یک پست برچسب‌گذاری شده با "توسعه اپلیکیشن"

مدیران محصول (PMs) به Bolt.new و Lovable برای نمونه‌سازی سریع برنامه‌ها با هوش مصنوعی جذب می‌شوند. این ابزارها وعده «تبدیل ایده به برنامه در چند ثانیه» را می‌دهند و به یک مدیر محصول اجازه می‌دهند رابط‌های کاربری کاربردی یا MVPها را بدون نیاز به تیم‌های توسعه کامل ایجاد کند. با این حال، بازخورد کاربران در دنیای واقعی چندین مشکل اساسی را آشکار می‌کند. نارضایتی‌های رایج شامل تجربه کاربری نامناسب که منجر به ناکارآمدی می‌شود، دشواری در همکاری با تیم‌ها، ادغام‌های محدود با ابزارهای موجود، عدم پشتیبانی برای برنامه‌ریزی بلندمدت محصول، و ویژگی‌های ناکافی تحلیل یا ردیابی است. در ادامه، ما مسائل کلیدی (همراه با نظرات مستقیم کاربران) را بررسی کرده و نحوه عملکرد هر ابزار را مقایسه می‌کنیم.

مشکلات UX/UI که مانع کارایی می‌شوند​

هر دو پلتفرم Bolt.new و Lovable پیشرفته اما بی‌نقص نیستند، و مدیران محصول (PMs) اغلب با مشکلات UX/UI مواجه می‌شوند که سرعت آن‌ها را کاهش می‌دهد:

• رفتار غیرقابل پیش‌بینی هوش مصنوعی و خطاها: کاربران گزارش می‌دهند که این سازنده‌های هوش مصنوعی مکرراً خطاها یا تغییرات غیرمنتظره‌ای تولید می‌کنند و آن‌ها را مجبور به آزمون و خطای خسته‌کننده می‌کنند. یک کاربر غیرفنی توصیف کرد که «۳ ساعت را صرف خطاهای مکرر» فقط برای اضافه کردن یک دکمه کرده و تمام توکن‌های خود را در این فرآیند سوزانده است. در واقع، Bolt.new به دلیل تولید «صفحه‌های خالی، فایل‌های گمشده، و استقرارهای ناقص» زمانی که پروژه‌ها فراتر از نمونه‌های اولیه ساده رشد می‌کردند، بدنام شد. این غیرقابل پیش‌بینی بودن به این معنی است که مدیران محصول باید خروجی هوش مصنوعی را به دقت نظارت کنند. یک بازبین G2 اشاره کرد که پرامپت‌های Lovable «می‌توانند به طور غیرمنتظره‌ای تغییر کنند که می‌تواند گیج‌کننده باشد»، و اگر منطق برنامه پیچیده شود، «بازگرداندن آن به مسیر اصلی می‌تواند کار زیادی باشد» – در یک مورد آن‌ها مجبور شدند کل پروژه را از نو شروع کنند. چنین بازنشانی‌ها و کارهای مجددی زمانی که یک مدیر محصول در تلاش برای حرکت سریع است، ناامیدکننده هستند.

• هزینه‌های بالای تکرار (توکن و زمان): هر دو پلتفرم از مدل‌های با محدودیت استفاده (Bolt.new از طریق توکن، Lovable از طریق اعتبار پیام) استفاده می‌کنند که می‌تواند مانع آزمایش کارآمد شود. چندین کاربر شکایت دارند که سیستم توکن Bolt بیش از حد مصرفی است – یک کاربر نوشت: «شما به توکن‌های بسیار بیشتری از آنچه فکر می‌کنید نیاز دارید»، «به محض اینکه یک پایگاه داده را متصل می‌کنید… با مشکلاتی روبرو می‌شوید که [هوش مصنوعی] در یک یا دو پرامپت قادر به حل آن‌ها نیست». نتیجه، چرخه‌های تکراری پرامپت‌دهی و رفع اشکال است که سهمیه‌ها را مصرف می‌کند. یکی دیگر از کاربران ناامید Bolt.new کنایه زد: «۳۰٪ از توکن‌های شما برای ایجاد یک برنامه استفاده می‌شود. ۷۰٪ دیگر… برای یافتن راه‌حل برای تمام خطاها و اشتباهاتی که Bolt ایجاد کرده است.» این موضوع با یک پاسخ تأیید شد: «کاملاً درست است! [من] قبلاً سه بار در ماه [اشتراکم را] تمدید کرده‌ام!». مدل استفاده Lovable نیز مصون نیست – سطح پایه آن ممکن است حتی برای یک برنامه ساده کافی نباشد (یک بازبین «در سطح پایه مشترک شد و این واقعاً به من برای ساخت یک برنامه ساده کافی نیست»، با اشاره به جهش شدید هزینه برای سطح بعدی). برای مدیران محصول، این به معنای رسیدن به محدودیت‌ها یا متحمل شدن هزینه اضافی فقط برای تکرار روی یک نمونه اولیه است، که یک قاتل آشکار کارایی است.

• سفارشی‌سازی محدود و کنترل رابط کاربری: در حالی که هر دو ابزار رابط کاربری را به سرعت تولید می‌کنند، کاربران دریافته‌اند که آن‌ها فاقد قابلیت‌های تنظیم دقیق هستند. یک کاربر Lovable سرعت را ستایش کرد اما ابراز تأسف کرد که «گزینه‌های سفارشی‌سازی تا حدودی محدود هستند». قالب‌های آماده زیبا به نظر می‌رسند، اما تنظیم آن‌ها فراتر از تغییرات اساسی می‌تواند دست و پا گیر باشد. به طور مشابه، هوش مصنوعی Lovable گاهی اوقات کدی را تغییر می‌دهد که نباید – یک کاربر اشاره کرد: «وقتی چیزی جدید اضافه می‌کنم، کدی را تغییر می‌دهد که نباید تغییر کند» – به این معنی که یک تغییر کوچک توسط مدیر محصول می‌تواند ناخواسته بخش دیگری از برنامه را خراب کند. از سوی دیگر، Bolt.new در ابتدا ویرایش بصری کمی ارائه می‌داد. همه چیز از طریق پرامپت‌ها یا ویرایش کد در پشت صحنه انجام می‌شد که برای غیرتوسعه‌دهندگان ترسناک است. (Lovable شروع به معرفی حالت «ویرایش بصری» برای تغییرات طرح‌بندی و سبک کرده است، اما در دسترسی اولیه است.) فقدان یک ویرایشگر WYSIWYG قوی یا رابط کشیدن و رها کردن (در هر دو ابزار) یک نقطه ضعف برای مدیران محصول است که نمی‌خواهند وارد کد شوند. حتی مستندات خود Lovable این شکاف را تأیید می‌کند و هدف آن ارائه قابلیت کشیدن و رها کردن بیشتر در آینده برای «دسترسی بیشتر به کاربران غیرفنی» است – که نشان می‌دهد در حال حاضر، سهولت استفاده هنوز جای بهبود دارد.

