ChatGPT nie miał być częścią weekendu. Założyciel miał wstępny szkic, dwa wolne dni i brak budżetu na deweloperów. Mimo to, używając ChatGPT jako Generatora Promptów i opierając się na kilku dobrze rozmieszczonych sztuczkach programistycznych, wysłał MVP w 48 godzin i przyjął 23 płacących użytkowników wersji beta. To nie było szczęście. To była precyzja z modelami językowymi, traktująca sztuczną inteligencję jako partnera w centrum uwagi, a nie jako modne słowo.

Jak ChatGPT przejął białą tablicę

Założyciel próbował już wcześniej: karteczki samoprzylepne, tablice Figma, na wpół upieczone sprinty. Wszystkie zawaliły się pod tym samym ciężarem - brakiem jasnej specyfikacji. ChatGPT to odwrócił. Pisząc ustrukturyzowane podpowiedzi, założyciel otrzymał z powrotem briefy produktów, szkice API, a nawet tabele zadań gotowe do Notion.

Przykład podpowiedzi:
Context: Założyciel SaaS na wczesnym etapie z jednym weekendem na stworzenie MVP.
Zadanie: Wygenerowanie rejestru funkcji z wyraźnymi etykietami priorytetów.
Ograniczenia: ≤12 funkcji, etykiety jako "musi/powinien/powinien", wykluczenie niejasnych sformułowań.
Wynik: Tabela: Feature | Priority | Effort (hrs) | Owner (if solo).

Wynik stał się backlogiem roboczym. Zamiast przełączać się między narzędziami, miał konkretną mapę.

Podpowiedzi ChatGPT, które przyspieszyły kodowanie

Po zablokowaniu funkcji kolejną przeszkodą było rusztowanie kodu. ChatGPT wygenerował pliki startowe w ciągu kilku minut. Bez kopiowania i wklejania szablonów, ale przejrzyste moduły, które założyciel mógł upuścić w swoim edytorze.

Przykład Prompt:
Kontekst: Samotny założyciel, Python + FastAPI.
Zadanie: Scaffold endpoints for user signup/login and CRUD for "Projects".
Constraints: Tylko FastAPI, SQLAlchemy; wykluczyć dodatkowe biblioteki auth.
Wynik: Drzewo folderów z plikami Pythona, każdy z odgałęzieniami funkcji i dokumentacją.

Ta struktura była szybsza niż pobieranie szablonu GitHub. Zaoszczędzone dwie godziny, tylko dzięki skróceniu czasu "od czego zacząć?".

ChatGPT jako Copy Desk do onboardingu

Produkt nie sprzedawałby się, gdyby użytkownicy nie mogli go zrozumieć. Założyciel ponownie użył Generatora Promptów - tym razem do e-maili i podpowiedzi onboardingowych.

Przykład zachęty:
Kontekst: SaaS dla małych agencji, plan startowy $29/mo.
Zadanie: Napisz sekwencję e-maili onboardingowych (3 wiadomości).
Ograniczenia: Ton konwersacyjny, <120 słów w każdej wiadomości, bez "rewolucjonizowania" lub klisz AI.
Wynik: Tabela: Dzień | Temat | Treść wiadomości e-mail.

Wiadomości e-mail zostały załadowane do narzędzia w ciągu godziny. Kliknięcia z pierwszej partii: 46%.

Liczby, które mają znaczenie

Przed ChatGPT: 6 tygodni szacowanego czasu deweloperskiego, 5-10 tys. dolarów kosztów freelancera, nic nie zweryfikowane.
Po ChatGPT: 48 godzin, <100 dolarów wydatków na infra, 23 użytkowników wersji beta zapłaciło po 29 dolarów. $667 MRR z weekendowego sprintu.

Stara i nowa tabela

Metryka

Stare podejście

Z generatorem monitów ChatGPT

Prędkość

6 tygodni

48 godzin

Błędy

Częste, niejasne

Zmniejszona dzięki ustrukturyzowanym podpowiedziom

Koszt

Budżet deweloperski 5-10 tys.

<100$ infra

Stres

Ciągłe blokady

Jasne kolejne kroki co godzinę

Walidacja

Brak

23 płacących użytkowników wersji beta

Chatronix: Skrót do wielu modeli

W połowie drogi założyciel uderzył w kolejną ścianę: porównanie. Czy backlog ChatGPT był lepszy niż to, co sugerowałby Claude lub Gemini? Przeskakiwanie zakładek było nieuporządkowane. W tym miejscu pojawił się Chatronix.

Załadował ten sam monit do Chatronix - i na jednym czacie zobaczył wyniki z ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity AI i DeepSeek. Dziesięć darmowych uruchomień wystarczyło, aby przetestować każde założenie.

Funkcje, które pokrywały się w różnych modelach, trafiały bezpośrednio do kompilacji. Wartości odstające zostały zaparkowane. Tryb Turbo połączył sześć odpowiedzi w jedną idealną odpowiedź, co skróciło czas przepisywania o połowę.

Kicker: Prompt Library. Zamiast przepisywać, założyciel zapisywał działające podpowiedzi, oznaczał je jako "MVP Build" i ponownie uruchamiał jednym kliknięciem. Ulubione sprawiały, że zaległe podpowiedzi i kopia onboardingu były zawsze pod ręką.

Wypróbujten sam sposób tutaj: Chatronix

Pełny monit dla planu uruchomienia MVP

Oto dokładny monit, który profesjonalny inżynier przekazałby założycielowi sprintującemu przez weekendową kompilację.

Kontekst: Samotny założyciel SaaS, 48 godzin na dostarczenie MVP dla wczesnych użytkowników wersji beta.
Dane wejściowe/Artefakty: Streszczenie pomysłu (2 zdania), persona docelowa (1 zdanie), stos technologiczny (lista).
Rola: Pełnienie roli starszego menedżera produktu + lidera technicznego.
Zadanie: Zbudowanie 48-godzinnego planu uruchomienia z backlogiem funkcji, kamieniami milowymi kodowania, skryptami testowymi i punktami kontaktu z użytkownikiem.
Ograniczenia: Ogranicz funkcje do ≤12; bloki czasowe ≤6 godzin; zachowaj jasny język i skoncentruj się na zadaniach; wyklucz stereotypy; nie zakładaj zewnętrznego zespołu.
Styl/głos: Uporządkowany, zwięzły, praktyczny. Bez nadęcia.
Schemat wyjściowy: Tabela z kolumnami - Hour Block | Task | Deliverable | Tool/Framework | Acceptance Criteria.
Kryteria akceptacji: Każdy rezultat musi być testowalny (np. "Punkt końcowy rejestracji działa w Postmanie", "E-mail onboardingowy renderuje się poprawnie w Gmailu").
Post-process: Wygeneruj listę kontrolną dla założyciela, aby oznaczyć postęp; oznacz każde zadanie trwające ponad 6 godzin.

Ten monit nie generuje niejasnych "pomysłów". Tworzy plan minuta po minucie, który założyciele mogą wykonać.

Dlaczego to działa

To nie była "magia AI". To była dyscyplina poprzez podpowiedzi. ChatGPT stał się współzałożycielem, ale tylko dlatego, że założyciel zapytał go jak profesjonalista - kontekst, ograniczenia, schemat wyjściowy.

W ciągu dwóch dni MVP zostało uruchomione. Dołączyli płatni użytkownicy. Dowód wylądował. Dla założyciela to nie jest hype. To przetrwanie.