Melhorando a Geração de Código de UI com EGFE

No mundo de hoje, que é impulsionado pela tecnologia, os usuários esperam formas melhores e mais atraentes de interagir com aplicativos. Essa demanda por interfaces gráficas de alta qualidade (GUIs) tá crescendo tanto entre as empresas quanto entre as pessoas. A criação dessas interfaces começa com Protótipos de design feitos em softwares como Sketch e Figma. Esses protótipos têm várias páginas de UI e detalhes sobre como os Elementos estão organizados na tela. Os desenvolvedores são responsáveis por transformar esses designs em Código funcional, o que pode ser uma tarefa difícil e demorada, especialmente quando os designs não seguem diretrizes rígidas.

Antes que os desenvolvedores possam escrever o código necessário, eles precisam descobrir como agrupar corretamente as diferentes partes do design. Muitas vezes, os componentes de UI são compostos por elementos separados que não se juntam bem, levando à confusão e dificuldade em manter o código. Agrupando elementos relacionados, os desenvolvedores conseguem criar um código que é mais fácil de ler e manter. Os métodos atuais para esse agrupamento geralmente dependem de regras e processos manuais, o que pode gerar erros e ineficiências.

#O Problema com Elementos Fragmentados

Quando os designers criam protótipos de UI, eles costumam usar elementos básicos para formar recursos visuais mais complexos. Isso pode incluir ícones, fundos e decorações que visam aumentar o apelo visual. No entanto, quando esses elementos não são agrupados corretamente, eles podem levar ao que chamamos de elementos fragmentados. Esses são partes de um design que, embora visualmente conectadas, não comunicam claramente sua finalidade pretendida.

Por exemplo, um design de calendário pode incluir várias peças, como marcadores e números, que precisam ser reconhecidos como uma unidade única. Se forem tratados como componentes separados, os desenvolvedores podem acabar escrevendo código adicional para cada peça, em vez de gerenciá-las como um grupo coeso. Isso pode complicar o código e torná-lo mais difícil de manter.

#Métodos Atuais e Suas Limitações

As abordagens existentes para agrupar elementos fragmentados dependem fortemente de duas etapas principais: detectar elementos individuais e depois agrupá-los com base em regras predefinidas. Infelizmente, esses métodos geralmente resultam em erros. Por exemplo, elementos pequenos ou sobrepostos podem ser completamente ignorados, levando a agrupamentos imprecisos e desempenho ruim.

Algumas ferramentas disponíveis atualmente tentam automatizar parte desse processo. No entanto, elas ainda têm desvantagens significativas, especialmente quando se trata de reconhecer corretamente elementos fragmentados. Isso pode resultar em código redundante, que não só é ineficiente, mas também mais difícil para os desenvolvedores lidarem a longo prazo.

#Uma Nova Abordagem: EGFE

Para lidar com esses desafios, foi proposta uma nova abordagem chamada EGFE. Esse método foca em agrupar elementos fragmentados de forma mais eficaz, usando um processo único que combina vários tipos de informações.

#Principais Características do EGFE

1. Agrupamento de Ponta a Ponta: Ao contrário de métodos mais antigos que separam as tarefas, o EGFE processa tudo de uma vez. Esse design reduz as chances de erro e simplifica o fluxo de trabalho geral.

2. Aprendizado Multimodal: O EGFE utiliza vários tipos de dados para entender melhor os elementos de UI. Em vez de depender apenas de informações visuais dos designs, também usa detalhes sobre os atributos de cada elemento, como cor e tamanho. Isso ajuda a criar uma imagem mais completa.

3. Codificador Transformer: O método usa técnicas avançadas de aprendizado de máquina para analisar e agrupar elementos com base em suas relações. O codificador Transformer consegue modelar melhor como os elementos interagem visual e contextualmente.

4. Detecção Aprimorada: Ao olhar para imagens de uma forma diferente, o EGFE processa as informações dos pixels através de uma sequência. Essa visão única permite lidar com elementos pequenos que normalmente são difíceis de detectar.

5. Sem Necessidade de Regras Manuais: O EGFE elimina a necessidade de regras feitas à mão, agrupando elementos diretamente. Isso não só acelera o processo, mas também melhora a Precisão.

#O Processo do EGFE

#Inicialização dos Dados

A primeira etapa do método EGFE é a inicialização dos dados. Aqui, o sistema extrai características do protótipo de design de UI, criando uma sequência de elementos de UI que inclui seus atributos e detalhes visuais. Cada elemento é categorizado em diferentes tipos com base em seu papel nos agrupamentos, como pontos de partida para grupos ou membros regulares de grupos.