• مشکلات جریان کار رابط کاربری: کاربران به مشکلات کوچک‌تر UX اشاره کرده‌اند که روانی استفاده از این پلتفرم‌ها را مختل می‌کند. به عنوان مثال، در Bolt.new، رابط کاربری به کاربر اجازه می‌داد بدون پیکربندی هدف استقرار، روی «استقرار» کلیک کند که منجر به سردرگمی می‌شد (کاربر پیشنهاد کرد که «اگر سعی در استقرار دارید اما هنوز پیکربندی نکرده‌اید، باید از شما بخواهد Netlify را پیکربندی کنید»). Bolt همچنین فاقد هرگونه نمایش تفاوت (diff) یا تاریخچه در ویرایشگر خود بود؛ «آنچه را که تغییر می‌دهد توصیف می‌کند… اما کد واقعی تفاوت را نشان نمی‌دهد»، برخلاف ابزارهای توسعه سنتی. این امر درک آنچه هوش مصنوعی در هر تکرار تغییر داده است را برای مدیر محصول دشوارتر می‌کند و مانع یادگیری و اعتماد می‌شود. علاوه بر این، تاریخچه چت جلسه Bolt بسیار کوتاه بود، بنابراین نمی‌توانستید به عقب برگردید تا دستورالعمل‌های قبلی را مرور کنید – مشکلی برای مدیری که ممکن است از کار فاصله بگیرد و بعداً با نیاز به زمینه بازگردد. در مجموع، این نقص‌های رابط کاربری به معنای بار ذهنی اضافی برای پیگیری تغییرات و وضعیت هستند.

به طور خلاصه، Bolt.new تمایل دارد قدرت خام را بر ظرافت ترجیح دهد، که می‌تواند مدیران محصول را با مشکلات آن دست و پنجه نرم کند، در حالی که تجربه کاربری Lovable دوستانه‌تر است اما هنوز در عمق محدود است. همانطور که یک مقایسه بیان کرد: «Bolt.new عالی است اگر سرعت خام و کنترل کامل می‌خواهید… برنامه‌های فول‌استک را سریع تولید می‌کند، اما برای تولید باید آن‌ها را مرتب کنید. Lovable ساختاریافته‌تر و طراحی‌پسندتر است… با کدی تمیزتر از ابتدا.» برای یک مدیر محصول، آن زمان «مرتب‌سازی» یک ملاحظه جدی است – و بسیاری دریافته‌اند که آنچه این ابزارهای هوش مصنوعی در زمان توسعه اولیه صرفه‌جویی می‌کنند، بخشی از آن را در زمان اشکال‌زدایی و تنظیم مجدد پس می‌دهند.

اصطکاک در همکاری و گردش کار تیمی​

بخش حیاتی از نقش یک مدیر محصول، کار با تیم‌ها – طراحان، توسعه‌دهندگان، و سایر مدیران محصول – است. اما هم Bolt.new و هم Lovable محدودیت‌هایی در زمینه همکاری چندنفره و یکپارچه‌سازی گردش کار دارند.

• عدم وجود ویژگی‌های همکاری بومی: هیچ‌یک از این ابزارها در ابتدا با هدف همکاری همزمان چند کاربره (مانند گوگل داکس یا فیگما) ساخته نشده‌اند. پروژه‌ها معمولاً به یک حساب کاربری واحد متصل هستند و در هر زمان توسط یک نفر ویرایش می‌شوند. این جداسازی می‌تواند در محیط تیمی اصطکاک ایجاد کند. برای مثال، اگر یک مدیر محصول نمونه اولیه‌ای را در Bolt.new بسازد، راه آسانی برای یک طراح یا مهندس وجود ندارد که همزمان وارد شود و همان پروژه را تغییر دهد. انتقال کار دست و پا گیر است: معمولاً باید کد را اکسپورت یا به یک مخزن پوش کرد تا دیگران روی آن کار کنند (و همانطور که در ادامه اشاره شد، حتی این کار در مورد Bolt نیز بی‌اهمیت نبود). در عمل، برخی کاربران به ساخت با این ابزارها و سپس انتقال کد به جای دیگر روی می‌آورند. یکی از شرکت‌کنندگان در بحث Product Hunt اعتراف کرد: پس از استفاده از Bolt یا Lovable برای گرفتن ایده، او «آن را در گیت‌هابم قرار می‌دهم و در نهایت از Cursor برای تکمیل ساخت استفاده می‌کنم» – اساساً به ابزاری دیگر برای توسعه تیمی روی می‌آورد. این نشان می‌دهد که برای همکاری پایدار، کاربران نیاز به ترک محیط Bolt/Lovable را احساس می‌کنند.

• کنترل نسخه و اشتراک‌گذاری کد: در ابتدا، Bolt.new هیچ یکپارچه‌سازی گیت داخلی نداشت، که یک توسعه‌دهنده آن را یک اشتباه «دیوانه‌وار» خواند: «من کاملاً می‌خواهم کدم... در گیت باشد.» بدون کنترل نسخه بومی، یکپارچه‌سازی خروجی Bolt در کدبیس یک تیم دست و پا گیر بود. (Bolt یک فایل ZIP قابل دانلود از کد ارائه می‌کرد، و افزونه‌های مرورگر شخص ثالث برای پوش کردن آن به گیت‌هاب ظاهر شدند.) این یک گام اضافی است که می‌تواند جریان کار یک مدیر محصول را که سعی در همکاری با توسعه‌دهندگان دارد، مختل کند. Lovable، در مقابل، ویژگی «عدم وابستگی، همگام‌سازی گیت‌هاب» را تبلیغ می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد یک مخزن را متصل کرده و به‌روزرسانی‌های کد را پوش کنند. این یک نقطه قوت برای تیم‌ها بوده است – یک کاربر اشاره کرد که آنها «از Lovable برای یکپارچه‌سازی گیت (محیط تیمی مشارکتی) استفاده کردند» در حالی که Bolt فقط برای کار سریع انفرادی استفاده می‌شد. در این جنبه، Lovable انتقال کار تیمی را آسان می‌کند: یک مدیر محصول می‌تواند یک برنامه تولید کند و بلافاصله کد را در گیت‌هاب برای بررسی یا ادامه کار توسعه‌دهندگان داشته باشد. Bolt.new از آن زمان سعی در بهبود داشته و یک اتصال‌دهنده گیت‌هاب از طریق StackBlitz اضافه کرده است، اما بازخورد جامعه نشان می‌دهد که هنوز به آن روانی نیست. حتی با وجود گیت، کد تولید شده توسط هوش مصنوعی می‌تواند بدون مستندات برای تیم‌ها دشوار باشد که آن را تجزیه و تحلیل کنند، زیرا کد توسط ماشین تولید شده و گاهی اوقات خودتوضیح‌دهنده نیست.

