Según TechCrunch, GitHub ha anunciado el lanzamiento de GitHub Spark en su conferencia anual GitHub Universe en San Francisco. Spark, un proyecto experimental de los laboratorios GitHub Next, permite a los usuarios crear pequeñas aplicaciones web utilizando indicaciones en lenguaje natural. Esta herramienta tiene como objetivo simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones al permitir a los usuarios describir la aplicación deseada en lenguaje natural, que Spark luego traduce en una vista previa en vivo en segundos. Los usuarios pueden refinar e iterar en su aplicación interactuando con el bot en una interfaz similar a un chat. Si bien los desarrolladores experimentados aún pueden acceder y editar el código subyacente, este paso es opcional. El núcleo de Spark incluye un repositorio de GitHub, GitHub Actions y Azure CosmosDB de Microsoft como la base de datos predeterminada para las aplicaciones que lo requieren. El director ejecutivo de GitHub, Thomas Dohmke, enfatizó que Spark está diseñado para facilitar la creación de software personal, lo que permite a los usuarios explorar ideas y crear pequeñas aplicaciones o bots para ayudar en sus tareas diarias. Señaló que Spark no está destinado a reemplazar a los desarrolladores profesionales, sino a servir como una herramienta para la experimentación y la generación de ideas. Actualmente no existen límites en cuanto a la complejidad de las aplicaciones que se pueden crear con Spark, aunque esto puede cambiar después de la versión preliminar técnica. Spark puede utilizar cualquier API web y aprovechar los modelos de IA, lo que ofrece a los usuarios la posibilidad de elegir entre los modelos Claude Sonnet de Anthropic y GPT de OpenAI. Los usuarios pueden compartir sus Sparks con controles de acceso personalizados y crear a partir de código compartido. Los desarrolladores también pueden revisar y modificar el código si es necesario, especialmente cuando la IA comete errores. Esta flexibilidad permite un mayor desarrollo y personalización de las aplicaciones creadas con Spark.