Один пост помечено как "разработка приложений"

Продакт-менеджеры (ПМ) выбирают Bolt.new и Lovable для быстрого прототипирования приложений с ИИ. Эти инструменты обещают «от идеи до приложения за секунды», позволяя ПМ создавать функциональные пользовательские интерфейсы или MVP без полноценных команд разработчиков. Однако реальные отзывы пользователей выявляют несколько проблемных моментов. Частые разочарования включают неуклюжий UX, вызывающий неэффективность, трудности с совместной работой в командах, ограниченную интеграцию в существующие цепочки инструментов, отсутствие поддержки долгосрочного планирования продукта и недостаточные аналитические функции или функции отслеживания. Ниже мы разбираем ключевые проблемы (с прямыми комментариями пользователей) и сравниваем, как каждый инструмент справляется с ними.

Проблемы UX/UI, снижающие эффективность​

Bolt.new и Lovable — это передовые, но не безупречные инструменты, и продакт-менеджеры часто сталкиваются с особенностями UX/UI, которые замедляют их работу:

• Непредсказуемое поведение и ошибки ИИ: Пользователи сообщают, что эти AI-конструкторы часто выдают ошибки или неожиданные изменения, что приводит к утомительному методу проб и ошибок. Один нетехнический пользователь описал, как потратил «3 часа на повторяющиеся ошибки» просто для добавления кнопки, израсходовав при этом все свои токены. Фактически, Bolt.new стал известен тем, что генерировал «пустые экраны, отсутствующие файлы и частичные развертывания», когда проекты выходили за рамки базовых прототипов. Эта непредсказуемость означает, что продакт-менеджерам приходится постоянно контролировать вывод ИИ. Рецензент G2 отметил, что промты Lovable «могут неожиданно меняться, что может сбивать с толку», и если логика приложения запутывается, «потребуется много усилий, чтобы вернуть ее в норму» – в одном случае им пришлось перезапускать весь проект. Такие сбросы и переделки расстраивают, когда продакт-менеджер пытается работать быстро.

• Высокие затраты на итерации (токены и время): Обе платформы используют модели с ограниченным использованием (Bolt.new — через токены, Lovable — через кредиты на сообщения), что может препятствовать эффективному экспериментированию. Несколько пользователей жалуются, что система токенов Bolt чрезмерно затратна – «Вам нужно гораздо больше токенов, чем вы думаете», написал один пользователь, «как только вы подключите базу данных… вы столкнетесь с проблемами, которые [ИИ] с трудом решает за один или два промпта». Результатом являются итеративные циклы промптинга и исправления, которые быстро исчерпывают лимиты. Другой разочарованный пользователь Bolt.new съязвил: «30% ваших токенов уходит на создание приложения. Остальные 70%… на поиск решений для всех ошибок и недочетов, созданных Bolt». Это было подтверждено ответом: «очень верно! [Я] уже продлевал [свою подписку] трижды за месяц!». Модель использования Lovable также не безупречна – ее базовый уровень может быть недостаточен даже для простого приложения (один рецензент «подписался на базовый уровень, и этого мне не хватает для создания простого приложения», отметив резкий скачок стоимости для следующего уровня). Для продакт-менеджеров это означает достижение лимитов или дополнительные расходы просто для итерации прототипа, что является явным убийцей эффективности.

• Ограниченные возможности кастомизации и управления UI: Хотя оба инструмента быстро генерируют пользовательские интерфейсы, пользователи обнаружили, что им не хватает возможностей для тонкой настройки. Один пользователь Lovable похвалил скорость, но посетовал, что «возможности настройки несколько ограничены». Готовые шаблоны выглядят хорошо, но их настройка за пределами базовых изменений может быть громоздкой. Аналогично, ИИ Lovable иногда меняет код, который не должен меняться – «Он меняет код, который не должен быть изменен, когда я добавляю что-то новое», отметил один пользователь – это означает, что небольшое изменение, внесенное продакт-менеджером, может случайно сломать другую часть приложения. Bolt.new, с другой стороны, изначально предоставлял очень мало возможностей для визуального редактирования. Все делалось через промпты или редактирование кода за кулисами, что пугает неразработчиков. (Lovable начал внедрять режим «визуального редактирования» для изменений макета и стиля, но он находится в раннем доступе.) Отсутствие надежного WYSIWYG-редактора или интерфейса drag-and-drop (в обоих инструментах) является проблемой для продакт-менеджеров, которые не хотят углубляться в код. Даже собственная документация Lovable признает этот пробел, стремясь предложить больше функциональности drag-and-drop в будущем, чтобы сделать процесс «более доступным для нетехнических пользователей» – подразумевая, что в настоящее время удобство использования все еще может быть улучшено.

