Мои главные выводы о прототипировании ИИ от CEO Magic Patterns @alexdanilowicz 1. Интеграция системы дизайна — это скрытое конкурентное преимущество в прототипировании ИИ. Magic Patterns создали "предустановки", которые позволяют вам импортировать вашу фактическую библиотеку компонентов перед началом сборки. Дело не только в том, чтобы сделать вещи красивыми. Важно, может ли ваш прототип действительно использоваться в пользовательских исследованиях или передаваться заинтересованным сторонам, не вызывая вопросов "почему это не похоже на наш продукт?" Расширение Chrome извлекает компоненты напрямую из Storybook или производственных сайтов и автоматически конвертирует их в Tailwind. Большинство инструментов пропускают это, потому что они оптимизированы для "идеи в приложение", а не для "идеи в производственный интерфейс, который соответствует нашей системе дизайна." 2. Качество итерации имеет бесконечно большее значение, чем качество первого запроса. В их живом соревновании Magic Patterns и V0 фактически сравнялись, несмотря на разные результаты первого запроса. Случайность в начальных выводах высока, но то, что отделяет хорошие инструменты от отличных, — это то, как они обрабатывают следующие 500 запросов. Алекс видит, как клиенты расстраиваются и спамят "не работает, не работает, не работает", что только усугубляет ситуацию, загрязняя контекст. Magic Patterns создали команду "/debug", специально чтобы вывести ИИ из замкнутых циклов. Инструмент, с которым вы можете итеративно работать часами, всегда превосходит инструмент с эффектным первым выводом. 3. Знайте, когда вам нужен прототип, а когда полное приложение. Replit предложил пользователям добавить свой ключ API OpenAI во время соревнования, что замедлило процесс, но добавило реальную функциональность. Magic Patterns намеренно пропускают это, потому что они сосредоточены на визуальном прототипировании для пользовательских исследований, а не на создании производственных приложений. Если вы проверяете концепцию с пользователями, вам не нужна интеграция Supabase. Но если вы уже проверили и хотите выпустить, вам нужны инструменты полного стека. Ошибка заключается в том, чтобы тратить два часа на отладку баз данных, когда все, что вам нужно, — это интерактивный макет, чтобы показать пяти клиентам. 4. Прототипирование ИИ может снизить уровень неудач продуктов с 80% до 50%. Более 80% функций, которые создаются, не достигают своих целевых метрик. Но когда вы ставите реальный прототип перед пользователями до начала сборки, вы можете проверить, является ли он удобным, жизнеспособным для бизнеса и понимают ли пользователи, что делать дальше. Это было невозможно раньше, потому что требовалось время дизайнера для создания прототипов в Figma. Теперь PM могут перейти от идеи к тестируемому прототипу за 10 минут и получить прямую обратную связь от клиентов, прежде чем написать хотя бы одну строку производственного кода. Это должно стать стандартной практикой для каждой значительной функции, а не только для самых крупных ставок. 5. Лучшие основатели начинают с решения своей собственной болезненной проблемы, прежде чем тренд станет очевидным. Алекс и его соучредитель были фронтенд-разработчиками, тратящими все свое время на реализацию макетов Figma. В августе 2023 года, до запуска V0 и до того, как кто-либо другой увидел возможность, они добавили ИИ в редактор своей библиотеки компонентов во время внутреннего хакатона. Когда V0 запустился два месяца спустя, люди говорили им, что они мертвы. Но у них было уникальное понимание, потому что они подходили к прототипированию ИИ с точки зрения "как мне использовать свои фактические производственные компоненты", в то время как другие подходили к этому с точки зрения веб-контейнеров или других технологий. Ваше несправедливое преимущество заключается в глубоком понимании проблемной области, прежде чем добавлять ИИ в нее.