先构建一次性原型：我如何使用 Vibe Coding 避免技术债务
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TL;DR
在没有计划的情况下直接使用 Lovable，导致我的第一次构建变成了不可用的烂摊子。
解决方案： 首先构建一次性原型。
我现在会花几小时创建高层次的版本，以探索布局、流程和组件，然后再开始正式开发。当我准备好真正动手时，我会使用 Lovable 的聊天功能总结我的收获，再用 ChatGPT 将其细化为基础提示。这样可以得到更干净的起点，副作用也更少。
我作为技术产品经理的角色
我的工作是成为一名 orchestrator（协调者）：
- Designers – 定义用户流程。
- Developers – 确定不会在后期限制我们的表结构。
- QA – 决定某件事是功能还是 bug。
- Customer Success – 提供发布所需的制品。
- Stakeholders – 提供路线图更新。
这项工作很有成就感，但有时缺少从头到尾完成某件事并在待办清单上划掉它的乐趣。
第一次尝试 Lovable.dev
我头一次冲进去，就像孩子进了糖果店：
- 构建快速，玩得开心，但产生了 不稳定 的代码。
- 不断切换方法，导致 意外的副作用。
- 在一个页面上更改内容会导致另一个页面崩溃。
预构建阶段：一次性原型
“如果你在预构建阶段带着会把东西丢弃的心态去做，就能从这一步中获得最大的价值。”
需要识别的内容
- 你想要构建的高层流程。
- 你想遵循的模式。
- 在软件中复用功能的机会。
- 页面布局决策。
- 潜在的扩展性问题。
vibe coding 的力量在于，你可以快速迭代和测试概念，然后在准备好时在稳固的基础上干净地构建。
多个一次性项目
- 不要因为说“我想单独探索概念 X”而感到内疚。
- 目标是迭代，而不是完美。
- 一天或两天的短期练习（通常只需几小时）就足够了。
我的修订流程
- 创建几个预构建的临时项目，在第一次笨拙的尝试之后。
- 硬编码数据；让按钮自动推进到下一步。
- 使用这些原型来发现用户体验的洞察。
案例研究：AssMan.ai
目标
让人一眼就能看出该产品与 Football Manager 系列游戏有关（名称的来源可在 [here] 找到）。
同时，使 call‑to‑action (CTA) 明显，让用户无需思考即可知道该做什么。
原型开发
- 在预构建阶段花费了 days 进行调试（而不是通常的几小时）。
- 早期的 “烟雾弹” 原型可在 [here] 查看。
当你今天在实时站点上运行流程时，你会注意到许多相同的核心组件：
- 上传区域 → 在分析运行时切换到加载动画页面。
- 分析页面 → 显示反馈并在底部提供交互式聊天机器人。
最终设计受到这些预构建原型的强烈影响。
最终流程（桌面版）
标题
- Logo：一条传统的足球围巾，带有产品名称。
- Soccer ball 图标，用于即时视觉提示。
- Beta tag，用于透明度和用户宽容度。
副标题
“Interactive Feedback” – 立即展示工具的价值（参见我关于 AssMan.ai 产品验证的文章）。
主框（三大核心要素）
- Pulsing green button – 清晰、易辨识的 CTA。
- Example tactic image – 向用户展示应捕获的截图示例。
- Screenshot instructions – 减少对不熟悉此流程的用户的阻力。
- UI 会根据用户的操作系统自适应，默认使用相应的截图方式。
- 主要 CTA：“Upload Tactic Screenshot”（核心流程）。
- 次要 CTA：“Paste from Clipboard”（仅粘贴板捕获）。
所有信息均在 无需滚动 的情况下可见，这对移动端优化版本至关重要。
移动端适配
关键差异
| 桌面端 | 移动端 |
|---|---|
| CTA：“Upload Tactic Screenshot” | CTA：“Take Photo” |
| 次要：“Paste from Clipboard” | 次要：“Choose from Library”（取代剪贴板选项） |
- 此更改让移动用户能够即时拍照或从相册中选择已有图片。
- 我曾考虑根据设备将上传/保存功能移动到不同位置，但最终决定保持这种划分，因为玩家群体主要是 PC‑导向，大多数用户不会在手机上拥有战术截图。
布局
- 所有关键信息仍然位于首屏（无需滚动）。
生成策略反馈
反馈组件是 在 Lovable 之外 使用 ChatGPT Playground 构建的，该工具允许您测试提示和响应。
要点
- 在构建前先规划：使用一次性原型来探索想法。
- 快速迭代：先随意编码概念，然后巩固稳定的基础。
- 在用户行为差异显著时分离设备体验（桌面 vs. 移动）。
- 透明度（Beta 标记、明确的 CTA）能够赢得用户好感。
通过采用短期且有目的的前期构建阶段，我把混乱的首次尝试转变为简洁、以用户为中心的产品。
Source: …
对 AI 原型制作的思考
我对不同的 AI 模型和设置进行了对比，完全按照它们在 API 中的实际表现进行。使用该工具，我反复迭代，直到找到能够填充前端的输出。你可以在 此处 查看最新版本的示例。
在正式开始真实的生产产品时，我向 Lovable 的聊天功能 询问了每个原型的进展概览，将这些数据输入 ChatGPT，并不断迭代，直至找到能够奠定稳固基础的提示。
我的收获
- 确定了整体布局：页面、功能、通用组件以及核心流程。
- 原型为我提供了一份 蓝图——不再需要猜测。
- 我现在清楚 该做什么、该跳过什么，以及如何组织产品结构。
推荐做法
先构建一次可抛弃的原型。
用几小时的时间探索产品真正想要的工作方式，这样就不会花费数天或数周去纠正错误的假设。将迭代限制在数小时内，只有在必要时才延伸至数天。
展望
构建的门槛在不断降低。三个月前需要大量精力的工作，如今已经更容易，而这种差距还会继续缩小。