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Ciencia y Tecnología

Singapur estrena su herramienta de diseño a código con un solo clic llamada Locofy

Después de usar Figma para crear interfaces y experiencias de usuario, los desarrolladores tienen la ardua tarea de codificar los diseños para crear sitios web o aplicaciones funcionales. Locofyuna plataforma de desarrollo frontend con sede en Singapur respaldada por Accel, quiere 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 está construida sobre los modelos de diseño grande (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 debido a escasez de desarrolladores eso resulta en pérdida de ingresos para las empresas y codificadores agotados y abrumados por sus cargas de trabajo.

Lightning funciona como un complemento de Figma y los fundadores de Locofy dicen que automatiza cerca del 80% del desarrollo frontend, por lo que los desarrolladores de startups lean pueden concentrarse en ejecutar sus startups y, en su lugar, salir al mercado.

La herramienta se lanzará primero para Figma, para sitios web y aplicaciones web. Luego, a finales de este año, estará disponible para más herramientas de diseño, incluidas AdobeXD, Penpot, Sketch, Wix y posiblemente Canva y Notion.

Mittal dice que la compañía invirtió más de $ 1 millón para desarrollar Lightning, con el objetivo de llegar a nuevas empresas y empresas centradas en el cliente con equipos pequeños que necesitan acelerar su desarrollo frontend. Lightning y sus LDM se construyeron internamente y se entrenaron en un conjunto de datos que incluía millones de diseños.

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La empresa comenzó con Locofy Classic en 2021, lo que requería que los usuarios siguieran cinco pasos: optimizaciones de diseño; etiquetado de elementos interactivos; estilo para que los diseños funcionen en diferentes tamaños de pantalla; componentes y accesorios para identificar elementos repetidos y hacerlos modulares; permitir ediciones de nombres de clases; y adaptarse a configuraciones preferidas como Typecript o JS.

Mittal y Muhammed aprendieron cómo cada paso podría automatizarse con 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. Los utilizaron para construir un modelo de diseño grande unificado, con cerca de 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, ejecutan cada uno su propia combinación de técnicas basadas en IA, que luego se ajustan con heurísticas. Luego, los pasos se condensan en un solo paso, por lo que Lightning puede realizarse con un solo clic.

Una vez que se genera el código de interfaz, los usuarios pueden revisarlo, junto con una vista previa interactiva, y ajustar 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, planea expandir su plataforma más allá del diseño a código al incluir herramientas que crean sistemas de diseño, usan bibliotecas de UI públicas y construyen backends para frontends con integraciones como Github Copilot y CI-CD. También planea incluir un asistente de inteligencia artificial para diseñadores y alojamiento e implementaciones para alojar aplicaciones completas.

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Locofy ha estado en versión beta gratuita durante dos años, con planes de monetizar en 2024. Sus fundadores le dijeron a TechCrunch que la generación de código de IA es una nueva categoría y que los modelos de negocio serán diferentes de otros SaaS y herramientas de desarrollo. Locofy aún está ultimando sus precios, pero se basarán en aspectos como la cantidad de pantallas o componentes que se convierten en código y se mantienen de forma regular con IA.

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