Pelajaran terbesar saya tentang pembuatan prototipe AI dari CEO Magic Patterns @alexdanilowicz 1. Integrasi sistem desain adalah keunggulan kompetitif tersembunyi dalam pembuatan prototipe AI. Pola Ajaib membangun "preset" yang memungkinkan Anda mengimpor perpustakaan komponen yang sebenarnya sebelum mulai membangun. Ini bukan hanya tentang membuat sesuatu terlihat cantik. Ini tentang apakah prototipe Anda benar-benar dapat digunakan dalam penelitian pengguna atau diserahkan kepada pemangku kepentingan tanpa semua orang bertanya "mengapa ini tidak terlihat seperti produk kami?" Ekstensi Chrome menarik komponen langsung dari Storybook atau situs produksi dan mengubahnya menjadi Tailwind secara otomatis. Sebagian besar alat melewati ini karena dioptimalkan untuk "ide ke aplikasi" daripada "antarmuka ide ke produksi yang cocok dengan sistem desain kami." 2. Kualitas iterasi sangat penting daripada kualitas prompt pertama. Dalam live bake-off mereka, Magic Patterns dan V0 pada dasarnya terikat meskipun hasil prompt pertama yang berbeda. Keacakan dalam output awal tinggi, tetapi yang membedakan alat yang baik dari yang hebat adalah bagaimana mereka menangani 500 prompt berikutnya. Alex melihat pelanggan frustrasi dan spam "tidak berfungsi, tidak berfungsi, tidak berfungsi" yang hanya memperburuk keadaan dengan mencemari konteks. Pola Sihir membangun perintah "/debug" khusus untuk memecah AI dari loop malapetaka. Alat yang dapat Anda gunakan untuk mengulangi selama berjam-jam mengalahkan alat dengan output pertama yang mencolok setiap saat. 3. Ketahui kapan Anda membutuhkan prototipe versus aplikasi lengkap. Replit meminta pengguna untuk menambahkan kunci API OpenAI mereka selama bake-off, yang memperlambatnya tetapi menambahkan fungsionalitas nyata. Pola Ajaib sengaja melewatkan ini karena mereka sangat fokus pada pembuatan prototipe visual untuk penelitian pengguna, bukan membangun aplikasi produksi. Jika Anda memvalidasi konsep dengan pengguna, Anda tidak memerlukan integrasi Supabase. Tetapi jika Anda sudah memvalidasi dan perlu mengirimkan, Anda menginginkan alat tumpukan penuh. Kesalahannya adalah menghabiskan dua jam untuk men-debug database ketika yang Anda butuhkan hanyalah maket interaktif untuk menunjukkan kepada lima pelanggan. 4. Pembuatan prototipe AI dapat menurunkan tingkat kegagalan produk dari 80% menjadi 50%. Lebih dari 80% fitur yang dibuat tidak mencapai metrik targetnya. Tetapi ketika Anda menempatkan prototipe nyata di depan pengguna sebelum membangun, Anda dapat memvalidasi apakah itu dapat digunakan, layak untuk bisnis, dan apakah pengguna memahami apa yang harus dilakukan selanjutnya. Ini tidak mungkin sebelumnya karena membutuhkan waktu desainer untuk membuat prototipe Figma. Sekarang PM dapat beralih dari ide ke prototipe yang dapat diuji dalam 10 menit dan mendapatkan umpan balik langsung dari pelanggan sebelum menulis satu baris kode produksi. Ini harus menjadi praktik standar untuk setiap fitur penting, bukan hanya taruhan terbesar. 5. Pendiri terbaik mulai dengan memecahkan masalah menyakitkan mereka sendiri sebelum trennya jelas. Alex dan salah satu pendirinya adalah insinyur front-end yang menghabiskan seluruh waktu mereka mengimplementasikan maket Figma. Pada Agustus 2023, sebelum V0 diluncurkan dan sebelum orang lain melihat peluangnya, mereka menambahkan AI ke editor perpustakaan komponen mereka selama hackathon internal. Ketika V0 diluncurkan dua bulan kemudian, orang-orang memberi tahu mereka bahwa mereka sudah mati. Tetapi mereka memiliki wawasan unik karena mereka mendekati pembuatan prototipe AI dari sudut "bagaimana cara menggunakan komponen produksi saya yang sebenarnya" sementara yang lain mendekatinya dari wadah web atau teknologi lainnya. Keuntungan tidak adil Anda berasal dari pemahaman mendalam tentang ruang masalah sebelum menambahkan AI ke dalamnya.