#Embedding de Características

A próxima etapa é o embedding de características. Nessa fase, as imagens visuais dos elementos de UI e seus atributos são transformadas em representações numéricas. As imagens são analisadas para codificar os dados dos pixels adequadamente, enquanto informações simbólicas como texto, cor e tamanho também são convertidas em um formato que o modelo consegue entender.

#Classificação e Agrupamento

A etapa final envolve classificar e agrupar os elementos. Nesse ponto, o EGFE usa seu modelo treinado para decidir como agrupar os elementos com base em suas características e relações. O modelo interpreta a sequência de elementos e reconhece quais pertencem juntos, resultando em agrupamentos mais coerentes.

#Avaliando o EGFE

Para avaliar a eficácia do EGFE, os pesquisadores o testaram contra um conjunto de dados de 4.606 protótipos de UI criados por designers profissionais. Os resultados mostraram que o EGFE superou significativamente os métodos existentes em termos de precisão e eficiência.

#Métricas de Desempenho Utilizadas

1. Precisão: Isso mede a precisão dos grupos identificados. Uma precisão maior significa menos erros na identificação dos agrupamentos corretos.

2. Recall: Isso indica quantos dos agrupamentos verdadeiros foram identificados corretamente. Um recall maior significa melhor desempenho na captura de todos os agrupamentos.

3. F1-Score: Essa é uma medida combinada de precisão e recall, fornecendo uma visão equilibrada do desempenho do modelo.

Os resultados indicaram que o EGFE teve melhorias substanciais em relação às linhas de base existentes, especialmente em precisão, recall e scores F1. Com reduções de erro e melhor precisão geral, o EGFE demonstra seu potencial como uma ferramenta valiosa em engenharia de software.

#Estudo de Usuários sobre Geração de Código

Para entender melhor os benefícios do EGFE, foi realizado um estudo com desenvolvedores experientes para comparar o código gerado com e sem o EGFE. Os participantes avaliaram a qualidade do código com base em vários critérios, incluindo legibilidade, manutenibilidade e quão facilmente ele poderia ser modificado.

#Resultados do Estudo de Usuários

Em média, o código gerado com o EGFE recebeu notas mais altas em comparação com a linha de base. As melhorias foram significativas em várias áreas:

• Legibilidade: O código gerado pelo EGFE era mais fácil de entender, levando os desenvolvedores a apreciarem sua estrutura.
• Manutenibilidade: A capacidade de manter e ajustar o código foi notavelmente aprimorada graças a uma melhor organização.
• Disponibilidade de Código: A quantidade de código reutilizável foi maior, facilitando para os desenvolvedores utilizarem os trechos gerados em vários projetos.
• Tempo de Modificação: Os desenvolvedores relataram passar menos tempo revisando o código para atender aos padrões, indicando processos mais eficientes.

#Feedback dos Participantes

Os desenvolvedores expressaram sentimentos positivos em relação ao EGFE, citando melhorias em sua experiência de codificação. Muitos notaram que a estrutura de código mais clara pouparia tempo e esforço no futuro. Os participantes acreditavam que usar o EGFE poderia reduzir significativamente a natureza repetitiva do trabalho, permitindo que se concentrem em aspectos mais criativos do desenvolvimento.

#Limitações e Pesquisas Futuras

Embora o EGFE mostre grande potencial, é essencial reconhecer suas limitações. O método foi testado principalmente em designs de aplicativos móveis, e mais trabalho é necessário para validar sua eficácia em diferentes plataformas, como aplicações desktop ou web. Além disso, como em qualquer processo automatizado, pode haver casos de classificação errada ou detecções perdidas que requerem mais refinamento.

Pesquisas futuras visam melhorar o EGFE incorporando mais informações contextuais dos designs de UI. Ao adicionar mais detalhes aos algoritmos subjacentes e aprimorar o processo de agrupamento, os pesquisadores esperam melhorar ainda mais o desempenho geral.

#Conclusão

A abordagem EGFE representa um avanço significativo no agrupamento automático de elementos fragmentados em protótipos de design de UI. Ao simplificar o processo e utilizar técnicas avançadas de aprendizado, o EGFE melhora efetivamente a qualidade do código gerado a partir dos designs de UI. O feedback positivo de usuários reais destaca seu potencial para aplicação prática em engenharia de software. À medida que a demanda por interfaces eficientes e visualmente atraentes continua a crescer, métodos como o EGFE serão críticos para atender a essas necessidades de forma eficaz.