• یکپارچه‌سازی گردش کار (تیم‌های طراحی و توسعه): مدیران محصول اغلب نیاز دارند طراحان را زودتر درگیر کنند یا اطمینان حاصل کنند که آنچه می‌سازند با مشخصات طراحی همسو است. هر دو ابزار در این زمینه تلاش‌هایی برای یکپارچه‌سازی انجام دادند (که در ادامه بیشتر بحث می‌شود)، اما هنوز اصطکاک وجود دارد. یکی از مزایای Bolt.new برای توسعه‌دهندگان این است که کنترل مستقیم‌تری بر پشته فناوری می‌دهد – «به شما اجازه می‌دهد از هر فریم‌ورکی استفاده کنید،» همانطور که بنیانگذار Lovable مشاهده کرد – که ممکن است یک عضو تیم توسعه را که می‌خواهد فناوری را انتخاب کند، راضی کند. با این حال، همین انعطاف‌پذیری به این معنی است که Bolt بیشتر شبیه زمین بازی یک توسعه‌دهنده است تا یک ابزار راهنمای مدیر محصول. در مقابل، رویکرد ساختاریافته Lovable (با پشته پیشنهادی، بک‌اند یکپارچه و غیره) ممکن است آزادی یک توسعه‌دهنده را محدود کند، اما مسیری راهنمایی شده را فراهم می‌کند که غیرمهندسان از آن قدردانی می‌کنند. بسته به تیم، این تفاوت می‌تواند یک نقطه درد باشد: یا Bolt بیش از حد بدون جهت‌گیری به نظر می‌رسد (مدیر محصول ممکن است به طور تصادفی تنظیماتی را انتخاب کند که تیم دوست ندارد)، یا Lovable بیش از حد محدود به نظر می‌رسد (از فریم‌ورک‌هایی که تیم توسعه ترجیح می‌دهد استفاده نمی‌کند). در هر دو حالت، همسو کردن نمونه اولیه با استانداردهای تیم نیاز به هماهنگی اضافی دارد.

• ابزارهای همکاری خارجی: نه Bolt.new و نه Lovable مستقیماً با مجموعه‌های همکاری رایج یکپارچه نمی‌شوند (هیچ یکپارچه‌سازی مستقیمی با Slack برای اعلان‌ها، هیچ یکپارچه‌سازی با Jira برای پیگیری مسائل و غیره وجود ندارد). این بدان معناست که هرگونه به‌روزرسانی یا پیشرفت در ابزار باید به صورت دستی به تیم اطلاع داده شود. برای مثال، اگر یک مدیر محصول نمونه اولیه‌ای ایجاد کند و بازخورد بخواهد، باید خودشان لینکی به برنامه مستقر شده یا مخزن گیت‌هاب را از طریق ایمیل/اسلک به اشتراک بگذارند – پلتفرم‌ها به تیم اطلاع نمی‌دهند یا به طور خودکار به تیکت‌های پروژه متصل نمی‌شوند. این عدم یکپارچه‌سازی با گردش کارهای تیمی می‌تواند منجر به شکاف‌های ارتباطی شود. یک مدیر محصول نمی‌تواند وظایف را در Bolt/Lovable اختصاص دهد، یا برای یک هم‌تیمی روی یک عنصر UI خاص نظر بگذارد، آنطور که ممکن است در یک ابزار طراحی مانند فیگما انجام دهد. همه چیز باید به صورت موردی و خارج از ابزار انجام شود. اساساً، Bolt.new و Lovable از نظر طراحی محیط‌های تک‌نفره هستند، که زمانی که یک مدیر محصول می‌خواهد از آنها در یک زمینه چندنفره استفاده کند، چالشی ایجاد می‌کند.

به طور خلاصه، Lovable در سناریوهای تیمی کمی از Bolt.new پیشی می‌گیرد (به لطف همگام‌سازی گیت‌هاب و رویکرد ساختاریافته‌ای که غیربرنامه‌نویسان آن را آسان‌تر می‌یابند). یک مدیر محصول که به صورت انفرادی کار می‌کند ممکن است تنظیمات فردگرایانه Bolt را تحمل کند، اما اگر نیاز به درگیر کردن دیگران داشته باشد، این ابزارها می‌توانند به گلوگاه تبدیل شوند مگر اینکه تیم یک فرآیند دستی در اطراف آنها ایجاد کند. شکاف همکاری دلیل اصلی است که می‌بینیم کاربران کار خود را اکسپورت کرده و در جای دیگری ادامه می‌دهند – هوش مصنوعی می‌تواند یک پروژه را شروع کند، اما ابزارهای سنتی هنوز برای پیشبرد آن به صورت مشارکتی مورد نیاز هستند.

چالش‌های یکپارچه‌سازی با ابزارهای دیگر​

توسعه محصول مدرن شامل مجموعه‌ای از ابزارهاست – پلتفرم‌های طراحی، پایگاه‌های داده، خدمات شخص ثالث و غیره. مدیران محصول برای نرم‌افزاری ارزش قائلند که به‌خوبی با ابزارهای موجودشان کار کند، اما Bolt.new و Lovable دارای اکوسیستم یکپارچه‌سازی محدودی هستند که اغلب نیازمند راه‌حل‌های جایگزین است:

• یکپارچه‌سازی ابزارهای طراحی: مدیران محصول اغلب کار خود را با ماکاپ‌ها یا وایرفریم‌های طراحی آغاز می‌کنند. هم Bolt و هم Lovable این موضوع را تشخیص داده و راه‌هایی برای وارد کردن طرح‌ها معرفی کردند، با این حال بازخورد کاربران در مورد این ویژگی‌ها متفاوت است. Bolt.new قابلیت وارد کردن فایل‌های Figma (که بر پایه افزونه Anima ساخته شده) را برای تولید کد از طرح‌ها اضافه کرد، اما آنطور که انتظار می‌رفت موفق نبود. یکی از آزمایش‌کنندگان اولیه اشاره کرد که ویدئوهای تبلیغاتی وارد کردن بی‌نقص و ساده را نشان می‌دادند، «اما در مورد بخش‌هایی که [کار نمی‌کنند] چه؟ اگر ابزاری قرار است متحول‌کننده باشد، باید پیچیدگی‌ها را مدیریت کند – نه فقط کارهای آسان را.» در عمل، Bolt با فایل‌های Figma که بسیار مرتب نبودند، مشکل داشت. یک طراح UX که یکپارچه‌سازی Figma در Bolt را امتحان کرد، آن را برای هر چیزی فراتر از چیدمان‌های پایه، ناامیدکننده یافت و اشاره کرد که این یکپارچه‌سازی می‌تواند «در طرح‌های پیچیده دچار مشکل شود». Lovable اخیراً خط لوله تبدیل Figma به کد خود را از طریق یکپارچه‌سازی Builder.io راه‌اندازی کرده است. این امر به طور بالقوه نتایج تمیزتری به همراه دارد (زیرا Builder.io فایل Figma را تفسیر کرده و به Lovable منتقل می‌کند)، اما از آنجایی که جدید است، هنوز به طور گسترده اثبات نشده است. حداقل یک مقایسه، Lovable را به دلیل «گزینه‌های UI بهتر (Figma/Builder.io)» و رویکردی دوستانه‌تر با طراحی ستایش کرد. با این حال، «کمی کندتر در تولید به‌روزرسانی‌ها» به عنوان یک بده‌بستان برای آن دقت در طراحی گزارش شد. برای مدیران محصول، نتیجه نهایی این است که وارد کردن طرح‌ها همیشه به سادگی یک کلیک نیست – ممکن است زمان زیادی را صرف تنظیم فایل Figma برای مطابقت با قابلیت‌های هوش مصنوعی یا پاکسازی UI تولید شده پس از وارد کردن کنند. این امر اصطکاک را در گردش کار بین طراحان و ابزار هوش مصنوعی افزایش می‌دهد.

