Meine wichtigsten Erkenntnisse zum AI-Prototyping von Magic Patterns CEO @alexdanilowicz 1. Die Integration von Designsystemen ist der verborgene Wettbewerbsvorteil im AI-Prototyping. Magic Patterns hat "Presets" entwickelt, die es Ihnen ermöglichen, Ihre tatsächliche Komponentenbibliothek zu importieren, bevor Sie mit dem Bau beginnen. Es geht nicht nur darum, die Dinge schön aussehen zu lassen. Es geht darum, ob Ihr Prototyp tatsächlich in der Benutzerforschung verwendet werden kann oder an Stakeholder übergeben werden kann, ohne dass jeder fragt: "Warum sieht das nicht wie unser Produkt aus?" Die Chrome-Erweiterung zieht Komponenten direkt aus Storybook oder Produktionsseiten und konvertiert sie automatisch in Tailwind. Die meisten Tools überspringen dies, weil sie für "Idee zu App" optimiert sind, anstatt für "Idee zu Produktionsschnittstelle, die mit unserem Designsystem übereinstimmt." 2. Die Qualität der Iteration ist unendlich wichtiger als die Qualität des ersten Prompts. In ihrem Live-Bake-off haben Magic Patterns und V0 im Wesentlichen unentschieden gespielt, trotz unterschiedlicher Ergebnisse beim ersten Prompt. Die Zufälligkeit der anfänglichen Ausgaben ist hoch, aber was gute Tools von großartigen trennt, ist, wie sie mit den nächsten 500 Prompts umgehen. Alex sieht, wie Kunden frustriert werden und "funktioniert nicht, funktioniert nicht, funktioniert nicht" spammen, was die Situation nur verschlechtert, indem es den Kontext verschmutzt. Magic Patterns hat einen "/debug"-Befehl speziell entwickelt, um AI aus Doom-Schleifen zu befreien. Das Tool, mit dem Sie stundenlang iterieren können, schlägt immer das Tool mit einem auffälligen ersten Output. 3. Wissen, wann Sie einen Prototyp versus eine vollständige Anwendung benötigen. Replit forderte die Benutzer während des Bake-offs auf, ihren OpenAI-API-Schlüssel hinzuzufügen, was es verlangsamte, aber echte Funktionalität hinzufügte. Magic Patterns überspringt dies absichtlich, weil sie sich hyperfokussiert auf visuelles Prototyping für die Benutzerforschung konzentrieren, nicht auf den Bau von Produktionsanwendungen. Wenn Sie ein Konzept mit Benutzern validieren, benötigen Sie keine Supabase-Integration. Aber wenn Sie bereits validiert haben und versenden müssen, möchten Sie die Full-Stack-Tools. Der Fehler besteht darin, zwei Stunden mit der Fehlersuche in Datenbanken zu verbringen, wenn Sie nur ein interaktives Mockup benötigt hätten, um fünf Kunden zu zeigen. 4. AI-Prototyping kann die Produktfehlerquoten von 80 % auf 50 % senken. Über 80 % der Funktionen, die gebaut werden, erreichen nicht ihre Zielmetriken. Aber wenn Sie einen echten Prototypen vor Benutzern präsentieren, bevor Sie bauen, können Sie validieren, ob er benutzbar, für das Geschäft rentabel ist und ob die Benutzer verstehen, was sie als Nächstes tun sollen. Das war früher unmöglich, da es Designerzeit erforderte, um Figma-Prototypen zu erstellen. Jetzt können PMs in 10 Minuten von der Idee zum testbaren Prototypen gelangen und direktes Kundenfeedback erhalten, bevor sie eine einzige Zeile Produktionscode schreiben. Dies sollte zur Standardpraxis für jedes bedeutende Feature werden, nicht nur für die größten Wetten. 5. Die besten Gründer beginnen damit, ihr eigenes schmerzhaftes Problem zu lösen, bevor der Trend offensichtlich wird. Alex und sein Mitgründer waren Front-End-Entwickler, die ihre ganze Zeit damit verbrachten, Figma-Mockups umzusetzen. Im August 2023, bevor V0 gestartet wurde und bevor jemand anders die Gelegenheit sah, fügten sie während eines internen Hackathons AI zu ihrem Komponentenbibliothekseditor hinzu. Als V0 zwei Monate später gestartet wurde, sagten die Leute, sie seien tot. Aber sie hatten einzigartige Einblicke, weil sie das AI-Prototyping aus der Perspektive "Wie benutze ich meine tatsächlichen Produktionskomponenten" angegangen sind, während andere es aus der Perspektive von Webcontainern oder anderen Technologien betrachteten. Ihr unfairer Vorteil ergibt sich aus dem tiefen Verständnis eines Problembereichs, bevor Sie AI hinzufügen.