Tworzenie 2-dniowego MVP za pomocą oprogramowania AI

Opracowanie minimalnego produktu gotowego do wprowadzenia na rynek zajęłoby miesiące. Dzisiaj, dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji, założyciele firm są w stanie stworzyć działające MVP w ciągu kilku dni. Chociaż taka szybkość jest ekscytująca, wiąże się ona z nowymi wyzwaniami i kompromisami. W naszym programie na żywo MVP w 2 dni – moda czy rzeczywistość zadano wam wiele wnikliwych pytań, na które po prostu nie mieliśmy czasu odpowiedzieć. Niniejszy przewodnik zawiera wszystkie te pytania, kompletne odpowiedzi i przydatne doświadczenia, które pomogą wam poruszać się po świecie szybkiego rozwoju MVP. Poniżej przedstawiono kilka zaleceń w formie pytań i odpowiedzi opartych na rzeczywistych wywiadach z twórcami produktów, założycielami i inżynierami.

Elastyczność MVP tworzonych w ciągu dwóch dni, możliwa dzięki takim narzędziom jak Replit, Cursor i VS Code z Copilot, ma swoje wyraźne zalety i wady.

Zalety:

• Szybkość wprowadzenia na rynek: wyprzedź konkurencję i znajdź pierwszych użytkowników, a także testuj pomysły na bieżąco
• Wydajność: zmniejszone nakłady początkowe; przydzielaj zasoby wyłącznie do niezbędnych funkcji
• Szybkie uczenie się: błyskawiczny mechanizm informacji zwrotnej i szybkie przechodzenie do kolejnego punktu zwrotnego
• Przyciąganie inwestorów: Wykazaliście się zdolnością do realizacji zadań i coraz szybciej penetrujecie rynek.

Wady:

• Zadłużenie techniczne: Szybki kod może wymagać przepisania w celu skalowania, co w dłuższej perspektywie powoduje wzrost kosztów. Aby zminimalizować to ryzyko, korzystaj z gotowych ustawień: gotowych struktur, komponentów wielokrotnego użytku i sprawdzonych kombinacji struktur, które pozwalają zespołom szybko rozpocząć pracę i nie zagrażają przyszłej ekspansji.
• Powierzchowna weryfikacja: istnieje możliwość, że niewielka liczba testów przeprowadzonych przez użytkowników spowoduje przeoczenie poważnych błędów lub tematów rynkowych
• Niewłaściwe zarządzanie zakresem: zbyt wąski lub zbyt szeroki zakres może być przyczyną powstania bezużytecznych lub opóźnionych produktów MVP.

Najnowocześniejsza sztuczna inteligencja i no-code umożliwiają osobom niebędącym programistami tworzenie prototypów i testowanie pomysłów w krótkim czasie. Przedsiębiorcy nieposiadający wiedzy technicznej mogą zwrócić uwagę na:

• MVP stworzone przy użyciu sztucznej inteligencji/bez kodowania. Niemniej jednak w przyszłości konieczne będzie zatrudnienie specjalisty technicznego, aby wyeliminować zagrożenia związane z bezpieczeństwem i skalowalnością, a także ryzyko związane z infrastrukturą
• Skup się na opiniach użytkowników, a nie na doskonałości technicznej.
• Zapisz wymagania na papierze i przemyśl wszystko
• Zatrudnijcie pomoc techniczną, która zajmie się sprawdzeniem treści lub dostosowaniem jej do potrzeb.
• Opracuj prototyp na wczesnym etapie, aby inżynierowie mogli następnie znacznie szybciej opracować MPV, ponieważ są w stanie zrozumieć logikę biznesową.

Znajomość podstawowej terminologii technologicznej może pomóc w zadawaniu lepszych pytań i dokonywaniu lepszych wyborów dotyczących produktów.

Tak, aplikacje takie jak Figma umożliwiają łatwe tworzenie prototypów bez konieczności pisania kodu. Jest to idealne rozwiązanie do tworzenia klikalnych i interaktywnych prototypów, które można wykorzystać przynajmniej do wstępnej walidacji i uzyskania opinii, a nawet do prezentacji inwestorom. Jeśli chcesz, aby użytkownicy faktycznie korzystali z podstawowych funkcji (np. rejestracji lub transakcji), połącz Figma z narzędziami do tworzenia aplikacji bez kodowania, aby uzyskać w pełni oparty na sztucznej inteligencji produkt MVP.

