এআই ব্যবহার করে ডেটা মডেল ডিজাইন, CRUD স্ক্রিন জেনারেট এবং দ্রুত ড্যাশবোর্ড/অ্যাডমিন প্যানেল শিপ করার বাস্তব ওয়ার্কফ্লো শিখুন—অতিরিক্ত জটিলতা ছাড়া।

CRUD অ্যাপ, ড্যাশবোর্ড, এবং অ্যাডমিন প্যানেল প্রোডাক্টের “ব্যাক অফিস”: যেখানে ডেটা তৈরি, পর্যালোচনা, সংশোধন ও রিপোর্ট করা হয়। সেগুলো প্রায়ই ঝকঝকে UX চান না—কিন্তু নির্ভরযোগ্য, সহজে নেভিগেটেবল, এবং ব্যবসার পরিবর্তনে দ্রুত বদলানোর মতো হতে হবে।
অধিকাংশ অ্যাডমিন-স্টাইল অ্যাপ কয়েকটি পুনরাবৃত্তিমূলক অংশে হ্রাস পায়:
আপনি যদি ইন্টার্নাল টুল বা MVP অ্যাডমিন UI বানাচ্ছেন, তবে এগুলো সঠিক করা হাই ভ্যালু—অগ্রিম উন্নত আর্কিটেকচারের চেয়ে।
AI দ্রুত, ধারাবাহিক সহকারী হিসেবে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের জন্য শক্তিশালী:
এটি কম নির্ভরযোগ্য যখন পুরো সিস্টেম ডিজাইন করতে বলা হয়—সুতরাং একটি স্পষ্ট কাঠামো দিন এবং AIকে ফাঁকগুলো পূরণ করতে দিন।
"অতিরিক্ত জটিলতা নেই" মানে হল যে সমাধানটা নিরাপদ ও রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য, সেটার সবচেয়ে সহজ সংস্করণ শিপ করা:
এই পদ্ধতি উপযুক্ত ছোট দল, ফাউন্ডার, এবং প্রোডাক্ট টিমদের জন্য যারা ইন্টার্নাল টুল, অপারেশন কনসোল, এবং MVP অ্যাডমিন প্যানেল শিপ করতে চান—বিশেষত যখন দ্রুত কাজ করতে হবে।
গতিস্বর নেয়ার পথ হল কী না বানানো তা বেছে নেওয়া। AI-কে কিছু জেনারেট করতে বলার আগে একটি সংকীর্ণ স্কোপ লক করুন যা অ্যাডমিন কাজের সাথে মিলে।
আপনার অ্যাপ যা ম্যানেজ করবে সেই সামান্যতম "বস্তুর" সেট দিয়ে শুরু করুন। প্রতিটি এন্টিটির জন্য একটি বাক্যে লিখুন কেন তা আছে এবং কে এটাকে ব্যবহার করবে।
উদাহরণ (আপনার ডোমেইন বদলান):
তারপর কেবল অত্যাবশ্যকিক সম্পর্কগুলো নোট করুন (যেমন Order → Customer, Order → many Products)। "ভবিষ্যৎ" এন্টিটি যেমন AuditEvent, FeatureFlag ইত্যাদি দিনের প্রথম দিনে যোগ করা প্রয়োজন না হলে এড়িয়ে চলুন।
অ্যাডমিন প্যানেলগুলো স্ক্রিন নয়—কাজের কথা। এমন কয়েকটি কাজ লিখুন যা প্রকল্পের মূল্য দেয়:
যদি কোনো কাজ বাস্তবে সপ্তাহিক অপারেশনকে না সাপোর্ট করে, তা সম্ভবত বিকল্প।
সরল লক্ষ্য রাখুন যাতে আপনি জানেন উন্নতি হচ্ছে কি না:
কি ইচ্ছাকৃতভাবে বাদ দিচ্ছেন তা লিখে রাখুন: মাল্টি-রিজিয়ন স্কেলিং, কাস্টম রিপোর্ট বিল্ডার, জটিল রোল হায়ারার্কি, ইভেন্ট সোর্সিং, প্লাগইন সিস্টেম। এটি /docs/scope.md এ রাখুন যাতে সবাই (এবং আপনার AI প্রম্পট) একই পাতায় থাকে।
