Suurim õppetund toote loomisel Vibe Codinguga ei olnud tehniline oskus
Rakenduse nullist turule toomine Vibe Codingu abil võttis mul 3 kuud. Tagasi vaadates ei muutnud mind tegelikult mitte tehniline läbimurre, vaid sügavam arusaam "toote ehitamisest". Need 6 taipamist sobivad kõigile, kes soovivad oma ideest toote luua.
Sissejuhatus: Miks ma otsustasin ise toodet luua?
Eelmisel aastal nägin, kuidas paljud insenerid, kes olid ettevõtetele AI tööriistu loonud, koondati.
See pani mind mõtlema: kui insenerid lihtsalt kirjutavad teiste inimeste ideed koodiks, siis mille poolest see erineb alltöövõtust?
Ma ei tahtnud oodata, et mind asendataks; ma tahtsin ise toodet luua.
Alustasin eelmisel aasta oktoobris.
Põhjus oli lihtne – minu pereliige annab tunde ja märgib tunde vihikutesse, eksides sageli või ei klappinud arvestus. Küsisin treeneritelt ja eraõpetajatelt enda ümber ning avastasin, et kõigil oli sama probleem: tundide arvestus oli laiali vihikutes, Excelis või isegi LINE sõnumites, puudus üks koht, kus mõlemad pooled saaksid seda sünkroonselt kontrollida.
Nii lõin ma Course Kit'i, tunniarvestuse haldamise tööriista.
Alustasin ideede genereerimist "turundus x äpp" kontseptsiooniga, kitsendades suurt visiooni aeglaselt kõige olulisemale esimesele asjale, mida teha.
Puutusin kokku Flutteriga, raamistikuga, mida ma polnud kunagi varem kasutanud, arendades platvormiülest rakendust, integreerides rakendusesiseseid oste (In-App Purchase) ja Stripe'i. Protsessi käigus komistasin paljudele "aukudele", kuid need olid ka kõige väärtuslikumad kogemused.
Ideest MVP turule toomiseni kulus 3 kuud. Flutteri algajana olin siiralt hämmastunud, et suutsin nii kaugele jõuda.
Nende 3 kuu jooksul kasutasin ära kõik oma varasemad turundusteadmised ja tehnilised kogemused. Tagasi vaadates oli tehnilistest läbimurdest loomulikult rahulolu, kuid see, mis mind tegelikult muutis, oli arusaam "toote ehitamisest".
Mõned taipamised, mida tahan teiega jagada.
1. Mida ehitada on olulisem kui kuidas ehitada
AI ajastul ei ole koodi kirjutamine enam künnis.
Tõeliseks kitsaskohaks saab: mida sa täpselt ehitada tahad? Ja kellele?
Alguses panin kirja hulga funktsioone, mida tahtsin teha, alates turundustööriistadest kuni õppimise logideni. Kuid siis esitasin endale küsimuse: "Kui saaksid teha ainult ühe asja, siis millise?"
Vastus oli tundide haldamine, see vajadus, mida ma varem mainisin.
Kõigepealt vaatasin, kas keegi teine turul seda teeb, mõtlesin läbi ärimudeli, ja hakkasin alles siis ehitama, kui olin suuna õigsuses kindel.
Leia kõigepealt need, kes on valmis maksma, siis arenda. See järjekord on olulisem, kui sa arvad.
2. Enne disaini viimistlemist veendu, et funktsionaalsus töötab
Ilusad ekraanid on teisejärgulised, kuni pole kinnitust, et neid vajatakse.
Minu lähenemine: kõigepealt lase põhifunktsionaalsus tööle, veendu, et seda kasutatakse, ja alles siis kohanda liidest.
Kuid üht asja ei tohi säästa – kasutaja sisenemise järgne protsess. Mida teha esimese, mida teisena? See tuleb eelnevalt läbi mõelda. Muidu, kui funktsioonid ongi täielikud, aga kasutaja avab rakenduse ega tea, mida teha, on see asjata.
Teine reaalsus: AI abil loodud ekraanid näevad kõik väga sarnased välja. Ava kümme AI-ga tehtud rakendust ja nende avalehed on peaaegu alati suur pilt ja kolm nuppu. Kui sinu tootel puudub oma äratuntavus, siis on see kergesti märkamatu.
Seega minu põhimõte on – veendu kõigepealt, et põhiväärtust saab kogeda, ja kui turg on selle kinnitanud, siis kuluta aega liidesele omapärase stiili andmisele.
3. Mida suudab AI ja mida suudad vaid SINA
Tootearenduse käigus avastasin aeglaselt, et töö saab jagada kahte tüüpi: üks, mis järgib reegleid, ja teine, millel pole standardseid vastuseid.
AI on suurepärane esimeses tüübis – anna talle nõuded, ja see suudab kirjutada koodi, funktsioonid tööle panna ja isegi tehnilisi lahendusi pakkuda.
Kuid teises tüübis see sind aidata ei saa.
Näiteks tahtsin lisada funktsiooni, ja AI hindas seda tehniliselt teostatavaks. Kuid mina kaalusin muid asju – "Kas kasutajad seda tõesti vajavad?" "Kas seda teha nüüd või oodata pärast valideerimist?"
