০৮ জুল, ২০২৫·8 মিনিট
কিভাবে AI ভেসে থাকা ধারণাকে স্ক্রিন, লজিক এবং ফ্লোতে পরিণত করে
শিখুন কিভাবে AI ব্রেইনস্টর্ম নোটগুলোকে সংগঠিত অ্যাপ স্ক্রিন, ইউজার ফ্লো, এবং সাধারণ লজিকে পরিণত করে—টিমকে আইডিয়া থেকে স্পষ্ট পরিকল্পনায় দ্রুত পৌঁছাতে সাহায্য করে।
শিখুন কিভাবে AI ব্রেইনস্টর্ম নোটগুলোকে সংগঠিত অ্যাপ স্ক্রিন, ইউজার ফ্লো, এবং সাধারণ লজিকে পরিণত করে—টিমকে আইডিয়া থেকে স্পষ্ট পরিকল্পনায় দ্রুত পৌঁছাতে সাহায্য করে।
যখন কেউ বলে “ধারণাকে স্ক্রিন, লজিক, এবং ফ্লোতে পরিণত করা,” তারা তিনটি সংযুক্ত উপায়ের দিকে ইঙ্গিত করে যার মাধ্যমে একটি প্রোডাক্ট প্ল্যান কংক্রিট করা যায়।
স্ক্রিন হলো ব্যবহারকারী যে পেজ বা ভিউগুলোর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে: সাইন-আপ পেজ, ড্যাশবোর্ড, সেটিংস পেজ, “টাস্ক তৈরি করুন” ফর্ম। একটি স্ক্রিন শুধু একটি শিরোনাম নয়—এটি এতে কী আছে (ফিল্ড, বোতাম, বার্তা) এবং এর উদ্দেশ্য (ব্যবহারকারীর ঐ স্ক্রিনে আসার কারণ)।
ফ্লো বর্ণনা করে কীভাবে ব্যবহারকারী স্ক্রিনগুলোর মধ্যে নড়ে লক্ষ্য পূরণ করে। ফ্লোকে ভাবুন একটি পরিচালিত রুট হিসেবে: প্রথমে কী হয়, পরবর্তী কী, এবং ব্যবহারকারী কোথায় পৌঁছায়। একটি ফ্লো সাধারণত একটি “হ্যাপি পাথ” (সবকিছু ঠিকঠাক হলে) এবং বিকল্পগুলোও (পাসওয়ার্ড ভুলে যাওয়া, ত্রুটি অবস্থা, পুনরায় আসা ব্যবহারকারী ইত্যাদি) নিয়ে থাকে।
লজিক হল পটভূমিতে সবকিছু যা সিস্টেম সিদ্ধান্ত নেয় বা প্রয়োগ করে (অften স্ক্রিনে এটি ব্যাখ্যা করা হয়):
একটি ব্যবহারিক প্রোডাক্ট প্ল্যান তিনটোকেই জোড়ে দেয়:
AI এখানে সাহায্য করে কারণ এটি বিশৃঙ্খল নোট (ফিচার, ইচ্ছা, সীমাবদ্ধতা) নিয়ে প্রথম খসড়া তিনটি স্তর প্রস্তাব করতে পারে—যাতে আপনি প্রতিক্রিয়া জানাতে, সংশোধন করতে এবং পরিশোধন করতে পারেন।
একটি সহজ টাস্ক অ্যাপ কল্পনা করুন:
এটাই মূল অর্থ: ব্যবহারকারী কী দেখে, কীভাবে তারা চলে, এবং কোন নিয়ম অভিজ্ঞতাকে নিয়ন্ত্রণ করে।
কাঁচা প্রোডাক্ট ধারণাগুলো বিরলভাবেই সুসংহত ডকুমেন্ট হিসেবে আসে। এগুলো আসে ছড়ানো টুকটাক টুকটিকে: ফোন নোট, দীর্ঘ চ্যাট থ্রেড, মিটিং নোট, কাগজে দ্রুত স্কেচ, ভয়েস মেমো, সাপোর্ট টিকিট, এবং ডেডলাইনের ঠিক আগে যোগ করা “আরও একটি জিনিস” ভাবনা। প্রতিটি অংশ মূল্যবান হতে পারে, কিন্তু একসাথে এগুলোকে পরিষ্কার পরিকল্পনায় পরিণত করা কঠিন।
সবকিছু এক জায়গায় নিয়ে এলে প্যাটার্নগুলো দেখা যায়—এবং সমস্যা ও দেখা দেয়:
এই সমস্যাগুলো দলের ভুল বলে নয়—যখন ইনপুট বিভিন্ন লোক, বিভিন্ন সময়, বিভিন্ন অনুমান থেকে আসে তখন এগুলো স্বাভাবিক।
যখন “কেন” দৃঢ় নয় তখন ধারণাগুলো আটকে যায়। যদি লক্ষ্য অস্পষ্ট হয় ("অনবোর্ডিং উন্নত কর") তবে ফ্লো হয় স্ক্রিনের এক জগৎ: অতিরিক্ত ধাপ, ঐচ্ছিক বিচ্ছেদ, এবং অস্পষ্ট সিদ্ধান্ত পয়েন্ট।
এটা একটি লক্ষ্য সঙ্গে তুলনা করুন: “নতুন ব্যবহারকারীকে তাদের অ্যাকাউন্ট কানেক্ট করে দুই মিনিটের মধ্যে একটি সফল অ্যাকশন সম্পন্ন করতে সাহায্য করা।” এখন দল প্রতিটি ধাপ বিচার করতে পারে: এটি কি ব্যবহারকারীকে ঐ ফলাফলের দিকে এগিয়ে নিয়ে যায়, নাকি ফাঁকা জিনিস?
স্পষ্ট লক্ষ্য না থাকলে দল স্ক্রিন নিয়ে তর্ক করবে ফলাফলের পরিবর্তে—এবং ফ্লো জটিল হয়ে যায় কারণ এগুলো একাধিক উদ্দেশ্য একসঙ্গে মেটাতে চেষ্টা করে।
যখন কাঠামো নেই, সিদ্ধান্ত বিলম্বিত হয়। প্রথমে এটা দ্রুত অনুভব হয় ("ডিজাইনে আমরা পরে ঠিক করব"), কিন্তু সাধারণত এটি ব্যথা নিচে সরিয়ে দেয়:
একজন ডিজাইনার ওয়্যারফ্রেম তৈরি করেন যা অনুপস্থিত স্টেটগুলো প্রকাশ করে। ডেভেলপাররা এজ কেস জানতে চায়। QA বিরোধ খুঁজে পায়। স্টেকহোল্ডাররা আলোচনা করে যে ফিচারটি কী করা উচিত ছিল। তারপর সবাই পিছনে ফিরে যায়—লজিক পুনরায় লিখে, স্ক্রিনগুলো নতুন করে করে, পুনরায় পরীক্ষা করে।
পুনরায় কাজ ব্যয়বহুল কারণ এটা ঘটে যখন অনেক অংশ ইতিমধ্যেই সংযুক্ত।
ব্রেইনস্টর্মিং পরিমাণ উত্পাদন করে। পরিকল্পনা আকৃতি প্রয়োজন।
সংগঠিত ধারণার বৈশিষ্ট্য:
AI সবচেয়ে কাজে লাগে এই আটকে থাকা পয়েন্টে—আরও পরামর্শ জেনারেট করার জন্য নয়, বরং ইনপুটের একটি ঢেকুরকে একটি কাঠামোবদ্ধ শুরুর বিন্দুতে পরিণত করার জন্য যাতে দল সেটি থেকে তৈরি করতে পারে।
অধিকাংশ প্রথম পর্যায়ের প্রোডাক্ট নোট অর্ধ-বাক্য, স্ক্রিনশট, ভয়েস মেমো এবং "ভুলে যেও না"-ধাঁচের ভাবনার মিশ্রণ। AI উপকারী কারণ এটি সেই বিশৃঙ্খলতাকে এমন জিনিসে পরিণত করতে পারে যা আপনি প্রকৃতপক্ষে আলোচনা করতে পারেন।
প্রথমত, AI কাঁচা ইনপুটকে পরিষ্কার, সঙ্গতিপূর্ণ বুলেটে ঘনো করতে পারে—উদ্দেশ্য বদলে না দিয়ে। এটি সাধারণত:
এই পরিষ্কারকরণ গুরুত্বপূর্ণ কারণ ভিন্ন ভিন্ন স্টাইলে লেখা থাকলে ধারণাগুলো ভালভাবে গ্রুপ করা যায় না।
এরপর, AI অনুরূপ নোটগুলো থিমে ক্লাস্টার করতে পারে। ভাবুন এটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্টিকি নোটগুলো ওয়ালে সাজাচ্ছে—তারপর প্রতিটি গুচ্ছের জন্য লেবেল প্রস্তাব করছে।
