Dyad

Dyad es una herramienta para crear web apps con IA que se instala y se ejecuta en tu ordenador, sobre proyectos cuyo código puedes inspeccionar, modificar y reutilizar. La creó Will Chen, ingeniero con paso por Google y OpenAI, y el código está publicado en su repositorio de GitHub, que ronda las 20.000 estrellas, con licencia abierta salvo los modos Pro, que llevan una licencia más restrictiva.

La idea es que llegues de un planteamiento a una app funcional describiendo lo que quieres, mientras la IA se encarga de las pantallas, las integraciones y el backend. Tú mantienes el control de los archivos y de las decisiones técnicas, y construyes apps completas con base de datos y usuarios gracias a Supabase, con despliegue en GitHub y Vercel.

El enfoque local-first es lo que lo separa del resto de constructores, porque todo se ejecuta en tu equipo en lugar de en el navegador. Trabajas con los modelos que elijas, incluidos los que tengas instalados en tu ordenador con Ollama o LM Studio, y puedes conectar servidores MCP, un estándar que permite a la IA usar herramientas de fuera como el navegador o un buscador.

• Creación de apps con IA. Describes una pantalla, una funcionalidad o un flujo de usuario y la IA lo traduce en componentes y código. Como trabaja en local sobre el proyecto, revisas los archivos generados y sigues iterando desde el chat o desde el propio código.
• Funcionamiento local y offline. Se ejecuta en tu ordenador, así que tus archivos, tus datos y tu entorno están donde tú los tienes y sigues trabajando aunque te quedes sin conexión. Con los modelos locales de Ollama o LM Studio, el código se queda también en tu equipo en lugar de viajar a un proveedor externo.
• Compatibilidad con distintos modelos. Funciona con OpenAI, Anthropic y Google, además de opciones gratuitas o locales, y eliges el modelo en cada momento. Puedes reservar el más potente para reescribir a fondo una parte del proyecto y tirar de uno más económico en los cambios sencillos.
• Integración con Supabase. Conectas base de datos, registro y acceso de usuarios, almacenamiento y funciones de servidor para crear apps con usuarios y datos reales. Pides los cambios desde el chat, aunque conviene revisar los cambios de la base de datos y quién puede ver cada dato antes de publicar.
• Revisión de seguridad. Un panel con IA busca fallos típicos y propone correcciones, como accesos mal configurados, huecos por los que alguien podría colar código propio en tu app o consultas que dejan la base de datos expuesta. Sirve para pasar un primer filtro antes de publicar, aunque es experimental y no sustituye a una auditoría técnica.
• MCP e integraciones externas. Conectas servidores MCP para que la IA use herramientas de fuera, como las herramientas de desarrollo de Chrome o un buscador. Cada llamada y cada operación delicada sobre la base de datos pasa por un paso de aprobación, así que mantienes el control de lo que la IA ejecuta.
• Importación, exportación y GitHub. Importas apps existentes, exportas el proyecto y lo sincronizas con GitHub, y despliegas en Vercel o en tu propia infraestructura. El proyecto se mueve contigo si más adelante decides seguir en otro entorno.