Produkty MVP można opracować w ciągu kilku godzin na różnych platformach programistycznych typu no-code i low-code, a następnie przetestować z udziałem rzeczywistych użytkowników za pomocą narzędzi do testowania użytkowników. Dzięki temu możesz szybko stworzyć prototyp, a twój produkt będzie odpowiadał rzeczywistym potrzebom użytkowników.

Sztuczna inteligencja zmniejsza koszty skalowania, ale nie pozwala uniknąć niemożliwych do skalowania wysiłków założycieli. Wytyczne te zostały rozwinięte w zdaniu „rób rzeczy, których nie da się skalować”, które należy zastosować w danej sytuacji, wdrażając sztuczną inteligencję do wykonywania powtarzalnych zadań, a założyciele powinni pracować nad budowaniem wysokiego wpływu, ręcznej walidacji i relacji z klientami. Takie startupy, które łączą sztuczną inteligencję w zakresie efektywności rozwoju produktów z immersyjnym uczeniem się, zmniejszą ryzyko związane ze skalowaniem i będą miały solidniejsze podstawy.

Zarówno Lovable, jak i Cursor są dobrymi rozwiązaniami do tworzenia i wdrażania MVP w celu testowania klientów B2B. Lovable jest szczególnie przystępny dla założycieli nieposiadających wiedzy technicznej, natomiast Cursor jest bardziej elastyczny dla tych, którzy chcą pracować z kodem (w tym wsparciem AI). Obie platformy dążą do zmniejszenia barier związanych z uruchamianiem i iteracją MVP, korzystając z narzędzi AI MVP i środowisk MVP bez kodowania.

To kwestia twojego doświadczenia technicznego. Polecamy dwie ścieżki.

Jeśli jesteś przedsiębiorcą bez wiedzy technicznej:

• Projekt: Figma, Marvel
• Budowa: Lovable, Bubble
• Wdrożenie: Webflow, Lovable
• Test: Maze, UserTesting, Hotjar
• Zarządzaj: Trello, Productboard, FigJam

Jest to podejście polegające na skupieniu się na narzędziach bezkodowych, które są łatwe w użyciu, mają wbudowane integracje i są łatwe do wdrożenia. Umożliwia ono szybkie uruchomienie MVP i szybką weryfikację bez konieczności kodowania.

Jeśli jesteś założycielem firmy technologicznej lub programistą, który czuje się swobodnie w pracy z kodem wspomaganym przez sztuczną inteligencję:

• Projekt: Figma, Marvel
• Budowa: Windsurf, Cursor, Claude Code, Copilot Agent
• Wdrożenie: Windsurf, Cursor
• Test: Maze, Hotjar, niestandardowe śledzenie zdarzeń
• Zarządzaj: Jira, projekty GitHub, Linear

To szybkie i elastyczne połączenie, które wykorzystuje narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w start-upach i pozwala dostosowywać i uzyskiwać dostęp do procesów pracy programistów. W przypadku obu ścieżek połączenie sztucznej inteligencji, istniejących szkieletów i przejrzystych granic kontroli wersji może zadecydować o szybkości i skutecznym skalowaniu MVP.

Nie każdy MVP stworzony przy użyciu narzędzi AI MVP jest podobny. Niektóre osiągają sukces dzięki właściwym decyzjom podjętym na początku. Inne osiągają pułap. Przykładowo, nie są w stanie obsłużyć dużego ruchu, a ich infrastruktura nie jest bezpieczna i elastyczna. Właśnie dlatego tak ważne jest, aby przed skalowaniem dokonać przeglądu MVP. Zadaj sobie pytanie, co zostało założone lub pominięte podczas początkowego etapu rozwoju, co zostało zakodowane na stałe lub nie zostało uwzględnione itp. Poniżej przedstawiono czynności, które często muszą być wykonywane:

• Przeprojektuj i sprawdź kod: kod MVP może wymagać oczyszczenia lub przepisania
• Zmodernizuj infrastrukturę: Wczesne wersje mogą nie być skalowalne. Sprawdź ograniczenia ruchu, hosting, konfigurację bazy danych i konfigurację chmury.
• Wprowadź zabezpieczenia: wprowadź uwierzytelnianie, separację baz danych i oprogramowania pośredniczącego, jeśli jeszcze ich nie ma
• Wykorzystuj umiejętności techniczne: aplikacje AI ułatwiają pracę, ale nadal potrzebni są utalentowani inżynierowie
• Koncepcja architektury: przejście na solidne, modułowe systemy
• Uzyskaj potwierdzenie rynku: pojedynczy nabywca nie jest wystarczający, dlatego przed zwiększeniem liczby pracowników lub wydatków należy wykazać stały popyt.

To samo ma zasadnicze znaczenie, gdy minimalny produkt, który został wprowadzony w pośpiechu, przechodzi do rozwiązania o wszechstronnym zasięgu poprzez AI w rozwoju produktu.

Tak, małe, zwinne zespoły mogą korzystać z pomocy takich narzędzi jak Windsurf i Cursor nie tylko na początkowym etapie, ale także w zespołach rozproszonych, przy odpowiedniej konfiguracji. Narzędzia te umożliwiają już współpracę, zarządzanie zadaniami i współdzielenie pamięci projektu, więc mogą być pomocne nie tylko podczas przeprowadzania wstępnej walidacji. W przypadku długoterminowej pracy wielkość zespołu ma niewielkie znaczenie, poza tym, jak zespół jest zorganizowany wokół narzędzi:

• Jasne planowanie projektu
• Właściwa kontrola dostępu i przepływ pracy
• Silne nawyki związane z dokumentacją i komunikacją
• Stabilne przyspieszenie rozwoju, nawet w przypadku dużych projektów, nawet o 30%
• Automatyzacja rutynowych zadań inżynieryjnych
• Refaktoryzacja starszego kodu oparta na sztucznej inteligencji

Można więc powiedzieć, że nie ma znaczenia wielkość zespołu, ale to, jak dobrze zespół wykorzystuje narzędzia.

Backend: Tak, narzędzia takie jak Windsurf i Cursor umożliwiają tworzenie front-endu i back-endu, interfejsów API oraz logiki. Złożoność: Możliwe jest tworzenie dość zaawansowanych aplikacji, stanowiących nawet 60–70 procent pełnego produktu, ale tylko przy udziale wysokiej klasy specjalisty, który potrafi właściwie wykorzystać narzędzia, ponieważ nie zastępują one wiedzy inżynierskiej, a jedynie ją wzbogacają. Dzięki doświadczeniu możesz stworzyć strukturę projektu, stylizację, ustawienia bezpieczeństwa, lintery i reguły podpowiedzi, które pozwolą sztucznej inteligencji wykonać większość pracy z większą niezawodnością. W przeciwnym razie może się wydawać, że rozwiązanie jest funkcjonalne, ale trudne do skalowania lub utrzymania. Naprawianie błędów: Wbudowane lintery, częste zatwierdzanie zmian, mniejsze monity i testy lokalne to dobre praktyki, które pomagają w naprawianiu błędów. To połączenie automatyzacji i kontroli jest ważne dla start-upów, które są zainteresowane szybkim opracowaniem produktu lub jego szybką iteracją.

Kiedy tworzysz MVP w krótkim czasie za pomocą takich narzędzi jak Windsurf i Cursor, bardzo łatwo zapomnieć o bezpieczeństwie, a to może być niebezpieczne. Możesz pozostawić klucze API w swoim kodzie, zapomnieć o uwierzytelnieniu lub niechcący pozostawić swoją bazę danych. Aby zachować bezpieczeństwo:

• Nie używaj rzeczywistych danych użytkowników, używaj danych testowych
• Zainstaluj zabezpieczenie między swoją aplikacją a danymi
• Nie publikuj linków osobistych bez odpowiedniego dostępu
• Poproś sztuczną inteligencję o przestrzeganie najlepszych praktyk w zakresie tworzenia kodu pod kątem bezpieczeństwa
• Zaangażuj osobę posiadającą wiedzę techniczną, która będzie wiedziała, co sprawdzić i gdzie szukać.