উদাহরণস্বরূপ, এটি ক্লাস্টার তৈরি করতে পারে: "Onboarding", "Search & Filters", "Notifications", অথবা "Billing"—পুনরাবৃত্তি উদ্দেশ্য এবং শেয়ার করা শব্দভাণ্ডারের ওপর ভিত্তি করে। ভালো ক্লাস্টারিং সম্পর্কও প্রকাশ করে ("এই আইটেমগুলো চেকআউটে সবই প্রভাব ফেলে") শুধুমাত্র কীওয়ার্ড মেলে দেওয়ার চেয়ে।
ব্রেইনস্টর্মে একই প্রয়োজনীয়তা প্রায়ই একাধিকবার ছোট ভিন্নতা নিয়ে আসে। AI ফ্ল্যাগ করতে পারে:
কিছু মুছে না দিয়ে, মূল কথাগুলো সংরক্ষণ করুন এবং একটি মার্জড সংস্করণ প্রস্তাব করুন, যাতে আপনি সঠিক যেটা তা নির্বাচন করতে পারেন।
স্ক্রিন ও ফ্লো প্রস্তুত করার জন্য AI প্রথমে নিচের ইন্সটিটিউশনগুলো টেনে আনতে পারে:
ক্লাস্টারিং একটি শুরু, সিদ্ধান্ত নয়। আপনাকে এখনও গ্রুপ নাম পর্যালোচনা করতে হবে, কোনটি স্কোপে আছে/নিয়ে নিশ্চিত করতে হবে, এবং ভুল মার্জ ঠিক করতে হবে—কারণ এখানে একটি ভুল অনুমান পরে আপনার স্ক্রিন ও ইউজার ফ্লোতে প্রতিক্রিয়া করতে পারে।
একবার ধারণাগুলো ক্লাস্টার হয়ে গেলে (উদাহরণ: "কন্টেন্ট খোঁজা", "সংরক্ষণ", "অ্যাকাউন্ট", "পেমেন্ট"), পরবর্তী ধাপ হল সেই ক্লাস্টারগুলোকে প্রোডাক্টের প্রথম-ফ্যাস প্যাক মেপে পরিণত করা। এটি তথ্য আর্কিটেকচার (IA): কী কোথায় থাকে এবং মানুষ কীভাবে ঘোরে তার একটি ব্যবহারিক রূপরেখা।
AI প্রতিটি ক্লাস্টার নিয়ে টপ-লেভেল সেকশন প্রস্তাব করতে পারে যা ব্যবহারকারীর জন্য স্বাভাবিক মনে হবে—প্রায়ই সেই রকম জিনিসগুলো যা আপনি ট্যাব বার বা মেইন মেনুতে দেখেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি "discover" ক্লাস্টার হতে পারে Home বা Explore, আর "identity + preferences" হতে পারে Profile।
লক্ষ্য নিখুঁত হওয়া নয়; ধ্রুব “বাকেট” বেছে নেওয়া যাতে বিভ্রান্তি কমে এবং পরবর্তী ফ্লো কাজ সহজ হয়।
ওই সেকশনগুলো থেকে AI সাধারণ ভাষায় একটি স্ক্রিন তালিকা জেনারেট করতে পারে। সাধারণত আপনি পাবেন:
এই স্ক্রিন ইনভেন্টরি সহায়ক কারণ এটা প্রথম পর্যায়েই স্কোপ উন্মোচন করে: আপনি দেখতে পারবেন কী “প্রোডাক্টে” আছে আগে যেকেউ ওয়্যারফ্রেম আঁকতে শুরু করে।
AI কি প্রস্তাব করতে পারে কিভাবে নেভিগেশন কাজ করতে পারে, তবে খুব ডিজাইন-ভারী না হয়ে:
আপনি ব্যবহারকারীর অগ্রাধিকার অনুযায়ী এই প্রস্তাবগুলো রিভিউ করবেন—UI ট্রেন্ড নয়।
AI সেইসব স্ক্রিন ফ্ল্যাগ করতে পারে যা দল প্রায় ভুলে যায়, যেমন ফাঁকা স্টেট (no results, nothing saved), ত্রুটি স্টেট (offline, payment failed), সেটিংস, সাহায্য/সাপোর্ট, এবং নিশ্চিতকরণ স্ক্রিন।
