Cele mai mari concluzii despre prototiparea AI de la CEO-ul Magic Patterns @alexdanilowicz 1. Integrarea sistemului de proiectare este avantajul competitiv ascuns în prototiparea AI. Magic Patterns a construit "presetări" care vă permit să importați biblioteca de componente reală înainte de a începe să construiți. Nu este vorba doar de a face lucrurile să arate frumos. Este vorba despre dacă prototipul tău poate fi folosit în cercetarea utilizatorilor sau înmânat părților interesate fără ca toată lumea să întrebe "de ce nu arată ca produsul nostru?" Extensia Chrome extrage componente direct din Storybook sau site-uri de producție și le convertește automat în Tailwind. Majoritatea instrumentelor sar peste acest lucru deoarece sunt optimizate pentru "idee la aplicație" mai degrabă decât "idee la interfață de producție care se potrivește cu sistemul nostru de proiectare". 2. Calitatea iterației contează infinit mai mult decât prima calitate prompt. În coacerea lor live, Magic Patterns și V0 au fost la egalitate, în ciuda rezultatelor diferite de la prima solicitare. Aleatoriul în ieșirile inițiale este mare, dar ceea ce separă uneltele bune de cele grozave este modul în care gestionează următoarele 500 de solicitări. Alex vede clienții frustrați și spam-ul "nu funcționează, nu funcționează, nu funcționează", ceea ce nu face decât să înrăutățească lucrurile prin poluarea contextului. Magic Patterns a construit o comandă "/debug" special pentru a scoate AI din buclele doom. Instrumentul cu care puteți itera ore întregi bate instrumentul cu o primă ieșire strălucitoare de fiecare dată. 3. Știți când aveți nevoie de un prototip față de o aplicație completă. Replit a solicitat utilizatorilor să-și adauge cheia API OpenAI în timpul coacerii, ceea ce a încetinit-o, dar a adăugat funcționalități reale. Magic Patterns sare în mod intenționat peste acest lucru, deoarece se concentrează pe prototiparea vizuală pentru cercetarea utilizatorilor, nu pe construirea de aplicații de producție. Dacă validați un concept cu utilizatorii, nu aveți nevoie de integrarea Supabase. Dar dacă ați validat deja și trebuie să livrați, doriți instrumentele full-stack. Greșeala este să petreci două ore depanând baze de date când tot ce aveai nevoie era o machetă interactivă pentru a arăta cinci clienți. 4. Prototiparea AI poate reduce ratele de eșec a produselor de la 80% la 50%. Peste 80% dintre funcțiile care sunt create nu își ating valorile țintă. Dar atunci când puneți un prototip real în fața utilizatorilor înainte de a construi, puteți valida dacă este utilizabil, viabil pentru afacere și dacă utilizatorii înțeleg ce să facă în continuare. Acest lucru era imposibil înainte, deoarece era nevoie de timp de designer pentru a crea prototipuri Figma. Acum, PM-urile pot trece de la idee la prototip testabil în 10 minute și pot obține feedback direct al clienților înainte de a scrie o singură linie de cod de producție. Acest lucru ar trebui să devină o practică standard pentru fiecare caracteristică semnificativă, nu doar pentru cele mai mari pariuri. 5. Cei mai buni fondatori încep prin a-și rezolva propria problemă dureroasă înainte ca tendința să fie evidentă. Alex și co-fondatorul său erau ingineri front-end care își petreceau tot timpul implementând machete Figma. În august 2023, înainte de lansarea V0 și înainte ca oricine altcineva să vadă oportunitatea, au adăugat AI la editorul lor de bibliotecă de componente în timpul unui hackathon intern. Când V0 a fost lansat două luni mai târziu, oamenii le-au spus că sunt morți. Dar au avut o perspectivă unică, deoarece au abordat prototiparea AI din unghiul "cum îmi folosesc componentele reale de producție", în timp ce alții au abordat-o din containere web sau alte tehnologii. Avantajul tău nedrept provine din înțelegerea profundă a unui spațiu problematic înainte de a adăuga AI la acesta.