จุดเจ็บปวดสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ใช้ Bolt.new และ Lovable

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ (PMs) ถูกดึงดูดให้ใช้ Bolt.new และ Lovable สำหรับการสร้างต้นแบบแอปอย่างรวดเร็วด้วย AI เครื่องมือเหล่านี้สัญญาว่า “ไอเดียสู่แอปในไม่กี่วินาที” ทำให้ PM สามารถสร้าง UI ที่ใช้งานได้หรือ MVP โดยไม่ต้องมีทีมพัฒนาครบวงจร อย่างไรก็ตาม ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงเผยให้เห็นจุดเจ็บปวดหลายประการ ความไม่พอใจทั่วไปได้แก่ UX ที่ไม่คล่องตัวทำให้เกิดความไร้ประสิทธิภาพ, ความยากลำบากในการทำงานร่วมกับทีม, การรวมระบบที่จำกัดกับเครื่องมือที่มีอยู่, ขาดการสนับสนุนสำหรับการวางแผนผลิตภัณฑ์ระยะยาว, และฟีเจอร์การวิเคราะห์หรือการติดตามที่ไม่เพียงพอ ด้านล่างนี้เราจะอธิบายปัญหาหลัก (พร้อมคำวิจารณ์จากผู้ใช้โดยตรง) และเปรียบเทียบว่าแต่ละเครื่องมือมีประสิทธิภาพอย่างไร

ปัญหา UX/UI ที่ขัดขวางประสิทธิภาพ

ทั้ง Bolt.new และ Lovable เป็น เทคโนโลยีล้ำสมัยแต่ไม่สมบูรณ์แบบ และ PMs มักพบปัญหา UX/UI ที่ทำให้เกิดความล่าช้า:

• พฤติกรรม AI ที่ไม่คาดคิด & ข้อผิดพลาด: ผู้ใช้รายงานว่า AI builders เหล่านี้มักสร้างข้อผิดพลาดหรือการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิด ทำให้ต้องลองผิดลองถูกอย่างน่าเบื่อ ผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคนิคคนหนึ่งอธิบายว่าต้องใช้เวลา “3 ชั่วโมง [กับ] ข้อผิดพลาดซ้ำๆ” เพียงเพื่อเพิ่มปุ่ม ซึ่งใช้โทเค็นทั้งหมดในกระบวนการ ในความเป็นจริง Bolt.new กลายเป็นที่รู้จักในเรื่องการสร้าง “หน้าจอว่างเปล่า, ไฟล์ที่หายไป, และการปรับใช้บางส่วน” เมื่อโครงการเติบโตเกินกว่าต้นแบบพื้นฐาน ความไม่แน่นอนนี้หมายความว่า PMs ต้องคอยดูแลผลลัพธ์ของ AI ผู้วิจารณ์ G2 สังเกตว่า Lovable’s prompts “สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่คาดคิด ซึ่งอาจทำให้สับสน” และหากตรรกะของแอปพันกัน “อาจต้องทำงานมากเพื่อให้กลับมาเป็นเหมือนเดิม” – ในกรณีหนึ่งพวกเขาต้องเริ่มโครงการใหม่ทั้งหมด การรีเซ็ตและการทำงานซ้ำเหล่านี้เป็นเรื่องน่าหงุดหงิดเมื่อ PM กำลังพยายามเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว

• ค่าใช้จ่ายในการทำซ้ำสูง (โทเค็น & เวลา): ทั้งสองแพลตฟอร์มใช้โมเดลที่จำกัดการใช้งาน (Bolt.new ผ่านโทเค็น, Lovable ผ่านเครดิตข้อความ) ซึ่งอาจขัดขวางการทดลองอย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ใช้หลายคนบ่นว่าระบบโทเค็นของ Bolt ใช้มากเกินไป – “คุณต้องการโทเค็นมากกว่าที่คุณคิด” ผู้ใช้คนหนึ่งเขียน “ทันทีที่คุณเชื่อมต่อฐานข้อมูล… คุณจะพบปัญหาที่ [AI] มีปัญหาในการแก้ไขในเพียงหนึ่งหรือสอง prompt” ผลลัพธ์คือวงจรการทำซ้ำของการ prompt และการแก้ไขที่กินค่าใช้จ่าย อีกคนหนึ่งที่รับ Bolt.new อย่างหงุดหงิดกล่าวว่า: “30% ของโทเค็นของคุณถูกใช้เพื่อสร้างแอป อีก 70%… เพื่อหาวิธีแก้ไขข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดที่ Bolt สร้างขึ้น” สิ่งนี้สะท้อนโดยคำตอบ: “จริงมาก! [ฉัน] ต่ออายุ [การสมัครสมาชิก] สามครั้งในเดือนเดียว!” โมเดลการใช้งานของ Lovable ก็ไม่รอดพ้นเช่นกัน – ระดับพื้นฐานของมันอาจไม่เพียงพอสำหรับแอปง่ายๆ (ผู้วิจารณ์คนหนึ่ง “สมัครสมาชิก [ระดับพื้นฐาน] และนั่นไม่ให้ฉันพอที่จะสร้างแอปง่ายๆ” โดยสังเกตว่ามีการกระโดดค่าใช้จ่ายสูงสำหรับระดับถัดไป) สำหรับ PMs หมายถึงการถึงขีดจำกัดหรือเกิดค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมเพียงเพื่อทำซ้ำต้นแบบ ซึ่งเป็นตัวทำลายประสิทธิภาพอย่างชัดเจน

• การปรับแต่ง & การควบคุม UI ที่จำกัด: แม้ว่าเครื่องมือทั้งสองจะสร้าง UI ได้อย่างรวดเร็ว ผู้ใช้พบว่าพวกมัน ขาดความสามารถในการปรับแต่งอย่างละเอียด ผู้ใช้ Lovable คนหนึ่งชื่นชมความเร็วแต่บ่นว่า “ตัวเลือกการปรับแต่ง [มี] ข้อจำกัดบางประการ” แม่แบบที่มีอยู่ดูดี แต่การปรับแต่งพวกมันเกินกว่าการปรับแต่งพื้นฐานอาจเป็นเรื่องยุ่งยาก เช่นเดียวกับที่ AI ของ Lovable บางครั้งเปลี่ยนโค้ดที่ไม่ควร – “มันเปลี่ยนโค้ดที่ไม่ควรเปลี่ยนเมื่อฉันเพิ่มบางอย่างใหม่” ผู้ใช้คนหนึ่งกล่าว – หมายความว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ ของ PM อาจทำให้ส่วนอื่นของแอปเสียหายโดยไม่ได้ตั้งใจ Bolt.new ในทางกลับกัน ในตอนแรกให้การแก้ไขภาพน้อยมาก ทุกอย่างทำผ่าน prompt หรือการแก้ไขโค้ดเบื้องหลัง ซึ่งน่ากลัวสำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนา (Lovable ได้เริ่มแนะนำโหมด “แก้ไขภาพ” สำหรับการเปลี่ยนแปลงเลย์เอาต์และสไตล์ แต่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น) การขาดโปรแกรมแก้ไข WYSIWYG ที่แข็งแกร่งหรืออินเทอร์เฟซลากและวาง (ในทั้งสองเครื่องมือ) เป็นจุดเจ็บปวดสำหรับ PMs ที่ไม่ต้องการเจาะลึกเข้าไปในโค้ด แม้แต่เอกสารของ Lovable เองก็ยอมรับช่องว่างนี้ โดยมุ่งหวังที่จะเสนอฟังก์ชันการลากและวางเพิ่มเติมในอนาคตเพื่อทำให้กระบวนการ “เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคนิค” – หมายความว่าปัจจุบัน ความง่ายในการใช้งานยังคงมีพื้นที่ให้ปรับปรุง