গতিস্বর আসে পূর্বানুমেয়তা থেকে। দ্রুত CRUD অ্যাপসগুলো "নিয়মিত" টেকনোলজির ওপর গড়ে উঠে যা ডেপ্লয়, ডিবাগ ও নিয়োগে সহজ।
একটি পরীক্ষিত কম্বো বেছে নিন এবং পুরো প্রকল্পে কমিট করুন:
একটি ব্যবহারিক নিয়ম: যদি আপনি এক ঘন্টার মধ্যে "Hello, auth + DB migration" ডেপ্লয় করতে না পারেন, তাহলে তা দ্রুত অ্যাডমিন টুলের জন্য সঠিক নয়।
আপনি যদি সম্পূর্ণভাবে স্ট্যাক ওয়্যারিং স্কিপ করতে চান (ইন্টার্নাল টুলের জন্য বিশেষ করে), একটি ভাইব-কোডিং প্ল্যাটফর্ম যেমন Koder.ai সাধারণত চ্যাট থেকে একটি কাজ করা বেসলাইন জেনারেট করতে পারে—সাধারণত React ফ্রন্টএন্ড ও Go + PostgreSQL ব্যাকএন্ড—এবং আপনি চাইলে সোর্স কোড এক্সপোর্ট করতে পারবেন।
AI তখন ভালো কাজ করে যখন আপনি প্রচলিত কনভেনশন ব্যবহার করেন। জেনেরেটর ও ডিফল্টগুলোর উপর নির্ভর করলে দ্রুত এগোben:
যদি স্ক্যাফোল্ড সাদাসিধে মনে হয়, সেটি ঠিক আছে—অ্যাডমিন প্যানেল স্পষ্ট ও স্থিতিশীল হলে সফল হয়ে ওঠে, ঝকঝকে হলে নয়।
অবিশ্বাস্য হলে, সার্ভার-রেন্ডারেড নিন। পরে ছোট রিয়্যাকটিভ উইজেট যোগ করা যায়।
প্রারম্ভিক অ্যাড-অন (ইভেন্ট বাস, মাইক্রোসার্ভিস, জটিল কিউ) এড়ান। প্রথমে কোর এন্টিটি, লিস্ট/ডিটেইল/এডিট ফ্লো, এবং বেসিক ড্যাশবোর্ড কাজ করুক। ইন্টিগ্রেশনগুলো CRUD ব্যাকবোন স্থির হওয়ার পরে সহজে এবং নিরাপদে যোগ করা যায়।
AI-কে ক্লিন CRUD স্ক্রিন জেনারেট করতে চাইলে প্রথমে ডেটা ডিজাইন করুন। স্ক্রিনগুলো কেবল মডেলের ভিউ। মডেল অস্পষ্ট হলে UI (এবং জেনারেটেড কোড) অমিল হবে: মিশ্রিত ফিল্ড নাম, বিভ্রান্তিকর ফিল্টার, এবং “রহস্য” সম্পর্ক।
আপনার অ্যাডমিন প্যানেল যে কোর এনটিটিগুলি ম্যানেজ করবে সেগুলো লিখে রাখুন (উদাহরণ: Customers, Orders, Products)। প্রতিটি এন্টিটির জন্য কেবল সেই ন্যূনতম ফিল্ডগুলো নির্ধারণ করুন যা আপনার পরিকল্পিত মূল ফ্লো সাপোর্ট করে।
একটি সহায়ক নিয়ম: যদি কোনো ফিল্ড লিস্ট ভিউ, ডিটেইল ভিউ, রিপোর্টিং, বা পারমিশনে প্রভাব না ফেলে, সম্ভবত তা v1-এ প্রয়োজন নেই।
নরমালাইজেশন দরকারি, কিন্তু সবকিছু আলাদা টেবিলে ভাগ করে নেওয়া সময় নষ্ট করতে পারে এবং জেনারেট হওয়া ফর্মগুলিকে কঠিন করে।
সহজ রাখুন:
order.customerId)।অ্যাডমিন টুল সাধারণত বেসিক ট্রেসিবিলিটি চায়। অডিট ফিল্ড আগেভাগে যোগ করুন যাতে প্রতিটি জেনারেটেড স্ক্রিনে সেগুলো কনসিস্টেন্ট থাকে:
