// DOKUMENTATION · AI-TEAM · MVP

Träningsapp från idé till prototyp med AI

Jag använder AI som ett senior startupteam runt mig för att utveckla en minimalistisk träningsapp: tre styrkepass i veckan, Reverse Pyramid Training, basövningar och tydlig progression utan onödig komplexitet.

Läs 30-dagarsplan south
Visuell bild för träningsapp som utvecklas från idé till prototyp med AI
RPT // MVP // 30 DAGAR
FILOSOFI
// TRÄNINGSMETODIK

Reverse Pyramid Training som kärna

Appen ska fokusera på tre effektiva styrkepass per vecka där användaren får veta exakt vad som ska göras i nästa pass. Kärnan är basövningar, progressiv overload och Reverse Pyramid Training: tyngsta setet först, därefter reducerad vikt och fler repetitioner.

Det passar både deff och lean bulk eftersom användaren kan följa styrkeutveckling och bibehålla intensitet även när energiintaget varierar. 

3 dagar      = tillräckligt ofta för resultat, tillräckligt lite för att hålla i
Basövningar  = marklyft, knäböj, press, rodd, chins och bänkpress
Overload     = nästa pass styrs av vad användaren klarade senast
Minimalism   = färre val, tydligare progression och mindre friktion
AI-TEAM
// ROLLER

Teamet byggs med AI i stället för fysiska personer

Varje AI-roll används som ett kritiskt perspektiv i besluten. Teamet ska inte producera fler idéer, utan minska osäkerhet och hålla MVP:n smal.

01 / Product Manager
Prioriterar roadmap, definierar MVP och säger nej till funktioner som inte driver användning eller betalning.
02 / UX/UI Designer
Gör onboarding, träningsflöde och progression så enkelt att användaren kan starta nästa pass utan att tänka.
03 / Tech Lead
Väljer stack, datamodell och AI-integration med fokus på snabb prototyp, låg komplexitet och enkel skalning.
04 / Growth Lead
Testar positionering, väntelista, betalmodell och budskapet: effektiv styrketräning tre dagar i veckan.
05 / Strength Coach
Säkrar RPT-logik, progression, deload, uppvärmning och att programmet passar deff och lean bulk.
06 / Data Analyst
Följer aktivering, pass 2, vecka 2-retention, träningsföljsamhet och betalningsintresse.
PRINCIPER
// ARBETSSÄTT

Startupteamet ska vara kritiskt, smalt och kommersiellt

Varje beslut ska granskas mot fem frågor: bygger detta något folk verkligen använder, förbättrar det retention, ökar det chansen till betalande användare, går det att bygga snabbt och vad ska vi inte bygga?

Dåliga idéer ska utmanas direkt. En komplex träningsapp med social feed, hundratals övningar, matlogg och generella AI-svar är inte MVP. MVP är en snäv produkt som tar bort beslutsbördan och gör nästa träningspass självklart.

1
// REKOMMENDATION

Bygg en smal MVP först

Starta med en webbprototyp där användaren får tre pass per vecka, loggar vikt och reps, och får nästa rekommenderade vikt automatiskt. AI-teamet används för produktbeslut, träningslogik och feedback på upplägget, inte som en öppen chatt i första versionen.

2
// MOTIVERING

Retention kommer från nästa tydliga pass

Den största nyttan är inte fler funktioner. Den största nyttan är att användaren öppnar appen och direkt vet vad som ska göras, vilken vikt som ska användas och vad som krävs för progression.

Betalningsviljan ligger i enkelhet, förtroende och mätbar utveckling: appen ska kännas som ett träningsprogram som håller användaren ansvarig, inte som ännu ett bibliotek med övningar.

3
// MVP-VERSION

Fyra veckor till testbar produkt

Dag 1-7
Skärpa målgrupp och löfte, intervjua 5-10 gympersoner och definiera program A/B/C.
Väntelista + validerat löfte
Dag 8-14
Rita onboarding, träningspass, setloggning, historik och regler för progression, backoff-set och deload.
Klickbart flöde + träningslogik
Dag 15-21
Bygga alpha: lokalt konto, tre pass, loggning, nästa vikt, enkel progressgraf och feedback efter pass.
Testbar alpha
Dag 22-30
Testa med 20 beta-användare, mäta aktivering, pass 2, vecka 2-retention och betalningsintresse.
Beta-data + beslut om nästa version
4
// SKALBAR VERSION

Skala först när retention finns

När användare faktiskt kommer tillbaka kan produkten få konto, synk, Stripe, notiser, alternativövningar, teknikvideo, deload-logik och AI-feedback baserad på träningshistorik.

AI ska då inte hitta på nya program varje vecka. Den ska tolka loggar, identifiera stagnation, föreslå små justeringar och förklara varför nästa pass ser ut som det gör.

5
// NÄSTA STEG

Besluta scope och bygg första klickbara flödet

Produktlöfte

Effektiv styrketräning 3 dagar i veckan utan att tänka.

KPI

Första pass, andra pass, vecka 2-retention och betalningsintresse.

Nej-lista

Ingen social feed, ingen matlogg, ingen fri AI-chatt och inget stort övningsbibliotek i v0.

// DOKUMENTATION

Till dokumentationsarkivet

Visa alla dokumentationer arrow_forward