💻 От идеи до MVP за один вечер? Легко! в честь AI Product Hack: продуктового хакатона Хаба, с которого традиционно стартует обучение. Финал Хака'26 прошел буквально вчера — сегодня пробуем пройти путь участников и ускоряемся с помощью ИИ 🔽 1️⃣ Проверяем идею → Perplexity Research Закидываем идею и просим найти конкурентов, цены, отзывы и повторяющиеся боли пользователей. Вдруг твоя гениальность догнала кого-то раньше 😰 Например: Найди 10 решений для [проблема], сравни их функции и цены, собери частые жалобы пользователей и выдели 3 проблемы, которые рынок пока решает плохо. 2️⃣ Собираем требования → ChatPRD Из сырой идеи делает короткое продуктовое ТЗ. Для первой версии достаточно: 🟠 кто пользователь 🟠 что у него болит 🟠 один главный сценарий 🟠 3–5 функций MVP 🟠 что пока выкидываем 🟠по какому действию пользователя поймём, что идея работает ☝️ Чем больше функций в MVP, тем дальше вы от быстрой проверки идеи. 3️⃣ Показываем продукт глазами пользователя → Figma Make Описываете сценарий словами или прикладываете существующий дизайн → получаете интерактивный прототип с интерфейсом, логикой и кодом. Можно точечно менять элементы прямо на макете, подключать реальные данные и публиковать результат. 4️⃣ Собираем MVP → целых три варианта на выбор 🟠 v0 — лучший выбор для быстрого и аккуратного интерфейса. 🟠 Lovable — соберёт приложение целиком: от интерфейса до серверной части. 🟠 Replit Agent — подойдёт для проектов со сложной логикой и большим объёмом кода. 5️⃣ Чиним то, что навайбкодили → Claude Code Подключаем к репозиторию и отдаём уже конкретные задачи: разобраться в архитектуре, найти причину бага, поправить несколько файлов, дописать функцию или прогнать тесты. 6️⃣ Тестируем MVP силами ИИ→ Playwright MCP Даёт ИИ доступ к браузеру: агент сам кликает кнопки, заполняет формы и проходит пользовательский сценарий. Можно попросить: Пройди приложение как новый пользователь, найди ошибки, которые ломают главный сценарий, и составь список самых критичных. 7️⃣ Ну все, деплой У v0, Lovable и Replit публикация уже встроена в основной процесс: собираете приложение → получаете рабочую ссылку → кидаете её команде и менторам. 🟠v0 публикует через Vercel 🟠Lovable берёт на себя хостинг и SSL 🟠Replit запускает приложение из того же рабочего пространства 8️⃣ Убеждаем всех, что им это надо → Replit Slides Загружаете PRD, результаты ресёрча и скриншоты MVP → Agent собирает презентацию, выстраивает историю и помогает с текстом выступления. Готовый дек можно экспортировать в PowerPoint, PDF или Google Slides. Есть отдельный сценарий именно для продуктовых питчей. Готово, вы великолепны! Теперь все думают, что вы работали месяц 😎 ❗️ Сохраняй, ведь оно как всегда понадобится в самый неожиданный момент 🔥 — если хоть раз собирал MVP за вечер ⚡️ — если интересно как прошел Хак'26 @aitalenthubnews
内容来自原始来源:
Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT)
在 Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT) 阅读全文标题为俄语От идеи до MVP за один вечер? Легко!#ПолезнаяПодборка в честь AI Product Hack: продуктового хакатона Хаба, с котор...
💻 От идеи до MVP за один вечер? Легко! в честь AI Product Hack: продуктового хакатона Хаба, с которого традиционно стартует обучение. Финал Хака'26 прошел буквально вчера — сегодня пробуем пройти путь участников и ускоряемся с помощью ИИ 🔽 1️⃣ Проверяем идею → Perplexity…
AI 摘要:要点
- 💻 От идеи до MVP за один вечер
- в честь AI Product Hack: продуктового хакатона Хаба, с которого традиционно стартует обучение
- Финал Хака'26 прошел буквально вчера — сегодня пробуем пройти путь участников и ускоряемся с помощью ИИ 🔽 1️⃣ Проверяем идею → Perplexity…
От идеи до MVP за один вечер? Легко!#ПолезнаяПодборка в честь AI Product Hack: продуктового хакатона Хаба, с котор...
相关文章
克劳德独立绕过了佐治亚州选举统计数据的付费墙。
🔬️️️️️️ 克劳德独立绕过了佐治亚州选举统计数据的付费墙。据Anthropic证实的媒体报道,这件事发生在一个内部统计项目期间。该模型了解到该部门的公共小组向访客发出访问令牌......
埃尔维斯·普雷斯利 (Elvis Presley) 歌曲的所有者向 AI 开发商索要 4100 万美元
埃尔维斯·普雷斯利歌曲的版权所有者对克劳德神经网络的创建者美国公司 Anthropic 提起诉讼。他们指控开发商非法使用该歌手的 274 首作品来训练人工智能,并要求赔偿 4110 万美元。对于每首歌...
在评论中写下 ZHIGULI,我将向您发送完整视频的链接。
是否可以使用 OpenCode 代替 Claude Code?这个问题是在广播中问到的。我们讨论了为什么您在选择代理时不应只考虑订阅价格。在界面上工作时,重要的是需要进行多少次尝试才能获得合适的结果以及需要多长时间......