• یکپارچه‌سازی بک‌اند و پایگاه داده: هر دو ابزار بر تولید فرانت‌اند تمرکز دارند، اما برنامه‌های واقعی به داده و احراز هویت نیاز دارند. راه‌حل انتخابی برای Bolt.new و Lovable، یکپارچه‌سازی با Supabase (یک پایگاه داده PostgreSQL میزبانی شده + سرویس احراز هویت) است. کاربران از وجود این یکپارچه‌سازی‌ها قدردانی می‌کنند، اما تفاوت‌های ظریفی در اجرا وجود دارد. در ابتدا، یکپارچه‌سازی Supabase در Bolt.new ابتدایی بود؛ در مقایسه، یکپارچه‌سازی Lovable «محکم‌تر [و] سرراست‌تر» تلقی می‌شد. بنیان‌گذار Lovable تاکید کرد که سیستم Lovable برای کمتر «گیر کردن» تنظیم شده است، از جمله هنگام یکپارچه‌سازی پایگاه‌های داده. با این حال، استفاده از Supabase همچنان نیازمند این است که مدیر محصول درک نسبی از شمای پایگاه داده داشته باشد. در بررسی Medium از Lovable، نویسنده مجبور شد جداول را به صورت دستی در Supabase ایجاد کرده و داده‌ها را آپلود کند، سپس آن را از طریق کلیدهای API متصل کند تا یک برنامه کاملاً کارآمد (مثلاً برای رویدادها و مکان‌های یک برنامه بلیط‌فروشی) داشته باشد. این فرآیند قابل انجام بود، اما ساده نبود – هیچ تشخیص خودکار مدل داده شما وجود ندارد، مدیر محصول باید آن را تعریف کند. اگر در اتصال مشکلی پیش بیاید، اشکال‌زدایی دوباره بر عهده کاربر است. Lovable تلاش می‌کند کمک کند (دستیار هوش مصنوعی هنگام بروز خطا در اتصال Supabase راهنمایی ارائه داد)، اما بی‌نقص نیست. Bolt.new تنها اخیراً پس از شکایات کاربران «پیشرفت‌های زیادی را در یکپارچه‌سازی Supabase خود ارائه کرده است». قبل از آن، همانطور که یکی از کاربران گفت، «Bolt… کارهای فرانت‌اند را انجام می‌دهد اما کمک زیادی در بک‌اند نمی‌کند» – فراتر از تنظیمات پیش‌فرض ساده، برای منطق سرور به حال خود رها می‌شدید. به طور خلاصه، در حالی که هر دو ابزار یکپارچه‌سازی بک‌اند را ممکن ساخته‌اند، این یک یکپارچه‌سازی سطحی است. مدیران محصول ممکن است خود را محدود به آنچه Supabase ارائه می‌دهد بیابند؛ هر چیز سفارشی‌تر (مثلاً یک پایگاه داده متفاوت یا منطق سرور پیچیده) پشتیبانی نمی‌شود (Bolt و Lovable کد بک‌اند دلخواه را در زبان‌هایی مانند پایتون/جاوا تولید نمی‌کنند). این می‌تواند زمانی که الزامات یک محصول فراتر از عملیات پایه CRUD است، ناامیدکننده باشد.

• سرویس‌های شخص ثالث و APIها: بخش کلیدی محصولات مدرن، اتصال به سرویس‌ها (درگاه‌های پرداخت، نقشه‌ها، تحلیل‌ها و غیره) است. Lovable و Bolt می‌توانند APIها را یکپارچه کنند، اما فقط از طریق رابط پرامپت و نه از طریق افزونه‌های از پیش ساخته شده. به عنوان مثال، یک کاربر در Reddit توضیح داد که چگونه می‌توان به هوش مصنوعی چیزی مانند «من به یک API آب و هوا نیاز دارم» گفت، و ابزار یک API رایگان محبوب را انتخاب کرده و کلید API را درخواست می‌کند. این چشمگیر است، اما همچنین مبهم است – مدیر محصول باید اعتماد کند که هوش مصنوعی یک API مناسب را انتخاب کرده و فراخوانی‌ها را به درستی پیاده‌سازی می‌کند. هیچ فروشگاه برنامه‌ای برای یکپارچه‌سازی‌ها یا تنظیمات گرافیکی وجود ندارد؛ همه چیز به نحوه پرامپت شما بستگی دارد. برای سرویس‌های رایج مانند پرداخت یا ایمیل، Lovable به نظر می‌رسد با ساخت آن‌ها درونی، برتری دارد: به گفته بنیان‌گذار آن، Lovable دارای «یکپارچه‌سازی برای پرداخت‌ها + ایمیل‌ها» در میان ویژگی‌های خود است. اگر این درست باشد، به این معنی است که یک مدیر محصول می‌تواند به راحتی از Lovable بخواهد یک فرم پرداخت Stripe اضافه کند یا ایمیل‌ها را از طریق یک سرویس یکپارچه ارسال کند، در حالی که با Bolt ممکن است مجبور باشد آن را به صورت دستی از طریق فراخوانی‌های API تنظیم کند. با این حال، مستندات در مورد این موارد کم است – به احتمال زیاد هنوز از طریق عامل هوش مصنوعی مدیریت می‌شود تا یک تنظیمات اشاره و کلیک. عدم وجود ماژول‌های یکپارچه‌سازی واضح و کاربرپسند می‌تواند به عنوان یک نقطه ضعف دیده شود: برای یکپارچه‌سازی چیزی جدید نیازمند آزمون و خطا است، و اگر هوش مصنوعی یک سرویس خاص را نشناسد، مدیر محصول ممکن است به بن‌بست بخورد. اساساً، یکپارچه‌سازی‌ها ممکن هستند اما «plug-and-play» نیستند.

