چگونه با وایب کدینگ ایده کسب‌وکار خود را قبل از سرمایه‌گذاری آزمایش کنیم؟
فرض کنید ایده‌ای برای ساخت یک اپلیکیشن یا راه‌اندازی یک سرویس آنلاین دارید. از نظر شما این ایده می‌تواند مشکل واقعی افراد زیادی را حل کند؛ اما هنوز مطمئن نیستید که مشتریان حاضرند از آن استفاده کنند یا برایش پول بپردازند.
تا همین چند سال پیش، تبدیل چنین ایده‌ای به یک محصول قابل‌استفاده معمولاً به زمان، دانش برنامه‌نویسی و گاهی بودجه قابل‌توجهی نیاز داشت. حالا ابزارهای هوش مصنوعی و روش وایب کدینگ (Vibe Coding) این امکان را فراهم کرده‌اند که نسخه اولیه یک محصول را با سرعت بیشتری بسازید و آن را در معرض آزمایش قرار دهید.
اما یک نکته را نباید فراموش کرد: اینکه بتوانید محصولی بسازید، به این معنی نیست که بازار به آن نیاز دارد.
در این مقاله یاد می‌گیرید چگونه با کمک وایب کدینگ، ایده خود را به یک نمونه اولیه قابل‌آزمایش تبدیل کنید، بازخورد کاربران واقعی را بگیرید و پیش از صرف زمان و هزینه بیشتر، درباره ادامه مسیر تصمیم بگیرید.
وایب کدینگ چگونه به آزمایش ایده‌های کسب‌وکار کمک می‌کند؟
وایب کدینگ روشی برای ساخت و توسعه نرم‌افزار با کمک هوش مصنوعی است. در این روش، به‌جای نوشتن تمام کدها به‌صورت دستی، خواسته‌ها و قابلیت‌های موردنظر خود را با زبان طبیعی برای یک ابزار هوش مصنوعی توضیح می‌دهید. ابزار بر اساس دستور شما کد تولید می‌کند و می‌توانید با درخواست‌های بعدی، نتیجه را تغییر دهید و بهبود ببخشید.
برای مثال، فرض کنید می‌خواهید سامانه‌ای برای مدیریت سفارش‌های یک شیرینی‌فروشی کوچک بسازید. می‌توانید از ابزار هوش مصنوعی بخواهید صفحه ثبت سفارش، فهرست سفارش‌های روزانه و وضعیت آماده‌سازی هر سفارش را پیاده‌سازی کند.
پس از مشاهده نتیجه، قابلیت‌های موردنیاز را اصلاح می‌کنید و به‌تدریج به نسخه‌ای می‌رسید که بتوان آن را آزمایش کرد.
مزیت این روش فقط سرعت تولید کد نیست. مهم‌تر از آن، این است که می‌توانید پیش از ساخت یک محصول کامل، شکل اولیه راه‌حل خود را در اختیار چند کاربر واقعی قرار دهید.
البته خروجی هوش مصنوعی ممکن است ایرادهای عملکردی، فنی یا امنیتی داشته باشد. بنابراین، نمونه اولیه باید متناسب با کاربردش آزمایش شود و نباید صرفاً به دلیل ظاهر مناسب یا اجرای اولیه، آماده استفاده عمومی فرض شود.
چرا بهتر است قبل از ساخت محصول کامل، ایده خود را اعتبارسنجی کنید؟
یکی از اشتباهات رایج در شروع یک کسب‌وکار دیجیتال، تمرکز بیش از حد بر ساخت محصول و توجه ناکافی به مسئله‌ای است که قرار است حل شود.
گاهی فرد هفته‌ها روی طراحی صفحات، انتخاب رنگ‌ها، افزودن قابلیت‌های جدید و اصلاح جزئیات کار می‌کند؛ اما وقتی محصول را به مخاطبان هدف نشان می‌دهد، متوجه می‌شود مشکل موردنظر آن‌قدرها هم جدی نیست یا افراد حاضر نیستند روش فعلی خود را کنار بگذارند.
اعتبارسنجی ایده کمک می‌کند این فرض‌ها را زودتر بررسی کنید.
