I miei principali insegnamenti sul prototipazione AI dal CEO di Magic Patterns @alexdanilowicz 1. L'integrazione del sistema di design è il vantaggio competitivo nascosto nella prototipazione AI. Magic Patterns ha creato "preset" che ti permettono di importare la tua libreria di componenti reale prima di iniziare a costruire. Non si tratta solo di rendere le cose esteticamente gradevoli. Si tratta di sapere se il tuo prototipo può effettivamente essere utilizzato nella ricerca utenti o consegnato agli stakeholder senza che tutti chiedano "perché questo non assomiglia al nostro prodotto?" L'estensione di Chrome estrae i componenti direttamente da Storybook o siti di produzione e li converte automaticamente in Tailwind. La maggior parte degli strumenti salta questo passaggio perché sono ottimizzati per "idea a app" piuttosto che "idea a interfaccia di produzione che corrisponde al nostro sistema di design." 2. La qualità dell'iterazione conta infinitamente di più rispetto alla qualità del primo prompt. Nella loro competizione dal vivo, Magic Patterns e V0 sono sostanzialmente pareggiati nonostante risultati diversi al primo prompt. La casualità nei risultati iniziali è alta, ma ciò che separa gli strumenti buoni da quelli eccellenti è come gestiscono i successivi 500 prompt. Alex vede i clienti frustrati e spammare "non funziona, non funziona, non funziona" il che rende solo le cose peggiori inquinando il contesto. Magic Patterns ha creato un comando "/debug" specificamente per liberare l'AI dai loop di sventura. Lo strumento con cui puoi iterare per ore batte sempre lo strumento con un output iniziale appariscente. 3. Sappi quando hai bisogno di un prototipo rispetto a un'applicazione completa. Replit ha invitato gli utenti ad aggiungere la loro chiave API OpenAI durante la competizione, il che l'ha rallentata ma ha aggiunto funzionalità reali. Magic Patterns salta intenzionalmente questo passaggio perché sono iper-focalizzati sulla prototipazione visiva per la ricerca utenti, non sulla costruzione di app di produzione. Se stai convalidando un concetto con gli utenti, non hai bisogno dell'integrazione Supabase. Ma se hai già convalidato e hai bisogno di spedire, vuoi gli strumenti full-stack. L'errore è passare due ore a fare debug dei database quando tutto ciò di cui avevi bisogno era un mockup interattivo da mostrare a cinque clienti. 4. La prototipazione AI può ridurre i tassi di fallimento dei prodotti dall'80% al 50%. Oltre l'80% delle funzionalità costruite non raggiungono i loro obiettivi. Ma quando metti un prototipo reale davanti agli utenti prima di costruire, puoi convalidare se è utilizzabile, fattibile per il business e se gli utenti capiscono cosa fare dopo. Questo era impossibile prima perché richiedeva tempo da parte dei designer per creare prototipi in Figma. Ora i PM possono passare dall'idea a un prototipo testabile in 10 minuti e ottenere feedback diretto dai clienti prima di scrivere una sola riga di codice di produzione. Questo dovrebbe diventare una prassi standard per ogni funzionalità significativa, non solo per le scommesse più grandi. 5. I migliori fondatori iniziano risolvendo il proprio problema doloroso prima che la tendenza sia ovvia. Alex e il suo co-fondatore erano ingegneri front-end che trascorrevano tutto il loro tempo a implementare mockup in Figma. Nell'agosto 2023, prima del lancio di V0 e prima che chiunque altro vedesse l'opportunità, hanno aggiunto l'AI al loro editor di libreria di componenti durante un hackathon interno. Quando V0 è stato lanciato due mesi dopo, la gente disse loro che erano morti. Ma avevano una visione unica perché si erano avvicinati alla prototipazione AI dal punto di vista "come posso usare i miei componenti di produzione reali" mentre altri lo affrontavano da contenitori web o altre tecnologie. Il tuo vantaggio sleale deriva dalla profonda comprensione di uno spazio problematico prima di aggiungere l'AI ad esso.