Minhas maiores conclusões sobre prototipagem de IA do CEO da Magic Patterns, @alexdanilowicz 1. A integração do sistema de design é a vantagem competitiva oculta na prototipagem de IA. Os padrões mágicos construíram "predefinições" que permitem importar sua biblioteca de componentes real antes de começar a criar. Não se trata apenas de fazer as coisas parecerem bonitas. É sobre se o seu protótipo pode realmente ser usado na pesquisa do usuário ou entregue às partes interessadas sem que todos perguntem "por que isso não se parece com o nosso produto?" A extensão do Chrome extrai componentes diretamente do Storybook ou de sites de produção e os converte para o Tailwind automaticamente. A maioria das ferramentas ignora isso porque são otimizadas para "ideia para aplicativo" em vez de "ideia para interface de produção que corresponde ao nosso sistema de design". 2. A qualidade da iteração é infinitamente mais importante do que a qualidade do primeiro prompt. Em seu bake-off ao vivo, Magic Patterns e V0 essencialmente empataram, apesar dos diferentes resultados do primeiro prompt. A aleatoriedade nas saídas iniciais é alta, mas o que separa as boas ferramentas das ótimas é como elas lidam com os próximos 500 prompts. Alex vê os clientes ficarem frustrados e o spam "não funciona, não funciona, não funciona", o que só piora as coisas ao poluir o contexto. Magic Patterns construiu um comando "/debug" especificamente para tirar a IA dos loops de destruição. A ferramenta com a qual você pode iterar por horas supera a ferramenta com uma primeira saída chamativa todas as vezes. 3. Saiba quando você precisa de um protótipo versus um aplicativo completo. O Replit solicitou que os usuários adicionassem sua chave de API OpenAI durante o bake-off, o que o tornou mais lento, mas adicionou funcionalidade real. Os Padrões de Mágica ignoram isso intencionalmente porque estão hiperfocados na prototipagem visual para pesquisa do usuário, não na criação de aplicativos de produção. Se você está validando um conceito com os usuários, não precisa da integração com o Supabase. Mas se você já validou e precisa enviar, você quer as ferramentas full-stack. O erro é gastar duas horas depurando bancos de dados quando tudo o que você precisava era de uma maquete interativa para mostrar a cinco clientes. 4. A prototipagem de IA pode reduzir as taxas de falha do produto de 80% para 50%. Mais de 80% dos recursos criados não atingem suas métricas de destino. Mas quando você coloca um protótipo real na frente dos usuários antes de criar, pode validar se ele é utilizável, viável para os negócios e se os usuários entendem o que fazer a seguir. Isso era impossível antes porque exigia tempo do designer para criar protótipos do Figma. Agora, os PMs podem ir da ideia ao protótipo testável em 10 minutos e obter feedback direto do cliente antes de escrever uma única linha de código de produção. Isso deve se tornar uma prática padrão para todos os recursos significativos, não apenas para as maiores apostas. 5. Os melhores fundadores começam resolvendo seu próprio problema doloroso antes que a tendência seja óbvia. Alex e seu cofundador eram engenheiros de front-end que passavam todo o tempo implementando maquetes do Figma. Em agosto de 2023, antes do lançamento da V0 e antes que qualquer outra pessoa visse a oportunidade, eles adicionaram IA ao editor da biblioteca de componentes durante um hackathon interno. Quando o V0 foi lançado dois meses depois, as pessoas disseram que estavam mortos. Mas eles tiveram uma visão única porque abordaram a prototipagem de IA do ângulo "como faço para usar meus componentes de produção reais", enquanto outros a abordaram a partir de contêineres da web ou outras tecnologias. Sua vantagem injusta vem de entender profundamente um espaço problemático antes de adicionar IA a ele.