Minhas principais 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. A Magic Patterns construiu "presets" que permitem importar sua biblioteca de componentes real antes de começar a construir. Isso não se trata apenas de fazer as coisas parecerem bonitas. Trata-se de saber se seu protótipo pode realmente ser usado em pesquisas com usuários ou entregue a partes interessadas sem que todos perguntem "por que isso não se parece com nosso produto?" A extensão do Chrome puxa componentes diretamente do Storybook ou de sites de produção e os converte automaticamente para Tailwind. A maioria das ferramentas ignora isso porque estão 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 importa infinitamente mais do que a qualidade do primeiro prompt. Em sua competição ao vivo, a Magic Patterns e a V0 essencialmente empataram, apesar de resultados diferentes no primeiro prompt. A aleatoriedade nas saídas iniciais é alta, mas o que separa boas ferramentas das ótimas é como elas lidam com os próximos 500 prompts. Alex vê clientes ficarem frustrados e spammarem "não funciona, não funciona, não funciona", o que só piora as coisas ao poluir o contexto. A Magic Patterns construiu um comando "/debug" especificamente para tirar a IA de ciclos de desespero. A ferramenta com a qual você pode iterar por horas supera a ferramenta com uma saída inicial chamativa todas as vezes. 3. Saiba quando você precisa de um protótipo versus uma aplicação completa. O Replit pediu aos usuários que adicionassem sua chave de API do OpenAI durante a competição, o que a desacelerou, mas adicionou funcionalidade real. A Magic Patterns intencionalmente ignora isso porque está hiper-focada na prototipagem visual para pesquisa com usuários, não na construção de aplicativos de produção. Se você está validando um conceito com usuários, não precisa de integração com Supabase. Mas se você já validou e precisa enviar, você quer as ferramentas de pilha completa. O erro é passar duas horas depurando bancos de dados quando tudo o que você precisava era de um mockup interativo para mostrar a cinco clientes. 4. A prototipagem de IA pode reduzir as taxas de falha de produtos de 80% para 50%. Mais de 80% das funcionalidades que são construídas não atingem suas métricas-alvo. Mas quando você coloca um protótipo real na frente dos usuários antes de construir, pode validar se é utilizável, viável para o negócio e se os usuários entendem o que fazer a seguir. Isso era impossível antes porque exigia tempo de designer para criar protótipos no Figma. Agora, os PMs podem ir de ideia a protótipo testável em 10 minutos e obter feedback direto dos clientes antes de escrever uma única linha de código de produção. Isso deve se tornar uma prática padrão para cada funcionalidade significativa, 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 co-fundador eram engenheiros front-end passando todo o seu tempo implementando mockups 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 de biblioteca de componentes durante um hackathon interno. Quando a V0 foi lançada dois meses depois, as pessoas disseram que eles estavam mortos. Mas eles tinham uma visão única porque abordaram a prototipagem de IA pela perspectiva de "como uso 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 de problema antes de adicionar IA a ele.