پیش از ساخت محصول، باید به چند پرسش پاسخ دهید:
- آیا مخاطبان هدف واقعاً با این مشکل روبه‌رو هستند؟
- مشکل موردنظر هر چند وقت یک‌بار اتفاق می‌افتد؟
- افراد در حال حاضر چگونه آن را حل می‌کنند؟
- راه‌حل پیشنهادی شما چه مزیتی نسبت به روش فعلی دارد؟
- آیا کاربران حاضرند برای استفاده از راه‌حل جدید وقت بگذارند یا هزینه کنند؟
پاسخ این پرسش‌ها را نمی‌توان صرفاً از روی علاقه شخصی یا نظر دوستان به دست آورد. برای اعتبارسنجی به شواهدی از رفتار و نیاز کاربران واقعی احتیاج دارید.
وایب کدینگ می‌تواند فرایند ساخت نمونه اولیه را سریع‌تر کند؛ اما جایگزین شناخت مشتری و بررسی تقاضای بازار نمی‌شود.
تفاوت نمونه اولیه، MVP و محصول نهایی چیست؟
پیش از شروع کار، بهتر است سه مفهوم را از یکدیگر جدا کنیم؛ زیرا اشتباه گرفتن آن‌ها ممکن است باعث شود بیش از نیاز پروژه زمان صرف کنید.
نمونه اولیه یا Prototype
نمونه اولیه نسخه‌ای برای نمایش ایده، بررسی طراحی یا آزمایش یک جریان کاری است. این نسخه ممکن است فقط چند صفحه تعاملی داشته باشد و همه قابلیت‌های آن واقعاً پیاده‌سازی نشده باشند.
برای مثال، می‌توانید نمونه‌ای از سامانه رزرو آنلاین بسازید که کاربر در آن زمان موردنظرش را انتخاب کند و مراحل رزرو را ببیند؛ حتی اگر هنوز سامانه به تقویم واقعی یا سیستم پرداخت متصل نشده باشد.
نمونه اولیه برای بررسی فهم‌پذیری ایده و گرفتن بازخورد اولیه مفید است.
حداقل محصول پذیرفتنی یا MVP
MVP مخفف Minimum Viable Product است و به نسخه‌ای از محصول اشاره دارد که حداقل قابلیت‌های لازم برای ارائه ارزش اصلی و یادگیری از کاربران واقعی را دارد.
فرض کنید قصد دارید سامانه‌ای برای رزرو نوبت مشاوره طراحی کنید. لازم نیست نسخه اول شامل پنل مدیریتی پیچیده، سیستم امتیازدهی، اپلیکیشن موبایل و ده‌ها قابلیت جانبی باشد.
ممکن است برای آزمودن فرضیه اصلی، به معرفی خدمات، نمایش زمان‌های آزاد و ثبت درخواست رزرو نیاز داشته باشید. قابلیت‌های دقیق به مسئله‌ای بستگی دارند که می‌خواهید آزمایش کنید.
محصول نهایی
محصول نهایی یا نسخه عملیاتی، بسته به نوع کسب‌وکار، به قابلیت اطمینان، امنیت، نگهداری، پشتیبانی و امکانات بیشتری نیاز دارد.
ممکن است یک نمونه اولیه در یک نمایش ساده به‌خوبی کار کند؛ اما در برابر تعداد زیاد کاربران، خطاهای غیرمنتظره یا شرایط واقعی استفاده عملکرد مناسبی نداشته باشد.
بنابراین، موفقیت نمونه اولیه به معنی آماده بودن محصول برای استفاده گسترده نیست.
اصل مهم این است که نمونه اولیه را برای یادگیری بسازید، MVP را برای آزمودن ارزش محصول به کار بگیرید و فقط پس از بررسی شواهد، درباره توسعه نسخه کامل تصمیم بگیرید.
چگونه با وایب کدینگ ایده کسب‌وکار خود را آزمایش کنیم؟
برای اینکه از وایب کدینگ نتیجه مفیدی بگیرید، بهتر است کار را مرحله‌به‌مرحله پیش ببرید. هدف این نیست که در اولین تلاش محصولی کامل بسازید؛ هدف این است که با کمترین پیچیدگی، مهم‌ترین فرضیه کسب‌وکار خود را بررسی کنید.
مرحله اول: مسئله مشتری را دقیق مشخص کنید
پیش از انتخاب ابزار هوش مصنوعی یا نوشتن اولین پرامپت، باید بدانید قرار است چه مشکلی را حل کنید.
توصیف‌هایی مانند «می‌خواهم یک اپلیکیشن کاربردی بسازم» یا «می‌خواهم کسب‌وکارم را دیجیتالی کنم» برای شروع کافی نیستند.
بهتر است مسئله را مشخص‌تر تعریف کنید.
