Дизайн и прототипирование
Locofy превращает макеты в код с помощью ИИ
Новый инструмент Locofy называется Lightning и построен на основе больших дизайнерских моделей (LDM).
После создания пользовательских интерфейсов в Figma, разработчикам, для создания функциональных веб-сайтов или приложений, приходится решать сложные задачи по программированию получившегося дизайна. Locofy, сингапурская платформа для фронтенд-разработки, поддерживаемая Accel, хочет сэкономить часы работы с помощью инструмента, который одним щелчком мыши мгновенно превращает прототипы Figma и AdobeXD в код.
Новый инструмент Locofy называется Lightning и построен на основе больших дизайнерских моделей (LDM). Основатели Locofy, Хани Миттал и Сохаиб Мухаммед, сравнивают его с тем, как OpenAI стал пионером LLM, прежде чем ChatGPT показал их миру. Они увидели необходимость в таком инструменте, как Lightning, из-за нехватки разработчиков, которая приводит к потере доходов компаний и выходу из выгоранию программистов, перегруженных работой.
Lightning работает как плагин для Figma, и основатели Locofy говорят, что он автоматизирует около 80% фронтенд-разработки, так что разработчики в бережливых стартапах могут сосредоточиться на управлении своими стартапами и выходе на рынок.
Сначала инструмент запущен для Figma, для веб-сайтов и веб-приложений. Затем, позднее в этом году, он будет доступен для других инструментов дизайна, включая AdobeXD, Penpot, Sketch, Wix и, возможно, Canva и Notion.
По словам Миттала, компания инвестировала более 1 миллиона долларов в разработку Lightning с целью охватить стартапы и ориентированные на клиентов предприятия с небольшими командами, которым необходимо ускорить разработку фронтенда. Lightning и его LDM были созданы собственными силами и обучены на наборе данных, включающем миллионы примеров дизайна.
В 2021 году компания начала с Locofy Classic, который требовал от пользователей пройти пять этапов: оптимизация дизайна; маркировка интерактивных элементов; стилизация для работы дизайна на разных размерах экрана; компоненты и реквизиты для выявления повторяющихся элементов и придания им модульного характера; разрешение на редактирование имен классов; адаптация к предпочтительным конфигурациям, таким как Typescript или JS.
Дальше Миттал и Мухаммед автоматизировали каждый этап с помощью комбинации таких методов, как нейронные сети на основе изображений, включая мультимодальные трансформаторы, нейронные сети на основе графов, модели последовательности к последовательности, сети с указателем стека, эвристические модели и LLM. С их помощью они построили унифицированную большую модель дизайна, содержащую около полумиллиарда параметров из миллионов примеров дизайна.
Шаги использования Locofy Lightning включают маркировку, группировку слоев, отзывчивость, компоненты и имена классов, в нем используется своя комбинация методов, основанных на искусственном интеллекте, которые затем настраиваются с помощью эвристики. Затем все этапы сжимаются до одного, так что код в Lightning можно создать одним щелчком мыши.
После создания кода фронтенда пользователи могут просмотреть его с помощью интерактивного предварительного просмотра и доработать код перед его экспортом.
Основанная в 2021 году, компания Locofy привлекла 7.5 миллионов долларов от инвесторов, включая Accel и Northstar Ventures.
В будущем компания планирует расширить свою платформу за пределы design-to-code, включив в нее инструменты для создания систем проектирования, использования общедоступных библиотек пользовательского интерфейса, создания бэкендов к фронтендам с помощью таких интеграций, как Github Copilot и CI/CD. Кроме того, в планах — AI-ассистент для дизайнеров, а также хостинг и развертывание для размещения полноценных приложений.
Locofy находится в бесплатной бета-версии уже два года, с планами по монетизации в 2024 году. Основатели компании рассказали TechCrunch, что ИИ-код — это новая категория, и бизнес-модели будут отличаться от других SaaS и инструментов для разработчиков. Locofy еще не определился с ценами, но они будут основываться на количестве экранов или компонентов, которые преобразуются в код и поддерживаются на регулярной основе с помощью искусственного интеллекта.