Hiljem esitasin need kaalutlused AI-le ja selle otsus kattus minuga. See vastas: "Seda funktsiooni on madala riskiga juurutada siis, kui kasutajad sellele tõeliselt reageerivad." "Nüüd tegemine võtaks aega testimiseks ja on vastuolus sinu eeldatava turuletoomise ajaga."
Nendel probleemidel pole valemit; need tuginevad sinu turu mõistmisele ja kogemusele.
AI suudab vastata "Kas seda saab teha?", kuid "Kas seda peaks tegema?" on sinu otsustusvõime.
See otsustusvõime on kõige väärtuslikum oskus toote üksinda ehitamisel.
4. Lõpetatud on parem kui täiuslik
Alguses panin kirja hulga funktsioone, mida tahtsin rakendada, tundes, et igaüks neist on ülioluline.
Kuid tegelikult alles tegemise käigus avastasin, et ainult põhivoo tööle saamine oli juba tohutu samm edasi.
Varem insenerina pidin keskenduma vaid arendusele. Kuid toote üksinda tehes pead samal ajal mõtlema: "Kas kasutajad seda funktsiooni kasutavad?" ja "Kas see funktsioon toob mulle raha?"
Kasutajakogemus ja äriline väärtus – mõlemale tuleb korraga mõelda. See erineb täielikult tunnetest ettevõttes, kus vastutad ainult koodi kirjutamise eest.
Hiljem õppisin ühte asja: Kõigepealt lase toode tööle, anna see inimestele proovida ja alles siis otsusta, kas seda paremaks teha.
Laadisin esimese versiooni App Store'i ja postitasin sellest PTT-sse. 3 päeva jooksul lunastati kõik 100 iOS-i sooduskoodi.
Sel hetkel teadsin, et suund on õige. Pole hullu, kui see pole täiuslik; lase turul sulle esmalt vastus anda.
5. Uus arusaam "inseneri" rollist
Need 3 kuud tundusid nagu Hyperbolic Time Chamber'is viibimine.
Varem arvasin, et insener lihtsalt kirjutab koodi. Kuid pärast toote üksinda ehitamist avastasin, et koodi kirjutamine on vaid üks osa sellest.
Mida ehitada, kellele see on, kuidas panna inimesi selle eest maksma – alates turuanalüüsist, kasutajavoo planeerimisest kuni turuletoomise järgse hoolduseni – iga samm nõuab erinevat mõtteviisi.
Ja need pole ainult inseneridele vajalikud oskused. Igaüks, kes soovib vibe codingut kasutades idee tooteks muuta, jõuab samale ristteele.
Kõige väärtuslikum ei ole koodi kirjutamise võime, vaid võime määrata, "millist probleemi tasub lahendada".
See muutus pani mind uuesti defineerima, mida sõna "insener" minu jaoks tähendab.
6. Ära lase AI-l oma elu kogeda
Nende kuude jooksul olen AI-d kasutanud paljudeks asjadeks, kuid ühes asjas olen järjest kindlam.
AI aitab sul protsesse läbi viia, kuid see ei saa aidata sul seda protsessi "kogeda".
Turul on palju valmis prompte, need lihtsalt ühenda ja saad tulemuse. Kuid kui sa ise pole mõelnud "mida ma tahan", siis on see tulemus lihtsalt kellegi teise vastus.
Näiteks: palusin AI-l aidata mul brändi positsioneerimisega. See küsis vastu: "Millist stiili sa soovid? Kes on sinu sihtgrupp?" Avastasin, et need küsimused pean ma ise läbi mõtlema, enne kui see mind aidata saab.
Mõtlemises pole otseteid. Kui sellest mööda hüppad, siis mõtlemise osavus nürineb; kui selle läbi käid, siis see arusaam on tõeliselt sinu.
AI on suurepärane kiirendi, kuid sinu elu pead sa ikkagi ise kogema.
Kokkuvõte
3 kuud tagasi küsisin endalt: Kuidas insener saab alltöövõtu tsüklist välja murda?
Minu vastus nüüd ei ole õppida rohkem tehnilisi oskusi, vaid hakata mõtlema "millist probleemi tasub lahendada".
Minu jaoks oli see probleem "kuidas panna treenerid ja õpilased enam mitte vihikutes tundide arvestust pidama". Väike asi, kuid tõeliselt vajalik.
Lisaks on tundide ülesmärkimine vaid esimene samm. Tööriista tõeline väärtus on meelde tuletada kasutajatele õigel ajal "ära unusta tundi minna". Kui ostad kursuse, aga ei käi, on see sama, mis poleks ostnudki. Hea disain muudab elu lihtsamaks.
See küsimus pole ainult inseneridele.
Mõtle selgeks, mida sa lahendada tahad, ja siis käi see ise läbi. See protsess on tõeline saavutus.
Oled sa vibe codingut kasutades midagi teinud? Tahaksin hea meelega sinu lugu kuulda — kirjuta mulle 😊
