نقاط الألم لمديري المنتجات الذين يستخدمون Bolt.new و Lovable

ينجذب مديرو المنتجات (PMs) إلى Bolt.new و Lovable لإنشاء نماذج أولية سريعة للتطبيقات باستخدام الذكاء الاصطناعي. تعد هذه الأدوات بتحويل "الفكرة إلى تطبيق في ثوانٍ"، مما يتيح لمدير المنتج إنشاء واجهات مستخدم وظيفية أو نماذج أولية قابلة للتطبيق (MVPs) دون الحاجة إلى فرق تطوير كاملة. ومع ذلك، تكشف ملاحظات المستخدمين في العالم الحقيقي عن العديد من نقاط الألم. تشمل الإحباطات الشائعة تجربة المستخدم المعقدة التي تسبب عدم الكفاءة، وصعوبة التعاون مع الفرق، والتكاملات المحدودة مع سلاسل الأدوات الحالية، ونقص الدعم لتخطيط المنتج على المدى الطويل، وميزات التحليلات أو التتبع غير الكافية. فيما يلي، نستعرض المشكلات الرئيسية (مع تعليقات المستخدمين المباشرة) ونقارن أداء كل أداة.

مشكلات تجربة المستخدم/واجهة المستخدم التي تعيق الكفاءة

كل من Bolt.new و Lovable هما أدوات متطورة ولكن ليست خالية من العيوب، وغالبًا ما يواجه مديرو المنتجات مشكلات في تجربة المستخدم/واجهة المستخدم تبطئهم:

• سلوك وأخطاء الذكاء الاصطناعي غير المتوقعة: يبلغ المستخدمون أن بانيات الذكاء الاصطناعي هذه غالبًا ما تنتج أخطاء أو تغييرات غير متوقعة، مما يفرض عليهم تجربة وتصحيح مملة. وصف أحد المستخدمين غير التقنيين قضاء “3 ساعات [في] أخطاء متكررة” فقط لإضافة زر، مستنفدًا جميع رموزه في هذه العملية. في الواقع، أصبحت Bolt.new سيئة السمعة لتوليدها “شاشات فارغة، وملفات مفقودة، وعمليات نشر جزئية” عندما تتجاوز المشاريع النماذج الأولية الأساسية. هذا السلوك غير المتوقع يعني أن مديري المنتجات يجب أن يراقبوا مخرجات الذكاء الاصطناعي عن كثب. أشار أحد المراجعين في G2 إلى أن مطالبات Lovable “يمكن أن تتغير بشكل غير متوقع، مما قد يكون مربكًا،” وإذا تشابك منطق التطبيق، “فقد يتطلب الأمر الكثير من العمل لإعادته إلى مساره الصحيح” – في إحدى الحالات اضطروا إلى إعادة تشغيل المشروع بأكمله. تعد عمليات إعادة الضبط وإعادة العمل هذه محبطة عندما يحاول مدير المنتج التحرك بسرعة.

• تكاليف التكرار المرتفعة (الرموز والوقت): تستخدم كلتا المنصتين نماذج محدودة الاستخدام (Bolt.new عبر الرموز، Lovable عبر أرصدة الرسائل)، مما قد يعيق التجريب الفعال. يشتكي العديد من المستخدمين من أن نظام رموز Bolt مستهلك بشكل مفرط – كتب أحد المستخدمين: “تحتاج إلى رموز أكثر بكثير مما تتخيل،” “بمجرد ربط قاعدة بيانات… ستواجه مشكلات يجد [الذكاء الاصطناعي] صعوبة في حلها بمطالبة أو اثنتين فقط”. والنتيجة هي دورات متكررة من المطالبة والإصلاح تستهلك الحصص المتاحة. علق مستخدم آخر محبط لـ Bolt.new ساخرًا: “30% من رموزك تُستخدم لإنشاء تطبيق. الـ 70% الأخرى… لإيجاد حلول لجميع الأخطاء والمشكلات التي أنشأها Bolt.” وقد ردد هذا التعليق رد آخر: “صحيح جدًا! لقد جددت اشتراكي ثلاث مرات في شهر واحد!”. نموذج استخدام Lovable ليس محصنًا أيضًا – قد لا يكون مستواه الأساسي كافيًا حتى لتطبيق بسيط (أشار أحد المراجعين إلى أنه “اشترك في المستوى الأساسي وهذا لا يمنحني ما يكفي لبناء تطبيق بسيط”، ملاحظًا قفزة حادة في التكلفة للمستوى التالي). بالنسبة لمديري المنتجات، هذا يعني الوصول إلى الحدود أو تكبد تكلفة إضافية فقط للتكرار على نموذج أولي، وهو ما يقتل الكفاءة بوضوح.

• محدودية التخصيص والتحكم في واجهة المستخدم: بينما تولد كلتا الأداتين واجهات مستخدم بسرعة، وجد المستخدمون أنهما تفتقران إلى قدرات الضبط الدقيق. أشاد أحد مستخدمي Lovable بالسرعة لكنه أعرب عن أسفه لأن “خيارات التخصيص [محدودة] إلى حد ما”. تبدو القوالب الجاهزة جيدة، لكن تعديلها بما يتجاوز التعديلات الأساسية يمكن أن يكون مرهقًا. وبالمثل، يغير ذكاء Lovable الاصطناعي أحيانًا رمزًا لا ينبغي تغييره – “يغير رمزًا لا ينبغي تغييره عندما أضيف شيئًا جديدًا،” لاحظ أحد المستخدمين – مما يعني أن تغييرًا صغيرًا من قبل مدير المنتج قد يؤدي عن غير قصد إلى تعطيل جزء آخر من التطبيق. من ناحية أخرى، قدمت Bolt.new في البداية القليل جدًا من التحرير المرئي. تم كل شيء من خلال المطالبات أو تحرير الكود خلف الكواليس، وهو أمر مخيف لغير المطورين. (بدأت Lovable في تقديم وضع “التحرير المرئي” لتغييرات التخطيط والنمط، لكنه في مرحلة الوصول المبكر.) إن الافتقار إلى محرر ما تراه هو ما تحصل عليه (WYSIWYG) قوي أو واجهة سحب وإفلات (في كلتا الأداتين) يمثل نقطة ألم لمديري المنتجات الذين لا يرغبون في الخوض في الكود. حتى وثائق Lovable الخاصة تعترف بهذه الفجوة، وتهدف إلى تقديم المزيد من وظائف السحب والإفلات في المستقبل لجعل العملية “أكثر سهولة للمستخدمين غير التقنيين” – مما يعني أن سهولة الاستخدام حاليًا لا تزال بحاجة إلى تحسين.