• ข้อบกพร่องในกระบวนการทำงานของ UI: ผู้ใช้ได้ชี้ให้เห็นถึงปัญหา UX เล็กๆ ที่ขัดขวางความราบรื่นในการใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้ ใน Bolt.new ตัวอย่างเช่น อินเทอร์เฟซอนุญาตให้ผู้ใช้คลิก “Deploy” โดยไม่ได้กำหนดเป้าหมายการปรับใช้ ทำให้เกิดความสับสน (มัน “ควรแจ้งให้คุณกำหนดค่า Netlify หากคุณพยายามปรับใช้แต่ยังไม่ได้ทำ” ผู้ใช้แนะนำ) Bolt ยังขาดมุมมอง diff หรือประวัติใดๆ ในโปรแกรมแก้ไขของมัน; มัน “อธิบายสิ่งที่กำลังเปลี่ยนแปลง… แต่โค้ดจริงไม่แสดง diff” ต่างจากเครื่องมือ dev แบบดั้งเดิม สิ่งนี้ทำให้ PM เข้าใจได้ยากขึ้นว่า AI เปลี่ยนแปลงอะไรในแต่ละรอบ ขัดขวางการเรียนรู้และความไว้วางใจ นอกจากนี้ ประวัติการแชทของ Bolt ยังสั้นมาก ดังนั้นคุณไม่สามารถเลื่อนกลับไปดูคำแนะนำก่อนหน้าได้ไกล – ปัญหาสำหรับ PM ที่อาจหยุดพักและกลับมาภายหลังต้องการบริบท ข้อบกพร่องของอินเทอร์เฟซเหล่านี้หมายถึงภาระทางจิตใจเพิ่มเติมในการติดตามการเปลี่ยนแปลงและสถานะ

โดยสรุป Bolt.new มักให้ความสำคัญกับพลังดิบมากกว่าความประณีต ซึ่งอาจทำให้ PMs ต้องดิ้นรนกับความหยาบของมัน ในขณะที่ Lovable มี UX ที่เป็นมิตรกว่า แต่ยังคงมีข้อจำกัดในเชิงลึก ดังที่การเปรียบเทียบหนึ่งกล่าวไว้: “Bolt.new เหมาะถ้าคุณต้องการความเร็วและการควบคุมเต็มที่… สร้างแอป full-stack ได้อย่างรวดเร็ว แต่คุณจะต้องทำความสะอาดเพื่อการผลิต Lovable มีโครงสร้างและเป็นมิตรกับการออกแบบมากกว่า… ด้วยโค้ดที่สะอาดกว่าออกจากกล่อง” สำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ เวลา “ทำความสะอาด” นั้นเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญ – และหลายคนพบว่าสิ่งที่เครื่องมือ AI เหล่านี้ประหยัดในเวลาในการพัฒนาเริ่มต้น พวกเขาก็ให้คืนบางส่วนในเวลาแก้ไขข้อบกพร่องและปรับแต่ง

ความขัดแย้งในการทำงานร่วมกันและกระบวนการทำงานของทีม

ส่วนสำคัญของบทบาทของ PM คือการทำงานร่วมกับทีม – นักออกแบบ, นักพัฒนา, PMs อื่นๆ – แต่ทั้ง Bolt.new และ Lovable มี ข้อจำกัดเมื่อพูดถึงการทำงานร่วมกันหลายคนและการรวมกระบวนการทำงาน

• ขาดฟีเจอร์การทำงานร่วมกันแบบเนทีฟ: ไม่มีเครื่องมือใดที่สร้างขึ้นมาเพื่อการทำงานร่วมกันหลายผู้ใช้แบบเรียลไทม์ (เช่น Google Docs หรือ Figma) โครงการมักจะผูกติดกับบัญชีเดียวและแก้ไขโดยบุคคลหนึ่งในแต่ละครั้ง สิ่งนี้สามารถสร้างความขัดแย้งในสภาพแวดล้อมทีม ตัวอย่างเช่น หาก PM สร้างต้นแบบใน Bolt.new ไม่มีวิธีง่ายๆ สำหรับนักออกแบบหรือนักวิศวกรในการเข้าสู่ระบบและปรับแต่งโครงการเดียวกันพร้อมกัน การส่งต่อเป็นเรื่องยุ่งยาก: โดยปกติแล้วจะต้องส่งออกหรือดันโค้ดไปยังที่เก็บสำหรับผู้อื่นในการทำงาน (และตามที่กล่าวไว้ด้านล่าง แม้แต่นั่นก็ไม่ง่ายในกรณีของ Bolt) ในทางปฏิบัติ ผู้ใช้บางคนหันไปใช้การสร้างด้วยเครื่องมือเหล่านี้แล้วนำโค้ดไปที่อื่น ผู้เข้าร่วมการสนทนาใน Product Hunt ยอมรับ: หลังจากใช้ Bolt หรือ Lovable เพื่อให้ได้ไอเดีย พวกเขา “ใส่มันใน GitHub ของฉันและจบลงด้วยการใช้ Cursor เพื่อสร้างให้เสร็จ” – โดยพื้นฐานแล้วเปลี่ยนไปใช้เครื่องมืออื่นสำหรับการพัฒนาทีม สิ่งนี้บ่งชี้ว่าสำหรับการทำงานร่วมกันอย่างยั่งยืน ผู้ใช้รู้สึกว่าจำเป็นต้องออกจากสภาพแวดล้อม Bolt/Lovable

• การควบคุมเวอร์ชันและการแชร์โค้ด: ในช่วงแรก Bolt.new ไม่มีการรวม Git ในตัว ซึ่งนักพัฒนาคนหนึ่งเรียกว่า “บ้า” ที่มองข้าม: “ฉันต้องการให้โค้ดของฉัน… อยู่ใน Git” โดยไม่มีการควบคุมเวอร์ชันเนทีฟ การรวมผลลัพธ์ของ Bolt เข้ากับฐานโค้ดของทีมเป็นเรื่องยุ่งยาก (Bolt ให้ไฟล์ ZIP ของโค้ดที่สามารถดาวน์โหลดได้ และมีส่วนขยายเบราว์เซอร์ของบุคคลที่สามเกิดขึ้นเพื่อดันไปที่ GitHub) นี่เป็นขั้นตอนเพิ่มเติมที่สามารถทำลายการไหลสำหรับ PM ที่พยายามทำงานร่วมกับนักพัฒนา Lovable ในทางตรงกันข้าม โฆษณาฟีเจอร์ “no lock-in, GitHub sync” ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อ repo และดันอัปเดตโค้ดได้ สิ่งนี้เป็นจุดขายสำหรับทีม – ผู้ใช้คนหนึ่งสังเกตว่าพวกเขา “ใช้… Lovable สำหรับการรวม Git (สภาพแวดล้อมทีมที่ทำงานร่วมกัน)” ในขณะที่ Bolt ถูกใช้เพียงสำหรับการทำงานเดี่ยวอย่างรวดเร็ว ในด้านนี้ Lovable ช่วยให้การส่งต่อทีมง่ายขึ้น: PM สามารถสร้างแอปและมีโค้ดใน GitHub ทันทีให้นักพัฒนาตรวจสอบหรือดำเนินการต่อ Bolt.new ได้พยายามปรับปรุงโดยเพิ่มตัวเชื่อมต่อ GitHub ผ่าน StackBlitz แต่ความคิดเห็นของชุมชนบ่งชี้ว่ายังไม่ราบรื่นนัก แม้จะมี Git โค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็ยังยากสำหรับทีมในการวิเคราะห์โดยไม่มีเอกสารประกอบ เนื่องจากโค้ดถูกสร้างโดยเครื่องและบางครั้งไม่สามารถอธิบายตัวเองได้