• Сбои в рабочем процессе UI: Пользователи указали на более мелкие проблемы UX, которые нарушают плавность использования этих платформ. В Bolt.new, например, интерфейс позволял пользователю нажать «Развернуть», не настроив цель развертывания, что приводило к путанице (он «должен предлагать настроить Netlify, если вы пытаетесь развернуть, но еще не сделали этого», предложил пользователь). Bolt также не имел представления diff или истории в своем редакторе; он «описывает, что он меняет… но фактический код не показывает diff», в отличие от традиционных инструментов разработки. Это затрудняет для продакт-менеджера понимание того, что ИИ изменил в каждой итерации, препятствуя обучению и доверию. Кроме того, история чата сессии Bolt была очень короткой, поэтому нельзя было прокрутить далеко назад, чтобы просмотреть предыдущие инструкции – проблема для продакт-менеджера, который мог отвлечься и вернуться позже, нуждаясь в контексте. В совокупности эти недостатки интерфейса означают дополнительную умственную нагрузку для отслеживания изменений и состояния.

Таким образом, Bolt.new, как правило, отдает приоритет необработанной мощности над отточенностью, что может заставить продакт-менеджеров бороться с его недоработками, тогда как UX Lovable более дружелюбен, но все еще ограничен в глубине. Как выразился один из сравнительных обзоров: «Bolt.new отлично подходит, если вам нужна чистая скорость и полный контроль… быстро генерирует полнофункциональные приложения, но вам придется дорабатывать их для продакшена. Lovable более структурирован и удобен для дизайна… с более чистым кодом из коробки». Для продакт-менеджера время на «доработку» является серьезным фактором – и многие обнаружили, что время, которое эти AI-инструменты экономят на начальной разработке, они частично возвращают в виде времени на отладку и доработку.

Трудности в совместной работе и командном рабочем процессе​

Важнейшая часть роли продакт-менеджера – это работа с командами (дизайнерами, разработчиками, другими продакт-менеджерами), но как Bolt.new, так и Lovable имеют ограничения в части многопользовательской совместной работы и интеграции рабочих процессов.

• Отсутствие встроенных функций для совместной работы: Ни один из инструментов изначально не создавался с расчетом на многопользовательскую совместную работу в реальном времени (как Google Docs или Figma). Проекты обычно привязаны к одной учетной записи и редактируются одним человеком за раз. Такая изоляция может создавать трения в командной среде. Например, если продакт-менеджер быстро создает прототип в Bolt.new, дизайнеру или инженеру нет простого способа войти и одновременно внести изменения в тот же проект. Передача работы неудобна: обычно код экспортируется или отправляется в репозиторий для дальнейшей работы (и, как отмечалось ниже, даже это было нетривиально в случае Bolt). На практике некоторые пользователи прибегают к генерации с помощью этих инструментов, а затем переносят код в другое место. Один из участников обсуждения на Product Hunt признался: после использования Bolt или Lovable для получения идеи, они «загружают ее на свой GitHub и в конечном итоге используют Cursor для завершения сборки» – по сути, переключаясь на другой инструмент для командной разработки. Это указывает на то, что для продолжительной совместной работы пользователи чувствуют необходимость покинуть среду Bolt/Lovable.

• Контроль версий и совместное использование кода: На ранних этапах Bolt.new не имел встроенной интеграции с Git, что один разработчик назвал «безумным» упущением: «Я абсолютно хочу, чтобы мой код… был в Git». Без нативного контроля версий интеграция вывода Bolt в кодовую базу команды была громоздкой. (Bolt предоставлял загружаемый ZIP-архив кода, и сторонние расширения для браузеров появились, чтобы отправлять его на GitHub.) Это дополнительный шаг, который может нарушить рабочий процесс продакт-менеджера, пытающегося сотрудничать с разработчиками. Lovable, напротив, рекламирует функцию «без привязки, синхронизация с GitHub», позволяющую пользователям подключать репозиторий и отправлять обновления кода. Это стало преимуществом для команд – один пользователь отметил, что они «использовали… Lovable для интеграции с Git (среда для совместной работы в команде)», тогда как Bolt использовался только для быстрой индивидуальной работы. В этом аспекте Lovable упрощает передачу работы в команде: продакт-менеджер может сгенерировать приложение и немедленно получить код в GitHub для просмотра или продолжения работы разработчиками. Bolt.new с тех пор попытался улучшить ситуацию, добавив коннектор GitHub через StackBlitz, но отзывы сообщества показывают, что это все еще не так бесшовно. Даже с Git, код, сгенерированный ИИ, может быть трудно разобрать командам без документации, поскольку код генерируется машиной и иногда не является самоочевидным.