বড় দিক থেকে শুরু করুন: একটি ছোট সংখ্যক সেকশন এবং সংক্ষিপ্ত স্ক্রিন তালিকা বেছে নিন। তারপর সীমা পরিমার্জন করুন—"Home" কে "Home" ও "Explore" তে ভাগ করা, অথবা "Notifications" কে Profile-এর অধীনে সরানো—যতক্ষণ না ম্যাপটি প্রকৃত ব্যবহারকারীর প্রত্যাশা ও আপনার পণ্য লক্ষ্যগুলো মেলে।
একটি দরকারি ইউজার ফ্লো শুরু হওয়া উচিত উদ্দেশ্য থেকে, না স্ক্রিন থেকে। যদি আপনি AI-কে একটি বিশৃঙ্খল ব্রেইনস্টর্ম দেন, প্রথমে তাকে বলুন ব্যবহারকারীর লক্ষ্য বের করতে—ব্যক্তি কী অর্জন করতে চায়—এবং সেই লক্ষ্যে পৌঁছাতে তারা কি কি টাস্ক করবে। এটি আলোচনা কে পুনর্বিন্যাস করে "আমরা কী বানাবো?" থেকে "ব্যবহারকারী কীভাবে সফল হবে?"।
AI-কে একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারকারী টাইপ (নতুন ব্যবহারকারী, ফেরত আসা ব্যবহারকারী, অ্যাডমিন ইত্যাদি) জন্য শীর্ষ 3–5 লক্ষ্য তালিকা করতে বলুন। তারপর একটি লক্ষ্য বেছে নিয়ে AI-কে একটি সংকীর্ণ স্কোপের ফ্লো জিজ্ঞাসা করুন (একটি আউটকাম, একটি কনটেক্সট)। এতে "সবকিছু ফ্লো" হওয়ার ঝুঁকি কমে।
পরবর্তী ধাপে AI-কে একটি হ্যাপি পাথ স্টেপ-বাই-স্টেপ উত্পন্ন করতে বলুন: যেখানে সবকিছু ঠিকঠাক যায় সেই সহজতম সিকোয়েন্স। আউটপুটটি একটি গল্পের মতো হওয়া উচিত সংখ্যাকৃত ধারাবাহিক ধাপ দিয়ে (উদাহরণ: "User selects plan → enters payment → confirms → sees success screen").
একবার হ্যাপি পাথ স্থিতিশীল হলে, সাধারণ বিকল্পগুলো শাখা করুন:
AI-কে বলুন কোন ধাপগুলো ব্যবহারকারীর সিদ্ধান্ত (বোতাম, নির্বাচন, কনফার্মেশন) এবং কোনগুলো স্বয়ংক্রিয় ধাপ (ভ্যালিডেশন, সেভিং, সিঙ্কিং) তা লেবেল করতে। এই বিভাজন টিমকে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে কোনটিতে UI দরকার, কোনটিতে ম্যাসেজিং দরকার, এবং কোনটি ব্যাকগ্রাউন্ড লজিক।
শেষে, ফ্লোকে এমন একটি সরল ডায়াগ্রাম বর্ণনায় রূপান্তর করুন যা আপনার টিম ডক বা টিকেটে পেস্ট করতে পারে:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
এটি আলোচনাগুলো একসাথে রাখে আগে কেউ Figma খুলবে বা রিকোয়ারমেন্ট লিখবে।
একটি ইউজার ফ্লো দেখায় কোথায় কেউ যেতে পারে। লজিক ব্যাখ্যা করে কেন তারা সেখানে যেতে পারে (বা পারে না), এবং যখন কিছুড়ে ভুল হয় তখন প্রোডাক্ট কী করা উচিত। এখানে ধরা পড়ে সময়: ফ্লো দেখে “সম্পন্ন” মনে হলেও সিদ্ধান্ত, স্টেট, এবং ত্রুটি হ্যান্ডলিং বহুবার অপ্রকাশ্য থাকে।