• การรวมกระบวนการทำงาน (ทีมออกแบบ & ทีมพัฒนา): ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มักต้องการมีส่วนร่วมกับนักออกแบบตั้งแต่เนิ่นๆ หรือให้แน่ใจว่าสิ่งที่พวกเขาสร้างสอดคล้องกับสเปคการออกแบบ ทั้งสองเครื่องมือพยายามรวมเข้าด้วยกันที่นี่ (พูดถึงเพิ่มเติมด้านล่าง) แต่ยังคงมีความขัดแย้ง Bolt.new มีข้อได้เปรียบหนึ่งสำหรับนักพัฒนา คืออนุญาตให้ควบคุมเทคโนโลยีสแต็กได้โดยตรง – “มันให้คุณใช้เฟรมเวิร์กใดก็ได้” ตามที่ผู้ก่อตั้ง Lovable สังเกต – ซึ่งอาจทำให้นักพัฒนาทีมพอใจที่ต้องการเลือกเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม ความยืดหยุ่นนั้นหมายความว่า Bolt ใกล้เคียงกับสนามเด็กเล่นของนักพัฒนามากกว่าเครื่องมือ PM ที่มีคำแนะนำ ในทางตรงกันข้าม Lovable มีวิธีการที่มีโครงสร้าง (พร้อมสแต็กที่แนะนำ, แบ็คเอนด์ที่รวมอยู่, ฯลฯ) อาจจำกัดเสรีภาพของนักพัฒนา แต่ให้เส้นทางที่มีคำแนะนำมากขึ้นที่ผู้ที่ไม่ใช่วิศวกรชื่นชม ขึ้นอยู่กับทีม ความแตกต่างนี้อาจเป็นจุดเจ็บปวด: ไม่ว่า Bolt จะรู้สึกว่าไม่มีความเห็นมากเกินไป (PM อาจเลือกการตั้งค่าที่ทีมไม่ชอบโดยบังเอิญ) หรือ Lovable รู้สึกว่าถูกจำกัดเกินไป (ไม่ใช้เฟรมเวิร์กที่ทีมพัฒนาชอบ) ในทั้งสองกรณี การทำให้ต้นแบบสอดคล้องกับมาตรฐานของทีมต้องใช้การประสานงานเพิ่มเติม

• เครื่องมือการทำงานร่วมกันภายนอก: ทั้ง Bolt.new และ Lovable ไม่ได้รวมเข้ากับชุดการทำงานร่วมกันทั่วไปโดยตรง (ไม่มีการรวม Slack โดยตรงสำหรับการแจ้งเตือน, ไม่มีการรวม Jira สำหรับการติดตามปัญหา ฯลฯ) ซึ่งหมายความว่าการอัปเดตหรือความคืบหน้าใดๆ ในเครื่องมือต้องสื่อสารด้วยตนเองกับทีม ตัวอย่างเช่น หาก PM สร้างต้นแบบและต้องการข้อเสนอแนะ พวกเขาต้องแชร์ลิงก์ไปยังแอปที่ปรับใช้หรือ repo GitHub ผ่านอีเมล/Slack ด้วยตนเอง – แพลตฟอร์มจะไม่แจ้งเตือนทีมหรือเชื่อมโยงกับตั๋วโครงการโดยอัตโนมัติ การขาดการรวมเข้ากับกระบวนการทำงานของทีมนี้อาจนำไปสู่ ช่องว่างในการสื่อสาร PM ไม่สามารถกำหนดงานภายใน Bolt/Lovable หรือแสดงความคิดเห็นให้เพื่อนร่วมทีมในองค์ประกอบ UI เฉพาะได้เหมือนที่พวกเขาทำในเครื่องมือออกแบบเช่น Figma ทุกอย่างต้องทำแบบ ad-hoc นอกเครื่องมือ โดยพื้นฐานแล้ว Bolt.new และ Lovable เป็นสภาพแวดล้อมแบบผู้เล่นเดี่ยวโดยการออกแบบ ซึ่งเป็นความท้าทายเมื่อ PM ต้องการใช้ในบริบทผู้เล่นหลายคน

โดยสรุป Lovable มีข้อได้เปรียบเล็กน้อยสำหรับสถานการณ์ทีม (ขอบคุณการซิงค์ GitHub และวิธีการที่มีโครงสร้างที่ผู้ที่ไม่ใช่โค้ดเดอร์พบว่าง่ายต่อการติดตาม) ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ทำงานคนเดียวอาจทนต่อการตั้งค่าที่เป็นเอกเทศของ Bolt ได้ แต่หากพวกเขาต้องการมีส่วนร่วมกับผู้อื่น เครื่องมือเหล่านี้อาจกลายเป็นคอขวดเว้นแต่ทีมจะสร้างกระบวนการด้วยตนเองรอบๆ พวกมัน ช่องว่างในการทำงานร่วมกันเป็นเหตุผลสำคัญที่เราเห็นผู้ใช้ส่งออกงานของพวกเขาและดำเนินการต่อที่อื่น – AI สามารถเริ่มโครงการได้ แต่เครื่องมือแบบดั้งเดิมยังคงจำเป็นในการดำเนินการต่อไปอย่างร่วมมือกัน

ความท้าทายในการรวมระบบกับเครื่องมืออื่นๆ

การพัฒนาผลิตภัณฑ์สมัยใหม่เกี่ยวข้องกับชุดเครื่องมือ – แพลตฟอร์มการออกแบบ, ฐานข้อมูล, บริการของบุคคลที่สาม ฯลฯ PMs ให้ความสำคัญกับซอฟต์แวร์ที่ เล่นได้ดีกับเครื่องมือที่มีอยู่ แต่ Bolt.new และ Lovable มี ระบบนิเวศการรวมที่จำกัด มักต้องการวิธีแก้ไข:

• การรวมเครื่องมือออกแบบ: ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มักเริ่มต้นด้วยการออกแบบ mockups หรือ wireframes ทั้ง Bolt และ Lovable ตระหนักถึงสิ่งนี้และแนะนำวิธีการนำเข้าออกแบบ แต่ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้เกี่ยวกับฟีเจอร์เหล่านี้มีความหลากหลาย Bolt.new เพิ่มการนำเข้า Figma (สร้างบนปลั๊กอิน Anima) เพื่อสร้างโค้ดจากการออกแบบ แต่ยังไม่เป็นไปตามความคาดหวัง ผู้ทดสอบในช่วงแรกสังเกตว่าวิดีโอโฆษณาแสดงการนำเข้าแบบง่ายๆ ที่ไม่มีข้อบกพร่อง “แต่แล้วส่วนที่ไม่ [ทำงาน] ล่ะ? หากเครื่องมือจะเป็นตัวเปลี่ยนเกม มันควรจัดการกับความซับซ้อน – ไม่ใช่แค่สิ่งที่ง่าย” ในทางปฏิบัติ Bolt มีปัญหากับไฟล์ Figma ที่ไม่เรียบร้อยมาก UX designer ที่ลองใช้การรวม Figma ของ Bolt พบว่ามันไม่น่าประทับใจสำหรับสิ่งใดนอกจากเลย์เอาต์พื้นฐาน บ่งชี้ว่าการรวมนี้สามารถ “สะดุดในงานออกแบบที่ซับซ้อน” Lovable เพิ่งเปิดตัวท่อส่ง Figma-to-code ของตัวเองผ่านการรวม Builder.io สิ่งนี้อาจให้ผลลัพธ์ที่สะอาดกว่า (เนื่องจาก Builder.io ตีความ Figma และส่งต่อให้ Lovable) แต่เนื่องจากเป็นของใหม่ ยังไม่ได้รับการพิสูจน์อย่างกว้างขวาง อย่างน้อยหนึ่งการเปรียบเทียบชื่นชม Lovable สำหรับ “ตัวเลือก UI ที่ดีกว่า (Figma/Builder.io)” และวิธีการที่เป็นมิตรกับการออกแบบมากขึ้น อย่างไรก็ตาม “ช้ากว่าเล็กน้อยในการสร้างอัปเดต” เป็นการแลกเปลี่ยนที่รายงานสำหรับความละเอียดในการออกแบบนั้น สำหรับ PMs ข้อสรุปคือ การนำเข้าออกแบบไม่ใช่เรื่องง่ายเพียงคลิกปุ่มเสมอไป – พวกเขาอาจใช้เวลาในการปรับไฟล์ Figma ให้เหมาะกับความสามารถของ AI หรือทำความสะอาด UI ที่สร้างขึ้นหลังการนำเข้า สิ่งนี้เพิ่มความขัดแย้งในกระบวนการทำงานระหว่างนักออกแบบและเครื่องมือ AI

• การรวมแบ็คเอนด์และฐานข้อมูล: ทั้งสองเครื่องมือมุ่งเน้นไปที่การสร้าง front-end แต่แอปจริงต้องการข้อมูลและการรับรองความถูกต้อง โซลูชันที่เลือกสำหรับทั้ง Bolt.new และ Lovable คือการรวมกับ Supabase (ฐานข้อมูล PostgreSQL ที่โฮสต์ + บริการรับรองความถูกต้อง) ผู้ใช้ชื่นชมว่าการรวมเหล่านี้มีอยู่ แต่มีความละเอียดในทางปฏิบัติ ในช่วงแรก การรวม Supabase ของ Bolt.new เป็นพื้นฐาน; ของ Lovable ถือว่า “แน่นกว่า [และ] ตรงไปตรงมากว่า” ในการเปรียบเทียบ ผู้ก่อตั้ง Lovable เน้นว่า Lovable’s system ถูกปรับแต่งให้จัดการกับการ “ติดขัด” น้อยลง รวมถึงเมื่อรวมฐานข้อมูล อย่างไรก็ตาม การใช้ Supabase ยังคงต้องการให้ PM มีความเข้าใจเกี่ยวกับ schema ของฐานข้อมูล ในการรีวิว Medium ของ Lovable ผู้เขียนต้องสร้างตารางใน Supabase ด้วยตนเองและอัปโหลดข้อมูล จากนั้นเชื่อมต่อผ่านคีย์ API เพื่อให้แอปทำงานได้เต็มที่ (เช่น สำหรับแอปจำหน่ายตั๋วที่มีเหตุการณ์และสถานที่) กระบวนการนี้สามารถทำได้ แต่ไม่ง่าย – ไม่มีการตรวจจับอัตโนมัติของโมเดลข้อมูลของคุณ PM ต้องกำหนดมัน หากมีอะไรผิดพลาดในการเชื่อมต่อ การแก้ไขข้อผิดพลาดจะตกอยู่กับผู้ใช้ Lovable พยายามช่วย (AI assistant ให้คำแนะนำเมื่อเกิดข้อผิดพลาดระหว่างการเชื่อมต่อ Supabase) แต่ไม่สมบูรณ์แบบ Bolt.new เพิ่ง “ส่งการปรับปรุงมากมายให้กับการรวม Supabase ของพวกเขา” หลังจากที่ผู้ใช้บ่น ก่อนหน้านั้นตามที่ผู้ใช้คนหนึ่งกล่าวว่า “Bolt…จัดการงาน front-end แต่ไม่ให้ความช่วยเหลือด้านแบ็คเอนด์มากนัก” – นอกเหนือจากการตั้งค่าพื้นฐาน คุณต้องทำเองสำหรับตรรกะเซิร์ฟเวอร์ โดยสรุป แม้ว่า ทั้งสองเครื่องมือจะทำให้การรวมแบ็คเอนด์เป็นไปได้ แต่เป็นการรวมที่ตื้น PMs สามารถพบว่าตัวเองถูกจำกัดอยู่ที่สิ่งที่ Supabase เสนอ; อะไรที่มากกว่านั้น (เช่นฐานข้อมูลอื่นหรือตรรกะเซิร์ฟเวอร์ที่ซับซ้อน) ไม่ได้รับการสนับสนุน (Bolt และ Lovable ไม่ *สร้างโค้ดแบ็คเอนด์ที่เป็นไปตามอำเภอใจในภาษาต่างๆ เช่น Python/Java ตัวอย่างเช่น) สิ่งนี้อาจน่าหงุดหงิดเมื่อข้อกำหนดของผลิตภัณฑ์เกินกว่าการดำเนินการ CRUD พื้นฐาน

• บริการของบุคคลที่สาม & APIs: ส่วนสำคัญของผลิตภัณฑ์สมัยใหม่คือการเชื่อมต่อกับบริการ (เกตเวย์การชำระเงิน, แผนที่, การวิเคราะห์ ฯลฯ) Lovable และ Bolt สามารถรวม APIs ได้ แต่ผ่านอินเทอร์เฟซ prompt แทนที่จะเป็นปลั๊กอินที่สร้างไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ใน Reddit อธิบายว่าคุณสามารถบอก AI ได้ว่า “ฉันต้องการ API สภาพอากาศ” และเครื่องมือจะเลือก API ฟรียอดนิยมและขอคีย์ API สิ่งนี้น่าประทับใจ แต่ก็ ทึบแสง – PM ต้องเชื่อมั่นว่า AI เลือก API ที่เหมาะสมและดำเนินการเรียกอย่างถูกต้อง ไม่มีร้านค้าแอปของการรวมเข้าด้วยกันหรือการกำหนดค่ากราฟิก; ทั้งหมดอยู่ในวิธีที่คุณ prompt สำหรับ บริการทั่วไปเช่นการชำระเงินหรืออีเมล Lovable ดูเหมือนจะมีข้อได้เปรียบโดยการสร้างพวกมันใน: ตามที่ผู้ก่อตั้งของมัน Lovable มี “การรวมสำหรับการชำระเงิน + อีเมล” ในฟีเจอร์ของมัน หากเป็นจริง หมายความว่า PM สามารถขอให้ Lovable เพิ่มฟอร์มการชำระเงิน Stripe หรือส่งอีเมลผ่านบริการที่รวมอยู่ได้ง่ายขึ้น ในขณะที่กับ Bolt คุณอาจต้องตั้งค่าเองผ่านการเรียก API อย่างไรก็ตาม เอกสารเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้มีน้อย – อาจยังคงจัดการผ่านตัวแทน AI มากกว่าการตั้งค่า point-and-click การขาดโมดูลการรวมที่ชัดเจนและเป็นมิตรกับผู้ใช้สามารถมองว่าเป็นจุดเจ็บปวด: มันต้องการการลองผิดลองถูกในการรวมสิ่งใหม่ และหาก AI ไม่รู้จักบริการเฉพาะ PM อาจเจอทางตัน โดยพื้นฐานแล้ว การรวมเป็นไปได้แต่ไม่ “plug-and-play”