• Интеграция рабочих процессов (команды дизайнеров и разработчиков): Продакт-менеджерам часто необходимо рано привлекать дизайнеров или убедиться, что то, что они создают, соответствует спецификациям дизайна. Оба инструмента пытались интегрироваться здесь (подробнее обсуждается ниже), но трения все еще остаются. Одно из преимуществ Bolt.new для разработчиков заключается в том, что он позволяет более прямой контроль над технологическим стеком – «он позволяет использовать любой фреймворк», как заметил основатель Lovable – что может понравиться члену команды разработчиков, который хочет выбрать технологию. Однако та же гибкость означает, что Bolt ближе к «песочнице» для разработчика, чем к управляемому инструменту для продакт-менеджера. Напротив, структурированный подход Lovable (с рекомендованным стеком, интегрированным бэкендом и т.д.) может ограничивать свободу разработчика, но он предоставляет более четкий путь, который ценят неинженеры. В зависимости от команды, это различие может быть проблемой: либо Bolt кажется слишком свободным в выборе (продакт-менеджер может случайно выбрать настройку, которая не понравится команде), либо Lovable кажется слишком ограниченным (не использует фреймворки, которые предпочитает команда разработчиков). В любом случае, приведение прототипа в соответствие со стандартами команды требует дополнительной координации.

• Внешние инструменты для совместной работы: Ни Bolt.new, ни Lovable не интегрируются напрямую с распространенными пакетами для совместной работы (нет прямой интеграции со Slack для уведомлений, нет интеграции с Jira для отслеживания задач и т.д.). Это означает, что любые обновления или прогресс в инструменте должны быть вручную сообщены команде. Например, если продакт-менеджер создает прототип и хочет получить обратную связь, он должен сам поделиться ссылкой на развернутое приложение или репозиторий GitHub через электронную почту/Slack – платформы не будут автоматически уведомлять команду или привязываться к проектным задачам. Это отсутствие интеграции с командными рабочими процессами может привести к пробелам в коммуникации. Продакт-менеджер не может назначать задачи внутри Bolt/Lovable или оставлять комментарии для коллеги по конкретному элементу пользовательского интерфейса, как это можно сделать в инструменте для дизайна, таком как Figma. Все приходится делать в индивидуальном порядке, вне инструмента. По сути, Bolt.new и Lovable по своей конструкции являются средами для одного пользователя, что создает проблему, когда продакт-менеджер хочет использовать их в многопользовательском контексте.

В итоге, Lovable немного превосходит Bolt.new в командных сценариях (благодаря синхронизации с GitHub и структурированному подходу, который не-программистам легче освоить). Продакт-менеджер, работающий в одиночку, может мириться с индивидуалистической настройкой Bolt, но если ему нужно привлечь других, эти инструменты могут стать узкими местами, если команда не создаст вокруг них ручной процесс. Пробел в совместной работе – основная причина, по которой пользователи экспортируют свою работу и продолжают ее в другом месте: ИИ может дать старт проекту, но для его дальнейшего совместного развития по-прежнему необходимы традиционные инструменты.

Проблемы интеграции с другими инструментами​

Современная разработка продуктов включает в себя целый набор инструментов – платформы для дизайна, базы данных, сторонние сервисы и т.д. Менеджеры по продукту ценят программное обеспечение, которое хорошо взаимодействует с их существующим набором инструментов, но Bolt.new и Lovable имеют ограниченную экосистему интеграций, часто требующую обходных путей:

• Интеграция с инструментами дизайна: Менеджеры по продукту часто начинают с дизайн-макетов или вайрфреймов. И Bolt, и Lovable признали это и представили способы импорта дизайнов, однако отзывы пользователей об этих функциях неоднозначны. Bolt.new добавил импорт из Figma (построенный на плагине Anima) для генерации кода из дизайнов, но он не оправдал ожиданий. Один из первых тестировщиков отметил, что промо-видео показывали безупречный простой импорт, «но что насчет тех частей, которые не [работают]? Если инструмент претендует на то, чтобы изменить правила игры, он должен справляться со сложностью, а не только с простыми вещами». На практике Bolt испытывал трудности с файлами Figma, которые не были идеально упорядочены. UX-дизайнер, опробовавший интеграцию Bolt с Figma, нашел ее неудовлетворительной для чего-либо, кроме базовых макетов, указав, что эта интеграция может «давать сбои на сложных дизайнах». Lovable недавно запустил собственный конвейер Figma-в-код через интеграцию с Builder.io. Это потенциально дает более чистые результаты (поскольку Builder.io интерпретирует Figma и передает ее Lovable), но, будучи новой, эта функция еще не получила широкого подтверждения. По крайней мере, одно сравнение похвалило Lovable за «лучшие варианты пользовательского интерфейса (Figma/Builder.io)» и более дружественный к дизайну подход. Тем не менее, «несколько более медленная генерация обновлений» была отмечена как компромисс за такую тщательность дизайна. Для менеджеров по продукту, суть в том, что импорт дизайнов не всегда является простым нажатием кнопки – им может потребоваться время на настройку файла Figma в соответствии с возможностями ИИ или на очистку сгенерированного пользовательского интерфейса после импорта. Это создает трение в рабочем процессе между дизайнерами и инструментом ИИ.