AI এখানে কাজে লাগে কারণ এটি একটি ভিজ্যুয়াল বা লিখিত ফ্লোকে একটি সাধারণ-ভাষার "লজিক লেয়ার" এ পরিণত করতে পারে যা নন-টেক স্টেকহোল্ডাররা ডিজাইন ও ডেভেলপমেন্টের আগে পর্যালোচনা করতে পারে।
প্রতিটি ধাপকে ছোট একটি যদি/তবে নিয়ম ও অনুমতি চেক হিসেবে পুনঃলিখন করুন। লক্ষ্য হলো স্পষ্টতা, সম্পূর্ণতা নয়।
উদাহরণস্বরূপ সিদ্ধান্ত যা ফ্লো পরিবর্তন করে:
AI যখন এই নিয়ম খসড়া করে, মানুষের-বন্ধুতি নাম দিন (উদাহরণ: “R3: সেভ করার জন্য সাইন ইন বাধ্য”), যাতে পর্যালোচনা সভায় আলোচনা সহজ হয়।
প্রতিটি স্ক্রিনের জন্য স্পষ্ট স্টেট থাকা উচিত। স্ক্রিন অনুযায়ী একটি চেকলিস্ট চাইুন:
ফ্লো বাস্তব হয় যখন আপনি তাদের পেছনের ডেটা স্পেসিফাই করেন। AI প্রথম খসড়া বের করতে পারে যেমন:
"অনহ্যাপি পাথ"গুলো সহজ ভাষায় তালিকাভুক্ত করুন:
লজিকটি নন-টেক স্টেকহোল্ডারদের জন্য পড়তে সহজ রাখতে, এটিকে সংক্ষিপ্ত “সিদ্ধান্ত + ফলাফল” টেমপ্লেটে রাখুন এবং জার্গন কম রাখুন। যদি আপনি একটি হালকা টেমপ্লেট দরকার হয়, একই কাঠামো ফিচার জুড়ে পুনরায় ব্যবহার করুন যাতে পর্যালোচনা ধারাবাহিক থাকে (দেখুন /blog/prompt-templates-for-flows)।
একবার আপনার একটি খসড়া স্ক্রিন ম্যাপ এবং কিছু ইউজার ফ্লো থাকলে, পরবর্তী ঝুঁকি হল “প্রতিটি স্ক্রিন আলাদাভাবে আবিষ্কৃত” হওয়া। AI কনসিসটেন্সি চেকার হিসেবে কাজ করতে পারে: এটি শনাক্ত করতে পারে যেখানে একই অ্যাকশন তিনটি ভিন্ন নামে আছে, যেখানে সামঞ্জস্যহীন লেআউট আছে, বা মাইক্রোকপি টোন পরিবর্তিত হচ্ছে।
আপনার ফ্লোতে পুনরাবৃত্তি হয়েছে এমন উপাদানের উপর ভিত্তি করে একটি ছোট কম্পোনেন্ট সেট প্রস্তাব করুন। স্ক্রিন-প্রতি ডিজাইন করার পরিবর্তে নির্মাণ ব্লকগুলিকে স্ট্যান্ডার্ডাইজ করুন:
এটি ওয়্যারফ্রেম ও পরে UI কাজ দ্রুত করে—এবং লজিক বাগ কমায়, কারণ একই কম্পোনেন্ট একই নিয়ম পুনরায় ব্যবহার করবে।
আপনার শব্দভাণ্ডারকে সহজ নামকরণ সিস্টেমে স্বাভাবিক করুন:
একটি অভিধান তৈরি করুন এবং স্ক্রিন ও ফ্লো জুড়ে মিলভঙ্গি ফ্ল্যাগ করুন।
শুরুতেই মৌলিক মাইক্রোকপি খসড়া করুন:
প্রতি কম্পোনেন্টে রিমাইন্ডার সংযুক্ত করুন: কীবো্ড ফোকাস স্টেট, পরিষ্কার ভাষা, এবং কনট্রাস্ট প্রয়োজনীয়তা। এছাড়া যেখানে প্যাটার্ন আপনার বিদ্যমান ব্র্যান্ড নির্দেশিকার সাথে মিলানো উচিত সেখানে ফ্ল্যাগ রাখুন (শব্দচয়ন, টোন, বোতাম হায়ারার্কি), যাতে নতুন স্ক্রিনগুলো ব্যবহারকারীর পরিচিত থেকে বিচ্যুতি না করে।
