7.5 KiB

Raw Permalink Blame History

複習功能MVP到成品迭代策略

🎯 核心問題

就算極簡MVP寫好了，該如何迭代出我想要的成品？

這是產品開發的關鍵問題。我們需要一個漸進式迭代策略，確保每一步都是可用的，避免重新陷入複雜性陷阱。

🚀 迭代策略核心原則

1. 永遠保持可用性原則

每個版本 = 上一版本 + 一個新功能
✅ V1: 基礎翻卡 (可用)
✅ V2: V1 + 詞彙選擇 (可用)
✅ V3: V2 + 填空功能 (可用)
❌ 絕不: 一次性添加多個功能

2. 需求驅動原則

只在真正需要時才添加功能
✅ 用戶反饋: "想要詞彙選擇功能" → 添加
✅ 實際使用: "需要進度保存" → 添加
❌ 假設需求: "可能需要智能排序" → 不添加

3. 複雜度控制原則

每次迭代的複雜度閾值:
✅ +10%復雜度 = 可接受
⚠️ +30%復雜度 = 需要重新評估
❌ +50%復雜度 = 拒絕添加

📅 具體迭代路線圖

第1階段: 極簡MVP (2小時)

目標: 可用的基礎複習功能

功能: 翻卡記憶 + 信心度選擇 + 基礎統計
技術: React useState + 靜態數據
複雜度: 10% (基準線)

第2階段: 雙模式版本 (+2小時)

觸發條件: MVP使用順暢，需要更多測驗類型

新增功能: + 詞彙選擇測驗 (4選1)
技術債務: 重構為模式切換架構
複雜度: 25% (+15%)
停止條件: 如果切換邏輯變得複雜，停止擴展

第3階段: 數據持久化 (+2小時)

觸發條件: 用戶需要保存進度

新增功能: + localStorage 進度保存
技術債務: 數據結構定義
複雜度: 35% (+10%)
停止條件: 如果需要複雜的同步邏輯，改用簡單方案

第4階段: API集成 (+3小時)

觸發條件: 需要真實詞卡數據

新增功能: + 後端API集成 + 錯誤處理
技術債務: Service層 (但保持簡單)
複雜度: 50% (+15%)
停止條件: 如果API邏輯過複雜，回退到靜態數據

第5階段: 個性化功能 (+4小時)

觸發條件: 用戶量增長，需要個性化體驗

新增功能: + CEFR適配 + 個人化推薦
技術債務: 簡單的狀態管理 (Context API)
複雜度: 70% (+20%)
停止條件: 複雜度接近目前的複雜系統

第6階段: 高級功能 (謹慎擴展)

觸發條件: 基礎功能穩定，有明確的用戶需求

可能功能: 智能排序、多種測驗、高級分析
⚠️ 警告: 這個階段最容易重蹈覆轍
策略: 小步快跑，頻繁驗證

🛡️ 防止重蹈覆轍的保護機制

迭代檢查點

每次迭代前問自己:

❓ 真的需要這個功能嗎？ (需求驗證)
❓ 複雜度會增加多少？ (技術評估)
❓ 有更簡單的方案嗎？ (替代方案)
❓ 如果破壞了怎麼辦？ (回退計劃)

迭代後驗證清單

每次迭代後確認:

功能仍然可用
沒有明顯性能下降
代碼仍然容易理解
添加新功能的成本合理

緊急剎車信號

🚨 當出現以下情況時立即停止:
- 添加一個功能需要超過1天
- 需要重大架構改變才能添加功能
- 開始出現難以調試的問題
- 代碼變得難以理解

🎯 迭代決策框架

功能優先級矩陣

高需求 + 低複雜度 = 🟢 立即實施
高需求 + 高複雜度 = 🟡 尋找簡化方案
低需求 + 低複雜度 = 🟡 考慮實施
低需求 + 高複雜度 = 🔴 拒絕實施