• مشكلات سير عمل واجهة المستخدم: أشار المستخدمون إلى مشكلات أصغر في تجربة المستخدم تعطل سلاسة استخدام هذه المنصات. في Bolt.new، على سبيل المثال، سمحت الواجهة للمستخدم بالنقر على “نشر” دون تكوين هدف نشر، مما أدى إلى الارتباك (اقترح المستخدم أنها “يجب أن تطالبك بتكوين Netlify إذا حاولت النشر ولم تفعل ذلك بعد”). افتقرت Bolt أيضًا إلى أي عرض فرق (diff) أو سجل في محررها؛ فهي “تصف ما تقوم بتغييره… لكن الكود الفعلي لا يظهر فرقًا،” على عكس أدوات التطوير التقليدية. هذا يجعل من الصعب على مدير المنتج فهم ما غيره الذكاء الاصطناعي في كل تكرار، مما يعيق التعلم والثقة. بالإضافة إلى ذلك، كان سجل دردشة جلسة Bolt قصيرًا جدًا، لذلك لم يكن بإمكانك التمرير كثيرًا لمراجعة التعليمات السابقة – وهي مشكلة لمدير المنتج الذي قد يبتعد ويعود لاحقًا ويحتاج إلى السياق. معًا، تعني عيوب الواجهة هذه عبئًا ذهنيًا إضافيًا لتتبع التغييرات والحالة.

باختصار، تميل Bolt.new إلى إعطاء الأولوية للقوة الخام على الصقل، مما قد يترك مديري المنتجات يعانون من جوانبها غير المصقولة، بينما تجربة المستخدم في Lovable أكثر ودية ولكنها لا تزال محدودة في العمق. كما ذكرت إحدى المقارنات: “Bolt.new رائعة إذا كنت تريد سرعة خام وتحكمًا كاملاً… تولد تطبيقات كاملة المكدس بسرعة، لكنك ستقوم بتنظيف الأمور للإنتاج. Lovable أكثر تنظيمًا وصداقة للتصميم… مع كود أنظف جاهز للاستخدام.” بالنسبة لمدير المنتج، يعد وقت “التنظيف” هذا اعتبارًا جادًا – وقد وجد الكثيرون أن ما توفره أدوات الذكاء الاصطناعي هذه في وقت التطوير الأولي، تعيده جزئيًا في وقت تصحيح الأخطاء والتعديل.

احتكاك التعاون وسير عمل الفريق

يُعد العمل مع الفرق – المصممين، المطورين، مديري المنتجات الآخرين – جزءًا أساسيًا من دور مدير المنتج، ولكن كلاً من Bolt.new و Lovable لديهما قيود عندما يتعلق الأمر بالتعاون متعدد الأشخاص وتكامل سير العمل.

• نقص ميزات التعاون الأصلية: لم يتم بناء أي من الأداتين في الأصل مع وضع التعاون متعدد المستخدمين في الوقت الفعلي (مثل Google Docs أو Figma) في الاعتبار. ترتبط المشاريع عادةً بحساب واحد ويتم تحريرها بواسطة شخص واحد في كل مرة. يمكن أن يخلق هذا الانعزال احتكاكًا في بيئة الفريق. على سبيل المثال، إذا قام مدير منتج بإعداد نموذج أولي في Bolt.new، فلا توجد طريقة سهلة للمصمم أو المهندس لتسجيل الدخول وتعديل نفس المشروع في وقت واحد. عملية التسليم غير سلسة: عادةً ما يقوم المرء بتصدير أو دفع الكود إلى مستودع ليتمكن الآخرون من العمل عليه (وكما هو مذكور أدناه، حتى ذلك لم يكن أمرًا بسيطًا في حالة Bolt). في الممارسة العملية، يلجأ بعض المستخدمين إلى الإنشاء باستخدام هذه الأدوات ثم نقل الكود إلى مكان آخر. اعترف أحد المشاركين في نقاش على Product Hunt: بعد استخدام Bolt أو Lovable للحصول على فكرة، قاموا “بوضعها على GitHub الخاص بي وانتهى بهم الأمر باستخدام Cursor لإنهاء البناء” – أي التحول إلى أداة مختلفة لتطوير الفريق. يشير هذا إلى أنه من أجل التعاون المستمر، يشعر المستخدمون بالحاجة إلى مغادرة بيئة Bolt/Lovable.

• التحكم في الإصدار ومشاركة الكود: في وقت مبكر، لم يكن لدى Bolt.new تكامل Git مدمجًا، وهو ما وصفه أحد المطورين بأنه إغفال “جنوني”: “أريد تمامًا أن يكون الكود الخاص بي… في Git.” بدون التحكم الأصلي في الإصدار، كان دمج مخرجات Bolt في قاعدة كود الفريق أمرًا شاقًا. (قدمت Bolt ملف ZIP قابل للتنزيل من الكود، وظهرت ملحقات متصفح تابعة لجهات خارجية لدفع ذلك إلى GitHub). هذه خطوة إضافية يمكن أن تعطل سير العمل لمدير المنتج الذي يحاول التعاون مع المطورين. على النقيض من ذلك، تروج Lovable لميزة “لا يوجد تقييد، مزامنة مع GitHub”، مما يسمح للمستخدمين بربط مستودع ودفع تحديثات الكود. لقد كان هذا نقطة بيع للفرق – لاحظ أحد المستخدمين أنهم “استخدموا… Lovable لتكامل Git (بيئة فريق تعاونية)” بينما تم استخدام Bolt فقط للعمل الفردي السريع. في هذا الجانب، تسهل Lovable عملية تسليم المهام للفريق: يمكن لمدير المنتج إنشاء تطبيق والحصول على الكود على الفور في GitHub للمطورين لمراجعته أو متابعته. حاولت Bolt.new منذ ذلك الحين التحسين، بإضافة موصل GitHub عبر StackBlitz، لكن ملاحظات المجتمع تشير إلى أنه لا يزال غير سلس. حتى مع Git، يمكن أن يكون الكود المدعوم بالذكاء الاصطناعي صعبًا على الفرق في فهمه بدون توثيق، نظرًا لأن الكود يتم إنشاؤه بواسطة الآلة وأحيانًا لا يكون واضحًا بذاته.

