预型化

先做一个假前端，测试人们是否会用真东西——在造真东西之前。

为什么

预型化（Google 首创）在你能回答"造得出吗"之前先回答"他们会用吗"。你搭建产品最薄的幻象——一个看起来真实但后端硬编码或手动的 UI——然后观察人们是否尝试使用。这把"想要"和"可行"分开：很多造得出的东西没人要，预型化以工程成本的一小部分抓住这个缺口。一周预型化能省下三个月的 MVP 工程去验证一个没有吸引力的想法。

何时使用

在冒烟测试通过后、构建功能 MVP 之前。耗时 3-7 天。如果核心风险是技术可行性而非需求，可跳过。

如何做

1. 确定要伪装的核心交互
   - 想法成立必须的一个动作是什么？
   - 例：AI logo 生成器的核心动作是"上传需求 → 看到 logo"

2. 搭建幻象
   - 前端：用 Figma 转码或无代码工具（Bubble、Glide）做真 UI
   - 后端：硬编码响应或你手动满足请求
   - 对用户必须看起来和感觉起来都真实

3. 放到 10-20 个目标用户面前
   - 通过冒烟测试的回复者或小额广告投放分享
   - 看他们使用（录屏或实时通话）

3. 测量意向，不是满意度
   - 他们完成核心动作了吗？
   - 他们想再做一次或分享吗？
   - 他们问"什么时候上线"或想付费吗？

5. 决策
   - 强使用意向 → 造真东西
   - 看着不错但没拉力 → 毙掉，问题在想要度而非打磨度

示例

想法："把 Figma 文件转成可用 React 组件的 AI 工具。"
预型（4 天）：
  - 做了精美落地页 + "上传 Figma"按钮
  - 幕后：我手动转换了前 5 个上传
  - 每个在 2 小时内返回结果

结果（15 用户试用）：
  - 11 完成上传，7 说"这正是我需要的"
  - 3 问价格，1 想预付
  - 2 说 2 小时等待太长 → 真产品必须即时

决策：想要度强，真产品必须快 → 用即时 AI 构建。

常见问题

⚠预型做得太功能化——如果花 2 周做真逻辑，那是 MVP 不是预型，目的就没了。
⚠不看用户交互——事后问卷不可靠；你需要看到他们在哪犹豫或流失。
⚠把"好酷的想法"反应当验证——人们对精美 UI 很客气；测行动（是否再用、是否想付）。
⚠伪装错了部分——如果用户在乎准确度（如 AI 输出质量），硬编码的好结果会过度承诺，什么也学不到。

最佳实践

✓预型限时 1 周——如果更久，你建太多了；砍掉表面积。
✓用录屏（LogRocket、FullStory）看真实行为，不是自报行为。
✓测后访谈要诚实说这是原型——这测的是真实意向而非对"成品"的客气。
✓预先写好"毙掉"标准："如果 < 30% 完成核心动作，想法没拉力"——在情绪介入前决定。