Создание приложений с помощью ИИ для продактов и фаундеров

Несмотря на весь хайп вокруг нейросетей, их и правда можно использовать, чтобы что-то напрограммировать. Причем это вполне может быть не только простенький сайт, а очень даже полноценный прототип, где будут кликаться кнопки (на картинке - клон Spotify) - и все это своими руками, не трогая разработчиков. С помощью инструментов типа Replit можно даже запустить MVP полноценного приложения с бэкендом и базой данных. Давайте разбираться.

Большинство продактов работают над «обычными» задачами: обычно отвечают за UX, а именно страницу поиска, всю воронку онбординга, все iOS приложение и так далее. Также продакт придумывает новые фичи, и их нужно объяснять стекйхолдерам; для этого нужны документы типа PRD, презентации, диаграммы или Figma (тут часто нужен дизайнер). Можно показывать и на пальцах, но есть вариант лучше.

Представим ситуацию: вы продакт в музыкальном сервисе Spotify и у вас есть идея — добавить фичу «Концерты этой группы рядом». Фича понятная и явно попадает в боль пользователей: вместо подписки на миллон непонятных рассылок с анонсами, ваше приложение музыки сразу и говорит: «Твой любимый исполнитель выступает в соседнем городе через месяц». Красота!

Одно дело объяснять это все словами, а другое дело показать, как это будет выглядеть. С современными инструментами AI-кодинга это займет 10 минут и потребует ровно 0 строчек кода от продакта. Магия? Нет, наука.

Как обычно с ИИ, нам потребуется промпт. И первая задача - склонировать интерфейс Spotify. Вот первые шаги:

На картинке вверху страницы - склонированный результат. Неплохо для 2-х минут, да? Кстати, если бесплатная версия не захочет работать со скриншотом, можно попробовать промт типа «сделай копию spotify», это должно работать для известных сервисов.

Конечно, прототип не воспроизводит музыку и не выглядит идеально, но он точно позволит мне показать мою идею. Собственно, давайте ее и добавим. Вот промпт, который это сделает:

На картинке выше — фича в действии, а вот тут ее можно «потрогать». Конечно, прототип далек от идела, но с ним я точно смогу сказать директору / команде / коллегам: «Это — главная нашего плеера, а это фича, которую я хочу добавить. Кликните вот тут, что думаете?». В этом, собственно, и была моя цель — показать наглядно, а не долго и занудно объяснять, что здесь будет кнопка.

Сразу предупреждаю, что AI может натупить с прототипом и сделать красную кнопку, вместо брендового зеленого, или же прозрачный поп-ап, который не будет виден на фоне. Нужно просто знать, чего ожидать и как это пофиксить простыми промтами. Кстати, все, как с настоящей командой, только вместо ожидания спринта (пока дизайнер освободится), мы ждем всего пару минут (пока AI пишет за вас код).

Вы наверное уже слышали разные названия: Loveable, Bolt, v0, Cursor... Почему же я выбал для обучения именно Replit?

Длинный ответ - в табличке-сравнении от ProductDo ниже, а основная причина в том, что в отличие от только лишь имитации продукта (только интерфейс, фронтенд), Replit может AI-генерировать полноценное full-stack приложение с "мозгом" на сервисе и даже "запоминать" с помощью настоящих баз данных. К другим инструментам это можно прикрутить, но зачем нам мучаться, если можно использовать все прямо из коробки? Инструменты активно развиваются и, возможно, скоро вся табличка "позеленеет", а может некоторые из них просто исчезнут. Будем следить за прогрессом!

По поводу прайсинга: полноценное приложение можно построить, потратив 10$-30$. В любом случае я советую инвестировать в такие тесты и купить подписку на пару месяцев - это стоит того. К тому же, судя по динамике рынка ИИ-кодинг инструментов, ценник будет только уменьшаться. AI-прототипирование здесь надолго и оно с большой вероятностью повлияют на процесс разработки и создания продукта. Так что, если не можешь остановить вечеринку - возглавь вечеринку!

Итак, 90% продактов работают с готовым продуктом, а вот оставшиеся 10% уже пилят либо работают над сайд-проектом, либо уже вовсю развивают MVP для своего стартапа. Раньше для того, чтобы сделать первые шаги, вам нужен был технический ко-фаундер или разработчик, но теперь это вполне возможно сделать самостоятельно. И это — не хайп, это — наука!

Сначала вы можете создать «пустую оболочку» UI, как мы сделали выше на примере Spotify. На этом шаге вы объясняете AI, чего вы от него хотите, затем вторым шагом добавляете бэкенд и базы данных, внешние интеграции (см. мою статью по API) и так далее. Потом вы нажмете «В продакшн!», и вуаля — ваш MVP открыт всему инету и готов обслуживать по крайней мере первые 100–1000 пользователей.

После этого, конечно, придется нанять разработчика, чтобы он почистил или переписал AI-код, и это нормально; сначала получите эти 1000 пользователей, а потом беспокойтесь о будущем.

Пример ниже — это не конкретное приложение, которое вы должны создать, и даже не пример того, что вы можете создать. Это подход, который позволяет вам сделать задуманное. И вот если есть идеи, AI помогает их реализовывать :)

Собственно, пример. Недавно я в очередной раз поймал себя на мысли: «Так раздражает отслеживать групповые расходы, особенно гемор, когда они неравные (например, человек A заплатил не за всех, а только за B и C). Вот если бы у меня было свое собственное (бесплатное) приложение типа SplitWise для управления тем, кто, кому и сколько в итоге должен?». А дальше произошло следующее:

Завтра у меня могут появиться новые идеи. Возможно, мне следует ввести неравные разделения (например, Вася съел в два раза больше, поэтому он заплатит в два раза больше за ужин)? Или как насчет использования OpenAI для анализа изображений чеков, чтобы вместо того, чтобы вбивать данные вручную, я мог загрузить фотку, и название, цена и дата просто будут с нее считаны? А что бы добавили вы?

Расстояние между идеей и ее реализацией никогда не было таким коротким - спасибо нейросетям, которые программируют и даже помогают создавать полноценные приложения. Была бы идея :)

Хорошие новости в том, что если вы хотите повторить то же, что и я выше, вам не обязательно быть технарем или бывшим разработчиком. Но не буду и приукрашивать — вы не можете просто прочитать одну статью и стать AI-продактом: это как выучить одно предложение на иностранном языке, не понимая его базовой структуры — вроде и достижение, но пользы мало. У вас вполне получится сделать 1 или 2 шага, но на третьем приложение начнет усложняться и AI потонет в своих собственных багах. Если хотите этого избежать, то приходите в ProductDo на курс по AI прототипированию - научим.

Надеюсь, было полезно 🚀🤖

Материал впервые опубликован в бесплатной базе знаний школы для продакт менеджеров ProductDo.