• تكامل سير العمل (فرق التصميم والتطوير): غالبًا ما يحتاج مديرو المنتجات إلى إشراك المصممين مبكرًا أو التأكد من أن ما يبنونه يتوافق مع مواصفات التصميم. حاولت كلتا الأداتين إجراء عمليات تكامل هنا (سيتم مناقشتها بمزيد من التفصيل أدناه)، ولكن لا يزال هناك احتكاك. تتمثل إحدى مزايا Bolt.new للمطورين في أنها تتيح تحكمًا مباشرًا أكبر في حزمة التقنيات – “إنها تتيح لك استخدام أي إطار عمل،” كما لاحظ مؤسس Lovable – وهو ما قد يرضي عضو فريق التطوير الذي يرغب في اختيار التكنولوجيا. ومع ذلك، فإن نفس المرونة تعني أن Bolt أقرب إلى ساحة لعب للمطورين منها إلى أداة موجهة لمديري المنتجات. في المقابل، قد يحد النهج المنظم لـ Lovable (مع حزمة تقنيات موصى بها، وواجهة خلفية متكاملة، وما إلى ذلك) من حرية المطور، ولكنه يوفر مسارًا أكثر توجيهًا يقدره غير المهندسين. اعتمادًا على الفريق، يمكن أن يكون هذا الاختلاف نقطة ألم: إما أن Bolt تبدو غير محددة الرأي للغاية (قد يختار مدير المنتج عن طريق الخطأ إعدادًا لا يحبه الفريق)، أو أن Lovable تبدو مقيدة للغاية (لا تستخدم أطر العمل التي يفضلها فريق التطوير). في كلتا الحالتين، يتطلب مواءمة النموذج الأولي مع معايير الفريق تنسيقًا إضافيًا.

• أدوات التعاون الخارجية: لا تتكامل Bolt.new ولا Lovable بشكل مباشر مع مجموعات التعاون الشائعة (لا يوجد تكامل مباشر مع Slack للإشعارات، ولا تكامل مع Jira لتتبع المشكلات، وما إلى ذلك). هذا يعني أن أي تحديثات أو تقدم في الأداة يجب أن يتم إبلاغها يدويًا للفريق. على سبيل المثال، إذا قام مدير منتج بإنشاء نموذج أولي ويريد الحصول على ملاحظات، فيجب عليه مشاركة رابط التطبيق المنشور أو مستودع GitHub عبر البريد الإلكتروني/Slack بنفسه – لن تقوم المنصات بإخطار الفريق أو الربط بتذاكر المشروع تلقائيًا. يمكن أن يؤدي هذا النقص في التكامل مع سير عمل الفريق إلى فجوات في التواصل. لا يمكن لمدير المنتج تعيين مهام داخل Bolt/Lovable، أو ترك تعليقات لزميل في الفريق على عنصر واجهة مستخدم معين، بالطريقة التي قد يفعلونها في أداة تصميم مثل Figma. يجب أن يتم كل شيء بشكل مخصص، خارج الأداة. في الأساس، تم تصميم Bolt.new و Lovable كبيئات أحادية المستخدم، مما يشكل تحديًا عندما يريد مدير المنتج استخدامها في سياق متعدد المستخدمين.

باختصار، تتفوق Lovable على Bolt.new قليلاً في سيناريوهات الفريق (بفضل مزامنة GitHub والنهج المنظم الذي يجده غير المبرمجين أسهل في المتابعة). قد يتسامح مدير المنتج الذي يعمل بمفرده مع إعداد Bolt الفردي، ولكن إذا احتاج إلى إشراك الآخرين، يمكن أن تصبح هذه الأدوات نقاط اختناق ما لم ينشئ الفريق عملية يدوية حولها. تعد فجوة التعاون سببًا رئيسيًا لرؤيتنا للمستخدمين يقومون بتصدير عملهم ومواصلته في مكان آخر – يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق مشروعًا بسرعة، ولكن لا تزال هناك حاجة إلى الأدوات التقليدية للمضي به قدمًا بشكل تعاوني.

تحديات التكامل مع الأدوات الأخرى

يتضمن تطوير المنتجات الحديثة مجموعة من الأدوات - منصات التصميم، قواعد البيانات، خدمات الطرف الثالث، إلخ. يقدر مديرو المنتجات البرامج التي تتكامل بسلاسة مع مجموعتهم الحالية من الأدوات، لكن Bolt.new و Lovable لديهما نظام بيئي محدود للتكامل، مما يتطلب غالبًا حلولًا بديلة:

• تكامل أدوات التصميم: غالبًا ما يبدأ مديرو المنتجات بنماذج التصميم أو المخططات الهيكلية. أدرك كل من Bolt و Lovable ذلك وقدما طرقًا لاستيراد التصميمات، ومع ذلك، فإن ملاحظات المستخدمين حول هذه الميزات متباينة. أضاف Bolt.new استيراد Figma (المبني على مكون Anima الإضافي) لتوليد التعليمات البرمجية من التصميمات، لكنه لم يرتقِ إلى مستوى التوقعات. لاحظ أحد المختبرين الأوائل أن مقاطع الفيديو الترويجية أظهرت عمليات استيراد بسيطة خالية من العيوب، “ولكن ماذا عن الأجزاء التي لا [تعمل]؟ إذا كانت الأداة ستغير قواعد اللعبة، فيجب أن تتعامل مع التعقيد - وليس فقط الأشياء السهلة.” عمليًا، واجه Bolt صعوبة مع ملفات Figma التي لم تكن مرتبة للغاية. وجد مصمم تجربة مستخدم (UX) جرب تكامل Bolt مع Figma أنه مخيب للآمال لأي شيء يتجاوز التخطيطات الأساسية، مما يشير إلى أن هذا التكامل يمكن أن “يتعثر في التصميمات المعقدة”. أطلق Lovable مؤخرًا مسار عمله الخاص من Figma إلى التعليمات البرمجية عبر تكامل Builder.io. قد ينتج عن هذا نتائج أنظف (نظرًا لأن Builder.io يفسر Figma ويسلمه إلى Lovable)، ولكن كونه جديدًا، لم يتم إثباته على نطاق واسع بعد. أشاد أحد المقارنات على الأقل بـ Lovable لـ “خيارات واجهة المستخدم الأفضل (Figma/Builder.io)” ونهج أكثر ملاءمة للتصميم. ومع ذلك، كان “أبطأ قليلاً في إنشاء التحديثات” مقايضة تم الإبلاغ عنها مقابل دقة التصميم تلك. بالنسبة لمديري المنتجات، الخلاصة هي أن استيراد التصميمات ليس دائمًا بسيطًا بضغطة زر - قد يقضون وقتًا في تعديل ملف Figma ليناسب قدرات الذكاء الاصطناعي أو تنظيف واجهة المستخدم التي تم إنشاؤها بعد الاستيراد. وهذا يضيف احتكاكًا لسير العمل بين المصممين وأداة الذكاء الاصطناعي.