برای مثال:
«صاحبان شیرینی‌فروشی‌های کوچک که سفارش‌های اختصاصی می‌پذیرند، سفارش‌ها را از طریق تماس تلفنی و پیام‌رسان دریافت می‌کنند و گاهی در ثبت تاریخ تحویل، مشخصات سفارش یا پرداخت‌ها دچار اشتباه می‌شوند.»
این توصیف روشن‌تر است؛ زیرا مخاطب، موقعیت و مشکل را مشخص می‌کند.
حالا می‌توانید بررسی کنید که آیا چنین مشکلی واقعاً برای افراد موردنظر اتفاق می‌افتد و آیا راه‌حل پیشنهادی شما می‌تواند آن را کاهش دهد.
مرحله دوم: پیش از کدنویسی با مشتریان احتمالی صحبت کنید
ساخت محصول نباید نخستین قدم شما باشد.
با چند نفر از مخاطبان هدف گفت‌وگو کنید و به‌جای اینکه مستقیماً ایده خود را تبلیغ کنید، درباره تجربه فعلی آن‌ها سؤال بپرسید.
برای مثال:
- آخرین بار چه زمانی با این مشکل روبه‌رو شدید؟
- در حال حاضر چگونه آن را حل می‌کنید؟
- چه بخشی از روش فعلی برای شما دشوار یا زمان‌بر است؟
- آیا تاکنون برای حل این مشکل از ابزار یا خدمات دیگری استفاده کرده‌اید؟
- اگر راه‌حل بهتری وجود داشته باشد، چه چیزی باعث می‌شود روش فعلی خود را تغییر دهید؟
پاسخ‌هایی مانند «ایده‌ات خیلی خوب است» یا «احتمالاً از چنین برنامه‌ای استفاده می‌کنم» به‌تنهایی شواهد محکمی برای وجود تقاضا نیستند.
به دنبال نمونه‌های واقعی از مشکل، راه‌حل‌های فعلی، زمان یا هزینه‌ای باشید که افراد صرف آن می‌کنند و تمایل آن‌ها به انجام یک اقدام مشخص.
اگر متوجه شدید که مسئله چندان مهم نیست، بهتر است پیش از ساخت محصول در تعریف ایده تجدیدنظر کنید.
مرحله سوم: فرضیه اصلی کسب‌وکار را بنویسید
پس از گفت‌وگو با مخاطبان، مشخص کنید دقیقاً چه چیزی را می‌خواهید آزمایش کنید.
فرضیه باید به‌اندازه‌ای مشخص باشد که بتوانید نتیجه آن را ارزیابی کنید.
برای مثال:
«صاحبان شیرینی‌فروشی‌های کوچک حاضرند از یک ابزار ساده برای ثبت و پیگیری سفارش‌های اختصاصی استفاده کنند، اگر این ابزار احتمال فراموش شدن جزئیات سفارش و زمان تحویل را کاهش دهد.»
این فرضیه چند موضوع را روشن می‌کند: مخاطب چه کسی است، مشکل چیست و محصول قرار است چه ارزشی ایجاد کند.
در ادامه باید مشخص کنید چه شواهدی می‌تواند فرضیه را تأیید یا رد کند.
برای نمونه، آیا کاربران می‌توانند بدون راهنمایی با ابزار کار کنند؟ آیا پس از آزمایش، استفاده از آن را به روش فعلی ترجیح می‌دهند؟ آیا حاضرند برای استفاده مداوم از آن هزینه کنند؟
از ابتدا معیارهای ارزیابی را تعیین کنید تا بعداً صرفاً به دلیل علاقه خود به ایده، هر بازخوردی را نشانه موفقیت تلقی نکنید.
مرحله چهارم: کوچک‌ترین نسخه قابل‌آزمایش را طراحی کنید
در این مرحله، ایده را به چند قابلیت ضروری محدود کنید.
فرض کنید می‌خواهید ابزار مدیریت سفارش بسازید. فهرست اولیه قابلیت‌ها ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- ثبت نام مشتری و مشخصات سفارش؛
- تعیین تاریخ تحویل؛
- مشاهده سفارش‌های ثبت‌شده؛
- تغییر وضعیت سفارش؛
- نمایش سفارش‌های نزدیک به موعد تحویل.
اما آیا واقعاً لازم است همه این قابلیت‌ها از ابتدا پیاده‌سازی شوند؟
اگر هدف اصلی، بررسی امکان ثبت و پیگیری سفارش‌هاست، شاید بتوانید با نسخه‌ای ساده‌تر شروع کنید. برای مثال، ابتدا فقط ثبت سفارش و مشاهده فهرست سفارش‌ها را پیاده‌سازی کنید و پس از آزمایش، قابلیت‌های بعدی را بر اساس نیاز کاربران اضافه کنید.
