Nachdem sie Figma zum Erstellen von Benutzeroberflächen und Erlebnissen verwendet haben, bleibt den Entwicklern die schwere Aufgabe, die Designs zu programmieren, um funktionale Websites oder Apps zu erstellen. Locofyeine in Singapur ansässige Frontend-Entwicklungsplattform mit Unterstützung von Accel, möchte mit einem Ein-Klick-Tool, das Figma- und AdobeXD-Prototypen sofort in Code umwandelt, Stunden an Arbeit sparen.
Das neue Tool von Locofy heißt Lightning und basiert auf den Large Design Models (LDMs) des Startups. Die Gründer von Locofy, Honey Mittal und Sohaib Muhammed, vergleichen es damit, wie OpenAI den Weg für LLMs bereitete, bevor ChatGPT sie dem Rest der Welt vorstellte. Sie sahen einen Bedarf für ein Tool wie Lightning Entwicklermangel Dies führt zu Umsatzeinbußen für Unternehmen und ausgebrannten Programmierern, die von ihrer Arbeitslast überfordert sind.
Lightning funktioniert als Figma-Plugin und die Gründer von Locofy sagen, dass es fast 80 % der Frontend-Entwicklung automatisiert, sodass sich Entwickler bei Lean-Startups auf den Betrieb ihrer Startups und die Markteinführung konzentrieren können.
Das Tool wird zunächst für Figma eingeführt, für Websites und Web-Apps. Später in diesem Jahr wird es dann für weitere Designtools verfügbar sein, darunter AdobeXD, Penpot, Sketch, Wix und möglicherweise Canva und Notion.
Laut Mittal hat das Unternehmen über 1 Million US-Dollar in die Entwicklung von Lightning investiert, mit dem Ziel, Startups und kundenorientierte Unternehmen mit kleinen Teams zu erreichen, die ihre Frontend-Entwicklung beschleunigen müssen. Lightning und seine LDMs wurden intern entwickelt und anhand eines Datensatzes trainiert, der Millionen von Designs umfasst.
Das Unternehmen startete 2021 mit Locofy Classic, bei dem die Benutzer fünf Schritte durchlaufen mussten: Designoptimierungen; Tagging interaktiver Elemente; Styling, damit Designs auf verschiedenen Bildschirmgrößen funktionieren; Komponenten und Requisiten, um sich wiederholende Elemente zu identifizieren und modular zu gestalten; Ermöglichen der Bearbeitung von Klassennamen; und Anpassung an bevorzugte Konfigurationen wie Typescript oder JS.
Mittal und Muhammed erfuhren, wie jeder Schritt mit einer Kombination von Techniken wie bildbasierten neuronalen Netzen, einschließlich multimodaler Transformatoren, graphbasierten neuronalen Netzen, Sequenz-zu-Sequenz-Modellen, Stapelzeiger-Netzwerken, heuristischen Modellen und LLMs, automatisiert werden kann. Sie nutzten diese, um ein einheitliches großes Designmodell mit fast einer halben Milliarde Parametern aus Millionen von Designs zu erstellen, sagen sie.
Die Schritte von Locofy Lightning, einschließlich Tagging, Ebenengruppierung, Reaktionsfähigkeit, Komponenten und Klassennamen, führen jeweils ihre eigene Kombination aus KI-basierten Techniken aus, die dann mit Heuristiken verfeinert werden. Dann werden die Schritte zu nur einem Schritt zusammengefasst, sodass Lightning mit einem Klick ausgeführt werden kann.
Sobald der Frontend-Code generiert wurde, können Benutzer ihn zusammen mit einer interaktiven Vorschau überprüfen und den Code optimieren, bevor er exportiert wird.
Locofy wurde 2021 gegründet und hat 7,5 Millionen US-Dollar von Investoren wie Accel und Northstar Ventures eingesammelt.
In der Zukunft plant das Unternehmen, seine Plattform über Design-to-Code hinaus zu erweitern, indem es Tools einschließt, die Designsysteme erstellen, öffentliche UI-Bibliotheken nutzen und Backends für die Frontends mit Integrationen wie Github Copilot und CI-CD erstellen. Es ist außerdem geplant, einen KI-Assistenten für Designer sowie Hosting und Bereitstellungen zum Hosten vollständiger Apps einzubinden.
Locofy befindet sich seit zwei Jahren in der kostenlosen Betaphase und soll im Jahr 2024 monetarisiert werden. Die Gründer erklärten gegenüber TechCrunch, dass die Generierung von KI-Code eine neue Kategorie sei und sich die Geschäftsmodelle von denen anderer SaaS- und Entwicklertools unterscheiden würden. Locofy ist noch dabei, seine Preise festzulegen, diese basieren jedoch auf Dingen wie der Anzahl der Bildschirme oder Komponenten, die in Code umgewandelt und regelmäßig mit KI gewartet werden.