• تكامل الواجهة الخلفية وقواعد البيانات: تركز كلتا الأداتين على توليد الواجهة الأمامية، لكن التطبيقات الحقيقية تحتاج إلى بيانات ومصادقة. الحل المختار لكل من Bolt.new و Lovable هو التكامل مع Supabase (قاعدة بيانات PostgreSQL مستضافة + خدمة مصادقة). يقدر المستخدمون وجود هذه التكاملات، ولكن هناك فروق دقيقة في التنفيذ. في البداية، كان تكامل Bolt.new مع Supabase بدائيًا؛ بينما اعتُبر تكامل Lovable “أكثر إحكامًا [و] وضوحًا” بالمقارنة. أبرز مؤسس Lovable أن نظام Lovable مضبوط بدقة للتعامل مع "التعثر" بشكل أقل تكرارًا، بما في ذلك عند دمج قواعد البيانات. ومع ذلك، لا يزال استخدام Supabase يتطلب من مدير المنتج فهمًا لبعض مخططات قواعد البيانات. في مراجعة Lovable على Medium، اضطر المؤلف إلى إنشاء جداول يدويًا في Supabase وتحميل البيانات، ثم ربطها عبر مفاتيح API للحصول على تطبيق يعمل بكامل طاقته (على سبيل المثال، لأحداث وأماكن تطبيق تذاكر). كانت هذه العملية قابلة للتنفيذ، ولكنها ليست تافهة - لا يوجد اكتشاف تلقائي لنموذج بياناتك، يجب على مدير المنتج تعريفه. إذا حدث أي خطأ في الاتصال، فإن تصحيح الأخطاء يقع على عاتق المستخدم مرة أخرى. يحاول Lovable المساعدة (قدم مساعد الذكاء الاصطناعي إرشادات عند حدوث خطأ أثناء ربط Supabase)، لكنه ليس مضمونًا. قام Bolt.new مؤخرًا فقط “بشحن الكثير من التحسينات لتكامل Supabase الخاص بهم” بعد شكاوى المستخدمين. قبل ذلك، كما قال أحد المستخدمين، “يتعامل Bolt... مع عمل الواجهة الأمامية ولكنه لا يقدم الكثير من المساعدة في الواجهة الخلفية” – بخلاف الإعدادات المسبقة البسيطة، كنت وحدك فيما يتعلق بمنطق الخادم. باختصار، بينما جعلت كلتا الأداتين تكامل الواجهة الخلفية ممكنًا، إلا أنه تكامل سطحي. يمكن لمديري المنتجات أن يجدوا أنفسهم مقيدين بما يقدمه Supabase؛ أي شيء أكثر تخصيصًا (مثل قاعدة بيانات مختلفة أو منطق خادم معقد) غير مدعوم (لا يقوم Bolt و Lovable بتوليد تعليمات برمجية عشوائية للواجهة الخلفية بلغات مثل Python/Java، على سبيل المثال). قد يكون هذا محبطًا عندما تتجاوز متطلبات المنتج عمليات CRUD الأساسية.

• خدمات الطرف الثالث وواجهات برمجة التطبيقات (APIs): جزء أساسي من المنتجات الحديثة هو الاتصال بالخدمات (بوابات الدفع، الخرائط، التحليلات، إلخ). يمكن لـ Lovable و Bolt دمج واجهات برمجة التطبيقات، ولكن فقط من خلال واجهة الأوامر بدلاً من المكونات الإضافية المدمجة مسبقًا. على سبيل المثال، أوضح مستخدم على Reddit كيف يمكن للمرء أن يخبر الذكاء الاصطناعي شيئًا مثل “أحتاج إلى واجهة برمجة تطبيقات للطقس،” وستختار الأداة واجهة برمجة تطبيقات مجانية شائعة وتطلب مفتاح API. هذا مثير للإعجاب، ولكنه أيضًا غامض - يجب على مدير المنتج أن يثق بأن الذكاء الاصطناعي يختار واجهة برمجة تطبيقات مناسبة وينفذ الاستدعاءات بشكل صحيح. لا يوجد متجر تطبيقات للتكاملات أو تكوين رسومي؛ كل شيء يعتمد على كيفية إعطاء الأوامر. بالنسبة للخدمات الشائعة مثل المدفوعات أو البريد الإلكتروني، يبدو أن Lovable يتمتع بميزة من خلال دمجها: وفقًا لمؤسسها، يمتلك Lovable “تكاملات للمدفوعات + رسائل البريد الإلكتروني” ضمن ميزاته. إذا كان هذا صحيحًا، فهذا يعني أن مدير المنتج يمكنه بسهولة أكبر أن يطلب من Lovable إضافة نموذج دفع Stripe أو إرسال رسائل بريد إلكتروني عبر خدمة متكاملة، بينما مع Bolt قد يضطر المرء إلى إعداد ذلك يدويًا عبر استدعاءات API. ومع ذلك، فإن الوثائق حول هذه الأمور قليلة - من المحتمل أنها لا تزال تُعالج من خلال وكيل الذكاء الاصطناعي بدلاً من إعداد بنظام "النقر والتحديد". يمكن اعتبار نقص وحدات التكامل الواضحة والموجهة للمستخدم نقطة ضعف: يتطلب الأمر التجربة والخطأ لدمج شيء جديد، وإذا لم يعرف الذكاء الاصطناعي خدمة معينة، فقد يواجه مدير المنتج طريقًا مسدودًا. في الأساس، التكاملات ممكنة ولكنها ليست "جاهزة للاستخدام المباشر" (plug-and-play).