• การรวมเครื่องมือขององค์กร: เมื่อพูดถึงการรวมเข้ากับ เครื่องมือจัดการผลิตภัณฑ์ เอง (Jira สำหรับตั๋ว, Slack สำหรับการแจ้งเตือน ฯลฯ) Bolt.new และ Lovable ปัจจุบันไม่มีอะไรออกจากกล่อง แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำงานแยกกัน ดังนั้น PM ที่ใช้พวกมันต้องอัปเดตระบบอื่นด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น หาก PM มีเรื่องราวของผู้ใช้ใน Jira (“ในฐานะผู้ใช้ฉันต้องการฟีเจอร์ X”) และพวกเขาสร้างต้นแบบฟีเจอร์นั้นใน Lovable ไม่มีวิธีที่จะทำเครื่องหมายเรื่องราวนั้นว่าเสร็จสิ้นจากภายใน Lovable – PM ต้องเข้าไปใน Jira และทำมัน เช่นเดียวกัน ไม่มีบอท Slack ที่จะประกาศว่า “ต้นแบบพร้อมแล้ว” เมื่อ Bolt สร้างเสร็จ; PM ต้องคว้าลิงก์พรีวิวและแชร์มัน ช่องว่างนี้ไม่น่าแปลกใจเนื่องจากการมุ่งเน้นในช่วงแรกของเครื่องมือเหล่านี้ แต่ก็ขัดขวาง ประสิทธิภาพของกระบวนการทำงาน ในสภาพแวดล้อมทีม โดยพื้นฐานแล้วคือการสลับบริบท: คุณทำงานใน Bolt/Lovable เพื่อสร้าง จากนั้นสลับไปยังเครื่องมือ PM ของคุณเพื่อบันทึกความคืบหน้า จากนั้นอาจไปยังเครื่องมือสื่อสารของคุณเพื่อแสดงให้ทีมเห็น ซอฟต์แวร์ที่รวมกันสามารถทำให้สิ่งนี้ง่ายขึ้น แต่ปัจจุบันภาระนั้นตกอยู่กับ PM

โดยสรุป Bolt.new และ Lovable รวมกันได้ดีในบางพื้นที่ทางเทคนิค (โดยเฉพาะกับ Supabase สำหรับข้อมูล) แต่ไม่สามารถรวมเข้ากับระบบนิเวศของเครื่องมือที่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ใช้ทุกวันได้ Lovable ได้ทำก้าวเล็กน้อยในการเสนอเส้นทางที่สร้างขึ้นในตัว (เช่นการปรับใช้คลิกเดียว, การซิงค์ GitHub โดยตรง, บริการบางอย่างที่สร้างขึ้น) ในขณะที่ Bolt มักต้องการบริการภายนอก (Netlify, การตั้งค่า API ด้วยตนเอง) การรีวิว NoCode MBA เปรียบเทียบสิ่งนี้อย่างชัดเจน: “Lovable มีการเผยแพร่ในตัว ในขณะที่ Bolt พึ่งพาบริการภายนอกเช่น Netlify” ความพยายามในการเชื่อมช่องว่างเหล่านี้ – ไม่ว่าจะโดยการคัดลอกโค้ดด้วยตนเอง, การปรับแต่งปลั๊กอินของบุคคลที่สาม, หรือการป้อนอัปเดตลงในระบบอื่น – เป็นความรำคาญจริงสำหรับ PMs ที่ต้องการประสบการณ์ที่ราบรื่น

ข้อจำกัดในการวางแผนผลิตภัณฑ์และการจัดการแผนที่ถนน

นอกเหนือจากการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มีหน้าที่รับผิดชอบในการ วางแผนฟีเจอร์, การจัดการแผนที่ถนน, และการทำให้ผลิตภัณฑ์สามารถพัฒนาได้ ที่นี่ Bolt.new และ Lovable มีขอบเขตที่แคบมาก – พวกเขาช่วยสร้างแอป แต่ไม่มีเครื่องมือสำหรับการวางแผนผลิตภัณฑ์ในวงกว้างหรือการจัดการโครงการอย่างต่อเนื่อง

• ไม่มีการจัดการ backlog หรือข้อกำหนด: AI app builders เหล่านี้ไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับ backlog, เรื่องราวของผู้ใช้, หรืองาน PM ไม่สามารถใช้ Bolt.new หรือ Lovable เพื่อแสดงรายการฟีเจอร์และจากนั้นจัดการพวกมันทีละรายการในวิธีที่มีโครงสร้างได้ การพัฒนาแทนที่จะขับเคลื่อนด้วย prompt (“สร้าง X”, “ตอนนี้เพิ่ม Y”) และเครื่องมือจะสร้างหรือแก้ไขแอปตามนั้น สิ่งนี้ทำงานได้สำหรับการสร้างต้นแบบ ad-hoc แต่ ไม่แปลเป็นแผนที่ถนนที่จัดการได้ หาก PM ต้องการจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์บางอย่างหรือวางแผนการปล่อย พวกเขายังคงต้องใช้เครื่องมือภายนอก (เช่น Jira, Trello, หรือสเปรดชีตง่ายๆ) เพื่อทำเช่นนั้น AI จะไม่เตือนคุณว่าอะไรที่ยังค้างอยู่หรือฟีเจอร์เกี่ยวข้องกันอย่างไร – มันไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับไทม์ไลน์ของโครงการหรือการพึ่งพา มีเพียงคำแนะนำที่คุณให้ในขณะนั้น

• ความยากลำบากในการจัดการโครงการขนาดใหญ่: เมื่อโครงการเติบโตในความซับซ้อน ผู้ใช้พบว่าแพลตฟอร์มเหล่านี้ถึงขีดจำกัด ผู้วิจารณ์ G2 คนหนึ่งสังเกตว่า “เมื่อฉันเริ่มเติบโตพอร์ตโฟลิโอของฉัน ฉันตระหนักว่าไม่มีเครื่องมือมากมายสำหรับการจัดการโครงการที่ซับซ้อนหรือใหญ่ขึ้น” ใน Lovable ความรู้สึกนี้ใช้กับ Bolt.new เช่นกัน พวกเขาได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับแอปขนาดเล็กที่เริ่มต้นใหม่; หากคุณพยายามสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีหลายโมดูล, บทบาทผู้ใช้, ตรรกะที่ซับซ้อน ฯลฯ กระบวนการจะกลายเป็นเรื่องยุ่งยาก ไม่มีการสนับสนุนสำหรับโมดูลหรือแพ็คเกจเกินกว่าสิ่งที่เฟรมเวิร์คโค้ดพื้นฐานให้ และเนื่องจากไม่มีเครื่องมือใดที่อนุญาตให้เชื่อมต่อกับฐานโค้ดที่มีอยู่ คุณไม่สามารถรวมการปรับปรุงที่สร้างโดย AI เข้ากับโครงการที่มีอายุยาวนานได้อย่างค่อยเป็นค่อยไป ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่เหมาะสมสำหรับการพัฒนาที่เป็นไปตามลำดับในผลิตภัณฑ์ที่เติบโต ในทางปฏิบัติ หากต้นแบบที่สร้างด้วย Lovable ต้องกลายเป็นผลิตภัณฑ์จริง ทีมมักจะ เขียนใหม่หรือปรับปรุงมันนอกเครื่องมือ เมื่อถึงขนาดหนึ่ง จากมุมมองของ PM ข้อจำกัดนี้หมายความว่าคุณปฏิบัติต่อผลลัพธ์ของ Bolt/Lovable เป็นต้นแบบที่ใช้แล้วทิ้งหรือจุดเริ่มต้น ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์จริงที่จะขยาย – เครื่องมือเองไม่สนับสนุนการเดินทางนั้น

