TL;DR
- Prototypowanie z AI to przede wszystkim szybkość – w przeszłości testowanie pomysłu mogło zająć 3-6 miesięcy, teraz zajmuje kilka godzin
- „Vibe coding” (podawanie ogólnej wizji zamiast szczegółowych specyfikacji) przynosi lepsze rezultaty z narzędziami AI
- Warto rozwijać produkty iteracyjnie, rozbijając zadania na mniejsze części i rozpoczynając od podstawowego UI
- Po 3 nieudanych próbach naprawy błędu lepiej zmienić podejście lub zacząć od nowa
- Narzędzia różnią się poziomem kontroli: Lovable (nie pokazuje kodu), Bolt (pokazuje kod), Cursor (IDE) i Replit (IDE z bazą danych)
- Wszystkie kosztują około $20-25 miesięcznie i mogą dramatycznie przyspieszyć proces budowania i testowania pomysłów
Witajcie w kolejnej odsłonie Encrypted Notes, serii, w której dzielę się najważniejszymi informacjami z interesujących podcastów i materiałów, do których warto wracać. Dzisiaj omówię odcinek Product Growth Podcast z Colinem Mathewsem, ekspertem który przeszkolił ponad 8500 Product Managerów. Colin przeprowadził praktyczną demonstrację prototypowania z wykorzystaniem AI, pokazując na żywo jak drastycznie te narzędzia mogą przyspieszyć proces testowania pomysłów produktowych.
Miesiące vs. godziny: rewolucja w prototypowaniu
„Naprawdę chodzi o szybsze przechodzenie przez więcej rozwiązań. W przeszłości testowanie pomysłu mogło zająć trzy lub sześć miesięcy – przygotowanie, dostarczenie klientom, sprawdzenie czy faktycznie im się podoba, nie tylko w makiecie… Z prototypowaniem AI, jak zobaczysz dzisiaj, możesz zrobić to samo w kilka godzin, maksymalnie w tydzień.”
Ta kluczowa obserwacja otwiera demonstrację, w której prowadzący w czasie rzeczywistym pokazuje, jak szybko można stworzyć funkcjonalny prototyp. Przyspieszenie nie jest niewielkie – mówimy o kompresji miesięcy pracy do godzin.
Podejście „vibe coding” zamiast szczegółowych specyfikacji
Jednym z najbardziej zaskakujących wniosków z prezentacji jest to, że szczegółowe specyfikacje techniczne często dają gorsze rezultaty. Bolt wygenerował najpierw dokument PRD (Product Requirements Document) określający:
- Przepływy użytkownika (administratora i użytkownika końcowego)
- Fazy wdrożenia
- System projektowy bazujący na screenszotach
Prowadzący wyjaśnił, że to odmienne podejście niż tradycyjne, gdzie od razu przechodzi się do kodu. Ta technika „vibe coding” (przekazania ogólnego zamysłu zamiast sztywnych specyfikacji) jest potwierdzona nawet przez ekspertów AI jak Andrej Karpathy.
Kluczowe zasady efektywnego prototypowania z AI:
- Zacznij od UI:
- Najpierw przygotuj podstawowy interfejs
- Weryfikuj podstawową funkcjonalność
- Dodawaj logikę biznesową dopiero później
- Podejście iteracyjne:
- Rozbijaj zadania na mniejsze części
- Nie wrzucaj całego PRD na raz
- Testuj każdą iterację osobno
- Debugowanie:
- Maksymalnie 3 próby naprawy tego samego błędu
- Jeśli nie działa – cofnij się i przemyśl podejście
- Czasem lepiej zacząć od nowa niż naprawiać
Porównanie różnych narzędzi w praktyce
Podczas demonstracji pokazano różne narzędzia:
Bolt:
- Najszybszy w użyciu
- Działa w przeglądarce
- Pokazuje kod, ale nie wymaga jego znajomości
- Pozwala na eksport kodu i wdrożenie
Cursor:
- Większa kontrola – lokalne IDE
- Wymaga więcej wiedzy technicznej
- Umożliwia większą precyzję w poprawkach
- Oferuje inteligentne wyszukiwanie kontekstu
Lovable:
- Nie pokazuje kodu wcale – najłatwiejszy dla nietechnicznych osób
- Świetna integracja z Figma poprzez Builder IO
- Możliwość wyboru wygenerowanych wariantów
Replit:
- Pełne IDE z bazą danych
- Dodanie autentykacji jednym poleceniem
- Możliwość szybkiego wdrożenia produkcyjnego
- Automatyczne debugowanie błędów
W niecałą godzinę powstały funkcjonalne prototypy w różnych narzędziach, każdy z działającą funkcjonalnością płatności.
