Mijn grootste inzichten over AI-prototyping van Magic Patterns CEO @alexdanilowicz 1. Integratie van het ontwerpsysteem is het verborgen concurrentievoordeel in AI-prototyping. Magic Patterns heeft "presets" gebouwd waarmee je je daadwerkelijke componentbibliotheek kunt importeren voordat je begint met bouwen. Dit gaat niet alleen om het er mooi uit laten zien. Het gaat erom of je prototype daadwerkelijk kan worden gebruikt in gebruikersonderzoek of aan belanghebbenden kan worden overhandigd zonder dat iedereen vraagt: "waarom lijkt dit niet op ons product?" De Chrome-extensie haalt componenten rechtstreeks uit Storybook of productiesites en converteert ze automatisch naar Tailwind. De meeste tools slaan dit over omdat ze zijn geoptimaliseerd voor "idee naar app" in plaats van "idee naar productie-interface die overeenkomt met ons ontwerpsysteem." 2. De kwaliteit van iteraties is oneindig belangrijker dan de kwaliteit van de eerste prompt. In hun live bake-off waren Magic Patterns en V0 in wezen gelijk, ondanks verschillende resultaten van de eerste prompt. De willekeurigheid in de initiële output is hoog, maar wat goede tools van geweldige tools scheidt, is hoe ze de volgende 500 prompts afhandelen. Alex ziet klanten gefrustreerd raken en spammen met "werkt niet, werkt niet, werkt niet", wat de situatie alleen maar verergert door de context te vervuilen. Magic Patterns heeft een "/debug"-commando gebouwd om AI uit doom-loops te halen. De tool waarmee je uren kunt itereren, wint altijd van de tool met een flashy eerste output. 3. Weet wanneer je een prototype nodig hebt versus een volledige applicatie. Replit vroeg gebruikers om hun OpenAI API-sleutel toe te voegen tijdens de bake-off, wat het vertraagde maar echte functionaliteit toevoegde. Magic Patterns slaat dit opzettelijk over omdat ze zich hypergericht richten op visuele prototyping voor gebruikersonderzoek, niet op het bouwen van productie-apps. Als je een concept valideert met gebruikers, heb je geen Supabase-integratie nodig. Maar als je al gevalideerd hebt en moet verzenden, wil je de full-stack tools. De fout is om twee uur te besteden aan het debuggen van databases terwijl je alleen een interactieve mockup nodig had om aan vijf klanten te tonen. 4. AI-prototyping kan de productfaalpercentages verlagen van 80% naar 50%. Meer dan 80% van de functies die worden gebouwd, halen hun doelstellingen niet. Maar wanneer je een echt prototype voor gebruikers plaatst voordat je bouwt, kun je valideren of het bruikbaar is, levensvatbaar voor het bedrijf, en of gebruikers begrijpen wat ze vervolgens moeten doen. Dit was voorheen onmogelijk omdat het ontwerperstijd vereiste om Figma-prototypes te maken. Nu kunnen PM's in 10 minuten van idee naar testbaar prototype gaan en directe klantfeedback krijgen voordat ze een enkele regel productcode schrijven. Dit zou standaardpraktijk moeten worden voor elke significante functie, niet alleen voor de grootste weddenschappen. 5. De beste oprichters beginnen met het oplossen van hun eigen pijnlijke probleem voordat de trend duidelijk is. Alex en zijn mede-oprichter waren front-end engineers die al hun tijd besteedden aan het implementeren van Figma-mockups. In augustus 2023, voordat V0 werd gelanceerd en voordat iemand anders de kans zag, voegden ze AI toe aan hun componentbibliotheek-editor tijdens een interne hackathon. Toen V0 twee maanden later werd gelanceerd, zeiden mensen dat ze dood waren. Maar ze hadden unieke inzichten omdat ze AI-prototyping benaderden vanuit de "hoe gebruik ik mijn daadwerkelijke productiecomponenten"-hoek, terwijl anderen het benaderden vanuit webcontainers of andere technologieën. Je oneerlijke voordeel komt voort uit een diepgaand begrip van een probleemruimte voordat je AI eraan toevoegt.