• Интеграция с бэкендом и базами данных: Оба инструмента сосредоточены на генерации фронтенда, но реальным приложениям нужны данные и аутентификация. Выбранное решение как для Bolt.new, так и для Lovable – это интеграция с Supabase (хостинговая база данных PostgreSQL + сервис аутентификации). Пользователи ценят наличие этих интеграций, но есть нюансы в их реализации. На ранних этапах интеграция Bolt.new с Supabase была рудиментарной; интеграция Lovable считалась «более плотной [и] простой» в сравнении. Основатель Lovable подчеркнул, что система Lovable тонко настроена на то, чтобы реже «застревать», в том числе при интеграции баз данных. Тем не менее, использование Supabase по-прежнему требует от менеджера по продукту некоторого понимания схем баз данных. В обзоре Lovable на Medium автор должен был вручную создавать таблицы в Supabase и загружать данные, а затем подключать их через ключи API, чтобы получить полностью работающее приложение (например, для событий и мест в приложении по продаже билетов). Этот процесс был выполним, но не тривиален – автоматического определения вашей модели данных нет, менеджер по продукту должен ее определить. Если что-то пойдет не так при подключении, отладка снова ложится на пользователя. Lovable пытается помочь (ИИ-помощник давал рекомендации при возникновении ошибки во время подключения Supabase), но это не является безошибочным решением. Bolt.new только недавно «выпустил множество улучшений своей интеграции с Supabase» после жалоб пользователей. До этого, как выразился один пользователь, «Bolt… справляется с фронтенд-работой, но не дает особой помощи по бэкенду» – помимо простых предустановок, вы были предоставлены сами себе в отношении серверной логики. В итоге, хотя оба инструмента сделали возможной интеграцию с бэкендом, это поверхностная интеграция. Менеджеры по продукту могут оказаться ограничены тем, что предлагает Supabase; что-либо более кастомное (например, другая база данных или сложная серверная логика) не поддерживается (Bolt и Lovable не генерируют произвольный бэкенд-код на таких языках, как Python/Java, например). Это может быть разочаровывающим, когда требования к продукту выходят за рамки базовых CRUD-операций.

• Сторонние сервисы и API: Ключевая часть современных продуктов – это подключение к сервисам (платежные шлюзы, карты, аналитика и т.д.). Lovable и Bolt могут интегрировать API, но только через интерфейс подсказок, а не через готовые плагины. Например, пользователь на Reddit объяснил, как можно сказать ИИ что-то вроде «Мне нужен API погоды», и инструмент выберет популярный бесплатный API и запросит ключ API. Это впечатляет, но также непрозрачно – менеджер по продукту должен доверять тому, что ИИ выберет подходящий API и правильно реализует вызовы. Нет магазина приложений для интеграций или графической настройки; все зависит от того, как вы формулируете запрос. Для распространенных сервисов, таких как платежи или электронная почта, Lovable, похоже, имеет преимущество, встраивая их: по словам его основателя, Lovable имеет «интеграции для платежей + электронной почты» среди своих функций. Если это правда, это означает, что менеджер по продукту мог бы легче попросить Lovable добавить форму оплаты Stripe или отправлять электронные письма через интегрированный сервис, тогда как с Bolt, возможно, пришлось бы настраивать это вручную через вызовы API. Однако документация по этим функциям скудна – вероятно, это все еще обрабатывается через ИИ-агента, а не через настройку «наведи и нажми». Отсутствие четких, ориентированных на пользователя модулей интеграции можно рассматривать как болевую точку: для интеграции чего-то нового требуется метод проб и ошибок, и если ИИ не знает конкретного сервиса, менеджер по продукту может столкнуться с тупиком. По сути, интеграции возможны, но не являются «подключи и работай».