• تكامل سلسلة أدوات المؤسسة: عندما يتعلق الأمر بالتكامل مع سلسلة أدوات إدارة المنتجات نفسها (Jira للتذاكر، Slack للإشعارات، إلخ)، لا يقدم Bolt.new و Lovable حاليًا أي شيء جاهز للاستخدام. تعمل هذه المنصات بمعزل عن بعضها البعض. ونتيجة لذلك، يتعين على مدير المنتج الذي يستخدمها تحديث الأنظمة الأخرى يدويًا. على سبيل المثال، إذا كان لدى مدير المنتج قصة مستخدم في Jira ("كمستخدم أريد الميزة X") وقاموا بتطوير نموذج أولي لتلك الميزة في Lovable، فلا توجد طريقة لتمييز تلك القصة على أنها مكتملة من داخل Lovable - يجب على مدير المنتج الدخول إلى Jira والقيام بذلك. وبالمثل، لن يقوم أي روبوت Slack بالإعلان عن "النموذج الأولي جاهز" عندما ينتهي Bolt من البناء؛ يجب على مدير المنتج الحصول على رابط المعاينة ومشاركته. هذه الفجوة ليست مفاجئة بالنظر إلى التركيز المبكر لهذه الأدوات، لكنها تعيق كفاءة سير العمل في بيئة الفريق. إنه في الأساس تبديل سياق: تعمل في Bolt/Lovable للبناء، ثم تنتقل إلى أدوات إدارة المنتج الخاصة بك لتسجيل التقدم، ثم ربما إلى أدوات الاتصال الخاصة بك لعرضها على الفريق. يمكن للبرامج المتكاملة تبسيط ذلك، ولكن حاليًا يقع هذا العبء على عاتق مدير المنتج.

باختصار، يتكامل Bolt.new و Lovable جيدًا في بعض المجالات التقنية (خاصة مع Supabase للبيانات)، لكنهما يقصران في التكامل مع النظام البيئي الأوسع للأدوات التي يستخدمها مديرو المنتجات يوميًا. لقد حقق Lovable تقدمًا أكبر قليلاً في تقديم مسارات مدمجة (مثل النشر بنقرة واحدة، GitHub المباشر، بعض الخدمات المدمجة)، بينما يتطلب Bolt غالبًا خدمات خارجية (Netlify، إعداد API يدوي). تباينت مراجعة NoCode MBA هذا صراحةً: “يوفر Lovable نشرًا مدمجًا، بينما يعتمد Bolt على خدمات خارجية مثل Netlify”. إن الجهد المبذول لسد هذه الفجوات - سواء عن طريق نسخ التعليمات البرمجية يدويًا، أو العبث بالمكونات الإضافية للجهات الخارجية، أو إعادة إدخال التحديثات في أنظمة أخرى - هو مصدر إزعاج حقيقي لمديري المنتجات الذين يبحثون عن تجربة سلسة.

قيود في تخطيط المنتج وإدارة خارطة الطريق

يتجاوز دور مديري المنتجات بناء نموذج أولي سريع ليشمل مسؤولية تخطيط الميزات، وإدارة خرائط الطريق، وضمان تطور المنتج. هنا، نطاق Bolt.new و Lovable ضيق جدًا – فهما يساعدان في إنشاء تطبيق، ولكنهما لا يقدمان أي أدوات لتخطيط المنتج الأوسع أو إدارة المشاريع المستمرة.

• لا يوجد إدارة للمتطلبات أو قائمة المهام (Backlog): لا تتضمن أدوات بناء التطبيقات بالذكاء الاصطناعي هذه أي مفهوم لقائمة المهام (backlog)، أو قصص المستخدمين، أو المهام. لا يمكن لمدير المنتج استخدام Bolt.new أو Lovable لسرد الميزات ثم معالجتها واحدة تلو الأخرى بطريقة منظمة. بدلاً من ذلك، يتم دفع التطوير بواسطة الأوامر ("بناء X"، "الآن أضف Y")، وتقوم الأدوات بإنشاء التطبيق أو تعديله وفقًا لذلك. هذا يعمل للنماذج الأولية المخصصة ولكن لا يترجم إلى خارطة طريق مُدارة. إذا أراد مدير المنتج تحديد أولويات ميزات معينة أو وضع خطة إصدار، فسيظل بحاجة إلى أدوات خارجية (مثل Jira أو Trello أو جدول بيانات بسيط) للقيام بذلك. لن يذكرك الذكاء الاصطناعي بما هو معلق أو كيف ترتبط الميزات ببعضها البعض – فليس لديه مفهوم لجدول زمني للمشروع أو تبعيات، فقط التعليمات الفورية التي تقدمها.

• صعوبة إدارة المشاريع الكبيرة: مع ازدياد تعقيد المشاريع، يجد المستخدمون أن هذه المنصات تصل إلى طريق مسدود. لاحظ أحد المراجعين على G2 أن “عندما بدأت في تنمية محفظتي، أدركت أنه لا توجد العديد من الأدوات للتعامل مع المشاريع المعقدة أو الكبيرة” في Lovable. وينطبق هذا الشعور على Bolt.new أيضًا. فهما مُحسّنان للتطبيقات الصغيرة الجديدة (greenfield)؛ إذا حاولت بناء منتج كبير بمكونات متعددة، وأدوار مستخدمين، ومنطق معقد، وما إلى ذلك، تصبح العملية غير عملية. لا يوجد دعم للمكونات أو الحزم بخلاف ما توفره أطر عمل الكود الأساسية. وبما أن أيًا من الأداتين لا يسمح بالاتصال بقاعدة كود موجودة، فلا يمكنك دمج التحسينات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تدريجيًا في مشروع طويل الأمد. هذا يعني أنهما غير مناسبين للتطوير التكراري على منتج ناضج. عمليًا، إذا احتاج نموذج أولي تم بناؤه باستخدام Lovable إلى أن يصبح منتجًا حقيقيًا، غالبًا ما تقوم الفرق بإعادة كتابته أو إعادة هيكلته خارج الأداة بمجرد وصوله إلى حجم معين. من منظور مدير المنتج، يعني هذا القيد أنك تتعامل مع مخرجات Bolt/Lovable كنماذج أولية يمكن التخلص منها أو كنقاط بداية، وليس كمنتج فعلي سيتم توسيعه – فالأدوات نفسها لا تدعم هذه الرحلة.

