但實際上，原型有很多不同的形式，各有不同的特點和應用。同時，如果妳選擇了錯誤的原型，妳會遇到很多麻煩。
可用性原型
可用性原型由工程師制作，以測試潛在的技術風險。有時候，工程師會嘗試壹種新技術，有時候可能是壹種新算法。現在這個原型經常被用來評估性能。比如用於移動App過渡，或者大數據的原型，本質上是為開發者提供可用性問題的答案。驗證後可能會丟棄，或者在證明可行的情況下，在此基礎上繼續發展。
低收入真實原型
逼真度指的是原型看起來有多真實。低保真度或中等保真度的原型看起來不真實——它本質上是壹個交互式線框。它是壹個模型，不是真正的產品。例如，您可以多次輸入您的信用卡信息，而無需實際購買任何東西。Balasamiq是壹個幾乎所有人都喜歡的原型制作工具。因為這使得創建低保真度原型變得非常快速和容易。最小保證原型通常是交互設計師做的，很多團隊用這個原型來思考產品，進行頭腦風暴。妳也可以通過這個模型發現壹些可用性問題。
雖然這個原型很棒，但它只代表了妳產品的壹個維度:信息和任務流。不涉及視覺設計，也不表達實際數據造成的差異。這只是壹些重要的典型例子。
高保真原型
高保真的原型仍然是“模擬的”，但它可以看起來非常真實。其實很多高質量的高保真原型機，妳必須仔細觀察才能註意到它只是壹個原型機。妳看到的數據很接近真相，但還是假的——這些數據不是“活的”。例如，如果我搜索某壹類型的越野自行車，無論指定的價格和款式如何，它總是會返回相同的越野自行車。
如果妳想測試搜索結果的相關性，原型就不適用，但如果妳只是想測試整體購物過程好不好，原型就很適用了。制作高保真原型機的工具有很多——適應各種類型的設備。這些工具通常是為設計人員設計的。有些設計師喜歡用手工編碼的方式制作原型，但是只要足夠快，並且意識到這只是壹個原型。
高保真樣機的缺點是不能證明什麽，比如妳的產品是否真的能賣出去。用於可用性測試，是壹個很好的工具。向重要客戶/用戶展示產品對於快速學習也是合適且有用的。很多人陷入了壹個誤區。當他們做出壹個非常漂亮的原型，展示給10-15用戶看，得到壹個喜歡的評價，他們就覺得還可以。其實沒什麽用。不要看人家說什麽，要看人家做什麽。我們有更好的工具來驗證這壹點。
我最喜歡hi-fi prototype的用法不是問用戶是否喜歡這個產品，而是試著去理解他們為什麽不喜歡。當妳使用高保真的原型進行驗證時，用戶的正面反饋可能令人難以置信，但負面反饋是妳應該收集並相應調整的東西。
實時數據模型
這個東西有點難解釋，但是很重要。制作這些原型的成本正在迅速降低，所以我更喜歡使用它們。實時數據模型的意義在於它可以實際驗證壹些東西，通常是壹個想法(壹個功能、壹個設計方法、壹個任務流)是否真的有用。
要了解這壹點，我們通常需要做兩件事。首先，我們需要讓原型訪問我們的真實數據源，就像搜索我們的實時庫存，顯示現在真正可用的商品壹樣。其次，我們需要能夠向原型傳輸大量實時數據。
關鍵是，我們不希望為了做到這壹點而不得不構建、測試和部署實際的產品。這樣會耗時太長，造成很大的浪費。其實我們也不會做。壹個實時數據原型只實現關鍵用例，並不需要為了做壹個“產品”而進行完整的用例測試，比如自動化測試、SEO優化、國際化和本地化、性能優化和可擴展性。實時數據模型通常只需要很少的生產成本，就能獲得巨大的回報。但是妳仍然需要註意兩個重要的限制。第壹，它需要妳的工程師，而不是設計師。第二，這不是“產品”。即使驗證的反饋是好的，妳還是要讓妳的工程師花時間去開發真正的產品。
今天制作實時數據原型的技術已經很好了，幾天到幾周就可以制作出來。而且，有了它，可以實現快速叠代。
通常我們會在A/B測試中測試實時數據模型，但也可以進行選擇性測試或邀請測試。關鍵是真正的用戶會真正使用實時的數據原型，產生真實的(可分析的)數據，這樣我們才能對比驗證，確定新方案是否真的表現更好。
摘要
也有很多原型結合了這些原型的不同特點。比如我們在測試搜索推薦功能的時候，需要讓原型能夠接觸到真實的數據，但是不需要傳輸實時的流量。在這種情況下我們並不試圖證明什麽，但是通過觀察和與用戶的討論，我們可以獲得很多經驗。記住，產品探索的關鍵原則是想出最快最便宜的方法來測試妳的想法。
所以，根據妳的具體想法和情況，選擇最符合妳需求的原型形式。雖然我們可能有自己喜歡的原型形式，但妳仍然需要在工作中掌握每個原型形式。