• Интеграция с корпоративной цепочкой инструментов: Когда дело доходит до интеграции с самой цепочкой инструментов управления продуктами (Jira для задач, Slack для уведомлений и т.д.), Bolt.new и Lovable в настоящее время не предлагают ничего готового. Эти платформы работают изолированно. В результате менеджер по продукту, использующий их, должен вручную обновлять другие системы. Например, если у менеджера по продукту была пользовательская история в Jira («Как пользователь, я хочу функцию X»), и он прототипирует эту функцию в Lovable, нет способа отметить эту историю как завершенную из Lovable – менеджер по продукту должен перейти в Jira и сделать это. Аналогично, ни один бот Slack не объявит «прототип готов», когда Bolt закончит сборку; менеджер по продукту должен взять ссылку для предварительного просмотра и поделиться ею. Этот пробел не удивителен, учитывая раннюю направленность этих инструментов, но он препятствует эффективности рабочего процесса в командной среде. По сути, это переключение контекста: вы работаете в Bolt/Lovable для создания, затем переключаетесь на свои инструменты PM для регистрации прогресса, а затем, возможно, на свои инструменты связи, чтобы показать команде. Интегрированное программное обеспечение могло бы упростить это, но в настоящее время эта нагрузка ложится на менеджера по продукту.

Короче говоря, Bolt.new и Lovable хорошо интегрируются в некоторых технических областях (особенно с Supabase для данных), но не дотягивают до интеграции в более широкую экосистему инструментов, которые менеджеры по продукту используют ежедневно. Lovable добился немного больших успехов в предложении встроенных путей (например, развертывание в один клик, прямая интеграция с GitHub, некоторые встроенные сервисы), тогда как Bolt часто требует внешних сервисов (Netlify, ручная настройка API). Обзор NoCode MBA явно противопоставляет это: «Lovable предоставляет встроенную публикацию, в то время как Bolt полагается на внешние сервисы, такие как Netlify». Усилия по устранению этих пробелов – будь то ручное копирование кода, возня со сторонними плагинами или повторный ввод обновлений в другие системы – являются настоящим раздражением для менеджеров по продукту, ищущих бесшовный опыт.

Ограничения в планировании продукта и управлении дорожной картой​

Помимо создания быстрого прототипа, продакт-менеджеры отвечают за планирование функций, управление дорожными картами и обеспечение эволюции продукта. Здесь возможности Bolt.new и Lovable очень ограничены – они помогают создать приложение, но не предлагают инструментов для более широкого планирования продукта или текущего управления проектами.

• Отсутствие бэклога или управления требованиями: Эти AI-конструкторы приложений не включают в себя понятия бэклога, пользовательских историй или задач. Продакт-менеджер не может использовать Bolt.new или Lovable для перечисления функций, а затем последовательно и структурированно работать над ними. Вместо этого разработка ведется с помощью подсказок («Создай X», «Теперь добавь Y»), и инструменты генерируют или изменяют приложение соответствующим образом. Это работает для ситуативного прототипирования, но не применимо к управляемой дорожной карте. Если продакт-менеджер захочет приоритизировать определенные функции или составить план выпуска, ему все равно понадобятся внешние инструменты (такие как Jira, Trello или простая электронная таблица). ИИ не напомнит вам, что находится в ожидании или как функции связаны друг с другом – у него нет концепции временной шкалы проекта или зависимостей, только непосредственные инструкции, которые вы даете.

• Сложность управления крупными проектами: По мере роста сложности проектов пользователи обнаруживают, что эти платформы сталкиваются с ограничениями. Один рецензент G2 отметил, что «когда я начал расширять свое портфолио, я понял, что в Lovable не так много инструментов для работы со сложными или крупными проектами». Это утверждение применимо и к Bolt.new. Они оптимизированы для небольших проектов «с нуля»; если вы попытаетесь создать значительный продукт с несколькими модулями, ролями пользователей, сложной логикой и т. д., процесс становится громоздким. Нет поддержки модулей или пакетов, кроме тех, что предоставляются базовыми фреймворками кода. И поскольку ни один из инструментов не позволяет подключаться к существующей кодовой базе, вы не можете постепенно включать улучшения, сгенерированные ИИ, в долгосрочный проект. Это означает, что они плохо подходят для итеративной разработки зрелого продукта. На практике, если прототип, созданный с помощью Lovable, должен стать реальным продуктом, команды часто переписывают или рефакторят его вне инструмента, как только он достигает определенного размера. С точки зрения продакт-менеджера, это ограничение означает, что вы рассматриваете результаты Bolt/Lovable как одноразовые прототипы или отправные точки, а не как фактический продукт, который будет масштабироваться – сами инструменты не поддерживают этот путь.

• Одноразовый характер AI-генерации: Bolt.new и Lovable функционируют скорее как мастера, чем как среды непрерывной разработки. Они проявляют себя на ранней фазе генерации идей (у вас есть идея, вы даете подсказку, получаете базовое приложение). Но им не хватает функций для постоянного планирования и мониторинга прогресса продукта. Например, нет концепции временной шкалы дорожной карты, куда можно было бы вставить «Спринт 1: реализовать вход (сделано ИИ), Спринт 2: реализовать управление профилем (в работе)» и т. д. Вы также не можете легко вернуться к предыдущей версии или создать новую ветку функции – стандартные практики в разработке продукта. Это часто вынуждает продакт-менеджеров придерживаться одноразового подхода: использовать ИИ для быстрой проверки идеи, но затем перезапускать «правильную» разработку в традиционной среде для всего, что выходит за рамки прототипа. Эта передача может быть проблемой, поскольку она по сути дублирует усилия или требует преобразования прототипа в более поддерживаемый формат.

• Отсутствие функций для взаимодействия со стейкхолдерами: В планировании продукта продакт-менеджеры часто собирают обратную связь и корректируют дорожную карту. Эти AI-инструменты также не помогают в этом. Например, вы не можете создавать различные сценарии или варианты дорожной карты продукта в Bolt/Lovable для обсуждения со стейкхолдерами – нет представления временной шкалы, голосования за функции, ничего подобного. Любые обсуждения или решения о том, что строить дальше, должны происходить вне платформы. Продакт-менеджер мог бы надеяться, например, что по мере создания приложения ИИ также мог бы предоставить список реализованных функций или спецификацию, которая затем могла бы служить живым документом для команды. Но вместо этого документация ограничена (история чата или комментарии к коду служат единственной записью, и, как отмечалось, история чата Bolt ограничена по длине). Это отсутствие встроенной документации или поддержки планирования означает, что продакт-менеджеру приходится вручную документировать, что сделал ИИ и что осталось сделать для любой дорожной карты, что является дополнительной работой.

По сути, Bolt.new и Lovable не являются заменой инструментов управления продуктами – это вспомогательные инструменты разработки. Они «генерируют новые приложения» с нуля, но не будут участвовать в проработке или управлении эволюцией продукта. Продакт-менеджеры обнаружили, что после создания первоначального прототипа им приходится переключаться на традиционные циклы планирования и разработки, потому что AI-инструменты не будут направлять этот процесс. Как заключил один технологический блогер после тестирования, «Lovable явно ускоряет прототипирование, но не устраняет необходимость в человеческом опыте… это не волшебная палочка, которая устранит все человеческое участие в разработке продукта». Это подчеркивает, что планирование, приоритизация и доработка – основные действия продакт-менеджера – по-прежнему зависят от людей и их стандартных инструментов, оставляя пробел в том, что могут поддерживать сами эти AI-платформы.

(Lovable.dev vs Bolt.new vs Fine: Сравнение AI-конструкторов приложений и кодирующих агентов для стартапов) Большинство AI-конструкторов приложений (таких как Bolt.new и Lovable) отлично справляются с созданием быстрого фронтенд-прототипа, но им не хватает возможностей для сложного бэкенд-кода, тщательного тестирования или долгосрочного обслуживания. Продакт-менеджеры обнаруживают, что эти инструменты, хотя и отлично подходят для подтверждения концепции, не могут охватить полный жизненный цикл продукта за пределами первоначальной сборки.

Проблемы с аналитикой, аналитическими данными и отслеживанием прогресса​

Как только продукт (или даже прототип) создан, менеджер по продукту (PM) хочет отслеживать его состояние — как с точки зрения хода разработки, так и вовлеченности пользователей. В этом отношении Bolt.new и Lovable практически не предоставляют встроенных средств аналитики или отслеживания, что может стать серьезной проблемой.

• Отсутствие встроенной пользовательской аналитики: Если PM развертывает приложение через эти платформы, нет панели инструментов для просмотра метрик использования (например, количества пользователей, кликов, конверсий). Любую продуктовую аналитику необходимо добавлять вручную в сгенерированное приложение. Например, чтобы получить даже базовые данные о трафике, PMу пришлось бы вставить Google Analytics или аналогичный скрипт в код приложения. Собственные справочные ресурсы Lovable прямо указывают на это: «Если вы используете Lovable… вам нужно вручную добавить код отслеживания Google Analytics… Прямой интеграции нет». Это означает дополнительные настройки и технические шаги, которые PM должен координировать (вероятно, потребуется помощь разработчика, если он не разбирается в коде). Отсутствие интегрированной аналитики проблематично, потому что одна из главных причин быстрой разработки прототипа — это сбор обратной связи от пользователей, но инструменты не будут собирать ее за вас. Если PM запустил MVP, сгенерированный Lovable, для тестовой группы, ему пришлось бы самостоятельно оснастить его инструментами аналитики или использовать внешние аналитические сервисы, чтобы узнать что-либо о поведении пользователей. Это выполнимо, но добавляет накладных расходов и требует знакомства с редактированием кода или использованием ограниченного интерфейса платформы для вставки скриптов.

