Bienvenue dans l’IA Générative du Design-to-Code par Anima5 min read

La dernière version d’Anima avec IA Générative et ce qui nous attend

Anima est une plate-forme de design-to-code (du design au code) basée sur l’IA, transformant Figma/XD en un code exécutable au pixel près.
En arrière-plan, les éléments de Machine Learning nomment déjà automatiquement les couches et nettoient le code, afin que les ingénieurs puissent créer 2 fois plus rapidement.

Anima est le leader dans le domaine du design-to-code – Avec plus de 750 000 installations, Anima est le plugin Figma n°1 de la communauté des développeurs. Nous sommes fiers de servir des équipes de géants de l’industrie comme Amazon, Cisco, Samsung et Deloitte. Les utilisateurs révelent une réduction de 50 % du temps de codage de l’interface utilisateur, grâce à Anima.

La longue traîne des conventions de codage

Jusqu’à présent, nous nous sommes concentrés sur le code React et HTML haut de gamme. La qualité du code d’Anima est inégalée en termes de pixellisation parfaite, de propreté et de maintenabilité.

Au cours des 12 derniers mois, nous avons organisé des sessions Zoom avec plus de 1 000 équipes R&D. Bien que 44 % du marché choisissent React pour de nouveaux projets, la pile technologique Front-end est fragmentée. Dans 1000 équipes, il existe plusieurs référentiels, chacun avec ses propres conventions.

L’entrée de l’IA générative (GenAI)

La combinaison du moteur de génération de code de pointe d’Anima avec les capacités du GenAI (IA générative) signifie davantage de frameworks, un développement plus rapide et le maintien d’un code haute performance.

L’utilisation de LLM (grand modèle de langage) nous permet de prendre en charge davantage de conventions de codage et de faire évoluer notre offre plus rapidement.

Étant donné qu’Anima intègre des tests visuels et que Figma prend en charge les fonctionnalités, des mises en page aux styles, en passant par les composants et les interactions, vous obtenez tout cela immédiatement.

Ce que cela signifie aujourd’hui

À partir d’aujourd’hui, les utilisateurs d’Anima pour Figma peuvent commencer à exporter leur conception vers Vue/CSS, Vue/Tailwind (Vue 2 et Vue 3) et les composants en React/Styled components. En JavaScript ou TypeScript. Cette matrice de frameworks de code, de styles et de conventions continuera de croître rapidement.

Grâce à la puissance de l’intelligence artificielle, nous sommes sur le point d’étendre notre support de framework, offrant aux développeurs une gamme encore plus large d’options pour leurs besoins de développement front-end. Que vous travailliez avec des frameworks établis comme Angular, Ember.js et Backbone.js, ou que vous exploriez des technologies plus récentes comme Svelte, Meteor ou Aurelia, notre produit sera prêt à vous aider. Nous comprenons que le paysage du développement front-end est diversifié et notre approche basée sur l’IA garantit que nous pouvons répondre à des projets de toutes tailles et de toutes complexités.

De plus, pour ceux qui recherchent la simplicité et l’efficacité, des frameworks tels que Mithril, Alpine.js et Stencil peuvent également bénéficier de notre génération de code frontal améliorée par l’IA. L’avenir nous offre des perspectives passionnantes alors que nous exploitons l’IA pour améliorer continuellement les capacités de nos produits et prendre en charge divers cadres, garantissant ainsi que nous restons à la pointe de l’innovation dans le paysage du développement front-end.

Simple mise en garde, l’IA peut prendre un peu plus de temps pour créer le code, mais le résultat est d’une qualité et d’une efficacité de premier ordre. De plus, il est personnalisé selon les conventions de codage de votre équipe.

Anima vs multimodal

Anima avec GenAI et les grand modèle de langage (LLM) multimodaux sont tous deux des innovations révolutionnaires, mais ils servent différentes niches dans le paysage technologique. Alors qu’Anima s’efforce de combler le fossé entre la conception et le développement en convertissant directement les plates-formes de conception telles que Figma en code exploitable, tel que React, les LLM multimodaux combinent compréhension textuelle et traitement visuel pour comprendre et générer du contenu selon plusieurs modalités. Considérez Anima comme un outil spécialisé qui rationalise le processus de développement Web et d’applications, transformant les plans de conception en réalité sans avoir besoin de codage manuel. En revanche, les LLM multimodaux comme ChatGPT d’OpenAI avec des capacités de saisie d’images visent davantage à élargir les horizons de l’IA, en lui permettant d’interpréter et de produire du texte et des images de manière synergique. Les deux sont transformateurs, mais tandis qu’Anima optimise le flux de travail pour les concepteurs et les développeurs, les LLM multimodaux ouvrent de nouvelles portes pour une création et une compréhension complètes de contenu basées sur l’IA.

Anima excelle dans la traduction de conceptions en code au pixel près, capturant avec précision chaque détail de plateformes comme Figma. En revanche, bien que les LLM multimodaux soient polyvalents dans la gestion à la fois du texte et des images, ils ne sont pas adaptés à la tâche exigeante de réplication parfaite de la conception au code. Anima garantit la fidélité du design ; Les LLM offrent une large compréhension du contenu.

Et après?

Dans la prochaine version d’Anima, nous élevons l’expérience du design-to-code à des niveaux de personnalisation sans précédent. Reconnaissant que chaque équipe de développement a son propre style et ses propres conventions de codage, Anima permettra désormais aux utilisateurs de fournir un échantillon de leur propre base de code. La plate-forme analysera et s’adaptera ensuite intelligemment, garantissant que le code généré non seulement conserve une fidélité de conception parfaite au pixel près, mais s’intègre également de manière transparente aux modèles et conventions de codage existants du projet de l’utilisateur. Cette approche personnalisée promet de réduire considérablement le temps d’intégration et de garantir que le résultat s’intègre parfaitement dans n’importe quelle base de code.