createdAt, updatedAtcreatedBy (ঐচ্ছিক updatedBy)এটি অ্যাকাউন্টেবিলিটি, চেঞ্জ রিভিউ, এবং ট্রাবলশুটিং সহজ করে তোলে জটিল টুল না যোগ করেই।
আপনার স্কিম হলে predictable হলে AI আউটপুট ক্লিন হয়। একটি নামকরণ শৈলী বেছে নিন এবং সারা প্রকল্পে সেটি ব্যবহার করুন (উদাহরণ: camelCase ফিল্ড, সিংগুলার এন্টিটি নাম)।
উদাহরণস্বরূপ, সিদ্ধান্ত নিন customerId না কি customer_id—তারপর একই প্যাটার্ন সারা জায়গায় প্রয়োগ করুন। ধারাবাহিকতা এক-অফ ফিক্স কমায় এবং জেনারেট হওয়া ফিল্টার, ফর্ম, ও ভ্যালিডেশন নিয়ম স্বাভাবিকভাবে মিলে যায়।
AI দ্রুত অনেক কোড জেনারেট করতে পারে—কিন্তু একটি পুনরায় ব্যবহারযোগ্য প্রম্পট স্ট্রাকচার না থাকলে আপনি mismatched naming, অমিল ভ্যালিডেশন, এবং "প্রায় একই" প্যাটার্ন পাচ্ছেন যা মেইনটেইন করা কষ্টকর করে। লক্ষ্য হল AI-কে একটি শৃঙ্খলাবদ্ধ teammate এর মতো ব্যবহার করা: predictable, scoped, এবং একই পরিকল্পনায় সামঞ্জস্যপূর্ণ।
প্রতিটি জেনারেশন প্রম্পটে পেস্ট করার জন্য একটি সংক্ষিপ্ত ডকুমেন্ট তৈরি করুন। এটাকে স্টেবল রাখুন এবং ভার্সন করুন।
আপনার App Brief-এ থাকা উচিত:
এটি মডেলকে প্রতিবার পুনরায় আবিষ্কার করা বন্ধ করবে।
যদি আপনি একটি চ্যাট-চালিত বিল্ডার ব্যবহার করেন যেমন Koder.ai, এই brief-কে প্রকল্পের "system prompt" মনে করুন: এক জায়গায় রাখুন এবং প্রতিটি নতুন স্ক্রিন এর বিরুদ্ধে পুনরায় ব্যবহার করুন যাতে প্রতিটি জেনারেশন একই কনস্ট্রেইন্টে হয়ে থাকে।
কিছু জেনারেট করার আগে AI-কে একটি কনক্রিট ব্লুপ্রিন্ট দিন: কোন ফাইল যোগ/পরিবর্তন হবে, প্রতিটি ফাইল কী থাকবে, এবং কোন অনুমান করা হচ্ছে।
প্ল্যানটি আপনার চেকপয়েন্ট হবে। যদি ফাইল তালিকা ভুল মনে হয় (অত্যধিক অ্যাবস্ট্রাকশন, অপ্রয়োজনীয় ফোল্ডার), প্ল্যান ঠিক করুন—তারপর কোড জেনারেট করুন।
মেইনটেইনেবিলিটি কনস্ট্রেইন্ট থেকে আসে, সৃজনশীলতা থেকে নয়। নিম্নলিখিত নিয়মগুলো অন্তর্ভুক্ত করুন:
প্রতিটি CRUD স্ক্রিন যেন একই সিস্টেমের অংশ মনে হয় সে জন্য এই "বোরিং ডিফল্ট" স্পষ্টভাবে বলুন।
আপনি যখন কোনো সিদ্ধান্ত নেন (যেমন "users-এর জন্য soft delete", "paid হলে orders edit করা যাবে না", "ডিফল্ট page size 25"), একটি রানিং চেঞ্জলগ লিখুন এবং ভবিষ্যৎ প্রম্পটে প্রাসঙ্গিক লাইনগুলো পেস্ট করুন।
এটাই সবচেয়ে সহজ উপায় subtle inconsistency রোধ করার যেখানে আগে জেনারেট করা স্ক্রিন পরে ভিন্নভাবে আচরণ করে—আপনি প্রোডাকশনে লক্ষ্য না করে।