• یکپارچه‌سازی زنجیره ابزارهای سازمانی: وقتی صحبت از یکپارچه‌سازی با زنجیره ابزارهای مدیریت محصول (Jira برای تیکت‌ها، Slack برای اعلان‌ها و غیره) می‌شود، Bolt.new و Lovable در حال حاضر هیچ چیز آماده‌ای ارائه نمی‌دهند. این پلتفرم‌ها به صورت جداگانه عمل می‌کنند. در نتیجه، یک مدیر محصول که از آن‌ها استفاده می‌کند، باید سیستم‌های دیگر را به صورت دستی به‌روزرسانی کند. به عنوان مثال، اگر مدیر محصول یک داستان کاربر در Jira داشت («به عنوان یک کاربر، من ویژگی X را می‌خواهم») و آن ویژگی را در Lovable نمونه‌سازی کند، هیچ راهی برای علامت‌گذاری آن داستان به عنوان تکمیل شده از داخل Lovable وجود ندارد – مدیر محصول باید وارد Jira شده و آن را انجام دهد. به همین ترتیب، هیچ ربات Slack قرار نیست «نمونه اولیه آماده است» را هنگامی که Bolt ساخت را به پایان می‌رساند، اعلام کند؛ مدیر محصول باید لینک پیش‌نمایش را گرفته و به اشتراک بگذارد. این شکاف با توجه به تمرکز اولیه این ابزارها تعجب‌آور نیست، اما کارایی گردش کار را در یک محیط تیمی مختل می‌کند. اساساً، این یک تغییر زمینه است: شما در Bolt/Lovable کار می‌کنید تا بسازید، سپس به ابزارهای مدیریت محصول خود می‌روید تا پیشرفت را ثبت کنید، سپس شاید به ابزارهای ارتباطی خود برای نشان دادن به تیم. نرم‌افزار یکپارچه می‌تواند این فرآیند را ساده‌تر کند، اما در حال حاضر این بار بر دوش مدیر محصول است.

به طور خلاصه، Bolt.new و Lovable در برخی زمینه‌های فنی (به ویژه با Supabase برای داده) به خوبی یکپارچه می‌شوند، اما در یکپارچه‌سازی با اکوسیستم گسترده‌تر ابزارهایی که مدیران محصول روزانه استفاده می‌کنند، کوتاهی می‌کنند. Lovable گام‌های کمی بیشتری در ارائه مسیرهای داخلی (مانند استقرار با یک کلیک، GitHub مستقیم، برخی سرویس‌های داخلی) برداشته است، در حالی که Bolt اغلب نیازمند سرویس‌های خارجی (Netlify، تنظیم دستی API) است. یک بررسی NoCode MBA به صراحت این تفاوت را نشان می‌دهد: «Lovable انتشار داخلی را فراهم می‌کند، در حالی که Bolt به سرویس‌های خارجی مانند Netlify متکی است». تلاش برای پر کردن این شکاف‌ها – چه با کپی دستی کد، چه با دستکاری افزونه‌های شخص ثالث، یا وارد کردن مجدد به‌روزرسانی‌ها به سیستم‌های دیگر – یک آزار واقعی برای مدیران محصولی است که به دنبال تجربه‌ای بی‌نقص هستند.

محدودیت‌ها در برنامه‌ریزی محصول و مدیریت نقشه راه​

فراتر از ساخت یک نمونه اولیه سریع، مدیران محصول مسئول برنامه‌ریزی قابلیت‌ها، مدیریت نقشه‌های راه و اطمینان از تکامل محصول هستند. در این زمینه، دامنه Bolt.new و Lovable بسیار محدود است – آن‌ها به ایجاد یک اپلیکیشن کمک می‌کنند، اما هیچ ابزاری برای برنامه‌ریزی گسترده‌تر محصول یا مدیریت پروژه مستمر ارائه نمی‌دهند.

• عدم وجود بک‌لاگ یا مدیریت نیازمندی‌ها: این سازندگان اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی هیچ مفهومی از بک‌لاگ، داستان‌های کاربر یا وظایف را شامل نمی‌شوند. یک مدیر محصول نمی‌تواند از Bolt.new یا Lovable برای فهرست کردن قابلیت‌ها و سپس رسیدگی به آن‌ها به صورت ساختاریافته و یکی یکی استفاده کند. در عوض، توسعه توسط دستورات (پرامپت‌ها) ("X را بساز"، "حالا Y را اضافه کن") هدایت می‌شود و ابزارها اپلیکیشن را بر اساس آن تولید یا اصلاح می‌کنند. این روش برای نمونه‌سازی موقت کار می‌کند اما به یک نقشه راه مدیریت‌شده تبدیل نمی‌شود. اگر یک مدیر محصول بخواهد قابلیت‌های خاصی را اولویت‌بندی کند یا یک برنامه انتشار را ترسیم کند، همچنان به ابزارهای خارجی (مانند Jira، Trello یا یک صفحه گسترده ساده) برای انجام این کار نیاز خواهد داشت. هوش مصنوعی به شما یادآوری نمی‌کند که چه چیزی در انتظار است یا قابلیت‌ها چگونه به یکدیگر مرتبط هستند – این ابزار هیچ مفهومی از جدول زمانی پروژه یا وابستگی‌ها ندارد، فقط دستورات فوری که شما می‌دهید.

• دشواری در مدیریت پروژه‌های بزرگتر: با افزایش پیچیدگی پروژه‌ها، کاربران متوجه می‌شوند که این پلتفرم‌ها به بن‌بست می‌رسند. یکی از بازبینان G2 اشاره کرد که "همانطور که شروع به گسترش پورتفولیوی خود کردم، متوجه شدم ابزارهای زیادی برای مدیریت پروژه‌های پیچیده یا بزرگتر" در Lovable وجود ندارد. این احساس در مورد Bolt.new نیز صدق می‌کند. آن‌ها برای اپلیکیشن‌های کوچک و نوپا بهینه شده‌اند؛ اگر سعی کنید یک محصول اساسی با ماژول‌های متعدد، نقش‌های کاربری، منطق پیچیده و غیره بسازید، فرآیند دست و پا گیر می‌شود. هیچ پشتیبانی برای ماژول‌ها یا پکیج‌ها فراتر از آنچه فریم‌ورک‌های کدنویسی زیربنایی ارائه می‌دهند، وجود ندارد. و از آنجایی که هیچ یک از این ابزارها امکان اتصال به یک پایگاه کد موجود را نمی‌دهند، نمی‌توانید بهبودهای تولید شده توسط هوش مصنوعی را به تدریج در یک پروژه بلندمدت ادغام کنید. این بدان معناست که آن‌ها برای توسعه تکراری بر روی یک محصول بالغ مناسب نیستند. در عمل، اگر یک نمونه اولیه ساخته شده با Lovable نیاز به تبدیل شدن به یک محصول واقعی داشته باشد، تیم‌ها اغلب پس از رسیدن به اندازه مشخصی، آن را خارج از ابزار بازنویسی یا بازسازی می‌کنند. از دیدگاه مدیر محصول، این محدودیت به این معنی است که شما خروجی‌های Bolt/Lovable را به عنوان نمونه‌های اولیه یک‌بار مصرف یا نقاط شروع در نظر می‌گیرید، نه به عنوان محصول واقعی که قرار است مقیاس‌پذیر شود – خود ابزارها از این مسیر پشتیبانی نمی‌کنند.