هر قابلیت باید دلیل مشخصی برای حضور در نسخه اولیه داشته باشد. اگر حذف یک قابلیت مانع آزمایش فرضیه اصلی نمی‌شود، احتمالاً می‌توان ساخت آن را به مرحله بعد موکول کرد.
این محدودیت به شما کمک می‌کند درگیر توسعه امکاناتی نشوید که هنوز معلوم نیست کسی به آن‌ها نیاز داشته باشد.
مرحله پنجم: از هوش مصنوعی برای ساخت نسخه اولیه کمک بگیرید
اکنون می‌توانید از ابزارهای وایب کدینگ برای پیاده‌سازی نمونه اولیه استفاده کنید.
کیفیت نتیجه به وضوح نیازمندی‌ها، اطلاعاتی که در اختیار ابزار قرار می‌دهید، توانایی ابزار و نحوه بررسی خروجی بستگی دارد.
به‌جای اینکه در یک درخواست مبهم از هوش مصنوعی بخواهید «یک نرم‌افزار حرفه‌ای برای مدیریت سفارش بساز»، نیازهای پروژه را روشن کنید.
برای مثال، می‌توانید از چنین پرامپتی استفاده کنید:
«می‌خواهم یک نمونه اولیه ساده برای مدیریت سفارش‌های اختصاصی یک شیرینی‌فروشی بسازم. کاربران باید بتوانند نام مشتری، توضیحات سفارش، تاریخ تحویل و وضعیت آماده‌سازی را ثبت کنند و سفارش‌ها را در یک فهرست ببینند.
در نسخه اول فقط قابلیت‌های ضروری را پیاده‌سازی کن. پیش از شروع کدنویسی، ساختار پیشنهادی، صفحات موردنیاز و روش ذخیره‌سازی اطلاعات را توضیح بده. محدودیت‌های پروژه را مشخص کن و اگر برای اجرای صحیح آن اطلاعاتی لازم است، ابتدا سؤال بپرس. پس از تأیید ساختار، هر بخش را جداگانه پیاده‌سازی کن و روش آزمایش آن را توضیح بده.»
این پرامپت نمونه‌ای برای شروع است، نه دستوری تضمین‌شده برای ساخت یک محصول کامل. ممکن است لازم باشد آن را با توجه به ابزار انتخابی، سطح فنی پروژه و نتیجه آزمایش‌ها تغییر دهید.
همچنین، اگر پروژه قرار است اطلاعات واقعی مشتریان را ذخیره کند، باید از همان ابتدا درباره امنیت، حریم خصوصی، سطح دسترسی و محل نگهداری داده‌ها تصمیم بگیرید. برای آزمایش اولیه می‌توانید از اطلاعات ساختگی استفاده کنید.
مرحله ششم: محصول را به کاربران واقعی نشان دهید
پس از ساخت نسخه اولیه، وقت آن است که ببینید افراد چگونه از آن استفاده می‌کنند.
در این مرحله، صرفاً نپرسید که آیا طراحی محصول را دوست دارند. از آن‌ها بخواهید یک کار مشخص را انجام دهند.
برای مثال، از صاحب یک شیرینی‌فروشی بخواهید سفارش فرضی جدیدی ثبت کند، تاریخ تحویل را تغییر دهد و سفارش‌های روز بعد را پیدا کند.
در حین آزمایش، به این موارد توجه کنید:
- آیا کاربر بدون راهنمایی متوجه می‌شود از کجا باید شروع کند؟
- آیا می‌تواند کار موردنظر را به پایان برساند؟
- در کدام مرحله مکث می‌کند یا اشتباه انجام می‌دهد؟
- کدام قابلیت برایش مفید است؟
- چه چیزی در محصول با انتظار او تفاوت دارد؟
- آیا راه‌حل پیشنهادی واقعاً مشکل موردنظر را کاهش می‌دهد؟
بهتر است هنگام انجام کار، سریعاً وارد توضیح دادن یا دفاع از طراحی خود نشوید. گاهی مشاهده سردرگمی کاربر اطلاعاتی به شما می‌دهد که از چندین نظر مثبت ارزشمندتر است.
پس از آزمایش نیز درباره تجربه او سؤال کنید و پاسخ‌ها را ثبت کنید.
