Praktyczny przewodnik krok po kroku dla solo założycieli o tym, gdzie AI oszczędza najwięcej czasu przy tworzeniu aplikacji — i gdzie ludzki osąd jest najważniejszy.
Twoim celem jako solo założyciela jest prosty: wysyłać szybciej bez potajemnego obniżania jakości produktu. Ten przewodnik pomoże Ci zdecydować, gdzie AI może bezpiecznie zdjąć pracę operacyjną — a gdzie może stworzyć dodatkowe sprzątanie.
Myśl o AI jako elastycznym pomocniku do tworzenia szkiców i kontroli, a nie zastępstwie Twojego osądu. W tym artykule „wsparcie AI” obejmuje:
Jeśli potraktujesz AI jak szybkiego juniorskiego współpracownika — dobrego w produkcji materiału, niedoskonałego w decydowaniu, co jest poprawne — osiągniesz najlepsze wyniki.
Każda sekcja tego przewodnika ma pomóc Ci podzielić zadania na trzy kubełki:
Praktyczna zasada: używaj AI, gdy praca jest powtarzalna, a koszt błędu niewielki (lub łatwy do wykrycia). Bądź ostrożniejszy, gdy błędy są kosztowne, widoczne dla użytkownika lub trudne do zauważenia.
AI zwykle nie dostarczy idealnej, ostatecznej odpowiedzi. Da Ci jednak przyzwoity punkt wyjścia w kilka minut — dzięki temu możesz poświęcić ograniczoną energię na priorytety takie jak strategia produktu, kluczowe kompromisy i zaufanie użytkowników.
To jest przewodnik priorytetyzacji, nie rekomendacja jednego konkretnego narzędzia. Ważne są wzorce, nie marka.
Solo założyciele nie upadają z powodu braku pomysłów — upadają, bo kończy im się przepustowość. Zanim poprosisz AI o „pomoc w aplikacji”, uświadom sobie, czego naprawdę brakuje.
Wypisz swoje największe ograniczenia teraz: czas, pieniądze, umiejętności i uwagę. „Uwaga” jest ważna, bo przełączanie kontekstu (wsparcie, marketing, naprawianie błędów, przerabianie specyfikacji) może cicho zjeść Twój tydzień.
Gdy je nazwiesz, wybierz jedno główne wąskie gardło, na którym skupisz się najpierw. Typowe to:
Używaj AI najpierw do prac częstych i powtarzalnych, gdzie błąd nie złamie produkcji ani nie zniszczy zaufania. Myśl o szkicach, podsumowaniach, checklistach lub „pierwszym podejściu” do kodu — nie o ostatecznych decyzjach.
Jeśli zautomatyzujesz najczęstsze zadania niskiego ryzyka, odzyskasz czas na części o wysokiej dźwigni: osąd produktu, rozmowy z klientami i priorytetyzację.
Użyj szybkiej oceny 1–5 dla każdego kandydującego zadania:
| Factor | Co oznacza „5” |
|---|---|
| Zaoszczędzony czas | Godziny oszczędzane tygodniowo, nie minuty |
| Ryzyko | Jeśli AI się pomyli, wpływ jest mały i odwracalny |
| Szybkość informacji zwrotnej | Możesz zweryfikować szybko (ten sam dzień) |
| Koszt | Niski koszt narzędzia i niska cena poprawy |
Dodaj oceny. Zacznij od najwyższych sum, a dopiero potem idź w kierunku pracy o wyższym ryzyku (logika rdzenia, zmiany wrażliwe na bezpieczeństwo).
Zanim coś zbudujesz, użyj AI, by „surowy pomysł” stał się wystarczająco konkretny do testu. Celem nie jest udowodnienie, że masz rację — to szybkie odkrycie, co jest nie tak, niejasne lub niezbyt bolesne.
Poproś AI, by przetłumaczyło koncepcję na hipotezy, które możesz zweryfikować w tydzień:
Każdą hipotezę trzymaj mierzalną (możesz ją potwierdzić lub odrzucić wywiadami, stroną lądowania lub prototypem).
