Mine største takeaways om AI-prototyping fra Magic Patterns-sjef @alexdanilowicz: 1. Designsystemintegrasjon er det skjulte konkurransefortrinnet i AI-prototyping. Magic Patterns bygde "forhåndsinnstillinger" som lar deg importere det faktiske komponentbiblioteket ditt før du begynner å bygge. Dette handler ikke bare om å få ting til å se pent ut. Det handler om hvorvidt prototypen din faktisk kan brukes i brukerundersøkelser eller overleveres til interessenter uten at alle spør "hvorfor ser ikke dette ut som produktet vårt?" Chrome-utvidelsen henter komponenter direkte fra Storybook eller produksjonssteder og konverterer dem automatisk til Tailwind. De fleste verktøy hopper over dette fordi de er optimalisert for «idé til app» i stedet for «idé til produksjon-grensesnitt som samsvarer med designsystemet vårt». 2. Iterasjonskvalitet betyr uendelig mye mer enn første promptkvalitet. I live-bake-offen deres spilte Magic Patterns og V0 uavgjort til tross for forskjellige første-prompt-resultater. Tilfeldigheten i innledende utganger er høy, men det som skiller gode verktøy fra gode er hvordan de håndterer de neste 500 spørsmålene. Alex ser at kunder blir frustrerte og spam "fungerer ikke, fungerer ikke, fungerer ikke", noe som bare gjør ting verre ved å forurense konteksten. Magic Patterns bygde en "/debug"-kommando spesielt for å bryte AI ut av doom-løkker. Verktøyet du kan iterere med i timevis, slår verktøyet med en prangende første utgang hver gang. 3. Vit når du trenger en prototype kontra en fullstendig applikasjon. Replit ba brukere om å legge til OpenAI API-nøkkelen under bake-off, noe som bremset den, men la til reell funksjonalitet. Magic Patterns hopper med vilje over dette fordi de er hyperfokusert på visuell prototyping for brukerundersøkelser, ikke å bygge produksjonsapper. Hvis du validerer et konsept med brukere, trenger du ikke Supabase-integrasjon. Men hvis du allerede har validert og trenger å sende, vil du ha fullstack-verktøyene. Feilen er å bruke to timer på å feilsøke databaser når alt du trengte var en interaktiv mockup for å vise fem kunder. 4. AI-prototyping kan redusere produktfeilraten fra 80 % til 50 %. Over 80 % av funksjonene som bygges når ikke målberegningene. Men når du legger en ekte prototype foran brukerne før du bygger, kan du validere om den er brukbar, levedyktig for virksomheten og om brukerne forstår hva de skal gjøre videre. Dette var umulig før fordi det krevde designertid å lage Figma-prototyper. Nå kan prosjektledere gå fra idé til testbar prototype på 10 minutter og få direkte tilbakemeldinger fra kunder før de skriver en enkelt linje med produksjonskode. Dette bør bli standard praksis for alle viktige funksjoner, ikke bare de største innsatsene. 5. De beste gründerne starter med å løse sitt eget smertefulle problem før trenden er åpenbar. Alex og hans medgründer var front-end-ingeniører som brukte all sin tid på å implementere Figma-modeller. I august 2023, før V0 ble lansert og før noen andre så muligheten, la de til AI i komponentbibliotekredigereren under et internt hackathon. Da V0 ble lansert to måneder senere, fortalte folk dem at de var døde. Men de hadde unik innsikt fordi de nærmet seg AI-prototyping fra "hvordan bruker jeg mine faktiske produksjonskomponenter"-vinkelen, mens andre nærmet seg det fra nettbeholdere eller andre teknologier. Din urettferdige fordel kommer fra å forstå et problemområde dypt før du legger til AI til det.