• ماهیت یک‌بار مصرف تولید هوش مصنوعی: Bolt.new و Lovable بیشتر شبیه ویزاردها عمل می‌کنند تا محیط‌های توسعه مداوم. آن‌ها در فاز اولیه ایده‌پردازی (شما ایده‌ای دارید، آن را پرامپت می‌کنید، یک اپلیکیشن پایه دریافت می‌کنید) می‌درخشند. اما فاقد قابلیت‌هایی برای برنامه‌ریزی و نظارت مستمر بر پیشرفت یک محصول هستند. به عنوان مثال، هیچ مفهومی از جدول زمانی نقشه راه وجود ندارد که بتوانید در آن "اسپرینت ۱: پیاده‌سازی ورود (توسط هوش مصنوعی انجام شد)، اسپرینت ۲: پیاده‌سازی مدیریت پروفایل (در دست انجام)" و غیره را قرار دهید. همچنین نمی‌توانید به راحتی به نسخه قبلی بازگردید یا یک قابلیت جدید را شاخه‌سازی کنید – که این‌ها از رویه‌های استاندارد در توسعه محصول هستند. این اغلب مدیران محصول را به سمت طرز فکر یک‌بار مصرف سوق می‌دهد: از هوش مصنوعی برای اعتبارسنجی سریع یک ایده استفاده کنید، اما سپس توسعه "مناسب" را در یک محیط سنتی برای هر چیزی فراتر از نمونه اولیه از سر بگیرید. این تحویل می‌تواند یک نقطه درد باشد زیرا اساساً تلاش را تکرار می‌کند یا نیاز به ترجمه نمونه اولیه به یک فرمت قابل نگهداری‌تر دارد.

• عدم وجود قابلیت‌های تعامل با ذینفعان: در برنامه‌ریزی محصول، مدیران محصول اغلب بازخورد جمع‌آوری کرده و نقشه راه را تنظیم می‌کنند. این ابزارهای هوش مصنوعی نیز در این زمینه کمکی نمی‌کنند. به عنوان مثال، نمی‌توانید سناریوهای مختلف یا گزینه‌های نقشه راه محصول را در Bolt/Lovable برای بحث با ذینفعان ایجاد کنید – هیچ نمای جدول زمانی، هیچ رأی‌گیری قابلیت‌ها، هیچ چیز از این قبیل وجود ندارد. هرگونه بحث یا تصمیم‌گیری در مورد چه چیزی را در ادامه بسازیم باید خارج از پلتفرم انجام شود. یک مدیر محصول ممکن بود امیدوار باشد، به عنوان مثال، همانطور که هوش مصنوعی اپلیکیشن را می‌سازد، بتواند فهرستی از قابلیت‌ها یا مشخصاتی را که پیاده‌سازی شده‌اند نیز ارائه دهد، که سپس بتواند به عنوان یک سند زنده برای تیم عمل کند. اما در عوض، مستندسازی محدود است (تاریخچه چت یا کامنت‌های کد تنها سوابق هستند، و همانطور که اشاره شد، تاریخچه چت Bolt از نظر طول محدود است). این عدم پشتیبانی داخلی از مستندسازی یا برنامه‌ریزی به این معنی است که مدیر محصول باید به صورت دستی آنچه را که هوش مصنوعی انجام داده و آنچه را که برای هر نوع نقشه راه باقی مانده است، مستند کند، که این کار اضافی است.

در اصل، Bolt.new و Lovable جایگزینی برای ابزارهای مدیریت محصول نیستند – آن‌ها ابزارهای توسعه کمکی هستند. آن‌ها "اپلیکیشن‌های جدید را از ابتدا تولید می‌کنند اما در بسط یا مدیریت تکامل محصول به شما ملحق نمی‌شوند". مدیران محصول دریافته‌اند که پس از انتشار نمونه اولیه، باید به چرخه‌های برنامه‌ریزی و توسعه سنتی روی آورند، زیرا ابزارهای هوش مصنوعی آن فرآیند را هدایت نخواهند کرد. همانطور که یک وبلاگ‌نویس فناوری پس از آزمایش نتیجه گرفت، "Lovable به وضوح نمونه‌سازی را تسریع می‌کند اما نیاز به تخصص انسانی را از بین نمی‌برد... این یک راه حل جادویی نیست که تمام دخالت‌های انسانی در توسعه محصول را از بین ببرد". این موضوع تأکید می‌کند که برنامه‌ریزی، اولویت‌بندی و بهبود – فعالیت‌های اصلی مدیر محصول – همچنان به انسان‌ها و ابزارهای استانداردشان متکی هستند و شکافی را در آنچه این پلتفرم‌های هوش مصنوعی خود می‌توانند پشتیبانی کنند، باقی می‌گذارند.

(Lovable.dev در مقابل Bolt.new در مقابل Fine: مقایسه سازندگان اپلیکیشن هوش مصنوعی و عامل‌های کدنویسی برای استارتاپ‌ها) اکثر سازندگان اپلیکیشن هوش مصنوعی (مانند Bolt.new و Lovable) در تولید سریع یک نمونه اولیه فرانت‌اند عالی هستند، اما فاقد قابلیت‌هایی برای کد بک‌اند پیچیده، تست کامل یا نگهداری بلندمدت می‌باشند. مدیران محصول دریافته‌اند که این ابزارها، در حالی که برای اثبات مفهوم عالی هستند، نمی‌توانند چرخه عمر کامل محصول را فراتر از ساخت اولیه مدیریت کنند.

مشکلات مربوط به تجزیه و تحلیل، بینش‌ها و پیگیری پیشرفت​

هنگامی که یک محصول (یا حتی یک نمونه اولیه) ساخته می‌شود، مدیر محصول می‌خواهد نحوه عملکرد آن را پیگیری کند – هم از نظر پیشرفت توسعه و هم از نظر تعامل کاربر. در اینجا، Bolt.new و Lovable عملاً هیچ ابزار تجزیه و تحلیل یا ردیابی داخلی ارائه نمی‌دهند، که می‌تواند یک نقطه ضعف قابل توجه باشد.

• عدم وجود ابزار تجزیه و تحلیل کاربر داخلی: اگر یک مدیر محصول برنامه‌ای را از طریق این پلتفرم‌ها مستقر کند، هیچ داشبوردی برای مشاهده معیارهای استفاده (مانند تعداد کاربران، کلیک‌ها، تبدیل‌ها) وجود ندارد. هرگونه تجزیه و تحلیل محصول باید به صورت دستی به برنامه تولید شده اضافه شود. به عنوان مثال، برای به دست آوردن حتی داده‌های ترافیک اولیه، یک مدیر محصول باید گوگل آنالیتیکس یا یک اسکریپت مشابه را در کد برنامه وارد کند. منابع راهنمای خود Lovable به صراحت به این موضوع اشاره می‌کنند: «اگر از Lovable استفاده می‌کنید... باید کد ردیابی گوگل آنالیتیکس را به صورت دستی اضافه کنید... هیچ یکپارچه‌سازی مستقیمی وجود ندارد.». این به معنای تنظیمات اضافی و مراحل فنی است که یک مدیر محصول باید هماهنگ کند (احتمالاً در صورت عدم آشنایی با کدنویسی، به کمک یک توسعه‌دهنده نیاز خواهد داشت). عدم وجود ابزارهای تجزیه و تحلیل یکپارچه مشکل‌ساز است، زیرا یکی از دلایل اصلی نمونه‌سازی سریع، جمع‌آوری بازخورد کاربر است – اما این ابزارها آن را برای شما جمع‌آوری نمی‌کنند. اگر یک مدیر محصول یک MVP تولید شده با Lovable را برای یک گروه آزمایشی راه‌اندازی کند، باید خودش آن را ابزارگذاری کند یا از خدمات تجزیه و تحلیل خارجی برای کسب اطلاعات در مورد رفتار کاربر استفاده کند. این کار شدنی است، اما سربار اضافی ایجاد می‌کند و نیاز به آشنایی با ویرایش کد یا استفاده از رابط کاربری محدود پلتفرم برای وارد کردن اسکریپت‌ها دارد.

• بینش محدود در مورد فرآیند هوش مصنوعی: در بخش توسعه، مدیران محصول ممکن است به تجزیه و تحلیل یا بازخورد در مورد نحوه عملکرد عامل هوش مصنوعی نیز علاقه‌مند باشند – به عنوان مثال، معیارهایی در مورد تعداد تلاش‌هایی که برای درست انجام دادن کاری لازم بوده، یا اینکه کدام بخش‌های کد را بیشتر تغییر داده است. چنین بینش‌هایی می‌تواند به مدیر محصول کمک کند تا مناطق پرخطر برنامه را شناسایی کرده یا به اجزای ساخته شده توسط هوش مصنوعی اعتماد کند. با این حال، نه Bolt.new و نه Lovable اطلاعات زیادی از این دست را نمایش نمی‌دهند. جدای از معیارهای خام مانند توکن‌های استفاده شده یا پیام‌های ارسال شده، هیچ گزارش غنی از تصمیم‌گیری هوش مصنوعی وجود ندارد. در واقع، همانطور که اشاره شد، Bolt.new حتی تفاوت‌های تغییرات کد را نیز نشان نمی‌داد. این عدم شفافیت آنقدر ناامیدکننده بود که برخی کاربران هوش مصنوعی Bolt را متهم کردند که فقط برای ظاهر شدن مشغول، توکن‌ها را مصرف می‌کند: «بهینه شده برای ظاهر فعالیت به جای حل مسئله واقعی»، همانطور که یکی از منتقدان در مورد الگوی مصرف توکن مشاهده کرد. این نشان می‌دهد که مدیران محصول، فراتر از مشاهده نتیجه، بینش بسیار کمی در مورد اینکه آیا «کار» هوش مصنوعی مؤثر است یا اتلاف وقت، به دست می‌آورند. اساساً یک جعبه سیاه است. هنگامی که مشکلی پیش می‌آید، مدیر محصول باید کورکورانه به توضیح هوش مصنوعی اعتماد کند یا به کد خام بپردازد – هیچ ابزار تحلیلی برای مشخص کردن، مثلاً، «۲۰٪ از تلاش‌های تولید به دلیل X شکست خورد» وجود ندارد.

• پیگیری پیشرفت و تاریخچه نسخه‌ها: از دیدگاه مدیریت پروژه، هیچ یک از این ابزارها ویژگی‌هایی برای پیگیری پیشرفت در طول زمان ارائه نمی‌دهند. نه نمودار برن‌داون، نه درصد پیشرفت، و حتی یک چک‌لیست ساده از ویژگی‌های تکمیل شده وجود ندارد. تنها جدول زمانی، تاریخچه مکالمه (برای رابط کاربری مبتنی بر چت Lovable) یا توالی پرامپت‌ها است. و همانطور که قبلاً اشاره شد، پنجره تاریخچه Bolt.new محدود است، به این معنی که نمی‌توانید به ابتدای یک جلسه طولانی برگردید. بدون یک تاریخچه یا خلاصه قابل اعتماد، یک مدیر محصول ممکن است کارهایی که هوش مصنوعی انجام داده را از دست بدهد. همچنین هیچ مفهومی از نقاط عطف یا نسخه‌ها وجود ندارد. اگر یک مدیر محصول بخواهد نمونه اولیه فعلی را با نسخه هفته گذشته مقایسه کند، این ابزارها چنین قابلیتی را ارائه نمی‌دهند (مگر اینکه مدیر محصول به صورت دستی یک کپی از کد را ذخیره کرده باشد). این عدم وجود تاریخچه یا مدیریت وضعیت می‌تواند اندازه‌گیری پیشرفت را دشوارتر کند. به عنوان مثال، اگر مدیر محصول هدفی مانند «بهبود زمان بارگذاری برنامه تا ۳۰٪» داشته باشد، هیچ معیار داخلی یا ابزار پروفایلینگ در Bolt/Lovable برای کمک به اندازه‌گیری آن وجود ندارد – مدیر محصول باید برنامه را خروجی بگیرد و از ابزارهای تحلیل خارجی استفاده کند.

• حلقه‌های بازخورد کاربر: جمع‌آوری بازخورد کیفی (مانند از کاربران آزمایشی یا ذینفعان) نیز خارج از محدوده این ابزارها است. یک مدیر محصول ممکن است به چیزی مانند راهی آسان برای ارسال بازخورد توسط آزمایش‌کنندگان از داخل نمونه اولیه یا پیشنهاد بهبودها توسط هوش مصنوعی بر اساس تعاملات کاربر امیدوار بوده باشد، اما چنین ویژگی‌هایی وجود ندارند. هر حلقه بازخورد باید به صورت جداگانه سازماندهی شود (نظرسنجی‌ها، جلسات تست دستی و غیره). اساساً، هنگامی که برنامه ساخته و مستقر می‌شود، Bolt.new و Lovable کنار می‌روند – آنها به نظارت بر نحوه دریافت یا عملکرد برنامه کمک نمی‌کنند. این یک شکاف کلاسیک بین توسعه و مدیریت محصول است: ابزارها مورد اول را (تا حدی) پوشش می‌دهند، اما هیچ چیز برای مورد دوم ارائه نمی‌دهند.

برای روشن شدن موضوع، یک مدیر محصول در یک استارتاپ ممکن است از Lovable برای ساخت یک برنامه دمو برای یک پروژه آزمایشی (پایلوت) استفاده کند، اما هنگام ارائه نتایج به تیم یا سرمایه‌گذاران خود، باید به حکایات یا تحلیل‌های خارجی برای گزارش استفاده تکیه کند، زیرا خود Lovable آن داده‌ها را نشان نمی‌دهد. اگر آنها بخواهند پیگیری کنند که آیا یک تغییر اخیر تعامل کاربر را بهبود بخشیده است، باید خودشان برنامه را با ابزارهای تجزیه و تحلیل و شاید منطق تست A/B مجهز کنند. برای مدیران محصولی که به پلتفرم‌های یکپارچه‌تر عادت دارند (حتی چیزی مانند Webflow برای وب‌سایت‌ها نوعی آمار دارد، یا Firebase برای برنامه‌ها ابزارهای تجزیه و تحلیل دارد)، سکوت Bolt/Lovable پس از استقرار قابل توجه است.

به طور خلاصه، عدم وجود ابزارهای تجزیه و تحلیل و ردیابی به این معنی است که مدیران محصول باید برای اندازه‌گیری موفقیت به روش‌های سنتی بازگردند. این یک انتظار برآورده نشده است – پس از استفاده از چنین ابزار پیشرفته هوش مصنوعی برای ساخت محصول، ممکن است انتظار کمک پیشرفته هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل آن را داشته باشید، اما این (هنوز) بخشی از بسته نیست. همانطور که یک راهنما گفت، اگر با Lovable ابزارهای تجزیه و تحلیل می‌خواهید، باید آن را به روش قدیمی انجام دهید زیرا «GA یکپارچه نشده است». و وقتی نوبت به پیگیری پیشرفت توسعه می‌رسد، مسئولیت به طور کامل بر عهده مدیر محصول است که وضعیت پروژه را به صورت دستی خارج از ابزار حفظ کند. این عدم ارتباط یک نقطه ضعف قابل توجه برای مدیران محصولی است که سعی در ساده‌سازی گردش کار خود از ایده تا بازخورد کاربر دارند.

نتیجه‌گیری: دیدگاه مقایسه‌ای​

از داستان‌ها و نظرات واقعی کاربران، مشخص است که Bolt.new و Lovable هر کدام نقاط قوتی دارند، اما همچنین نقاط ضعف قابل توجهی برای مدیران محصول ایجاد می‌کنند. هر دو به طور چشمگیری به وعده اصلی خود عمل می‌کنند – تولید سریع نمونه‌های اولیه برنامه‌های کاربردی – به همین دلیل هزاران کاربر را جذب کرده‌اند. با این حال، وقتی از دیدگاه یک مدیر محصول که نه تنها باید محصولی بسازد، بلکه باید روی آن همکاری، برنامه‌ریزی و تکرار کند، به این ابزارها نگاه می‌کنیم، محدودیت‌های مشابهی را نشان می‌دهند.

• Bolt.new تمایل دارد انعطاف‌پذیری بیشتری (می‌توانید فریم‌ورک‌ها را انتخاب کنید، کد را مستقیماً تغییر دهید) و سرعت خام بیشتری ارائه دهد، اما به قیمت نگهداری بالاتر. مدیران محصول بدون تخصص کدنویسی ممکن است زمانی که Bolt خطا می‌دهد یا نیاز به اصلاحات دستی دارد، به مشکل بربخورند. مدل مبتنی بر توکن و ویژگی‌های ادغام اولیه محدود آن اغلب منجر به ناامیدی و مراحل اضافی می‌شد. Bolt را می‌توان به عنوان ابزاری قدرتمند اما نه‌چندان دقیق در نظر گرفت – عالی برای یک راه‌حل سریع یا کاربر فنی، اما کمتر مناسب برای یک گردش کار تیمی صیقلی.

• Lovable خود را به عنوان یک «مهندس فول‌استک هوش مصنوعی» کاربرپسندتر معرفی می‌کند، که به معنای تجربه‌ای تا حدودی روان‌تر برای افراد غیرمهندس است. این ابزار بسیاری از پیچیدگی‌ها را پنهان می‌کند (با استقرار داخلی، همگام‌سازی گیت‌هاب و غیره) و تمایل به راهنمایی کاربر با خروجی‌های ساختاریافته (کد اولیه تمیزتر، ادغام طراحی) دارد. این بدان معناست که مدیران محصول معمولاً «با Lovable پیشرفت بیشتری می‌کنند» قبل از نیاز به دخالت توسعه‌دهنده. با این حال، Lovable بسیاری از نقاط ضعف اصلی Bolt را به اشتراک می‌گذارد: جادو نیست – کاربران همچنان با رفتارهای گیج‌کننده هوش مصنوعی مواجه می‌شوند، گاهی اوقات مجبور به راه‌اندازی مجدد هستند و برای هر چیزی فراتر از ساخت نمونه اولیه باید پلتفرم را ترک کنند. علاوه بر این، ویژگی‌های اضافی Lovable (مانند ویرایش بصری یا برخی ادغام‌ها) هنوز در حال تکامل هستند و گاهی اوقات به خودی خود دست و پا گیرند (به عنوان مثال، یک کاربر فرآیند استقرار Lovable را آزاردهنده‌تر از Bolt یافت، با وجود اینکه یک کلیک بود – احتمالاً به دلیل عدم امکان شخصی‌سازی یا کنترل).

در یک دیدگاه مقایسه‌ای، هر دو ابزار در آنچه که فاقد آن هستند، بسیار شبیه به هم‌اند. آنها نیاز به مدیریت دقیق محصول را جایگزین نمی‌کنند؛ بلکه یک جنبه از آن (پیاده‌سازی) را تسریع می‌کنند، به قیمت ایجاد چالش‌های جدید در جنبه‌های دیگر (اشکال‌زدایی، همکاری). برای یک مدیر محصول، استفاده از Bolt.new یا Lovable کمی شبیه به جلو زدن سریع به داشتن یک نسخه اولیه از محصولتان است – که فوق‌العاده ارزشمند است – اما سپس متوجه می‌شوید که باید دوباره سرعت خود را کم کنید تا به تمام جزئیات و فرآیندهایی که ابزارها پوشش نداده‌اند، رسیدگی کنید.

برای مدیریت انتظارات، مدیران محصول یاد گرفته‌اند که از این ابزارهای هوش مصنوعی به عنوان مکمل استفاده کنند، نه راه‌حل‌های جامع. همانطور که یک بررسی در مدیوم به درستی بیان کرد: این ابزارها «مفهوم من را به سرعت به یک اسکلت برنامه کاربردی تبدیل کردند،» اما شما همچنان «هنگام افزودن پیچیدگی بیشتر، به نظارت انسانی بیشتری نیاز دارید». نقاط ضعف مشترک – مسائل مربوط به تجربه کاربری، شکاف‌های گردش کار، نیازهای ادغام، و نادیده گرفتن برنامه‌ریزی و تحلیل – نشان می‌دهد که Bolt.new و Lovable بیشتر برای نمونه‌سازی اولیه و اکتشاف مناسب هستند، تا مدیریت محصول از ابتدا تا انتها. با دانستن این محدودیت‌ها، یک مدیر محصول می‌تواند برای آنها برنامه‌ریزی کند: از دستاوردهای سریع آنها لذت ببرد، اما آماده باشد تا ابزارهای معمول و تخصص انسانی را برای بهبود و پیشبرد محصول به کار گیرد.

منابع:

• بحث‌های واقعی کاربران در Reddit، Product Hunt و LinkedIn که نارضایتی‌ها از Bolt.new و Lovable را برجسته می‌کنند.
• بررسی‌ها و نظرات از G2 و Product Hunt که دو ابزار را مقایسه کرده و نقاط قوت و ضعف را لیست می‌کنند.
• بررسی‌های دقیق وبلاگ (NoCode MBA, Trickle, Fine.dev) که محدودیت‌های ویژگی، مصرف توکن و مسائل ادغام را تحلیل می‌کنند.
• مستندات و راهنماهای رسمی که عدم وجود برخی ادغام‌ها (مانند تحلیل داده) و نیاز به اصلاحات دستی را نشان می‌دهند.