• ลักษณะการสร้าง AI แบบครั้งเดียว: Bolt.new และ Lovable ทำงานเหมือน พ่อมด มากกว่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง พวกเขาโดดเด่นใน ระยะการคิดค้น (คุณมีไอเดีย คุณ prompt มัน คุณได้แอปพื้นฐาน) แต่พวกเขาขาดฟีเจอร์สำหรับ การวางแผนและการตรวจสอบผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น ไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับไทม์ไลน์แผนที่ถนนที่คุณสามารถใส่ “Sprint 1: ดำเนินการเข้าสู่ระบบ (ทำโดย AI), Sprint 2: ดำเนินการจัดการโปรไฟล์ (ต้องทำ)” ฯลฯ คุณยังไม่สามารถย้อนกลับไปยังเวอร์ชันก่อนหน้าหรือแยกฟีเจอร์ใหม่ได้ง่ายๆ – การปฏิบัติมาตรฐานในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ สิ่งนี้มักบังคับให้ PMs มีแนวคิดที่ต้องทิ้ง: ใช้ AI เพื่อยืนยันไอเดียอย่างรวดเร็ว แต่จากนั้นเริ่มต้นการพัฒนา “ที่ถูกต้อง” ในสภาพแวดล้อมแบบดั้งเดิมสำหรับสิ่งใดที่เกินกว่าต้นแบบ การส่งต่อดังกล่าวอาจเป็นจุดเจ็บปวดเพราะมันทำให้ความพยายามซ้ำซ้อนหรือจำเป็นต้องแปลต้นแบบเป็นรูปแบบที่บำรุงรักษาได้มากขึ้น

• ไม่มีฟีเจอร์การมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้เสีย: ในการวางแผนผลิตภัณฑ์ PMs มักรวบรวมข้อเสนอแนะและปรับแผนที่ถนน เครื่องมือ AI เหล่านี้ไม่ช่วยในเรื่องนั้นเช่นกัน ตัวอย่างเช่น คุณไม่สามารถสร้างสถานการณ์ต่างๆ หรือทางเลือกแผนที่ถนนผลิตภัณฑ์ใน Bolt/Lovable เพื่อพูดคุยกับผู้มีส่วนได้เสีย – ไม่มีมุมมองไทม์ไลน์ ไม่มีการโหวตฟีเจอร์ ไม่มีอะไรในลักษณะนั้น การอภิปรายหรือการตัดสินใจเกี่ยวกับ สิ่งที่จะสร้างต่อไป ต้องเกิดขึ้นนอกแพลตฟอร์ม PM อาจหวังว่าเมื่อ AI สร้างแอป มันอาจให้รายการฟีเจอร์หรือสเปคที่ถูกนำไปใช้ ซึ่งจากนั้นอาจทำหน้าที่เป็นเอกสารที่มีชีวิตสำหรับทีม แต่แทนที่จะเป็นเช่นนั้น เอกสารมีจำกัด (ประวัติการแชทหรือความคิดเห็นในโค้ดทำหน้าที่เป็นบันทึกเดียว และตามที่กล่าวไว้ ประวัติการแชทของ Bolt มีความยาวจำกัด) การขาดเอกสารหรือการสนับสนุนการวางแผนในตัวหมายความว่า PM ต้องบันทึกด้วยตนเองว่า AI ทำอะไรและอะไรที่ยังค้างอยู่ สำหรับแผนที่ถนนใดๆ ซึ่งเป็นงานเพิ่มเติม

โดยสรุป Bolt.new และ Lovable เป็น ไม่ใช่ตัวแทนสำหรับเครื่องมือจัดการผลิตภัณฑ์ – พวกเขาเป็นเครื่องมือพัฒนาที่ช่วยเหลือ พวกเขา “สร้างแอปใหม่” จากศูนย์ แต่จะไม่เข้าร่วมกับคุณในการขยายหรือจัดการการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์พบว่าเมื่อสร้างต้นแบบครั้งแรกเสร็จ พวกเขาต้องเปลี่ยนไปใช้วงจรการวางแผนและพัฒนาแบบดั้งเดิม เพราะเครื่องมือ AI จะไม่แนะนำกระบวนการนั้น ดังที่บล็อกเกอร์เทคโนโลยีคนหนึ่งสรุปหลังจากการทดสอบ “Lovable ชัดเจนเร่งการสร้างต้นแบบแต่ไม่กำจัดความจำเป็นในการมีส่วนร่วมของมนุษย์… มันไม่ใช่กระสุนวิเศษที่จะกำจัดการมีส่วนร่วมของมนุษย์ทั้งหมดในการพัฒนาผลิตภัณฑ์” ซึ่งเน้นว่าการวางแผน, การจัดลำดับความสำคัญ, และการปรับปรุง – กิจกรรมหลักของ PM – ยังคงพึ่งพามนุษย์และเครื่องมือมาตรฐานของพวกเขา ทิ้งช่องว่างในสิ่งที่แพลตฟอร์ม AI เหล่านี้สามารถสนับสนุนได้

(Lovable.dev vs Bolt.new vs Fine: เปรียบเทียบ AI App Builders และตัวแทนการเขียนโค้ดสำหรับสตาร์ทอัพ) AI app builders ส่วนใหญ่ (เช่น Bolt.new และ Lovable) โดดเด่นในการสร้างต้นแบบ front-end อย่างรวดเร็ว แต่พวกเขาขาดความสามารถในการเขียนโค้ดแบ็คเอนด์ที่ซับซ้อน, การทดสอบอย่างละเอียด, หรือการบำรุงรักษาระยะยาว ผู้จัดการผลิตภัณฑ์พบว่าเครื่องมือเหล่านี้ แม้ว่าจะยอดเยี่ยมสำหรับการพิสูจน์แนวคิด แต่ไม่สามารถจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ทั้งหมดเกินกว่าการสร้างเริ่มต้นได้

ปัญหากับการวิเคราะห์, ข้อมูลเชิงลึก, และการติดตามความคืบหน้า

เมื่อผลิตภัณฑ์ (หรือแม้แต่ต้นแบบ) ถูกสร้างขึ้น PM ต้องการติดตามว่ามันทำงานอย่างไร – ทั้งในแง่ของความคืบหน้าการพัฒนาและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ที่นี่ Bolt.new และ Lovable ให้ ไม่มีการวิเคราะห์หรือการติดตามในตัวเลย ซึ่งอาจเป็นจุดเจ็บปวดอย่างมาก