একটি সুবিধাজনক স্ট্রাকচার হল তিনটি পুনরায় ব্যবহারযোগ্য ব্লক: App Brief, Non-Negotiable Constraints, এবং Current Decisions (Changelog)। এতে প্রতিটি প্রম্পট সংক্ষিপ্ত, পুনরাবৃত্তি যোগ্য, এবং ভুল বোঝার কষ্ট কমে।
গতিস্বর আসে কৌশল নয়—পুনরাবৃত্তি থেকে। CRUD-কে একটি প্রোডাক্টাইজড প্যাটার্ন হিসেবে বিবেচনা করুন: প্রতিবার একই স্ক্রিন, একই কম্পোনেন্ট, একই আচরণ।
একটি কোর এনটিটি (উদাহরণঃ Orders, Customers, Tickets) বেছে নিন এবং সম্পূর্ণ লুপ প্রথমেই জেনারেট করুন: list → detail → create → edit → delete। পাঁচটি এনটিটি আর্ধ-অপমুখী জেনারেট করবেন না। একটি সম্পন্ন সেট আপনার কনভেনশনগুলো নিধারণ করবে।
প্রতিটি এন্টিটির জন্য ধারাবাহিক স্ট্রাকচার বজায় রাখুন:
আপনার টেবিল কলাম (Name/Title, Status, Owner, Updated, Created) এবং ফর্ম কম্পোনেন্টগুলো (text input, select, date picker, textarea) স্ট্যান্ডার্ডাইজ করুন। ধারাবাহিকতা AI আউটপুট রিভিউ করা সহজ করে এবং ইউজারদের দ্রুত অনবোর্ড করে।
CRUD স্ক্রিনগুলো পেশাদার মনে হয় যখন তারা বাস্তব শর্তগুলো হ্যান্ডেল করে:
এই স্টেটগুলো পুনরাবৃত্তিমূলক—তাই সেগুলো স্ট্যান্ডার্ডাইজ ও রিইউজ করা আদর্শ।
Generate CRUD UI for entity: <EntityName>.
Follow existing pattern:
1) List page: table columns <...>, filters <...>, pagination, empty/loading/error states.
2) Detail page: sections <...>, actions Edit/Delete with confirmation.
3) Create/Edit form: shared component, validation messages, submit/cancel behavior.
Use shared components: <Table>, <FormField>, <Select>, <Toast>.
Do not introduce new libraries.
প্রথম এনটিটি ঠিক হলে, একই রেসিপি প্রতিটি নতুন এন্টিটিতে প্রযোজ্য করুন সামান্য ভিন্নতা নিয়ে।
অথেনটিকেশন ও পারমিশনই এমন স্থান যেখানে "দ্রুত অ্যাডমিন টুল" আরেকটি মাস-লং প্রকল্পে পরিণত হতে পারে। লক্ষ্য সহজ: সঠিক মানুষগুলো সঠিক স্ক্রিন ও অ্যাকশনে অ্যাক্সেস পাবে—কিন্তু একটি সম্পূর্ণ সিকিউরিটি ফ্রেমওয়ার্ক না গড়ে।
একটি ছোট রোল মডেল দিয়ে শুরু করুন এবং কেবল তখনই বাড়ান যখন বাস্তবে দরকার:
যদি কেউ নতুন রোল চাই, জিজ্ঞাসা করুন কোন একটি স্ক্রিন বা অ্যাকশন আজ অবরুদ্ধ হচ্ছে। প্রায়ই একটি রেকর্ড-লেভেল নিয়মই যথেষ্ট।
পারমিশন দুই স্তরে করুন:
/admin/users কেবল Admin-দের জন্য; /admin/reports Admin+Editor)।রুলগুলো স্পষ্ট ও ডেটা মডেলের কাছাকাছি রাখুন: "who can read/update/delete this record?" দীর্ঘ এক্সেপশন তালিকার চেয়ে ভালো।
