1小时验证创意:用快马AI快速构建移动端MVP

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个移动端MVP快速生成工具,要求:1. 输入创意描述自动生成功能列表 2. 选择核心功能生成原型 3. 包含3种常见交互模式 4. 生成可点击原型 5. 支持分享测试链接。优先保证核心流程的完整性,样式可后续优化。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在验证一个移动应用的商业创意时,我发现传统原型设计工具虽然功能强大,但学习成本高、制作周期长。偶然尝试了InsCode(快马)平台的AI生成功能后,居然1小时就做出了可交互的移动端MVP原型。下面分享我的实践过程,特别适合需要快速验证想法的创业者或产品经理。

一、从创意描述到功能清单

  1. 输入自然语言需求:在平台AI对话区直接描述我的创意——一个基于地理位置的宠物社交应用。不需要写PRD文档,用口语化说明核心场景和用户群体即可

  2. 自动生成功能模块:AI在10秒内输出了完整功能清单,包括:用户注册/登录、宠物档案管理、附近宠物地图、即时通讯等8个核心模块,甚至标注了每个功能的优先级

  3. 人工调整优化:我删减了两个非核心功能(宠物健康追踪和电商模块),保留最简版本。整个过程就像和产品助理对话一样自然

示例图片

二、原型生成三步曲

  1. 选择交互模式:平台提供三种预设交互流:
  2. 线性流程(适合注册/下单等步骤明确的场景)
  3. 平级跳转(适合社交类应用的tab切换)
  4. 混合模式(结合前两者的复杂场景)

  5. 可视化界面生成

  6. 自动根据功能生成对应页面框架
  7. 内置符合移动端规范的UI组件库(列表、卡片、表单等)
  8. 支持实时预览不同机型适配效果

  9. 设置交互逻辑

  10. 通过连线方式定义页面跳转关系
  11. 为按钮添加点击反馈动画
  12. 模拟API返回的假数据展示

三、快速验证的关键技巧

  1. 聚焦核心路径:我的策略是先做完整注册→发布动态→查看附近动态的主流程,其他功能用占位图标注

  2. 使用真实场景数据:在地图页面直接导入测试坐标,确保位置服务逻辑可行

  3. 预置用户测试问题:在分享链接时附带简单的问卷("最吸引你的功能是什么?"),收集早期反馈

四、从原型到可部署Demo

最惊喜的是平台的一键部署能力:

  1. 生成的原型自动打包为可访问的网页应用
  2. 获得永久有效的测试链接(含二维码方便手机扫描)
  3. 后台实时查看访问数据和用户停留时长

示例图片

实际体验总结

这次用InsCode(快马)平台验证创意的过程让我印象深刻:

  • 零代码门槛:全程通过自然语言和拖拽操作完成,适合非技术人员
  • 即时反馈:每个修改都能实时在手机预览,避免反复导出测试
  • 成本极低:相比购买专业工具或外包开发,节省了90%以上的时间和预算

建议每个有创意想法的朋友都试试这种方法,毕竟在当今市场,验证速度往往比完美设计更重要。记得先做减法,用最简单的方式测试核心价值主张是否成立,这才是MVP的意义所在。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个移动端MVP快速生成工具,要求:1. 输入创意描述自动生成功能列表 2. 选择核心功能生成原型 3. 包含3种常见交互模式 4. 生成可点击原型 5. 支持分享测试链接。优先保证核心流程的完整性,样式可后续优化。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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