Google wprowadza open source format DESIGN.md ze Stitch, umożliwiający agentom AI tworzenie projektów zgodnych z identyfikacją marki i zasadami dostępności.

Źródło zdjęcia: The Decoder
Google udostępniło w formie open source format DESIGN.md ze swojego narzędzia AI do projektowania Stitch. Format ten umożliwia przechowywanie reguł projektowych w pliku czytelnym dla maszyn, który działa w różnych projektach i na różnych platformach.
DESIGN.md łączy tokeny projektowe — dokładne wartości takie jak kolory czy rozmiary czcionek w formacie YAML — z opisami w języku naturalnym wyjaśniającymi, dlaczego te wartości istnieją. Dzięki temu agenci AI mogą wykorzystywać format do generowania projektów interfejsów zgodnych z identyfikacją wizualną marki oraz sprawdzania swoich rozwiązań pod kątem zasad dostępności WCAG.
Google udostępniło wraz z formatem DESIGN.md narzędzie CLI z komendami do walidacji, porównywania i eksportowania plików projektowych. Eksport obsługuje popularne formaty jak Tailwind CSS czy standard W3C DTCG, co ułatwia integrację z istniejącymi przepływami pracy deweloperów.
Projekt jest dostępny na GitHubie pod licencją Apache 2.0, choć nadal znajduje się w fazie alpha. Użytkownicy mogą również generować własne pliki bezpłatnie bezpośrednio w Stitch — narzędziu AI do projektowania, które Google uruchomiło w połowie marca. Pełna specyfikacja formatu jest udokumentowana na stronie Stitch.
Ruch Google'a wpisuje się w szerszy trend wykorzystania AI w projektowaniu interfejsów. Anthropic niedawno wprowadziło podobne rozwiązanie — Claude Design, agenta AI do projektowania front-endu, prezentacji i innych materiałów wizualnych. Ta konkurencja pokazuje, jak szybko rozwija się segment AI dedykowanego zadaniom projektowym.
Format DESIGN.md może stać się standardem branżowym dla przechowywania i udostępniania reguł projektowych w sposób czytelny zarówno dla ludzi, jak i systemów AI, ułatwiając współpracę między projektantami a deweloperami.

Naukowcy opracowali metodę, która oferuje weryfikowalne ścieżki wnioskowania przyczynowego w AI, przewyższając tradycyjne podejścia LLM.

Koncern farmaceutyczny wdraża drugi klaster DGX SuperPOD z ośmioma systemami Vera Rubin, oferując 10x wyższą wydajność i nieograniczony dostęp do AI.

CEO Pichai ujawnił, że Google pracuje nad Gemini 4 jako najambitniejszym projektem treningowym, zwiększając inwestycje do 205 miliardów dolarów.