• ไม่มีการวิเคราะห์ผู้ใช้ในตัว: หาก PM ปรับใช้แอปผ่านแพลตฟอร์มเหล่านี้ ไม่มีแดชบอร์ดเพื่อดูเมตริกการใช้งาน (เช่น จำนวนผู้ใช้, คลิก, การแปลง) การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ใดๆ ต้องเพิ่มด้วยตนเอง ในแอปที่สร้างขึ้น ตัวอย่างเช่น เพื่อให้ได้ข้อมูลการเข้าชมพื้นฐาน PM จะต้องแทรก Google Analytics หรือสคริปต์ที่คล้ายกันลงในโค้ดของแอป ทรัพยากรช่วยเหลือของ Lovable เองระบุสิ่งนี้อย่างชัดเจน: “หากคุณใช้ Lovable… คุณต้องเพิ่มโค้ดการติดตาม Google Analytics ด้วยตนเอง… ไม่มีการรวมโดยตรง” ซึ่งหมายถึงการตั้งค่าเพิ่มเติมและขั้นตอนทางเทคนิคที่ PM ต้องประสาน (อาจต้องการความช่วยเหลือจากนักพัฒนาหากพวกเขาไม่คุ้นเคยกับการเขียนโค้ด) การขาดการวิเคราะห์ในตัวเป็นเรื่องน่ารำคาญเพราะเหตุผลใหญ่หนึ่งในการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วคือการรวบรวมข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ – แต่เครื่องมือจะไม่รวบรวมให้คุณ หาก PM เปิดตัว MVP ที่สร้างโดย Lovable ให้กับกลุ่มทดสอบ พวกเขาจะต้องติดตั้งมันเองหรือใช้บริการวิเคราะห์ภายนอกเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ สิ่งนี้สามารถทำได้ แต่เพิ่มภาระและต้องการความคุ้นเคยกับการแก้ไขโค้ดหรือใช้อินเทอร์เฟซที่จำกัดของแพลตฟอร์มเพื่อแทรกสคริปต์

• ข้อมูลเชิงลึกที่จำกัดในกระบวนการของ AI: ในด้านการพัฒนา PMs อาจต้องการการวิเคราะห์หรือข้อเสนอแนะเกี่ยวกับ การทำงานของตัวแทน AI – ตัวอย่างเช่น เมตริกเกี่ยวกับจำนวนครั้งที่ต้องใช้เพื่อให้ได้สิ่งที่ถูกต้อง หรือส่วนใดของโค้ดที่เปลี่ยนแปลงบ่อยที่สุด ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวสามารถช่วยให้ PM ระบุพื้นที่เสี่ยงของแอปหรือวัดความมั่นใจในส่วนประกอบที่สร้างโดย AI อย่างไรก็ตาม ไม่มีทั้ง Bolt.new และ Lovable ที่แสดงข้อมูลนี้ Apart from crude measures like tokens used or messages sent, there isn’t a rich log of the AI’s decision-making. In fact, as mentioned, Bolt.new didn’t even show diffs of code changes. This lack of transparency was frustrating enough that some users accused Bolt’s AI of churning through tokens just to appear busy: “optimized for appearance of activity rather than genuine problem-solving,” as one reviewer observed of the token consumption pattern. That suggests PMs get very little insight into whether the AI’s “work” is effective or wasteful, beyond watching the outcome. It’s essentially a black box. When things go wrong, the PM has to blindly trust the AI’s explanation or dive into the raw code – there’s no analytics to pinpoint, say, “20% of generation attempts failed due to X.”

• การติดตามความคืบหน้าและประวัติรุ่น: จากมุมมองการจัดการโครงการ ไม่มีเครื่องมือใดที่มีฟีเจอร์ในการติดตามความคืบหน้าเมื่อเวลาผ่านไป ไม่มีแผนภูมิ burn-down, ไม่มีเปอร์เซ็นต์ความคืบหน้า, แม้แต่รายการตรวจสอบฟีเจอร์ที่เสร็จสิ้นก็ไม่มี ไทม์ไลน์เดียวคือประวัติการสนทนา (สำหรับอินเทอร์เฟซที่ใช้การแชทของ Lovable) หรือลำดับของ prompt และตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ หน้าต่างประวัติของ Bolt.new มีจำกัด หมายความว่าคุณไม่สามารถเลื่อนกลับไปยังจุดเริ่มต้นของเซสชันยาวได้ โดยไม่มีประวัติที่เชื่อถือได้หรือสรุป PM อาจสูญเสียการติดตามว่า AI ทำอะไรไปแล้ว นอกจากนี้ยังไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับ ไมล์สโตนหรือเวอร์ชัน หาก PM ต้องการเปรียบเทียบต้นแบบปัจจุบันกับเวอร์ชันของสัปดาห์ที่แล้ว เครื่องมือไม่ให้ความสามารถนั้น (เว้นแต่ PM จะบันทึกสำเนาโค้ดด้วยตนเอง) การขาดประวัติหรือการจัดการสถานะนี้สามารถทำให้ยากขึ้นในการวัดความคืบหน้า ตัวอย่างเช่น หาก PM มีวัตถุประสงค์เช่น “ปรับปรุงเวลาโหลดของแอป 30%” ไม่มีเมตริกหรือเครื่องมือการวิเคราะห์ในตัวใน Bolt/Lovable เพื่อช่วยวัดสิ่งนั้น – PM จะต้องส่งออกแอปและใช้เครื่องมือวิเคราะห์ภายนอก

• วงจรข้อเสนอแนะของผู้ใช้: การรวบรวมข้อเสนอแนะเชิงคุณภาพ (เช่นจากผู้ใช้ทดสอบหรือผู้มีส่วนได้เสีย) อยู่นอกขอบเขตของเครื่องมือเหล่านี้เช่นกัน PM อาจหวังว่าจะมีวิธีง่ายๆ สำหรับผู้ทดสอบในการส่งข้อเสนอแนะจากภายในต้นแบบหรือให้ AI แนะนำการปรับปรุงตามการโต้ตอบของผู้ใช้ แต่ฟีเจอร์เช่นนั้นไม่มีอยู่ วงจรข้อเสนอแนะใดๆ ต้องจัดระเบียบแยกต่างหาก (แบบสำรวจ, เซสชันทดสอบด้วยตนเอง ฯลฯ) โดยพื้นฐานแล้วเมื่อแอปถูกสร้างและปรับใช้ Bolt.new และ Lovable ก้าวออกไป – พวกเขาไม่ช่วยตรวจสอบว่าแอปได้รับหรือทำงานอย่างไร นี่คือช่องว่างคลาสสิกระหว่างการพัฒนาและการจัดการผลิตภัณฑ์: เครื่องมือจัดการด้านแรก (ในระดับหนึ่ง) แต่ไม่ให้สิ่งใดสำหรับด้านหลัง

เพื่อแสดงให้เห็น PM ในสตาร์ทอัพอาจใช้ Lovable เพื่อสร้างแอปเดโมสำหรับการนำร่อง แต่เมื่อเสนอผลลัพธ์ให้กับทีมของพวกเขาหรือนักลงทุน พวกเขาจะต้องพึ่งพาเรื่องราวหรือการวิเคราะห์ภายนอกเพื่อรายงานการใช้งานเพราะ Lovable เองจะไม่แสดงข้อมูลนั้น หากพวกเขาต้องการติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงล่าสุดปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้หรือไม่ พวกเขาต้องติดตั้งแอปด้วยการวิเคราะห์และอาจตรรกะการทดสอบ A/B เอง สำหรับ PMs ที่คุ้นเคยกับแพลตฟอร์มที่รวมกันมากขึ้น (แม้แต่สิ่งเช่น Webflow สำหรับเว็บไซต์มีรูปแบบของสถิติ หรือ Firebase สำหรับแอปมีการวิเคราะห์) ความเงียบของ Bolt/Lovable หลังการปรับใช้เป็นที่น่าสังเกต