• Ограниченное понимание процесса работы ИИ: Со стороны разработки PMы также могут захотеть получить аналитику или обратную связь о том, как работает ИИ-агент — например, метрики о том, сколько попыток потребовалось, чтобы что-то сделать правильно, или какие части кода он менял чаще всего. Такие данные могли бы помочь PMу выявить рискованные области приложения или оценить надежность компонентов, созданных ИИ. Однако ни Bolt.new, ни Lovable не предоставляют большую часть этой информации. Помимо грубых показателей, таких как использованные токены или отправленные сообщения, нет подробного журнала принятия решений ИИ. Фактически, как уже упоминалось, Bolt.new даже не показывал различия в изменениях кода. Эта нехватка прозрачности была настолько разочаровывающей, что некоторые пользователи обвиняли ИИ Bolt в том, что он потребляет токены только для того, чтобы казаться занятым: «оптимизировано для создания видимости активности, а не для реального решения проблем», как заметил один рецензент, описывая характер потребления токенов. Это говорит о том, что PMы получают очень мало информации о том, является ли «работа» ИИ эффективной или расточительной, помимо наблюдения за результатом. По сути, это черный ящик. Когда что-то идет не так, PMу приходится слепо доверять объяснениям ИИ или погружаться в необработанный код — нет аналитики, чтобы точно определить, например, «20% попыток генерации завершились неудачей из-за X».

• Отслеживание прогресса и история версий: С точки зрения управления проектами, ни один из инструментов не предлагает функций для отслеживания прогресса с течением времени. Нет диаграммы сгорания задач, нет процента выполнения, даже простого контрольного списка выполненных функций. Единственная временная шкала — это история переписки (для чат-интерфейса Lovable) или последовательность запросов. И, как отмечалось ранее, окно истории Bolt.new ограничено, что означает, что вы не можете прокрутить до начала длительной сессии. Без надежной истории или сводки PM может потерять представление о том, что сделал ИИ. Также нет понятия вех или версий. Если PM хочет сравнить текущий прототип с версией прошлой недели, инструменты не предоставляют такой возможности (если только PM не сохранил копию кода вручную). Отсутствие истории или управления состоянием может затруднить измерение прогресса. Например, если у PMа была цель «улучшить время загрузки приложения на 30%», в Bolt/Lovable нет встроенных метрик или инструментов профилирования, которые помогли бы это измерить — PMу потребуется экспортировать приложение и использовать внешние инструменты анализа.

• Петли обратной связи с пользователями: Сбор качественной обратной связи (например, от тестовых пользователей или заинтересованных сторон) также находится за рамками этих инструментов. PM мог бы надеяться на что-то вроде простого способа для тестировщиков отправлять обратную связь из прототипа или для ИИ предлагать улучшения на основе взаимодействий с пользователями, но таких функций не существует. Любая петля обратной связи должна быть организована отдельно (опросы, ручные сессии тестирования и т. д.). По сути, как только приложение создано и развернуто, Bolt.new и Lovable отходят в сторону — они не помогают отслеживать, как приложение воспринимается или работает. Это классический разрыв между разработкой и управлением продуктом: инструменты справлялись с первым (в некоторой степени), но ничего не предоставляют для второго.

Для иллюстрации: PM в стартапе может использовать Lovable для создания демонстрационного приложения для пилотного проекта, но при представлении результатов своей команде или инвесторам ему придется полагаться на анекдоты или внешнюю аналитику для отчета об использовании, потому что сам Lovable не покажет эти данные. Если они хотят отслеживать, улучшило ли недавнее изменение вовлеченность пользователей, им придется самостоятельно оснастить приложение аналитикой и, возможно, логикой A/B-тестирования. Для PMов, привыкших к более интегрированным платформам (даже что-то вроде Webflow для веб-сайтов имеет некоторую форму статистики, или Firebase для приложений имеет аналитику), «молчание» Bolt/Lovable после развертывания заметно.