مرحله هفتم: بر اساس شواهد تصمیم بگیرید
بعد از دریافت بازخورد، سه مسیر پیش روی شماست:
مسیر اول: ادامه توسعه
اگر شواهد نشان می‌دهند که مسئله واقعی است، کاربران می‌توانند از راه‌حل استفاده کنند و نشانه‌هایی از تقاضای واقعی وجود دارد، می‌توانید توسعه محصول را ادامه دهید.
مسیر دوم: اصلاح ایده
ممکن است کاربران اصل مسئله را تأیید کنند، اما راه‌حل پیشنهادی شما به‌اندازه کافی مناسب نباشد. در این شرایط، می‌توانید قابلیت‌ها، فرایند استفاده یا حتی گروه مخاطبان را تغییر دهید و دوباره آزمایش کنید.
مسیر سوم: توقف یا تغییر مسیر
اگر شواهد نشان می‌دهند که مشکل اهمیت چندانی ندارد یا مخاطبان تمایلی به استفاده از راه‌حل ندارند، ادامه توسعه لزوماً تصمیم درستی نیست.
گاهی بهترین نتیجه یک آزمایش این است که پیش از صرف هزینه بیشتر، متوجه شوید باید مسیر دیگری را انتخاب کنید.
اعتبارسنجی قرار نیست موفقیت را تضمین کند؛ قرار است تصمیم‌گیری شما را بر اساس شواهد بهتر کند.
از کجا بفهمیم ایده واقعاً ارزش ادامه دادن دارد؟
هیچ معیار واحدی برای موفقیت تمام ایده‌های کسب‌وکار وجود ندارد. شاخص مناسب به نوع محصول، مخاطب و هدف آزمایش بستگی دارد.
بااین‌حال، می‌توانید چند نشانه را بررسی کنید:
| شاخص | چه چیزی را بررسی می‌کند؟ |
|---|---|
| وجود مشکل واقعی | آیا مخاطبان واقعاً با مسئله موردنظر روبه‌رو هستند؟ |
| استفاده موفق از نمونه اولیه | آیا کاربران می‌توانند کار اصلی را انجام دهند؟ |
| تکرار استفاده | آیا پس از اولین تجربه، دلیل مشخصی برای بازگشت دارند؟ |
| تمایل به تغییر روش فعلی | آیا راه‌حل شما به‌اندازه کافی ارزشمند است که رفتار فعلی را تغییر دهد؟ |
| تعهد واقعی | آیا کاربر حاضر است زمان بگذارد، برای آزمایش همکاری کند یا درباره خرید جدی گفت‌وگو کند؟ |
| امکان اجرای قابل‌اعتماد | آیا می‌توان محصول را با کیفیت، امنیت و هزینه قابل‌قبول توسعه داد؟ |
تعداد ثبت‌نام‌ها یا بازدیدها می‌تواند اطلاعات مفیدی ارائه کند؛ اما به‌تنهایی اثبات نمی‌کند که کسب‌وکار موفق خواهد شد.
برای مثال، ممکن است افراد زیادی در یک صفحه فرود ثبت‌نام کنند، اما هنگام استفاده از محصول متوجه شوند که راه‌حل نیازشان را برطرف نمی‌کند. برعکس، ممکن است گروه کوچکی از کاربران با جدیت از محصول استفاده کنند و بازخوردهای ارزشمندی ارائه دهند.
به همین دلیل، بهتر است به‌جای تمرکز بر یک عدد، مجموعه شواهد را بررسی کنید و نتایج را با فرضیه اولیه خود مقایسه کنید.
آیا هر ایده‌ای را می‌توان با وایب کدینگ به محصول تبدیل کرد؟
خیر. مناسب بودن وایب کدینگ به نوع پروژه، پیچیدگی فنی و پیامدهای خطا بستگی دارد.
این روش می‌تواند برای ساخت نمونه‌های اولیه، آزمایش ایده‌های نرم‌افزاری، طراحی جریان‌های کاری و توسعه ابزارهای ساده بسیار مفید باشد. همچنین به افراد غیربرنامه‌نویس امکان می‌دهد ایده‌های خود را ملموس‌تر کنند و پیش از سرمایه‌گذاری جدی، آن‌ها را به دیگران نشان دهند.
بااین‌حال، هرچه پروژه پیچیده‌تر شود یا اطلاعات حساس‌تری را پردازش کند، نیاز به بررسی تخصصی بیشتر خواهد شد.
برای مثال، اگر محصول شما قرار است پرداخت واقعی انجام دهد، اطلاعات شخصی کاربران را ذخیره کند یا دسترسی به داده‌های محرمانه داشته باشد، نباید صرفاً به عملکرد ظاهری نسخه تولیدشده با هوش مصنوعی اعتماد کنید. چنین پروژه‌هایی به بررسی امنیت، آزمون فنی و کنترل دسترسی مناسب نیاز دارند.
همچنین، در پروژه‌های بزرگ‌تر ممکن است با مسائلی مانند نگهداری کد، توسعه‌پذیری، هزینه زیرساخت و اتصال به سرویس‌های دیگر روبه‌رو شوید.
بنابراین، وایب کدینگ را بهتر است راهی برای سریع‌تر کردن بخشی از فرایند ساخت و آزمایش بدانید، نه روشی که تمام پیچیدگی‌های توسعه نرم‌افزار را از بین می‌برد.
برای شروع وایب کدینگ چه مهارت‌هایی لازم است؟
برای ساخت یک نمونه اولیه ساده، لازم نیست از همان ابتدا برنامه‌نویس حرفه‌ای باشید. اما برای اینکه بتوانید نتیجه را درست ارزیابی کنید، چند مهارت اهمیت زیادی دارند:
- تعریف مسئله: بتوانید مشخص کنید محصول قرار است چه نیازی را برطرف کند.
- پرامپت‌نویسی: خواسته‌ها، محدودیت‌ها و معیارهای موفقیت را واضح توضیح دهید.
- شناخت مفاهیم پایه نرم‌افزار: با مفاهیمی مانند رابط کاربری، پایگاه داده، API و نحوه اجرای برنامه آشنا شوید.
- آزمایش و ارزیابی: عملکرد محصول را در شرایط مختلف بررسی کنید و ایرادها را تشخیص دهید.
- شناخت کاربر: بتوانید بازخوردها را تحلیل کنید و نیاز واقعی را از سلیقه شخصی جدا کنید.
- آشنایی با امنیت و حریم خصوصی: بدانید چه اطلاعاتی حساس هستند و چه زمانی به بررسی تخصصی نیاز دارید.
در این مسیر، یادگیری ابزارهای هوش مصنوعی مهم است؛ اما توانایی تصمیم‌گیری، تعریف مسئله و ارزیابی خروجی نیز به همان اندازه اهمیت دارد.
اگر می‌خواهید با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و ابزارهای وایب کدینگ آشنا شوید، می‌توانید سرفصل‌های دوره مرتبط پرتقال را بررسی کنید. این دوره موضوعاتی مانند پرامپت‌نویسی، ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی، MVP، طراحی رابط کاربری و انتشار پروژه را پوشش می‌دهد.
جمع‌بندی: قبل از ساختن بیشتر، بهتر آزمایش کنید
وایب کدینگ فاصله میان یک ایده و نمونه اولیه قابل‌اجرا را کمتر کرده است. اکنون می‌توانید با کمک ابزارهای هوش مصنوعی، بخشی از ایده خود را پیاده‌سازی کنید و زودتر آن را در معرض آزمایش قرار دهید.
اما سرعت ساخت، به‌تنهایی مزیت رقابتی نیست. اگر محصولی بسازید که مشکل مهمی را حل نمی‌کند، سریع‌تر ساختن آن تفاوت چندانی ایجاد نخواهد کرد.
مسیر منطقی این است که ابتدا مسئله را بشناسید، با مخاطبان احتمالی گفت‌وگو کنید، فرضیه خود را مشخص کنید و سپس کوچک‌ترین نسخه‌ای را بسازید که بتواند آن فرضیه را آزمایش کند.
بعد از آن، رفتار کاربران را مشاهده کنید، بازخوردها را تحلیل کنید و بر اساس شواهد تصمیم بگیرید که محصول را توسعه دهید، تغییر دهید یا کنار بگذارید.
هدف از وایب کدینگ فقط این نیست که بتوانید چیزی بسازید؛ مهم‌تر این است که بتوانید با هزینه و پیچیدگی کمتر، زودتر بفهمید چه چیزی ارزش ساختن دارد.
اگر می‌خواهید با مفاهیم هوش مصنوعی و ابزارهای مورد استفاده در وایب کدینگ آشنا شوید و ساخت پروژه را به‌صورت عملی دنبال کنید، می‌توانید دوره آموزش کاربردی هوش مصنوعی و وایب کدینگ پرتقال را بررسی کنید.
