TL;DR
- Narzędzia AI (V0, Bolt, Lovable) pozwalają przekształcić projekt Figma w działający prototyp w kilka minut – bez pisania kodu
- Bolt oferuje najdokładniejsze odwzorowanie designu Figmy w prototyp, korzystając z technologii Anima
- Proces jest banalnie prosty: kopiujesz link do projektu w Figmie i importujesz go do wybranego narzędzia
- Możesz natychmiast zacząć iterować przez promptowanie – rozwijać funkcjonalność, dodawać interakcje i logikę biznesową
- Wartość biznesowa: skrócenie cyklu feedbacku nawet o 3-6 tygodni w porównaniu do tradycyjnego procesu rozwoju
- Podczas prezentacji inżynierom skupiaj się na wartości biznesowej (szybszy feedback), nie na technologii (AI)
- Zacznij od małego eksperymentu z konkretnym problemem, zamiast rewolucjonizować cały proces pracy zespołu
Encrypted Notes to seria, w której dzielę się notatkami i przemyśleniami z wartościowych materiałów, na które trafiam. To przede wszystkim moje własne notatki, ale uznałem, że mogą przydać się również Tobie. Dzisiaj omawiam webinar „Ship a Prototype from Figma with AI Tools” prowadzony przez Colina Matthewsa, eksperta AI prototypowania.
Trzy narzędzia do prototypowania z Figmy
Jednym z największych wyzwań dla Product Managera jest komunikacja wizji produktu. Słowa często nie wystarczają – musisz coś pokazać, dać dotknąć, pozwolić poeksperymentować. Dotychczas proces przejścia od pomysłu do działającego prototypu wymagał współpracy designerów i inżynierów, co oznaczało tygodnie oczekiwania.
Colin Matthews, ekspert AI prototypowania, zaprezentował podczas webinaru trzy narzędzia, które zmieniają zasady gry:
1. V0 – szybki start z analizą designu
V0 działa w oparciu o zrzut ekranu Twojego projektu Figma i przeprowadza analizę designu. Narzędzie próbuje odgadnąć, co zawiera projekt (np. generator raportów) i tworzy funkcjonalny kod. V0 nie analizuje każdego elementu w projekcie, ale tworzy ogólne odwzorowanie wyglądu i funkcjonalności.
To świetne narzędzie do szybkiego rozpoczęcia, choć może wymagać więcej pracy nad dopracowaniem szczegółów.
2. Bolt – najdokładniejsze odwzorowanie dzięki Anima
Bolt współpracuje z zewnętrznym narzędziem (Anima) do konwersji projektów Figma. Oferuje najdokładniejsze odwzorowanie jeden do jednego z projektu Figma. Interfejs jest intuicyjny – wystarczy skopiować link do wybranej ramki z Figmy i zaimportować go do Bolta.
Jeśli zależy Ci na wiernym odwzorowaniu designu, Bolt to obecnie najlepsza opcja z prezentowanych narzędzi.
3. Lovable – solidna alternatywa przez Builder IO
Lovable korzysta z wtyczki Builder IO do importu projektów Figma. Proces wymaga uruchomienia wtyczki Figma i eksportu do Lovable. Jakościowo jest zbliżony do Bolta, ale wymaga nieco bardziej złożonego przepływu pracy.
To dobra alternatywa dla Bolta, choć z nieco bardziej skomplikowanym procesem importu.
Jak to działa w praktyce? Banalnie prosto!
Proces tworzenia prototypu jest zaskakująco łatwy. Oto jak wygląda na przykładzie Bolta:
- Otwórz swój projekt w Figmie
- Wybierz ramkę, którą chcesz przekształcić w prototyp
- Skopiuj link do selekcji (nie link do PNG!)
- Otwórz Bolt i kliknij opcję importu z Figmy
- Wklej link i gotowe – Bolt wygeneruje działający prototyp
W ciągu kilku minut otrzymujesz działający prototyp, który możesz natychmiast zacząć rozwijać i testować.
Iterowanie przez promptowanie
Siła tych narzędzi leży w możliwości szybkiej iteracji. Po wygenerowaniu podstawowego prototypu, możesz go rozbudowywać przez promptowanie – opisywanie tego, co chcesz osiągnąć. To coś, co Colin nazywa „vibe coding” – kodowanie przez opisywanie.
Best practices promptowania:
- Bądź konkretny i szczegółowy – zamiast „dodaj dane testowe” napisz „dodaj możliwość pobrania raportu CSV z następującymi kolumnami: data, wartość, kategoria”
- Zacznij od planu – poproś AI o stworzenie planu implementacji zanim przystąpi do kodowania. Pozwala to zweryfikować, czy narzędzie dobrze zrozumiało Twoje intencje.
- Iteruj małymi krokami – wprowadzaj zmiany stopniowo, a nie wszystko naraz. To zmniejsza ryzyko błędów i ułatwia debugowanie.
Przykładowy prompt dla rozbudowy prototypu: „Dodaj nową stronę dashboard, która linkuje do naszej strony generowania raportów. Na dashboardzie pokaż 3 ostatnie wygenerowane raporty w formie kart z informacją o dacie, formacie i nazwie, oraz przycisk 'Utwórz nowy raport’ linkujący do generatora.”
Deployment jednym kliknięciem
Deployment prototypu jest równie prosty jak jego tworzenie. Wszystkie omawiane narzędzia mają przycisk „Deploy” w prawym górnym rogu. Po kliknięciu otrzymujesz publiczny link, który możesz natychmiast udostępnić komukolwiek.
Dodatkowe możliwości:
- Zabezpieczanie hasłem – jeśli obawiasz się o dane, możesz dodać prosty mechanizm autoryzacji poprzez prompt: „zabezpiecz cały prototyp hasłem, nie pokazuj hasła w kodzie”
- Integracja z analityką – możesz dodać narzędzia analityczne jak PostHog, aby śledzić interakcje użytkowników: „dodaj śledzenie kliknięć w PostHog na przyciskach 'Download’ i 'Generate’”
- Dodanie baz danych – wszystkie omawiane narzędzia wspierają integrację z Supabase, co pozwala na przechowywanie danych i tworzenie bardziej zaawansowanych aplikacji
Trzy główne przypadki użycia prototypów
Colin wyróżnił trzy kluczowe zastosowania prototypów utworzonych z Figmy:
1. Testowanie z użytkownikami
Zamiast czekać tygodniami na wdrożenie funkcji przez zespół inżynierów, możesz stworzyć prototyp w godzinę i natychmiast rozpocząć testy z użytkownikami. To przyspiesza cykl feedbacku nawet o 3-6 tygodni!
Jak zauważył Colin: „By reaching that same point in your actual product, where you can demo it with a user, the engineering team needs to ship it first, the design team needs to sign off on the design first. All those things have to happen. Whereas if you can just go and test it, you’ll find out if you should even ship this feature.”
2. Komunikacja z inżynierami
Pokazując działający prototyp, możesz precyzyjnie przekazać swoją wizję. Inżynierowie dostają konkretny punkt odniesienia, zamiast interpretować abstrakcyjne opisy.
Kluczowa wskazówka: Prezentując prototyp inżynierom, nie skupiaj się na technologii (AI), ale na korzyściach: „To pozwoli nam szybciej uzyskać feedback od użytkowników i upewnić się, że inwestujemy czas w odpowiednim kierunku”.
3. Iteracyjne udoskonalanie produktu
Wykorzystanie funkcji „fork” (dostępnej np. w V0) pozwala tworzyć różne warianty prototypu bez konieczności zaczynania od zera. To idealny sposób na testowanie alternatywnych podejść do tego samego problemu.
Wyzwania i jak je pokonać
Narzędzia AI do prototypowania mają swoje ograniczenia, o których warto wiedzieć:
Ograniczenia techniczne
Czasem kod nie działa tak jak powinien, elementy mogą być niepoprawnie ułożone, a responsywność może być problemem.
Jak sobie radzić: Bądź konkretny w instrukcjach. Zamiast „to wygląda źle” napisz „przesuń ten element 300 pikseli w dół i ustaw maksymalną szerokość karty na 600px”.
Zasada trzech prób
Colin zaleca stosowanie zasady trzech prób: jeśli nie udaje Ci się naprawić problemu po trzech próbach, zmień podejście lub zacznij od nowa. Czasem łatwiej jest zacząć od początku niż naprawiać skomplikowany problem.
Prywatność danych firmowych
W środowisku korporacyjnym upload projektów Figma do zewnętrznych narzędzi może budzić obawy bezpieczeństwa.
Rozwiązanie: Rozważ zakup licencji enterprise, która zazwyczaj oferuje większe gwarancje prywatności i bezpieczeństwa danych. Alternatywnie, zacznij od publicznych, mniej wrażliwych projektów, aby zademonstrować wartość.
Jak zacząć swoją przygodę z AI prototypowaniem?
Colin proponuje pięciostopniowe podejście:
- Rozpocznij od małego – wybierz konkretny, ograniczony problem do rozwiązania
- Eksperymentuj – wypróbuj różne narzędzia, aby znaleźć najlepsze dla Ciebie
- Zaangażuj zespół – pokaż korzyści, nie narzucaj zmiany
- Zbieraj feedback – od użytkowników, od inżynierów, od wszystkich zainteresowanych
- Iteruj szybko – właśnie to jest największą zaletą tych narzędzi!
Kiedy NIE używać tych narzędzi?
Colin jasno zaznacza, że te narzędzia nie nadają się do tworzenia kodu produkcyjnego dla istniejących aplikacji. Są one przeznaczone do prototypowania, testowania i komunikacji, nie do tworzenia finalnych rozwiązań produkcyjnych.
„Nie używałbym żadnego z tych narzędzi do celów wdrażania kodu do produkcji w przedsiębiorstwie lub istniejącym produkcie. Cursor jest lepszy do tego typu rzeczy – narzędzie, które jest edytorem kodu z funkcjami AI, ma więcej sensu, ale używanie narzędzia zewnętrznego poza istniejącą bazą kodu nie ma sensu.”
Dlaczego to zmienia zasady gry dla PM-ów?
Jako Product Manager, Twoim zadaniem jest dostarczanie wartości użytkownikom szybciej niż konkurencja. Narzędzia AI prototypowania dają Ci supermoc – możliwość testowania pomysłów bez czekania na zespół inżynierów i designerów.
To jak przejście od wozu konnego do samochodu w procesie prototypowania. Zamiast tygodni spędzonych na czekaniu na pierwszy prototyp, możesz go mieć w kilka minut i natychmiast zacząć zbierać feedback.
AI nie zastąpi dobrego product managementu, ale może go znacząco przyspieszyć i usprawnić. Użyj tych narzędzi, aby szybciej odpowiadać na pytanie „czy to działa?”, zamiast spędzać tygodnie na zgadywaniu.
Źródło
Webinar „Ship a Prototype from Figma with AI Tools” prowadzony przez Colina Matthewsa, hostowany przez Shavi z Microsoft AI Community Learning Program (marzec 2025)
Ten artykuł jest częścią mojej nowej serii Encrypted Notes, w której dzielę się wartościowymi treściami z podcastów, webinarów i innych materiałów, do których sam chcę wracać w przyszłości. Jeśli podobał Ci się ten format, daj znać w komentarzach!