• طبيعة التوليد لمرة واحدة بواسطة الذكاء الاصطناعي: تعمل Bolt.new و Lovable أشبه بـ معالجات (wizards) أكثر من بيئات تطوير مستمرة. تتألقان في مرحلة التفكير المبكرة (لديك فكرة، تقوم بتوجيهها، تحصل على تطبيق أساسي). لكنهما تفتقران إلى الميزات اللازمة للتخطيط والمراقبة المستمرة لتقدم المنتج. على سبيل المثال، لا يوجد مفهوم لجدول زمني لخارطة الطريق حيث يمكنك إدراج "السباق الأول (Sprint 1): تنفيذ تسجيل الدخول (تم بواسطة الذكاء الاصطناعي)، السباق الثاني (Sprint 2): إدارة الملف الشخصي (قيد التنفيذ)"، وما إلى ذلك. لا يمكنك أيضًا الرجوع بسهولة إلى إصدار سابق أو إنشاء فرع لميزة جديدة – وهي ممارسات قياسية في تطوير المنتجات. هذا غالبًا ما يجبر مديري المنتجات على تبني عقلية "الاستخدام لمرة واحدة": استخدم الذكاء الاصطناعي للتحقق من صحة فكرة بسرعة، ولكن بعد ذلك أعد تشغيل التطوير "الصحيح" في بيئة تقليدية لأي شيء يتجاوز النموذج الأولي. يمكن أن يكون هذا التسليم نقطة ألم لأنه يكرر الجهد بشكل أساسي أو يتطلب ترجمة النموذج الأولي إلى تنسيق أكثر قابلية للصيانة.

• لا توجد ميزات لمشاركة أصحاب المصلحة: في تخطيط المنتج، غالبًا ما يجمع مديرو المنتجات الملاحظات ويعدلون خارطة الطريق. لا تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي هذه في ذلك أيضًا. على سبيل المثال، لا يمكنك إنشاء سيناريوهات مختلفة أو خيارات لخارطة طريق المنتج داخل Bolt/Lovable لمناقشتها مع أصحاب المصلحة – لا يوجد عرض زمني، ولا تصويت على الميزات، ولا شيء من هذا القبيل. يجب أن تتم أي مناقشات أو قرارات حول ما يجب بناؤه بعد ذلك خارج المنصة. ربما كان مدير المنتج يأمل، على سبيل المثال، أنه بينما يقوم الذكاء الاصطناعي ببناء التطبيق، يمكنه أيضًا توفير قائمة بالميزات أو مواصفات تم تنفيذها، والتي يمكن أن تكون بمثابة وثيقة حية للفريق. ولكن بدلاً من ذلك، فإن التوثيق محدود (سجل الدردشة أو تعليقات الكود هي السجل الوحيد، وكما ذكرنا، سجل دردشة Bolt محدود الطول). هذا النقص في التوثيق المدمج أو دعم التخطيط يعني أن مدير المنتج يجب عليه توثيق ما فعله الذكاء الاصطناعي وما تبقى يدويًا لأي نوع من خارطة الطريق، وهو عمل إضافي.

في جوهرها، Bolt.new و Lovable ليسا بديلين لأدوات إدارة المنتجات – إنهما أدوات تطوير مساعدة. إنهما “ينشئان تطبيقات جديدة” من الصفر ولكنهما لن ينضما إليك في تفصيل أو إدارة تطور المنتج. لقد وجد مديرو المنتجات أنه بمجرد إصدار النموذج الأولي الأولي، يجب عليهم التحول إلى دورات التخطيط والتطوير التقليدية، لأن أدوات الذكاء الاصطناعي لن توجه هذه العملية. وكما خلص أحد المدونين التقنيين بعد الاختبار، “يعمل Lovable بوضوح على تسريع النماذج الأولية ولكنه لا يلغي الحاجة إلى الخبرة البشرية... إنه ليس حلًا سحريًا يلغي كل التدخل البشري في تطوير المنتجات”. هذا يؤكد أن التخطيط، وتحديد الأولويات، والتحسين – وهي أنشطة أساسية لمدير المنتج – لا تزال تعتمد على البشر وأدواتهم القياسية، مما يترك فجوة فيما يمكن أن تدعمه منصات الذكاء الاصطناعي هذه نفسها.

(Lovable.dev vs Bolt.new vs Fine: مقارنة بين أدوات بناء التطبيقات بالذكاء الاصطناعي ووكلاء البرمجة للشركات الناشئة) تتفوق معظم أدوات بناء التطبيقات بالذكاء الاصطناعي (مثل Bolt.new و Lovable) في إنشاء نموذج أولي سريع للواجهة الأمامية، لكنها تفتقر إلى القدرات اللازمة للكود الخلفي المعقد، والاختبار الشامل، أو الصيانة طويلة الأجل. يجد مديرو المنتجات أن هذه الأدوات، على الرغم من كونها رائعة لإثبات المفهوم، لا يمكنها التعامل مع دورة حياة المنتج الكاملة بعد البناء الأولي.

مشاكل التحليلات والرؤى وتتبع التقدم

بمجرد بناء منتج (أو حتى نموذج أولي)، يرغب مدير المنتج في تتبع أدائه – سواء من حيث تقدم التطوير أو تفاعل المستخدمين. هنا، لا يوفر Bolt.new و Lovable أي تحليلات أو تتبع مدمج تقريبًا، مما قد يمثل نقطة ألم كبيرة.

• لا توجد تحليلات مستخدم مدمجة: إذا قام مدير المنتج بنشر تطبيق عبر هذه المنصات، فلا توجد لوحة تحكم لرؤية مقاييس الاستخدام (مثل عدد المستخدمين، النقرات، التحويلات). يجب إضافة أي تحليلات للمنتج يدويًا إلى التطبيق الذي تم إنشاؤه. على سبيل المثال، للحصول على بيانات حركة المرور الأساسية، سيتعين على مدير المنتج إدراج Google Analytics أو نص برمجي مشابه في رمز التطبيق. تشير موارد مساعدة Lovable الخاصة بذلك صراحةً: “إذا كنت تستخدم Lovable… فأنت بحاجة إلى إضافة رمز تتبع Google Analytics يدويًا… لا يوجد تكامل مباشر.”. هذا يعني إعدادًا إضافيًا وخطوات تقنية يجب على مدير المنتج تنسيقها (من المحتمل أن يحتاج إلى مساعدة مطور إذا لم يكن لديه معرفة بالبرمجة). إن غياب التحليلات المتكاملة أمر مزعج لأن أحد الأسباب الرئيسية لإنشاء النماذج الأولية بسرعة هو جمع ملاحظات المستخدمين – لكن الأدوات لن تجمع ذلك لك. إذا أطلق مدير المنتج نموذجًا أوليًا (MVP) تم إنشاؤه بواسطة Lovable لمجموعة اختبار، فسيتعين عليهم تجهيزه بأنفسهم أو استخدام خدمات تحليلات خارجية لمعرفة أي شيء عن سلوك المستخدم. هذا ممكن، ولكنه يضيف عبئًا إضافيًا ويتطلب الإلمام بتحرير الكود أو استخدام واجهة المنصة المحدودة لإدراج النصوص البرمجية.