W dzisiejszych czasach szybkość nie jest jedynym czynnikiem decydującym o stworzeniu MVP. Najważniejsze jest jasność, organizacja i szybkie uczenie się. Zgodnie z dyskusją panelową, oto co sugerują eksperci:

Najlepsze praktyki:

• Sprawdź przed rozpoczęciem tworzenia: porozmawiaj z prawdziwymi użytkownikami. Nie testuj całego produktu za pomocą MVP, ale tylko jedną podstawową koncepcję lub jedną funkcję.
• Postaraj się, aby produkt był prosty i funkcjonalny: nie rozbudowuj go zbytnio. Zacznij od podstawowej wersji produktu (funkcji, która rozwiązuje rzeczywisty problem).
• Inteligentnie stosuj sztuczną inteligencję: nie powierzaj sztucznej inteligencji ważnych decyzji projektowych. Przygotuj szerokie podpowiedzi, podziel zadania i narzędzia, takie jak TaskMaster, aby kontrolować przepływ pracy.
• Planuj skutecznie: Nawet szybkie projekty mają PRD lub specyfikację. Zapewnia to wytyczne i eliminuje nadmiarowość.
• Projektowanie z myślą o zmianach: MVP mogą zostać porzucone. Skoncentruj się na edukacji, a nie na doskonałości.
• Wczesne kwestie bezpieczeństwa: zapewnij zabezpieczenia, np. warstwy pośrednie, dane piaskownicy, i nie ujawniaj danych uwierzytelniających
• Testuj, testuj, testuj: Lintery, podgląd i sztuczna inteligencja mogą być również wykorzystywane do szybkiego wykrywania błędów, nawet przez pojedynczego programistę
• Wiedz, kiedy zacząć od nowa: Czasami szybciej i bezpieczniej jest napisać nową aplikację niż utrzymywać pospiesznie stworzony MVP.
• Najlepiej na jak najwcześniejszym etapie wprowadź osobę posiadającą solidną wiedzę techniczną, aby zapobiec większym problemom w przyszłości.

Opisane powyżej praktyki mogą pomóc każdemu zespołowi, w tym założycielom nieposiadającym wiedzy technicznej, w przekształceniu zwykłego prototypu w sprawdzony MVP startupu w znacznie krótszym czasie.

• Szybkość dzięki frameworkom wieloplatformowym i narzędziom do tworzenia stron bez kodowania/z niewielką ilością kodowania
• Korzystaj z programów typu startup (Windsurf, Cursor, Claude Code, Copilot) do generowania i debugowania kodu przy pomocy sztucznej inteligencji
• Zabezpiecz bazę kodu i informacje poprzez szyfrowanie, kontrolę dostępu i menedżerów sekretów
• Przeszkol zespół w zakresie bezpieczeństwa i planu reagowania na incydenty
• Należy używać wyłącznie licencjonowanych i sprawdzonych narzędzi AI, aby zapewnić zgodność, niezawodność i wsparcie techniczne.

Środki te pomagają zwiększyć szybkość dostawy bez uszczerbku dla twojego MVP of B2B SaaS lub aplikacji konsumenckich.

Możesz polegać na kodowaniu vibe, korzystając z takich narzędzi jak Windsurf i Cursor, które są uzupełnione agentami AI o nieoczekiwanie szerokim zakresie działania. Poniżej przedstawiono czynności, które można bezpiecznie wykonywać podczas kodowania w języku Vibe:

• Twórzcie pełne MVP z działającymi interfejsami użytkownika i zapleczem serwerowym
• Prototypowanie i refaktoryzacja, szybkie opracowywanie funkcji i przepływów
• Automatyzacja szablonów, operacji CRUD, podstawowego uwierzytelniania i pulpitów nawigacyjnych
• Integracja zewnętrznych interfejsów API
• Uruchomienie narzędzi wewnętrznych lub niestandardowych pulpitów nawigacyjnych
• Szybko testuj i refaktoryzuj wyniki AI, zamiast po prostu akceptować je jako czyste i godne zaufania.

