Novedades Frontend-Backend-Integration para este año

Encuentra herramientas Frontend-Backend-Integration diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

Frontend-Backend-Integration

  • Convierte diseños de Figma en aplicaciones de pila completa de manera fluida con integración de IA.
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    ¿Qué es Figma to Fullstack AI?
    Figma a Fullstack AI es una solución integral que permite a los usuarios transformar sin esfuerzo sus diseños de Figma en aplicaciones web totalmente operativas y listas para producción. Utilizando tecnologías avanzadas de IA, esta herramienta cierra la brecha entre diseño y desarrollo, ahorrando tiempo y recursos. Los usuarios se benefician de una integración de diseño de vanguardia con sistemas backend robustos, asegurando que el producto final sea tanto estéticamente agradable como altamente funcional.
    Características principales de Figma to Fullstack AI
    • Conversión fluida de Figma a código
    • Integraciones impulsadas por IA
    • Configuración de backend personalizable
    • Vista previa en tiempo real
    • Salidas listas para desplegar
  • Una API basada en Django que aprovecha RAG y la orquestación de múltiples agentes mediante Llama3 para la generación autónoma de código para sitios web.
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    ¿Qué es Django RAG Llama3 Multi-AGI CodeGen API?
    La API de generación de código Django RAG Llama3 Multi-AGI unifica la generación aumentada por recuperación con un conjunto coordinado de agentes de IA basados en Llama3 para agilizar el desarrollo de sitios web. Permite a los usuarios enviar requisitos del proyecto a través de endpoints REST, activar un agente de análisis de requisitos, invocar agentes generadores de código frontend y backend, y realizar validaciones automáticas. El sistema puede integrar bases de conocimientos personalizadas, permitiendo plantillas de código precisas y componentes sensibles al contexto. Construido sobre el marco REST de Django, proporciona fácil implementación, escalabilidad y extensibilidad. Los equipos pueden personalizar los comportamientos de los agentes, ajustar los parámetros del modelo y ampliar el corpus de recuperación. Automatizando tareas repetitivas de codificación y garantizando coherencia, acelera el prototipado y reduce errores manuales, ofreciendo una visibilidad total en las contribuciones de cada agente durante el ciclo de vida del desarrollo.
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