Mina största takeaways om AI-prototyper från Magic Patterns VD @alexdanilowicz 1. Integrering av designsystem är den dolda konkurrensfördelen i AI-prototyper. Magic Patterns har skapat "förinställningar" som gör att du kan importera ditt faktiska komponentbibliotek innan du börjar bygga. Det handlar inte bara om att få saker att se vackra ut. Det handlar om huruvida din prototyp faktiskt kan användas i användarundersökningar eller överlämnas till intressenter utan att alla frågar "varför ser inte det här ut som vår produkt?" Chrome-tillägget hämtar komponenter direkt från Storybook eller produktionsplatser och konverterar dem automatiskt till Tailwind. De flesta verktyg hoppar över detta eftersom de är optimerade för "idé till app" snarare än "idé till produktionsgränssnitt som matchar vårt designsystem". 2. Iterationskvalitet är oändligt mycket viktigare än kvalitet för första prompten. I deras live bake-off spelade Magic Patterns och V0 i princip lika trots olika resultat vid första försöket. Slumpmässigheten i de initiala resultaten är hög, men det som skiljer bra verktyg från bra är hur de hanterar de kommande 500 uppmaningarna. Alex ser att kunderna blir frustrerade och att skräppost "inte fungerar, inte fungerar, inte fungerar" vilket bara gör saken värre genom att förorena sammanhanget. Magic Patterns byggde ett "/debug"-kommando specifikt för att bryta AI ur doom-loopar. Verktyget du kan iterera med i timmar slår verktyget med en flashig första utdata varje gång. 3. Vet när du behöver en prototyp kontra en fullständig applikation. Replit uppmanade användarna att lägga till sin OpenAI API-nyckel under bake-off, vilket saktade ner den men lade till verklig funktionalitet. Magic Patterns hoppar avsiktligt över detta eftersom de är hyperfokuserade på visuella prototyper för användarforskning, inte att bygga produktionsappar. Om du validerar ett koncept med användare behöver du inte Supabase-integration. Men om du redan har validerat och behöver skicka vill du ha fullstack-verktygen. Misstaget är att spendera två timmar på att felsöka databaser när allt du behövde var en interaktiv mockup för att visa fem kunder. 4. AI-prototyper kan sänka produktfelfrekvensen från 80 % till 50 %. Över 80 % av funktionerna som byggs når inte sina målvärden. Men när du lägger fram en riktig prototyp för användarna innan du bygger den kan du validera om den är användbar, lönsam för verksamheten och om användarna förstår vad de ska göra härnäst. Detta var omöjligt tidigare eftersom det krävde designertid för att skapa Figma-prototyper. Nu kan projektledare gå från idé till testbar prototyp på 10 minuter och få direkt feedback från kunderna innan de skriver en enda rad produktionskod. Detta bör bli standardpraxis för alla viktiga funktioner, inte bara de största satsningarna. 5. De bästa grundarna börjar med att lösa sitt eget smärtsamma problem innan trenden är uppenbar. Alex och hans medgrundare var frontend-ingenjörer som ägnade all sin tid åt att implementera Figma-prototyper. I augusti 2023, innan V0 lanserades och innan någon annan såg möjligheten, lade de till AI i sin komponentbiblioteksredigerare under ett internt hackathon. När V0 lanserades två månader senare berättade folk för dem att de var döda. Men de hade unika insikter eftersom de närmade sig AI-prototyper från vinkeln "hur använder jag mina faktiska produktionskomponenter" medan andra närmade sig det från webbbehållare eller annan teknik. Din orättvisa fördel kommer från att djupt förstå ett problemområde innan du lägger till AI i det.