Locofy di Singapore lancia il suo strumento di design a codice con un solo clic

Dopo aver utilizzato Figma per creare interfacce utente ed esperienze, i sviluppatori si trovano con il compito oneroso di codificare i design per creare siti web o app funzionali. Locofy, una piattaforma di sviluppo front-end con sede a Singapore sostenuta da Accel, vuole risparmiare ore di lavoro con uno strumento che trasforma istantaneamente i prototipi di Figma e AdobeXD in codice.

Il nuovo strumento di Locofy si chiama Lightning ed è basato sui Large Design Models (LDM) della startup. I fondatori di Locofy, Honey Mittal e Sohaib Muhammed, lo paragonano a come OpenAI ha introdotto i LLM prima che ChatGPT li presentasse al resto del mondo. Hanno visto la necessità di uno strumento come Lightning a causa della carenza di sviluppatori che comporta la perdita di entrate per le aziende e lo stress dei programmatori oberati dai loro carichi di lavoro.

Lightning funziona come un plug-in di Figma, e i fondatori di Locofy affermano che automatizza quasi l'80% dello sviluppo front-end, consentendo ai programmatori delle startup snelle di concentrarsi sulla gestione delle loro aziende e sul lancio sul mercato.

Lo strumento sarà lanciato prima per Figma, per siti web e web app. In seguito quest'anno, sarà disponibile per più strumenti di design, tra cui AdobeXD, Penpot, Sketch, Wix e, eventualmente, Canva e Notion.

Mittal afferma che l'azienda ha investito più di 1 milione di dollari nello sviluppo di Lightning, con l'obiettivo di raggiungere le startup e le imprese orientate al cliente con piccoli team che devono accelerare lo sviluppo front-end. Lightning e i suoi LDM sono stati sviluppati internamente e addestrati su un set di dati che include milioni di design.

L'azienda ha iniziato con Locofy Classic nel 2021, che richiedeva agli utenti di seguire diversi passaggi: ottimizzazione del design; etichettatura degli elementi interattivi; stilizzazione per far funzionare i design su diverse dimensioni dello schermo; componenti e proprietà per identificare elementi ripetuti e renderli modulari; permettere modifiche ai nomi delle classi; e adattarsi a configurazioni preferite come typescript o JS.

Mittal e Muhammed hanno appreso come ciascun passaggio potesse essere automatizzato con una combinazione di tecniche come reti neurali basate su immagini, compresi i trasformatori multimodali, reti neurali basate su grafi, modelli sequenza-su-sequenza, reti basate su puntatore dello stack, modelli euristici e LLM. Li hanno utilizzati per costruire un Unified Large Design Model, con quasi mezzo miliardo di parametri da milioni di design, dicono.

I passaggi di Locofy Lightning, tra cui l'etichettatura, il raggruppamento dei livelli, la reattività, i componenti e i nomi delle classi, eseguono ciascuno la propria combinazione di tecniche basate sull'IA, che vengono poi perfezionate con euristiche. Poi i passaggi vengono condensati in un solo passaggio, in modo che Lightning possa essere azionato con un solo clic.

Una volta generato il codice front-end, gli utenti possono esaminarlo, insieme a un'anteprima interattiva, e perfezionare il codice prima di esportarlo.

Fondata nel 2021, Locofy ha raccolto 7,5 milioni di dollari da investitori, tra cui Accel e Northstar Ventures.

In futuro, prevede di espandere la sua piattaforma oltre al design-a-codice includendo strumenti per la creazione di sistemi di design, l'uso di librerie UI pubbliche e la costruzione di back end per i front end con integrazioni come GitHub Copilot e CI-CD. Ha anche in programma di includere un assistente AI per i designer e hosting e dispiegamenti per ospitare app complete.

Locofy è stato in versione beta gratuita per due anni, con l'obiettivo di monetizzare nel 2024. I suoi fondatori hanno detto a TechCrunch che la generazione di codice basato sull'IA è una nuova categoria, e i modelli di business saranno diversi da altri software come servizio e strumenti per sviluppatori. Locofy sta ancora definendo i suoi prezzi, ma saranno basati su fattori come il numero di schermi o componenti che vengono convertiti in codice e vengono mantenuti regolarmente con l'IA.