Infrastruktura na dużą skalę lub koordynacja wielu usług Wyrób sobie nawyk sprawdzania i refaktoryzacji wyników AI, zamiast przyjmować je jako czyste i godne zaufania.

Tak, oczekiwania uległy ogromnym zmianom. W większości przypadków MVP jest celowo niewielkie, tj. nastawione na szybką weryfikację jednej podstawowej idei. Nie jest prawdopodobne, aby było solidne lub skalowalne. Szybkość, informacje zwrotne i nauka są ważniejsze niż dopracowanie lub głębia techniczna. Niemniej jednak, korzystając z zespołu, który dysponuje gotowymi szablonami, infrastrukturą wielokrotnego użytku i szybką koordynacją, możesz z pewnością uzyskać gotowy do produkcji MVP w ciągu 2 dni, szczególnie w znanych obszarach. W naszym filmie pokazaliśmy kompletny, gotowy do produkcji MVP, który został stworzony w mniej niż 40 minut. Rozwiązanie jest zatem związane z konfiguracją i przygotowaniem zespołu. Nie musi być ono koniecznie bardzo szczegółowe, pod warunkiem że przygotowano podstawy. W ten sposób wiele start-upów może szybko wprowadzić na rynek produkt MVP i osiągnąć wczesną popularność.

W kontaktach z inwestorami, którzy nie są specjalistami w dziedzinie technicznej, a zajmują się inwestycjami kreatywnymi, należy zachować jasność, strukturę i spójność. Nie sprzedajesz produktu, ale budujesz zaufanie do swojego procesu i wizji. A oto sposoby na obniżenie poziomu stresu oraz poprawę pracy zespołowej:

• Opisuj swój produkt szczegółowo: wykorzystaj makiety lub ilustracje, aby wyjaśnić swój pomysł
• Wyjaśnij swoje rozwiązanie problemu
• Opisz swoje mocne strony (np. wiedza o użytkownikach, projektowanie, wizja)
• Powiedz jasno, gdzie potrzebujesz pomocy technicznej

Komunikuj się w sposób uporządkowany:

• Przygotuj prostą prezentację zawierającą cele, plan działania i wstępne wyniki.
• Zapytaj, w jaki sposób wspieracie zespoły kreatywne na wczesnym etapie rozwoju.
• Wymień narzędzia, doradców lub współpracowników, z których usług korzystasz

Kolejnym krokiem jest walidacja. Jak najszybciej pokaż swój MVP prawdziwym użytkownikom. Nie czekaj na dopracowanie szczegółów. Nie spiesz się z pozyskiwaniem funduszy lub skalowaniem. Na początek zaprezentuj swój MVP prawdziwym użytkownikom, zbierz opinie i szybko powtórz proces. Takie podejście pomoże ci skoncentrować się na nauce tego, co działa, a co nie, a następnie zainwestować w rozwój. Można to zrobić w następujący sposób:

• Zacznij od niewielkiej grupy pilotażowej lub pierwszych użytkowników
• Informacje zwrotne dotyczące pracy: bądź aktywny, korzystaj z wywiadów, ankiet, monitorowania użytkowania
• Obserwuj rzeczywiste użycie, a nie to, co mówią ludzie, oraz podstawy.
• Interpretuj główne przesłanie na podstawie rzeczywistego użytkowania przez użytkowników
• Udoskonalenie: przed skalowaniem należy naprawić podstawowe problemy.