Kiedy AI prototypowanie ma największy sens?
W dyskusji pojawił się kluczowy wniosek – narzędzia AI do prototypowania to nie tylko szybkość tworzenia, ale przede wszystkim nowy sposób komunikacji:
„Myślę o tych narzędziach głównie jako o narzędziach komunikacji. Nie chodzi o kod, który tu powstał. Chodzi o możliwość szybkiego pokazania klientom i interesariuszom, jak rozwiązanie będzie działać, zamiast opisywania tego w długim PRD, którego i tak nikt nie przeczyta w całości.”
Najlepsze zastosowania:
- Zastąpienie Figmy dla Product Managerów bez umiejętności projektowych
- Prototypowanie doświadczeń z AI, gdzie statyczne makiety nie oddają interakcji
- Szybkie testowanie różnych wariantów interfejsu przed zaangażowaniem zespołu deweloperskiego
- Budowanie prostych narzędzi wewnętrznych (przykład z systemem referralowym zbudowanym w 6 godzin)
Wnioski: jak to zmienia podejście do rozwoju produktu
„Traktuję rozwój produktów AI jak surfowanie na tsunami – musisz być przygotowany na kolejne fale zmian”
Największa zmiana polega na podejściu do procesu produktowego. Zamiast długich cykli planowania, dokumentacji i implementacji, AI pozwala na:
- Elastyczne struktury:
- Projektowanie z myślą o łatwej adaptacji
- Tworzenie świadomie tymczasowych rozwiązań
- Niewdrażanie niektórych funkcji w oczekiwaniu na rozwój modeli AI
- Inteligentną priorytetyzację:
- Skupienie na fundamentalnych problemach
- Szybkie prototypowanie z AI
- Unikanie inwestycji w funkcje, które AI wkrótce rozwiąże lepiej
Jak zauważył prowadzący: „Nie myślę już o PRD jako o wymogu – to jest raczej mapa i przypomnienie, co chcemy osiągnąć, ale sposób dotarcia tam jest bardziej elastyczny.”
Pułapki do uniknięcia
Demonstracja ujawniła również wyzwania:
- Czasem narzędzia AI wprowadzają nieoczekiwane zmiany (jak usunięcie danych w przykładzie z Replit)
- Przy większych projektach, kontekst staje się problematyczny – narzędzia zaczynają „gubić się” w kodzie
- Nadal występują ograniczenia w bardziej złożonych funkcjonalnościach
- Zbyt duże oczekiwania mogą prowadzić do frustracji
Jak podsumował prezenter: „Żadne z narzędzi nie jest jeszcze w pełni gotowe do produkcji. Nie mogę z przekonaniem powiedzieć, że zbudujesz coś do produkcji łatwo, po prostu, bez mnóstwa przeszkód.”
Podsumowanie
Prototypowanie z AI to przede wszystkim zmiana tempa testowania pomysłów. To, co kiedyś zajmowało kwartały, teraz zajmuje godziny lub dni. Narzędzia jak Bolt, Lovable, Cursor czy Replit kosztują podobnie ($20-30/miesiąc) i mają dobre darmowe warstwy do testowania.
Najlepszą strategią jest wypróbowanie kilku narzędzi na prostym projekcie (np. todo lista) i znalezienie tego, które najlepiej pasuje do twojego sposobu pracy i poziomu technicznego.
Książki i materiały warte poznania:
- „The Lean Product Playbook” – Dan Olsen
Klasyka na temat szybkiego testowania i weryfikacji pomysłów produktowych. - „Inspired: How to Create Tech Products Customers Love” – Marty Cagan
Fundamentalna pozycja na temat tworzenia produktów technologicznych - „Continuous Discovery Habits” – Teresa Torres
O odkrywaniu i testowaniu pomysłów produktowych w sposób ciągły.
Źródła:
- „One of the most valuable AI skills you can have in your arsenal is AI prototyping” – Product Growth Podcast z Colinem Mathewsem (28 lutego 2025)