AI তখনই দ্রুত সহযোগিতা করে যখন সবাই একই "কারেন্ট ট্রুথ" দেখে। লক্ষ্য হল মডেলকে সামনের দিকে ছাড়াই চলতে দেওয়া নয়—বদলে এটিকে একটি কাঠামোবদ্ধ এডিটর হিসেবে ব্যবহার করা যাতে আপনার পরিকল্পনা পড়যোগ্য থাকে বেশি লোক জড়ালে।
একটি মাস্টার ডক দিয়ে শুরু করুন, তারপর প্রতিটি গ্রুপের জন্য ভিউ জেনারেট করুন যেন মূল সিদ্ধান্ত বদলায় না:
নির্দিষ্ট সেকশন রেফার করুন (উদাহরণ: “Based on ‘Flow A’ and ‘Rules’ below, write an exec summary”) যাতে আউটপুটগুলো অঙ্কুরিত থাকে।
যখন ফিডব্যাক এলোমেলো ফর্মে (Slack থ্রেড, মিটিং নোট), তা পেস্ট করে তৈরি করুন:
এতে ক্লাসিক “আলোচনা হল কিন্তু কিছু বদলায়নি” শূন্যস্থানটা কমে।
প্রতিটি ইটারেশনে একটি সংক্ষিপ্ত চেঞ্জলগ থাকা উচিত। একটি ডিফ-স্টাইল সারাংশ জেনারেট করুন:
স্পষ্ট চেকপয়েন্ট নির্ধারণ করুন যেখানে মানুষ দিকটি অনুমোদন করে: স্ক্রিন ম্যাপের পরে, প্রধান ফ্লোগুলোর পরে, লজিক/এজ কেসের পরে। চেকপয়েন্টগুলোর মধ্যে AI-কে শুধু প্রস্তাব করতে বলুন, চূড়ান্ত না করে।
মাস্টার ডকটি এক জায়গায় প্রকাশ করুন (উদাহরণ: /docs/product-brief-v1) এবং টাস্ক থেকে লিংক করুন। AI-জেনারেটেড ভ্যারিয়েশনগুলোকে “ভিউ” হিসেবে ট্রিট করুন, মাস্টারই রেফারেন্স যেখানে সবাই সমান লাগে।
ভ্যালিডেশনই সেই জায়গা যেখানে “দেখতে ভালো ফ্লোচার্ট” বিশ্বস্ত কিছুতে পরিণত হয়। কেউ Figma খুলবে বা কোড শুরু করবে তার আগে ফ্লো টেস্ট করুন বাস্তব ব্যবহারকারীর মতো চাপ দিয়ে।
একটি ছোট, মানসম্মত টাস্ক তৈরি করুন যা আপনার লক্ষ্য ও দর্শকের সাথে মেলে (একটি “গোঁড়া” টাস্ক রাখুন)। উদাহরণ:
প্রতিটি সিনারিও আপনার প্রস্তাবিত ইউজার ফ্লো অনুযায়ী স্টেপ বাই স্টেপ চালান। যদি আপনি অনুমান ছাড়া কি হবে তা বর্ণনা করতে না পারেন, ফ্লো প্রস্তুত নয়।
প্রতিটি স্ক্রিনের জন্য একটি চেকলিস্ট খসড়া করুন:
এটি QA-তে সাধারণত পরে দেখা অনুপস্থিত প্রয়োজনীয়তাগুলো প্রকাশ করে।
আপনার ফ্লোতে স্ক্যান করুনঃ
একটি “সবচেয়ে ছোট পথ” প্রস্তাব করুন এবং আপনার বর্তমান ফ্লো-র সাথে তুলনা করুন। অতিরিক্ত ধাপ দরকার হলে সেগুলো প্রকাশ্য করা (কারণ কী, কোন ঝুঁকি তা কমায়) দরকার।
টার্গেটেড প্রশ্ন জেনারেট করুন যেমন:
ওই প্রশ্নগুলো আপনার রিভিউ ডকে আনুন বা আপনার পরবর্তী সেকশনের সাথে লিংক করুন: /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows।
একটি ভাল প্রম্পট "চতুর হওয়া" সম্পর্কে নয়—এটি সেই একই কনটেক্সট দেওয়া সম্পর্কে, যেটা আপনি আপনার টিমমেটে দিবেন: আপনি কী জানেন, কী জানেন না, এবং কোন সিদ্ধান্তগুলো আপনার দরকার।