• رؤية محدودة لعملية الذكاء الاصطناعي: على جانب التطوير، قد يرغب مديرو المنتجات أيضًا في الحصول على تحليلات أو ملاحظات حول كيفية أداء وكيل الذكاء الاصطناعي – على سبيل المثال، مقاييس حول عدد المحاولات التي استغرقتها لتصحيح شيء ما، أو الأجزاء التي غيرها في الكود بشكل متكرر. يمكن أن تساعد هذه الرؤى مدير المنتج في تحديد المناطق الخطرة في التطبيق أو قياس الثقة في المكونات التي بناها الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يوفر Bolt.new ولا Lovable الكثير من هذه المعلومات. بصرف النظر عن المقاييس الأولية مثل الرموز المستخدمة أو الرسائل المرسلة، لا يوجد سجل غني لعملية اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي. في الواقع، كما ذكرنا، لم يُظهر Bolt.new حتى فروقات تغييرات الكود. كان هذا النقص في الشفافية محبطًا لدرجة أن بعض المستخدمين اتهموا ذكاء Bolt الاصطناعي باستهلاك الرموز لمجرد الظهور بمظهر مشغول: “مُحسّن لمظهر النشاط بدلاً من حل المشكلات الحقيقي،” كما لاحظ أحد المراجعين حول نمط استهلاك الرموز. يشير ذلك إلى أن مديري المنتجات يحصلون على القليل جدًا من الرؤى حول ما إذا كان "عمل" الذكاء الاصطناعي فعالًا أم مهدرًا، بخلاف مشاهدة النتيجة. إنه في الأساس صندوق أسود. عندما تسوء الأمور، يتعين على مدير المنتج أن يثق بشكل أعمى في تفسير الذكاء الاصطناعي أو يتعمق في الكود الخام – لا توجد تحليلات لتحديد، على سبيل المثال، “فشلت 20% من محاولات التوليد بسبب X.”

• تتبع التقدم وسجل الإصدارات: من منظور إدارة المشروع، لا تقدم أي من الأداتين ميزات لتتبع التقدم بمرور الوقت. لا يوجد مخطط حرق (burn-down chart)، ولا نسبة تقدم، ولا حتى قائمة تحقق بسيطة بالميزات المكتملة. الجدول الزمني الوحيد هو سجل المحادثات (لواجهة Lovable القائمة على الدردشة) أو تسلسل الأوامر. وكما ذكرنا سابقًا، فإن نافذة سجل Bolt.new محدودة، مما يعني أنه لا يمكنك التمرير للوراء إلى بداية جلسة طويلة. بدون سجل موثوق أو ملخص، قد يفقد مدير المنتج تتبع ما فعله الذكاء الاصطناعي. لا يوجد أيضًا مفهوم لـ المراحل الرئيسية أو الإصدارات. إذا أراد مدير المنتج مقارنة النموذج الأولي الحالي بإصدار الأسبوع الماضي، فإن الأدوات لا توفر هذه الإمكانية (ما لم يحفظ مدير المنتج نسخة من الكود يدويًا). يمكن أن يجعل هذا النقص في السجل أو إدارة الحالة من الصعب قياس التقدم. على سبيل المثال، إذا كان لدى مدير المنتج هدف مثل “تحسين وقت تحميل التطبيق بنسبة 30%،” فلا توجد أداة قياس أو تحليل أداء مدمجة في Bolt/Lovable للمساعدة في قياس ذلك – سيحتاج مدير المنتج إلى تصدير التطبيق واستخدام أدوات تحليل خارجية.

• حلقات ملاحظات المستخدمين: جمع الملاحظات النوعية (مثل من المستخدمين التجريبيين أو أصحاب المصلحة) يقع خارج نطاق هذه الأدوات أيضًا. ربما كان مدير المنتج يأمل في شيء مثل طريقة سهلة للمختبرين لتقديم الملاحظات من داخل النموذج الأولي أو أن يقترح الذكاء الاصطناعي تحسينات بناءً على تفاعلات المستخدمين، لكن هذه الميزات غير موجودة. يجب تنظيم أي حلقة ملاحظات بشكل منفصل (استبيانات، جلسات اختبار يدوية، إلخ). بشكل أساسي، بمجرد بناء التطبيق ونشره، يتنحى Bolt.new و Lovable جانبًا – لا يساعدان في مراقبة كيفية استقبال التطبيق أو أدائه. هذه فجوة كلاسيكية بين التطوير وإدارة المنتج: الأدوات تعاملت مع الأول (إلى حد ما)، لكنها لا توفر شيئًا للأخير.

لتوضيح ذلك، قد يستخدم مدير منتج في شركة ناشئة Lovable لبناء تطبيق تجريبي لمشروع تجريبي، ولكن عند تقديم النتائج لفريقه أو المستثمرين، سيتعين عليه الاعتماد على الحكايات أو التحليلات الخارجية للإبلاغ عن الاستخدام لأن Lovable نفسه لن يعرض تلك البيانات. إذا أرادوا تتبع ما إذا كان تغيير حديث قد حسن تفاعل المستخدمين، فيجب عليهم تجهيز التطبيق بالتحليلات وربما منطق اختبار A/B بأنفسهم. بالنسبة لمديري المنتجات المعتادين على المنصات الأكثر تكاملاً (حتى شيء مثل Webflow للمواقع الإلكترونية لديه شكل من أشكال الإحصائيات، أو Firebase للتطبيقات لديه تحليلات)، فإن صمت Bolt/Lovable بعد النشر أمر ملحوظ.