AI świetnie nadaje się do stworzenia pierwszej wersji przewodnika po wywiadzie i ankiet — ale musisz usunąć sugerujące sformułowania.
Przykładowy prompt, którego możesz użyć:
Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.
Potem przeredaguj każde zdanie, które brzmi jak „Czy nie byłoby świetnie jeśli…”, na neutralne pytanie typu „Jak sobie z tym radzisz dzisiaj?”.
Po każdej rozmowie wklej notatki i poproś AI o wydobycie:
Poproś też o cytaty wprost — te stają się materiałem do copy, nie tylko insightami.
Na koniec poproś AI o zwięzłą propozycję docelowego użytkownika i JTBD:
„Kiedy ___, chcę ___, aby ___.”
Traktuj to jako roboczy szkic. Jeśli nie pasuje do języka z wywiadów, popraw go, aż będzie odpowiadał.
Użyj AI, gdy zadanie jest powtarzalne, a koszt błędu jest mały, odwracalny lub łatwy do wyłapania. Szybki test:
Traktuj AI jako narzędzie do tworzenia szkiców i kontroli, a nie ostatecznego decydenta.
Oceń każde zadanie w skali 1–5 według:
Zsumuj oceny i zacznij od najwyższych wyników. To skłoni cię do delegowania szkiców, podsumowań i checklist, zanim dotkniesz krytycznej logiki czy kwestii bezpieczeństwa.
Poproś AI o przekształcenie pomysłu w 3–5 weryfikowalnych hipotez (problem, wartość, zachowanie), a następnie wygeneruj 20-minutowy przewodnik do wywiadu.
Przed użyciem pytań popraw je, by usunąć bias:
Po rozmowach wklej notatki i poproś AI o wydobycie , i oraz kilku cytatów wprost.
Wykorzystaj AI, by przejść z „nieostrego pomysłu” do ustrukturyzowanego zakresu:
Następnie zamień każdą funkcję na user story i kryteria akceptacji, i ręcznie sprawdź uprawnienia, stany pustki i przypadki błędów.
Podaj AI swój flow jako punkty (lub listę ekranów) i poproś o:
Użyj wyników jako opcji, a potem wybierz najprostszy flow, który potrafisz obronić przed swoim docelowym użytkownikiem i kluczowym zadaniem do wykonania.
Poproś AI o przygotowanie dwóch wersji kluczowych ekranów:
Następnie wygeneruj warianty mikrotreści w jednym tonie i ustal mały przewodnik stylu:
Poproś AI o propozycję małego zestawu tokenów, które powtarzasz wszędzie:
Następnie wygeneruj checklisty „done” dla komponentów (hover/disabled/loading/focus + notatki o dostępności). Zawsze weryfikuj kontrast i wielkość celów dotykowych za pomocą rzeczywistych narzędzi i urządzeń.
Słodki punkt to małe, testowalne zmiany:
Jeśli AI wygeneruje ogromny wieloplikowy rewrite, zatrzymaj się i podziel zadanie na kroki PR-owe, które możesz przejrzeć i przetestować.
Przekształć kryteria akceptacji w startowy zestaw testów:
AI jest też pomocne przy fixture’ach i mockach API (powinny zawierać sukces oraz przynajmniej dwa błędy, np. 401/429). Przy debugowaniu wklej nieudany test + błąd + powiązany kod i poproś o prawdopodobne przyczyny z jedną minimalną diagnozą dla każdej.
Unikaj delegowania decyzji, które wymagają odpowiedzialności lub głębokiego kontekstu:
Nigdy nie wklejaj sekretów ani danych osobowych do promptów (API keys, tokeny, logi produkcyjne z PII). Dla bezpieczeństwa release’u użyj AI do draftów checklist i runbooków, a szczegóły zweryfikuj ręcznie (rozważ też audyt bezpieczeństwa).
Dla komunikatów o błędach używaj schematu: co się stało + co zrobić + co zostało zapisane.