Nie wystarczy mieć dobry pomysł i przekonać inwestorów do niego bez wykazania się trakcją, jasnością i umiejętnością szybkiego uczenia się. Inwestorzy chcą mieć pewność, że twój startup rozwiąże bardzo realny problem i będzie działał w szybkim tempie. Oto kilka najważniejszych taktyk, które pomogą ci uzyskać pozytywną odpowiedź:

• Potwierdźcie to z rzeczywistymi użytkownikami i pokażcie zainteresowanie
• Podkreśl jedną wyraźną wartość
• Mów jasno i pewnie
• Pokażcie swoją motywację i uczcie się
• Wykorzystaj swój MVP w prezentacji
• Bądź uczciwy i buduj zaufanie
• Sformułuj jasną prośbę

W tym momencie odpowiednio opracowany minimalny produkt (MVP) może szybko stać się silnym narzędziem pozyskiwania funduszy, szczególnie jeśli został stworzony przy pomocy nowoczesnych narzędzi do tworzenia MVP opartych na sztucznej inteligencji.

• Pisanie i debugowanie kodu: dzięki sztucznej inteligencji programiści szybciej piszą funkcje, poprawiają błędy i refaktoryzują kod
• Automatyzacja procesu, np. czyszczenie danych, formatowanie
• Tworzenie treści i wiadomości e-mail, takich jak teksty marketingowe, raporty i projekty komunikatów
• Analizuj dane, żeby wyciągać wnioski, podsumowywać trendy, tworzyć wizualizacje lub identyfikować anomalie.

Aplikacje te stanowią obecnie podstawę sztucznej inteligencji w rozwoju produktów, zwłaszcza w przypadku szybkiego prototypowania lub we wczesnej fazie MVP.

Tak, szkolimy nasze zespoły w zakresie najlepszego wykorzystania narzędzi AI, ponieważ ma to kluczowe znaczenie dla ich rozwoju i integracji. Oto nasze ogólne podejście: Szkolenia strukturalne: korzystamy z wewnętrznych warsztatów poświęconych przykładom z życia wziętych, a także organizujemy hackatony, aby wykorzystać różne narzędzia w praktyce. Ciągłe doskonalenie i najlepsze praktyki: Kiedy narzędzia są wprowadzane do projektów produkcyjnych, testujemy je najpierw w projektach wewnętrznych. Pozwala nam to sprawdzić ich wydajność i użyteczność w środowisku o niskim ryzyku. W naszym zespole swobodnie wymieniamy się wiedzą, a także przykładami praktycznymi, skrajnymi przypadkami i ograniczeniami. Kultura dzielenia się i wspierania: dajemy wam swobodę odkrywania. Każdy zespół ma członków, którzy dogłębnie poznali określone narzędzia i mogą pomóc innym. Dzięki rzeczywistym testom, praktycznym wydarzeniom, otwartemu rozpowszechnianiu wiedzy i warsztatom zespołowym zadbamy o to, aby wasze zespoły potrafiły stosować narzędzia AI MVP dla start-upów nie tylko wydajnie, ale i skutecznie.

Lovable może stworzyć okrojoną wersję LinkedIn (profile, prosty kanał informacyjny, tablica ogłoszeń o pracy) bez pisania żadnego kodu, ale nie kompletną, skalowalną sieć społecznościową. W przypadku złożonych aplikacji korzystaj z narzędzi AI, które pomogą ci w tworzeniu MVP, oraz wsparcia programistów.

Jeśli możesz osiągnąć przychody z segmentu B2C bez naruszania swojej wizji B2B i nie przeciążając swojego zespołu, może to być sprytny sposób na uzyskanie wczesnego impetu i zrozumienia rynku. Wystarczy, że będziesz pamiętać o długoterminowych celach B2B i inwestycjach w zasoby. W tym momencie należy wykorzystać lean MVP of B2B SaaS lub 2-dniowy MVP szybkich testów B2C jako strategiczne narzędzie podwójnego testowania rynku.

W dzisiejszych czasach nie musisz poświęcać tygodni na wdrożenie MVP. Dwa dni wystarczą, aby stworzyć coś funkcjonalnego, mając odpowiednie narzędzia i jasno określony cel. Omówiliśmy wykorzystanie platform AI, no-code i low-code przez założycieli i zespoły, takich jak ta, którą posiadamy, w celu szybszego testowania pomysłów, uzyskiwania prawdziwych opinii i rozpoczynania prac bez nadmiernego rozbudowywania projektu. Teraz możesz poświęcić tyle samo dni na przejście od pomysłu do uruchomienia.