আপনার কোম্পানি যদি Google Workspace, Microsoft Entra ID, Okta, Auth0 ইত্যাদি ব্যবহার করে, SSO ইন্টিগ্রেট করুন এবং ক্লেইম/গ্রুপ ম্যাপ করে তিন রোলে রূপান্তর করুন। কাস্টম পাসওয়ার্ড স্টোরেজ বা নিজেই লগইন বানানো এড়িয়ে চলুন যদি না বাধ্য করা হয়।
বেসিক অ্যাডমিন প্যানেলেও সংবেদনশীল ইভেন্টগুলো লগ করা উচিত:
কে করল, কখন করল, কোন অ্যাকাউন্ট থেকে করল, এবং কী পরিবর্তন হল—এই তথ্য ডিবাগ, কম্প্লায়েন্স, ও মানসিক শান্তির জন্য অমূল্য।
ভালো অ্যাডমিন ড্যাশবোর্ড হচ্ছে একটি ডিসিশন টুল, কোনো "হোমপেজ" নয়। দ্রুত ওভারবিল্ড করা থেকে बचার সবচেয়ে দ্রুত পদ্ধতি হল অপারেটর যে কয়েকটি প্রশ্ন 30 সেকেন্ডের মধ্যে জানতে চান সেগুলো লিখে নেওয়া।
লক্ষ্য 5–8 কী মেট্রিক রাখুন, প্রতিটি এমন কিছু যা কেউ আজই ক্রিয়া করে ফেলতে পারে (approve, follow up, fix, investigate). উদাহরণ:
যদি কোনো মেট্রিক আচরণ বদলায় না, এটা রিপোর্টিং—ড্যাশবোর্ড উপকরণ নয়।
ড্যাশবোর্ড স্মার্ট মনে হয় যখন সেগুলো পরিষ্কারভাবে স্লাইস করে। উইজেটগুলোতে কয়েকটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ফিল্টার দিন:
ডিফল্টগুলো সাধারণ রাখুন (যেমন last 7 days) এবং ফিল্টারগুলো sticky রাখুন যাতে ইউজার প্রতিবার সেট না করে।
চার্ট উপকারী হতে পারে, কিন্তু এগুলো অতিরিক্ত কাজ করে (অ্যাগ্রিগেশন পছন্দ, এক্স-অয়েস, empty states)। একটি sortable টেবিল প্রায়ই দ্রুত মূল্য দেয়:
আপনি যদি চার্ট যোগ করেন, সেগুলো অপশনাল হুবহু—শিপিং ব্লকার নয়।
CSV এক্সপোর্ট দরকারী, কিন্তু এটাকে প্রিভিলেজড অ্যাকশন হিসেবে বিবেচনা করুন:
অ্যাডমিন অভিজ্ঞতা কনসিস্টেন্ট রাখার জন্য আরও পড়ুন: /blog/common-overengineering-traps।
গতিস্বর কেবল তখনই সার্থক যখন অ্যাপটি নিরাপদে অপারেবল। সুখবর: CRUD অ্যাপ ও অ্যাডমিন প্যানেলের জন্য একটি ছোট গার্ডরেইল সেট অধিকাংশ বাস্তব ঝুঁকি ঢেকে দেয়—বড় আর্কিটেকচার ছাড়াই।
UI-তে ইনপুট যাচাই করুন যাতে ইউজারদের হতাশা কমে (প্রয়োজনীয় ফিল্ড, ফরম্যাট, রেঞ্জ), কিন্তু সার্ভার-সাইড আলাদা করা বাধ্যতামূলক। ক্লায়েন্ট বাইপাস করা যাবে এই ধরে রাখুন।
সার্ভারে বাস্তবে প্রয়োগ করুন:
API এন্ডপয়েন্টের জন্য AI-কে প্রম্পট করার সময় একটি শেয়ার্ড ভ্যালিডেশন স্কিমা বা (স্ট্যাক না থাকলে) ডুপ্লিকেট রুল explicitly চান যাতে ফর্ম ও API ত্রুটি কনসিস্টেন্ট থাকে।