技術債務管理

每個階段允許的技術債務:
階段1-3: 允許重複代碼，拒絕抽象
階段4-5: 少量抽象，保持直觀
階段6+: 謹慎抽象，頻繁重構

📊 實際迭代示例

從MVP到V2的具體步驟

// V1: 極簡MVP
const [currentMode] = useState('flip-memory') // 固定模式

// V2: 雙模式版本
const [currentMode, setCurrentMode] = useState<'flip-memory' | 'vocab-choice'>('flip-memory')

// 關鍵決策點:
if (模式切換邏輯 > 10行代碼) {
  停止擴展，重新評估需求
} else {
  繼續實施
}

從V2到V3的具體步驟

// V2: 內存狀態
const [progress, setProgress] = useState(...)

// V3: 持久化
const [progress, setProgress] = useState(() => {
  return JSON.parse(localStorage.getItem('progress') || 'null') || defaultProgress
})

// 關鍵決策點:
if (需要複雜的數據同步邏輯) {
  使用更簡單的方案 (只保存關鍵狀態)
}

🎖️ 成功的迭代標準

每個版本的交付標準

功能完整性: 新功能完全可用
穩定性: 不破壞現有功能
性能: 載入時間 < 2秒
可理解性: 新人1小時內可理解
用戶體驗: 直觀易用

何時停止迭代

停止信號:
✅ 用戶滿意度達到預期
✅ 核心需求全部滿足
✅ 技術債務開始影響開發速度
✅ 維護成本 > 新功能價值

🔮 長期演進策略

替代複雜功能的簡單方案

需求: 智能排序
複雜方案: 實現優先級算法 ❌
簡單方案: 隨機順序 + 手動重新開始 ✅

需求: 多種測驗類型
複雜方案: 7種測驗模式架構 ❌
簡單方案: 逐步添加，每種都是獨立組件 ✅

需求: 個性化學習
複雜方案: CEFR智能分配系統 ❌
簡單方案: 用戶設置 + 簡單篩選 ✅

技術演進路線

V1: React useState
V2: useState + 少量useEffect
V3: useState + localStorage
V4: Context API (如果真的需要狀態共享)
V5: 簡單的自定義Hook
V6+: 根據實際需求決定

⚡ 立即行動計劃

接下來2小時

0-30分鐘: 創建 app/review-simple/page.tsx 基礎框架
30-60分鐘: 實現翻卡組件和基礎交互
60-90分鐘: 添加導航和計分功能
90-120分鐘: 美化和測試完整流程

第一週迭代目標

MVP可用 → 收集反饋 → 確定下一個最重要功能 → 實施
週期: 每2天一個小迭代
目標: 保持功能完全可用

避免重複失敗的關鍵

🔄 短迭代週期 (2天)
🎯 單一功能焦點
✅ 頻繁用戶驗證
🛑 複雜度警報

🏆 成功案例參考

成功的迭代模式

Instagram: 照片分享 → +濾鏡 → +故事 → +購物
WhatsApp: 文字訊息 → +圖片 → +語音 → +視頻
都是從極簡開始，逐步添加

失敗的迭代模式

一次性大功能開發
複雜架構預設計
過度工程的抽象
正是您剛才遇到的問題！

🎯 最終建議

立即開始實施

按計劃實施MVP (2小時)
讓朋友/用戶測試 (收集真實反饋)
確定下一個最需要的功能 (需求驗證)
小步迭代 (每次只加一個功能)

長期成功的關鍵

🎯 需求驅動 > 技術驅動
⚡ 快速迭代 > 完美設計
🛡️ 保持簡單 > 過度工程
📊 用戶反饋 > 假設需求

記住: 一個可用的簡單功能 > 一個破壞的完美功能！

這個迭代策略將確保您永遠不會再遇到"看起來完成但實際壞掉"的問題！ 🚀

迭代策略制定: 2025-10-03 核心理念: 簡單可用 > 複雜完美 成功關鍵: 小步快跑，頻繁驗證

7.5 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape