Hier kommt Frontier, the Zukunft von Frontend von Anima5 min read

Im Zeitalter der generativen KI erwarten wir, dass KI uns ganz einfach versteht. Und in vielen Fällen ist sie das bereits geschehen. Und es ist reine Magie, wenn ein Werkzeug genau das liefert, was man braucht, basierend auf einem winzigen Hinweis.

Unser Ziel bei Anima ist es, das Frontend-Engineering zu automatisieren, damit keine Zeit verschwendet wird. Im Jahr 2023 produzierte Animas KI über 750.000 Code-Snippets, was 1.000 Jahren menschlicher Codierung entspricht. Mit über einer Million Installationen auf der Figma-Plattform führt Anima das Design für den Code-Raum an.

Im nächsten Schritt gehen wir noch tiefer in die Automatisierung der täglichen Frontend-Codierung.

Heutige LLMs verstehen Frontend und UI nicht

Es gibt viele Modelle die sich mit Code-Generierung befassen, von der Code-Vervollständigung bis hin zu Anweisungen. Und es gibt einige beliebte Copiloten – Programmier-Assistenten, die Ihnen dabei helfen, schneller zu programmieren und auf diesen Code-Modellen basieren.

Wenn es jedoch um Frontend-Automatisierung geht, glauben wir, dass eine große Lücke zwischen dem, was es gibt und dem, was möglich ist besteht. Mit Animas Fähigkeiten und unserem Verständnis dieses Bereichs wollen wir diese Lücke schließen.

Und deshalb bieten wir heute Frontier an, einen KI-Codier-Assistenten für Entwickler, die Frontend entwickeln.

Frontier – AI Code-Gen, Ihrem Code entsprechend, maßgeschneidert für Frontend

Anima Frontier trifft Entwickler dort, wo sie gerade sind, in der IDE. Angefangen mit VSCode, der beliebtesten IDE.

Zuerst analysiert Frontier die gesamte Codebasis und bildet Ihr Codedesign-System, Frameworks, Konventionen und Komponenten ab. Das dauert Sekunden und wird lokal abgewickelt, um Ihren Code so sicher wie möglich zu machen.

Zweitens analysiert Frontier mithilfe der hochmodernen Design-to-Code-Engine von Anima Ihr Design und erkennt, was in der Designversion und dem Code des Designsystems steckt.

Und zu guter Letzt, könnten Sie jeglichen Teil des Figma-Designs direkt in VSCode auswählen und Code basierend auf Ihrem Code erhalten. Magisch!

Zugriff anfordern

Verstärkte Einführung von Design-Systemen durch Automatisierung

Ausgereifte Projekte haben oft Hunderte, wenn nicht Tausende von Komponenten.
Governance und Übernahme von Design-Systemen sind anspruchsvolle Aufgaben, die für die Aufrechterhaltung dieser Projekte entscheidend sind. Automatisierung hilft dabei.

Frontier wurde von Grund auf entwickelt, um eine gesicherte Lösung auf Enterprise-Niveau anzubieten.

KI-Einführung in Enterprise-Unternehmen ist mit mehr Reibung konfrontiert aufgrund der weit verbreiteten Datenschutzbedenken:

• Egress Datenschutz: Wie stellen wir sicher, dass unser Code nicht durch Training in das LLM-Modell „durchsickert“, was bedeutet, dass andere Unternehmen Ausschnitte unseres Codes erhalten könnten?
• Ingress Datenschutz: Wie stellen wir sicher, dass Code anderer Unternehmen, der möglicherweise verfeinert oder in die LLM eingearbeitet wurde, nicht in unsere Codebasis gelangt – was Sicherheits- und möglicherweise Urheberrechtsbedenken hervorruft?

Um Code zu generieren, der Animas Interpretation des Figma-Designs integriert, aber die Komponenten in der Code-Basis des Nutzers nutzt, hätten wir den einfachen Weg gehen und einfach die LLM um die Code-Basis herum trainieren können. Dies hat schwerwiegende Auswirkungen auf die Privatsphäre und die Sicherheit, da wir eine beträchtliche Menge an User-/Enterprise-Code hochladen und eine benutzerdefinierte LLM um sie herum trainieren müssten. Uns ist bewusst, wie wichtig Sicherheit und Privatsphäre sind, besonders für Entwickler in Enterprise-Umgebungen. Daher haben wir einen völlig anderen Weg eingeschlagen.

Anstatt Code in die Cloud hochzuladen, implementierten wir örtliche Datenerfassungs-, Indizierungs- und ML-Modelle, lokal, innerhalb von VS Code. Diese identifizieren und indizieren den entsprechenden Code auf dem Computer des Entwicklers. Die gesammelten Informationen werden lokal gespeichert, als Teil der Code-Basis, was bedeutet, dass sie sicher im Team über Git geteilt werden können – und nicht über die Cloud. Wenn ein bestimmter Bestandt instanziiert werden muss, können wir vor Ort eine beträchtliche Menge an Vorverarbeitung vornehmen und dem LLM nur eine kleine Menge an Code und Informationen, die es benötigt, an die Cloud senden – nicht genug, um das Unternehmen im Falle eines Eindringens oder Austritts zu gefährden. Dieser innovative Ansatz hat den zusätzlichen Vorteil der Leistung, da die meisten Operationen auf dem schnellen Computer des Entwicklers ausgeführt werden.

Unter der Haube von Frontier – LLMs, ML und KI-First-Architektur

Anima Frontier automatisiert das Frontend mit KI, basierend auf Animas großer Erfahrung bei der Führung dieses Raumes und der Nutzung der fortschrittlichsten Technologie für die Mission.

Wir haben oft eindrucksvolle Wochenendprojekte gesehen, die zu 99% von LLMs betrieben werden und in 30% der Fälle erstaunliche Ergebnisse erzielen. Das sind coole Projekte, aber sie eignen sich nicht für Profis.

So leistungsstak LLMs auch sind und neue Türen öfnen, sie sind keine Wunderwaffe; sie brauchen eine unterstützende Umgebung. Bei Anima testen und benchmarken wir, wählen das richtige Werkzeug für die richtige Aufgabe. Bei LLMs geben wir ihnen einen Kontext, validieren ihre Ergebnisse und machen sie erfolgreich.

Bei der Lösung dieses komplexen Problems haben wir es in viele kleinere Probleme und Anforderungen zerlegt. Einige Probleme erfordern Kreativität und lassen sich am besten mit LLMs lösen, und bestimmte Modelle sind schneller und leistungsfähiger als andere. Einige dieser Probleme erfordern klassische Machine-Learning/Computer Vision-Probleme, d.h. Klassifizierung statt Generierung. Einige lassen sich am besten mit Heuristiken lösen.

Durch die Kombination der Best-of-Class-Lösungen für jedes einzelne Problem können wir überwältigende Ergebnisse mit minimalem Risiko für LLM-Halluzinationen erzielen, die in LLM-basierten Codelösungen so weit verbreitet sind.

Was kommt als Nächstes für Frontier?

Während wir versuchen, alles Mögliche mit KI zu nutzen, um Entwicklern zu helfen, Frontend schneller zu programmieren, fühlt es sich an, als ob wir uns noch an der Oberfläche befinden. Anima Frontier sollte in der Lage sein, Code mit Design-Updates zu verschmelzen, kaputten Code zu heilen, Zustände und Theming zu verstehen, Elemente korrekt zu benennen, Spezifikationen zu lesen und mehr und mehr wie ein menschlicher Entwickler zu denken.

Wir haben eine umfangreiche Liste an Funktionen, und wir brauchen Sie, um uns zu mitzuteilen, was Sie am meisten stört und was Sie heute von KI für Frontend-Entwickler erwarten. Treten Sie Animas Discord-Kanal bei.

Zugriff anfordern