ওয়ার্কশপ, কল বা হোয়াইটবোর্ড থেকে বিশৃঙ্খল নোট থাকলে এটি ব্যবহার করুন।
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
এটি “আমরা যা বলেছি সব” কে এমন বাক্সে পরিণত করে যেগুলোকে আপনি স্ক্রিনে পরিণত করতে পারেন।
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
স্টেকহোল্ডারদের কমপ্লেক্সিটির অপশন দিতে কমপক্ষে দুটি লেভেল চাইুন।
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
আপনি যদি একই টেমপ্লেটগুলো পুনরায় ব্যবহার করেন, আপনার টিম ইনপুটগুলো একটি ধারাবাহিক ফরম্যাটে তৈরি করবে—যা AI আউটপুটগুলোকে তুলনা ও ইটারেট করা সহজ করে।
যদি আপনার শেষ লক্ষ্য শুধু পরিকল্পনা নয় বরং শিপ করা হয়, তাহলে এই আর্টিফ্যাক্টগুলো (স্ক্রিন, ফ্লো, লজিক) ইমপ্লিমেন্টেশনের সঙ্গে সংযুক্ত করা সহায়ক। Koder.ai একটি vibe-coding প্ল্যাটফর্ম যা একটি কাঠামোবদ্ধ পরিকল্পনাকে প্রোডাক্ট-ড্রাফ থেকে ওয়েব, ব্যাকএন্ড বা মোবাইল অ্যাপ পর্যন্ত নিয়ে যেতে চ্যাটের মাধ্যমে সাহায্য করতে পারে—বিশেষত যখন আপনি AI আউটপুটকে প্রথমে একটি পর্যালোচনাযোগ্য স্পেস হিসাবে বিবেচনা করেন, তারপর ধাপে ধাপে জেনারেট করেন। প্ল্যানিং মোড, স্ন্যাপশট, এবং রোলব্যাকের মতো বৈশিষ্ট্য ফ্লো ও লজিক ইটারেট করার সময় স্পষ্ট ইতিহাস রাখতে সাহায্য করে।
AI গঠন ত্বরান্বিত করতে চমৎকার—বিশৃঙ্খল নোটকে খসড়া স্ক্রিন, নিয়ম, ও ফ্লোতে রূপান্তর করে। কিন্তু এটি অনুপস্থিত তথ্য পূরণ করতেও আত্মবিশ্বাসীভাবে ভরিয়ে দিতে পারে। সবচেয়ে নিরাপদ মানসিকতা সহজ: AI প্রস্তাব করে, আপনার দল সিদ্ধান্ত নেয়।
প্রায় সব সমস্যা লুকানো অনুমান থেকে আসে। AI করতে পারে:
প্রতিটি আউটপুটকে একটি হাইপোথিসিস হিসেবে বিবেচনা করুন—বিশেষত যেসব কিছুর ঘরানায় বাধ্যবাচক সংখ্যা বাচানো হয় ("Users will...", "The system should...")।
AI-র সাথে ব্রেইনস্টর্মিং করার সময় পেস্ট করবেন না:
বদলে, অ্যানোনিমাইজ ও সারাংশ করুন ("User A", "Enterprise customer", "Refund scenario") এবং সংবেদনশীল কনটেক্সট আপনার টিম ডকে রাখুন।
ফ্লো ও লজিকের জন্য একটি স্পষ্ট ওনার অ্যাসাইন করুন (সাধারণত PM বা ডিজাইনার)। AI খসড়াগুলো লেখাকে দ্রুত করে, কিন্তু সিদ্ধান্তগুলো canonical স্থানে (PRD, স্পেস, টিকিটিং সিস্টেম) সংরক্ষণ করুন। যদি চান, সহায়ক ডকগুলোর রিলেটিভ লিঙ্ক দিন যেমন /blog/flow-walkthrough-checklist।
একটি হালকা চেকলিস্ট "দেখতে সুন্দর কিন্তু ভুল" আউটপুট রোধ করে:
একটি ভালো AI-সহায়ক ফ্লো হল:
যদি এটি এই মানদণ্ড পূরণ না করে, আবার প্রম্পট করুন—আপনার সংশোধনগুলোকে নতুন ইনপুট হিসেবে ব্যবহার করে।
স্ক্রিনগুলো হল ব্যবহারকারীর অ্যাকশনের ব্যক্তিগত ভিউ (পাতা, মডাল, ফর্ম)। একটি ব্যবহারযোগ্য স্ক্রিন সংজ্ঞায় অন্তর্ভুক্ত থাকলে ভালো:
যদি আপনি বর্ণনা করতে না পারেন ব্যবহারকারী ঐ স্ক্রিনে কী অর্জন করতে চায়, তাহলে সেটি সাধারণত এখনই বাস্তব একটি স্ক্রিন নয়—শুধু একটি লেবেল মাত্র।
একটি ফ্লো হল লক্ষ্য অর্জনের জন্য ব্যবহারকারী যে ধাপগুলো অনুসরণ করে তাদের ধাপে ধাপে বিবরণ, সাধারণত একাধিক স্ক্রিন জুড়ে। শুরুতে:
তারপর একটি নম্বরযুক্ত হ্যাপি পাথ লিখুন, এবং তারপর শাখাগুলো যোগ করুন (স্কিপ, এডিট, বাতিল, পুনরায় চেষ্টা)।
লজিক হল সেই নিয়ম এবং সিদ্ধান্তগুলো যা নির্ধারণ করে সিস্টেম কী অনুমোদন করে এবং ব্যবহারকারী কী দেখে। সাধারণ ক্যাটেগরি গুলো হল:
কারণ শুরুতে ইনপুট সাধারণত ছড়িয়ে-ছিটিয়ে এবং অনিয়মিত—নোট, চ্যাট, স্কেচ, শেষ মুহূর্তের আইডিয়া—ফলে এতে থাকে:
গঠনের অভাব থাকলে দল সিদ্ধান্তগুলো ডিজাইন/ডেভ-এ পিছু টেনে নেয়, যা পরে পুনরায় কাজ বাড়ায়।
হ্যাঁ—AI প্রথম ‘ক্লিনআপ পাস’-এ বিশেষভাবে ভালো:
সেরা চর্চা: মূল নোটগুলো রাখুন, এবং AI-র সংষ্করণকে একটি সম্পাদনাযোগ্য খসড়া হিসেবে বিবেচনা করুন যা আপনি পর্যালোচনা করে সংশোধন করবেন।
AI অনুরূপ আইটেমগুলো থিমে ক্লাস্টার করে (স্টিকি নোট সাজানোর মতো) এবং আপনাকে সাহায্য করে:
মানব পর্যালোচনা জরুরি: আইটেমগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে মার্জ করবেন না যতক্ষণ না দল নিশ্চিত করে যে সেগুলো বাস্তবে একই প্রয়োজন।
ক্লাস্টারগুলোকে একটি খসড়া তথ্য আর্কিটেকচার (IA)-তে পরিণত করতে বলুন:
একটি ভালো IA খসড়া প্রথম থেকেই স্কোপ প্রকাশ করে এবং ভুলে যাওয়া স্ক্রিনগুলো (ফাঁকা স্টেট, ত্রুটি স্টেট, সেটিংস, সাহায্য) সামনে আনে।
একটি লক্ষ্য-প্রথম প্রম্পট ব্যবহার করুন:
এটি ফ্লোগুলোকে বাস্তবসম্মত রাখে এবং “সবকিছু ফ্লো” সমস্যাটি প্রতিরোধ করে।
ফ্লোকে পর্যালোযগ্য লজিকে রূপান্তর করতে বলুন:
"সিদ্ধান্ত → ফলাফল" ফরম্যাটে রাখলে তা নন-টেক স্টেকহোল্ডারদের জন্যও পড়তে সহজ হয়।
একটি মাস্টার ডক রাখুন, এবং সেই একই পরিকল্পনার ভিন্ন ভিউ তৈরি করুন:
এতে বিভ্রান্তি কমে যেখানে বিভিন্ন লোক বিভিন্ন AI-জেনারেটেড সংস্করণ অনুসরণ করে।
যদি একটি ফ্লো বলে কোথায় ব্যবহারকারী যায়, লজিক ব্যাখ্যা করে কেন এবং কী ঘটে যখন কিছু ব্যর্থ হয়।