Таким образом, отсутствие аналитики и отслеживания означает, что PMам приходится возвращаться к традиционным методам измерения успеха. Это упущенное ожидание — после использования такого продвинутого ИИ-инструмента для создания продукта можно было бы ожидать продвинутой помощи ИИ в его анализе, но это (пока) не является частью пакета. Как сказал один из гидов, если вы хотите аналитику с Lovable, вам придется делать это по старинке, потому что «GA не интегрирован». А когда дело доходит до отслеживания хода разработки, вся ответственность лежит на PMе, который должен вручную поддерживать любой статус проекта вне инструмента. Это расхождение является серьезной проблемой для менеджеров по продукту, пытающихся оптимизировать свой рабочий процесс от идеи до обратной связи с пользователями.

Заключение: Сравнительная перспектива​

Из реальных историй пользователей и отзывов становится ясно, что Bolt.new и Lovable обладают сильными сторонами, но также и значительными болевыми точками для продакт-менеджеров. Оба впечатляюще выполняют свое основное обещание – быстрое создание рабочих прототипов приложений – вот почему они привлекли тысячи пользователей. Однако, если рассматривать их с точки зрения продакт-менеджера, который должен не только создавать продукт, но и сотрудничать, планировать и итерировать его, эти инструменты показывают схожие ограничения.

• Bolt.new обычно предлагает больше гибкости (можно выбирать фреймворки, напрямую изменять код) и высокую скорость, но ценой более высоких затрат на обслуживание. ПМ без опыта кодирования могут столкнуться с трудностями, когда Bolt выдает ошибки или требует ручных исправлений. Его модель на основе токенов и изначально скудные функции интеграции часто приводили к разочарованию и дополнительным шагам. Bolt можно рассматривать как мощный, но грубый инструмент – отличный для быстрого хака или технического пользователя, но менее подходящий для отлаженного командного рабочего процесса.

• Lovable позиционирует себя как более удобный для пользователя «AI full-stack инженер», что обеспечивает более плавный опыт для не-инженеров. Он сглаживает многие острые углы (с встроенным развертыванием, синхронизацией с GitHub и т.д.) и склонен направлять пользователя структурированными результатами (более чистый исходный код, интеграция дизайна). Это означает, что ПМ, как правило, «продвигаются дальше с Lovable» до того, как потребуется вмешательство разработчика. Однако Lovable разделяет многие основные болевые точки Bolt: это не магия – пользователи по-прежнему сталкиваются с запутанным поведением AI, иногда вынуждены перезапускать процесс и должны покидать платформу для всего, что выходит за рамки создания прототипа. Более того, дополнительные функции Lovable (такие как визуальное редактирование или некоторые интеграции) все еще развиваются и иногда сами по себе неудобны (например, один пользователь счел процесс развертывания Lovable более раздражающим, чем у Bolt, несмотря на то, что он был в один клик – возможно, из-за отсутствия настройки или контроля).

В сравнительном плане оба инструмента очень похожи в том, чего им не хватает. Они не заменяют необходимость тщательного управления продуктом; они ускоряют один его аспект (реализацию) за счет создания новых проблем в других (отладка, сотрудничество). Для продакт-менеджера использование Bolt.new или Lovable немного похоже на перемотку вперед к ранней версии вашего продукта – что невероятно ценно – но затем осознание того, что вам придется снова замедлиться, чтобы учесть все детали и процессы, которые инструменты не охватили.

Чтобы управлять ожиданиями, ПМ научились использовать эти инструменты AI в качестве дополнений, а не комплексных решений. Как мудро отметил один обзор на Medium: эти инструменты «быстро превратили мою концепцию в функциональный каркас приложения», но вам все еще «требуется более активный человеческий контроль при добавлении большей сложности». Общие болевые точки – проблемы с UX, пробелы в рабочем процессе, потребности в интеграции, упущения в планировании и аналитике – подчеркивают, что Bolt.new и Lovable лучше всего подходят для прототипирования и исследования, а не для сквозного управления продуктом. Зная эти ограничения, продакт-менеджер может планировать свою работу с учетом их: наслаждайтесь быстрыми победами, которые они предоставляют, но будьте готовы привлечь обычные инструменты и человеческий опыт для доработки и продвижения продукта вперед.

Источники:

• Реальные обсуждения пользователей на Reddit, Product Hunt и LinkedIn, подчеркивающие разочарования в Bolt.new и Lovable.
• Отзывы и комментарии с G2 и Product Hunt, сравнивающие два инструмента и перечисляющие их преимущества/недостатки.
• Подробные обзоры блогов (NoCode MBA, Trickle, Fine.dev), анализирующие ограничения функций, использование токенов и проблемы интеграции.
• Официальная документация и руководства, указывающие на отсутствие определенных интеграций (например, аналитики) и необходимость ручных исправлений.