باختصار، يعني نقص التحليلات والتتبع أن مديري المنتجات يجب أن يعودوا إلى الأساليب التقليدية لقياس النجاح. إنه توقع ضائع – فبعد استخدام أداة ذكاء اصطناعي متقدمة لبناء المنتج، قد يتوقع المرء مساعدة متقدمة من الذكاء الاصطناعي في تحليله، لكن ذلك ليس (حتى الآن) جزءًا من الحزمة. كما قال أحد الأدلة، إذا كنت تريد تحليلات مع Lovable، فستحتاج إلى القيام بذلك بالطريقة القديمة لأن “GA غير مدمج”. وعندما يتعلق الأمر بتتبع تقدم التطوير، فإن المسؤولية تقع بالكامل على عاتق مدير المنتج للحفاظ يدويًا على أي حالة للمشروع خارج الأداة. هذا الانفصال يمثل نقطة ألم كبيرة لمديري المنتجات الذين يحاولون تبسيط سير عملهم من الفكرة وصولاً إلى ملاحظات المستخدمين.

الخلاصة: منظور مقارن

من قصص المستخدمين الحقيقية والمراجعات، يتضح أن لكل من Bolt.new وLovable نقاط قوة ولكن أيضًا تحديات كبيرة لمديري المنتجات. كلاهما يقدم أداءً مبهرًا في وعدهما الأساسي – توليد نماذج أولية لتطبيقات عاملة بسرعة – وهو ما جعلهما يجذبان الآلاف من المستخدمين. ومع ذلك، عند النظر إليهما من منظور مدير منتج لا يقتصر دوره على بناء المنتج فحسب، بل يشمل أيضًا التعاون والتخطيط والتكرار عليه، تظهر هذه الأدوات قيودًا متشابهة.

• يميل Bolt.new إلى توفير مرونة أكبر (يمكنك اختيار الأطر، وتعديل الكود بشكل مباشر أكثر) وسرعة خام، ولكن على حساب صيانة أعلى. يمكن لمديري المنتجات الذين يفتقرون إلى الخبرة في البرمجة أن يواجهوا صعوبات عندما يواجه Bolt أخطاء أو يتطلب إصلاحات يدوية. نموذجه القائم على الرموز وميزات التكامل القليلة في البداية غالبًا ما أدت إلى الإحباط وخطوات إضافية. يمكن اعتبار Bolt أداة قوية ولكنها فظة – رائعة للاختراقات السريعة أو للمستخدم التقني، وأقل ملاءمة لسير عمل فريق منظم.

• يضع Lovable نفسه كـ "مهندس الذكاء الاصطناعي الشامل" الأكثر سهولة في الاستخدام، مما يترجم إلى تجربة أكثر سلاسة إلى حد ما لغير المهندسين. إنه يخفي المزيد من الجوانب الصعبة (مع النشر المدمج، ومزامنة GitHub، وما إلى ذلك) ولديه ميل لتوجيه المستخدم بمخرجات منظمة (كود أولي أنظف، تكامل التصميم). وهذا يعني أن مديري المنتجات عمومًا “يتقدمون أكثر مع Lovable” قبل الحاجة إلى تدخل المطورين. ومع ذلك، يشترك Lovable في العديد من نقاط الضعف الأساسية لـ Bolt: إنه ليس سحرًا – لا يزال المستخدمون يواجهون سلوكيات ذكاء اصطناعي مربكة، ويضطرون إلى إعادة التشغيل في بعض الأحيان، ويجب عليهم مغادرة المنصة لأي شيء يتجاوز بناء النموذج الأولي. علاوة على ذلك، لا تزال الميزات الإضافية لـ Lovable (مثل التحرير المرئي، أو بعض عمليات التكامل) في طور التطور وتكون مرهقة أحيانًا بحد ذاتها (على سبيل المثال، وجد أحد المستخدمين أن عملية نشر Lovable أكثر إزعاجًا من Bolt، على الرغم من أنها بنقرة واحدة – ربما بسبب نقص التخصيص أو التحكم).

في نظرة مقارنة، تتشابه كلتا الأداتين كثيرًا فيما تفتقران إليه. إنهما لا تحلان محل الحاجة إلى إدارة منتجات دقيقة؛ بل تسرعان جانبًا واحدًا منها (التنفيذ) على حساب خلق تحديات جديدة في جوانب أخرى (تصحيح الأخطاء، التعاون). بالنسبة لمدير المنتج، فإن استخدام Bolt.new أو Lovable يشبه إلى حد ما التقديم السريع للحصول على نسخة مبكرة من منتجك – وهو أمر ذو قيمة لا تصدق – ولكن بعد ذلك تدرك أنه يجب عليك التباطؤ مرة أخرى لمعالجة جميع التفاصيل والعمليات التي لم تغطها الأدوات.

لإدارة التوقعات، تعلم مديرو المنتجات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي هذه كمكملات، وليست حلولًا شاملة. كما ذكرت إحدى مراجعات Medium بحكمة: هذه الأدوات “حولت مفهومي بسرعة إلى هيكل تطبيق وظيفي،” ولكنك لا تزال “بحاجة إلى المزيد من الإشراف البشري العملي عند إضافة المزيد من التعقيد”. نقاط الضعف الشائعة – مشكلات تجربة المستخدم، فجوات سير العمل، احتياجات التكامل، إغفال التخطيط والتحليلات – تسلط الضوء على أن Bolt.new وLovable هما الأنسب للنماذج الأولية والاستكشاف، وليس لإدارة المنتج الشاملة. بمعرفة هذه القيود، يمكن لمدير المنتج التخطيط حولها: استمتع بالمكاسب السريعة التي توفرها، ولكن كن مستعدًا لجلب الأدوات المعتادة والخبرة البشرية لتحسين المنتج ودفعه إلى الأمام.

المصادر:

• مناقشات المستخدمين الحقيقيين على Reddit، Product Hunt، وLinkedIn التي تسلط الضوء على الإحباطات المتعلقة بـ Bolt.new وLovable.
• مراجعات وتعليقات من G2 وProduct Hunt تقارن بين الأداتين وتسرد الإيجابيات/السلبيات.
• مراجعات مدونات مفصلة (NoCode MBA، Trickle، Fine.dev) تحلل حدود الميزات، استخدام الرموز، ومشكلات التكامل.
• الوثائق والأدلة الرسمية التي تشير إلى نقص بعض عمليات التكامل (مثل التحليلات) والحاجة إلى إصلاحات يدوية.