LLM antes de que ChatGPT los presentara al resto del mundo. Vieron la necesidad de una herramienta como Lightning, ya que la escasez de desarrolladores resultó en pérdida de ingresos para las empresas y programadores agotados que estaban abrumados con su carga de trabajo.
Lightning funciona como un complemento de Figma y los fundadores de Locofy dicen que automatiza casi el 80% del desarrollo front-end, lo que permite a los desarrolladores de startups lean concentrarse en ejecutar sus startups y llevarlas al mercado.
La herramienta se implementará inicialmente para Figma, para sitios web y aplicaciones web. A finales de este año estará disponible para más herramientas de diseño, incluidas AdobeXD, Penpot, Sketch, Wix y posiblemente Canva y Notion.
Según Mittal, la compañía ha invertido más de 1 millón de dólares en el desarrollo de Lightning, con el objetivo de llegar a startups y empresas orientadas al cliente con equipos pequeños que necesitan acelerar su desarrollo front-end. Lightning y sus LDM se desarrollaron internamente y se entrenaron en un conjunto de datos que incluye millones de diseños.
La compañía lanzó 2021 con Locofy Classic, que requería que los usuarios siguieran cinco pasos: optimizaciones de diseño; etiquetar elementos interactivos; Aplicar estilos para que los diseños funcionen en diferentes tamaños de pantalla; Componentes y accesorios para identificar elementos repetidos y hacerlos modulares; Permitir la edición de nombres de clases; y adaptación a configuraciones preferidas como Typecript o JS.
Mittal y Muhammed aprendieron cómo se puede automatizar cada paso utilizando una combinación de técnicas como redes neuronales basadas en imágenes, incluidos transformadores multimodales, redes neuronales basadas en gráficos, modelos de secuencia a secuencia, redes de punteros de pila, modelos heurísticos y LLM. Usaron esto para crear un modelo de diseño grande unificado con casi 500 millones de parámetros de millones de diseños, dicen.
Los pasos de Locofy Lightning, incluido el etiquetado, la agrupación de capas, la capacidad de respuesta, los componentes y los nombres de clases, realizan cada uno su propia combinación de técnicas basadas en IA, que luego se refinan con heurísticas. Luego, los pasos se combinan en un solo paso, lo que permite que Lightning se ejecute con un solo clic.
Una vez que se genera el código de interfaz, los usuarios pueden revisarlo junto con una vista previa interactiva y optimizar el código antes de exportarlo.
Fundada en 2021, Locofy ha recaudado 7,5 millones de dólares de inversores como Accel y Northstar Ventures.
En el futuro, la compañía planea expandir su plataforma más allá del diseño a código al incluir herramientas que crean sistemas de diseño, aprovechan las bibliotecas de UI públicas y crean backends para las interfaces con integraciones como Github Copilot y CI-CD. También hay planes para incluir un asistente de IA para diseñadores, así como alojamiento e implementaciones para alojar aplicaciones completas.
Locofy lleva dos años en versión beta gratuita y está previsto que se monetice en 2024. Los fundadores dijeron a TechCrunch que la generación de código de IA es una nueva categoría y que los modelos de negocio son diferentes de otros SaaS y herramientas de desarrollo. Locofy todavía está en el proceso de fijar sus precios, pero estos se basarán en aspectos como la cantidad de pantallas o componentes convertidos a código y mantenidos regularmente con IA.
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