যখন প্রতিটি লিস্ট ভিন্নভাবে আচরণ করে তখন অ্যাডমিন UI ভেঙে যায়। একটি প্যাটার্ন বেছে নিন এবং সর্বত্র প্রয়োগ করুন:
page + pageSize (অথবা প্রকৃত প্রয়োজন হলে cursor pagination)sortBy + sortDir একটি allowlist of sortable fields সহq, অতিরিক্ত স্ট্রাকচার্ড ফিল্টার অপশনালপ্রেডিক্টেবল রেসপন্স দিন: { data, total, page, pageSize }. এতে জেনারেটেড CRUD স্ক্রিন রিইউজেবল ও টেস্ট করা সহজ হয়।
উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ঝুঁকি উপর ফোকাস করুন:
সেফ ডিফল্ট রাখুন: deny by default, least-privilege রোল, এবং সংবেদনশীল এন্ডপয়েন্টে কনজারভেটিভ রেট লিমিটিং।
সিক্রেটগুলিকে environment variables বা ডেপ্লয়মেন্টের সিক্রেট ম্যানেজারে রাখুন। শুধু non-sensitive ডিফল্ট commit করুন।
আপনার ওয়ার্কফ্লোতে একটি দ্রুত চেক যোগ করুন: .env .gitignore এ, .env.example দারি, এবং CI তে "no secrets in commits" স্ক্যান (একটুখানি regex টুলও সাহায্য করে)।
গতিস্বর কেবল "দ্রুত শিপ করা" নয়—এটাও "প্রতি শিপে ভাঙবে না"। কৌশল হল লাইটওয়েট কোয়ালিটি চেক যোগ করা যা স্পষ্ট রিগ্রেশান ধরবে, কিন্তু আপনার CRUD অ্যাপকে সায়েন্স প্রকল্পে পরিণত করবে না।
কিছু ফ্লোতে ফোকাস করুন যা ভাঙলে অ্যাডমিন ব্যবহার অযোগ্য হয়ে যায়। অধিকাংশ CRUD অ্যাপে তা হল:
এসব টেস্ট end-to-end বা "API + মিনিমাল UI" হতে পারে, আপনার স্ট্যাকের উপর নির্ভর করে। লক্ষ্য 5–10 টেস্ট মোট।
AI প্রথম পাস তৈরি করতে ভাল, কিন্তু প্রায়ই সর্বাধিক এজ-কেস, অতিরিক্ত মকিং, বা ভঙ্গুর সিলেক্টর জেনারেট করে।
জেনারেটেড টেস্টগুলো নিন এবং:
data-testid) ব্যবহার করুন টেক্সট-ভিত্তিক বা CSS-ভিত্তিক সিলেক্টরের বদলেকোডবেস সহজে এডিটযোগ্য রাখার জন্য অটোমেটেড কনসিস্টেন্সি যোগ করুন—বিশেষত যখন আপনি ব্যাচে কোড জেনারেট করছেন।
ন্যূনতমভাবে:
এটি স্টাইল বিতর্ক রোধ করে এবং রিভিউ-তে "ডিফ ডিউনস" কমায়।
আপনার CI ঠিক তিনটি জিনিস করতে হবে:
এটাকে কয়েক মিনিটের মধ্যে রাখুন। ধীর হলে আপনি এটাকে উপেক্ষা করবেন—আর দ্রুত ফিডব্যাকই মুখ্য।
শুরুতেই শিপ করা দ্রুত শেখার সবচেয়ে দ্রুত উপায়। লক্ষ্য একটি সরল পাইপলাইন: কোড পুশ, স্টেজিং-এ ডেপ্লয়, মূল ফ্লো ক্লিক করে যাচাই, তারপর প্রোডাকশনে প্রোমোট।
দিন এক থেকে দুই পরিবেশ তৈরি করুন: staging (ইন্টার্নাল) এবং production (রিয়েল)। স্টেজিং প্রোডাকশন সেটিংসের অদৃশ্য হলেও আলাদা ডেটা ব্যবহার করুন।