โดยสรุป การขาดการวิเคราะห์และการติดตามหมายความว่า PMs ต้องกลับไปใช้วิธีการแบบดั้งเดิมในการวัดความสำเร็จ มันเป็นความคาดหวังที่พลาด – หลังจากใช้เครื่องมือ AI ที่ก้าวหน้าเช่นนี้ในการสร้างผลิตภัณฑ์ คุณอาจคาดหวังความช่วยเหลือ AI ขั้นสูงในการวิเคราะห์มัน แต่ยังไม่เป็นส่วนหนึ่งของแพ็คเกจ ตามที่คำแนะนำหนึ่งกล่าวไว้ หากคุณต้องการการวิเคราะห์กับ Lovable คุณจะต้องทำมันในวิธีเก่าเพราะ “GA ไม่ได้รวม” และเมื่อพูดถึงการติดตามความคืบหน้าการพัฒนา ภาระทั้งหมดตกอยู่กับ PM ในการรักษาสถานะโครงการใดๆ นอกเครื่องมือด้วยตนเอง ความไม่ต่อเนื่องนี้เป็นจุดเจ็บปวดที่สำคัญสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่พยายามปรับปรุงกระบวนการทำงานของพวกเขาจากไอเดียไปจนถึงข้อเสนอแนะจากผู้ใช้

สรุป: มุมมองเปรียบเทียบ

จากเรื่องราวและรีวิวของผู้ใช้จริง เป็นที่ชัดเจนว่า Bolt.new และ Lovable แต่ละตัวมีจุดแข็งแต่ก็มีจุดเจ็บปวดที่สำคัญสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ทั้งสองให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในคำสัญญาหลักของพวกเขา – การสร้างต้นแบบแอปที่ทำงานได้อย่างรวดเร็ว – ซึ่งเป็นเหตุผลที่พวกเขาดึงดูดผู้ใช้หลายพันคน อย่างไรก็ตาม เมื่อมองผ่านเลนส์ของ PM ที่ไม่เพียงต้องสร้างผลิตภัณฑ์แต่ยังต้องทำงานร่วมกัน วางแผน และทำซ้ำ เครื่องมือเหล่านี้แสดงข้อจำกัดที่คล้ายกัน

• Bolt.new มักให้ความยืดหยุ่นมากขึ้น (คุณสามารถเลือกเฟรมเวิร์ก ปรับแต่งโค้ดได้โดยตรงมากขึ้น) และความเร็วดิบ แต่แลกกับการบำรุงรักษาที่สูงขึ้น PMs ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโค้ดอาจเจอทางตันเมื่อ Bolt ทำให้เกิดข้อผิดพลาดหรือจำเป็นต้องแก้ไขด้วยตนเอง โมเดลที่ใช้โทเค็นและฟีเจอร์การรวมที่มีอยู่ในช่วงแรกมักนำไปสู่ความหงุดหงิดและขั้นตอนเพิ่มเติม Bolt สามารถมองว่าเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังแต่หยาบ – เหมาะสำหรับการแฮ็กอย่างรวดเร็วหรือผู้ใช้ที่มีความรู้ทางเทคนิค แต่ไม่เหมาะสำหรับกระบวนการทำงานของทีมที่มีการขัดเกลา

• Lovable วางตำแหน่งตัวเองเป็น “วิศวกร full-stack AI” ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น ซึ่งแปลเป็นประสบการณ์ที่ราบรื่นขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่ใช่วิศวกร มันนามธรรมมากขึ้นจากขอบที่หยาบ (ด้วยการปรับใช้ในตัว, การซิงค์ GitHub ฯลฯ) และมีอคติต่อการแนะนำผู้ใช้ด้วยผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง (โค้ดเริ่มต้นที่สะอาดกว่า, การรวมการออกแบบ) ซึ่งหมายความว่า PMs โดยทั่วไป “ไปได้ไกลกว่ากับ Lovable” ก่อนที่จะต้องการการแทรกแซงจากนักพัฒนา อย่างไรก็ตาม Lovable แบ่งปันจุดเจ็บปวดหลักหลายประการของ Bolt: มันไม่ใช่เวทมนตร์ – ผู้ใช้ยังคงพบพฤติกรรม AI ที่สับสน ต้องเริ่มต้นใหม่ในบางครั้ง และต้องออกจากแพลตฟอร์มสำหรับสิ่งใดที่เกินกว่าการสร้างต้นแบบ นอกจากนี้ ฟีเจอร์เพิ่มเติมของ Lovable (เช่น การแก้ไขภาพ หรือการรวมบางอย่าง) ยังคงพัฒนาและบางครั้งยุ่งยากในตัวเอง (เช่นผู้ใช้คนหนึ่งพบว่ากระบวนการปรับใช้ของ Lovable น่ารำคาญกว่า Bolt แม้ว่าจะเป็นคลิกเดียว – อาจเนื่องจากขาดการปรับแต่งหรือการควบคุม)

ในมุมมองเปรียบเทียบ เครื่องมือทั้งสองมีความคล้ายคลึงกันในสิ่งที่พวกเขาขาด พวกเขาไม่แทนที่ความจำเป็นในการจัดการผลิตภัณฑ์อย่างรอบคอบ; พวกเขาเร่งหนึ่งด้านของมัน (การดำเนินการ) โดยแลกกับการสร้างความท้าทายใหม่ในด้านอื่น (การแก้ไขข้อบกพร่อง, การทำงานร่วมกัน) สำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ การใช้ Bolt.new หรือ Lovable เป็นเหมือนการกรอไปข้างหน้าเพื่อให้มีเวอร์ชันแรกของผลิตภัณฑ์ของคุณ – ซึ่งมีค่ามาก – แต่จากนั้นตระหนักว่าคุณต้องช้าลงอีกครั้งเพื่อจัดการกับรายละเอียดและกระบวนการทั้งหมดที่เครื่องมือไม่ได้ครอบคลุม

เพื่อจัดการความคาดหวัง PMs ได้เรียนรู้ที่จะใช้เครื่องมือ AI เหล่านี้ เป็นส่วนเสริม ไม่ใช่โซลูชันที่ครอบคลุม ดังที่รีวิว Medium หนึ่งกล่าวไว้อย่างชาญฉลาด: เครื่องมือเหล่านี้ “เปลี่ยนแนวคิดของฉันให้เป็นโครงกระดูกแอปที่ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว” แต่คุณยังคง “ต้องการการดูแลจากมนุษย์มากขึ้นเมื่อเพิ่มความซับซ้อน” จุดเจ็บปวดทั่วไป – ปัญหา UX, ช่องว่างในกระบวนการทำงาน, ความต้องการการรวม, การวางแผนและการวิเคราะห์ที่ขาดหายไป – เน้นว่า Bolt.new และ Lovable เหมาะสมที่สุดสำหรับการสร้างต้นแบบและการสำรวจ มากกว่าการจัดการผลิตภัณฑ์จากต้นจนจบ รู้ข้อจำกัดเหล่านี้ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์สามารถวางแผนรอบๆ พวกมัน: เพลิดเพลินกับชัยชนะที่รวดเร็วที่พวกเขาให้ แต่เตรียมนำเครื่องมือและความเชี่ยวชาญของมนุษย์ตามปกติเพื่อปรับปรุงและขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์ไปข้างหน้า

แหล่งที่มา:

• การสนทนาของผู้ใช้จริงบน Reddit, Product Hunt, และ LinkedIn ที่เน้นความหงุดหงิดกับ Bolt.new และ Lovable
• รีวิวและความคิดเห็นจาก G2 และ Product Hunt ที่เปรียบเทียบเครื่องมือสองตัวนี้และระบุสิ่งที่ชอบ/ไม่ชอบ
• รีวิวบล็อกที่ละเอียด (NoCode MBA, Trickle, Fine.dev) ที่วิเคราะห์ขีดจำกัดของฟีเจอร์, การใช้โทเค็น, และปัญหาการรวม
• เอกสารและคำแนะนำอย่างเป็นทางการที่ระบุการขาดการรวมบางอย่าง (เช่น การวิเคราะห์) และความจำเป็นในการแก้ไขด้วยตนเอง