ডেপ্লয়মেন্ট বোরিং রাখুন:
কমপ্লেক্সিটির উদাহরণ দেখতে চাইলে আপনার বিদ্যমান ডেপ্লয় পদ্ধতি পুনর্ব্যবহার করুন এবং /docs/deploy এ ডকুমেন্ট করুন যাতে কেউ সহজে পুনরাবৃত্তি করতে পারে।
Koder.ai মত প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করলে আপনি বিল্ট-ইন ডেপ্লয়মেন্ট + হোস্টিং ব্যবহার করে দ্রুত শিপ করতে পারেন, কাস্টম ডোমেইন লাগাতে পারেন, এবং স্ন্যাপশট/রোলব্যাকের মাধ্যমে রিলিজগুলো রিভার্সিবল রাখতে পারেন।
সিড ডেটা "কম্পাইল হয়েছে" থেকেও বেশি—এটি করে দেখায় "কাজ করছে"। লক্ষ্য হল মূল স্ক্রিনগুলো অর্থবহ করে তোলা বিনা ম্যানুয়াল সেটআপেই।
ভালো সিড ডেটা:
প্রতিটি কী স্টেটের অন্তত একটি উদাহরণ রাখুন (উদাহরণ: active/inactive users, paid/unpaid invoices)। এতে আপনি প্রতিটি ডেপ্লয় পরে ফিল্টার, পারমিশন, এবং ড্যাশবোর্ড মোট যাচাই করতে পারবেন।
আপনি অবজার্ভেবিলিটি প্ল্যাটফর্ম পুরোপুরি লাগাবেন না। শুরু করুনঃ
কিছু সতর্কতা সেট করুন: "error rate spike", "app down", এবং "database connections exhausted"। এর বেশি অপেক্ষা করতে পারেন।
রোলব্যাক মেকানিক্যাল হওয়া উচিত, ন্যারেটিভ না। একটি নির্বাচন করুন:
ডাটাবেস পরিবর্তনের জন্য কেমন করবেন: অতিরিক্ত মাইগ্রেশন পছন্দ করুন এবং বিধ্বংসী পরিবর্তন টিকে টাল দিন যতক্ষণ না ফিচার প্রমাণিত। ভাঙলে সেরা রোলব্যাকটি সেইটি যা আপনি কয়েক মিনিটে execute করতে পারবেন।
গতিস্বর মারা যায় যখন একটি অ্যাডমিন প্যানেল নিজেকে "প্ল্যাটফর্ম" মনে করতে শুরু করে। CRUD অ্যাপের লক্ষ্য স্পষ্ট: পরিষ্কার স্ক্রিন, নির্ভরযোগ্য পারমিশন, এবং সিদ্ধান্ত-চালিত ড্যাশবোর্ড—তারপর বাস্তব ব্যবহার অনুযায়ী উন্নত করুন।
নিচের প্যাটার্নগুলো দেখলে বিল্ড করার আগে থামুন:
রিফ্যাক্টর করুন যখন আছে আবার পুনরাবৃত্তি হওয়া ব্যথা, না যে কখনো হতে পারে এমন সম্ভাবনা।
ভাল ট্রিগার:
খারাপ ট্রিগার:
একটি একক তালিকা তৈরি করুন যাকে Later বলুন এবং লোভনীয় আইডিয়াগুলো সেখানে সরান: ক্যাশিং, মাইক্রোসার্ভিস, ইভেন্ট স্ট্রিমিং, ব্যাকগ্রাউন্ড জব, অডিট লগ UI পলিশ, ফ্যান্সি চার্টিং, এবং উন্নত সার্চ। কেবল ব্যবহার প্রমাণ হলে পুনর্বিবেচনা করুন।
কোনো নতুন লেয়ার যোগ করার আগে জিজ্ঞাসা করুন:
"কোনও অতিরিক্ত জটিলতা নেই" বলতে এমন একটিই বোঝায়: সবচেয়ে সহজ সংস্করণ শিপ করা যা সেফ ও মেইনটেইনেবল:
কোড জেনারেট করার আগে স্কোপ লক করে শুরু করুন:
AI-কে পুনরাবৃত্তিমূলক, প্যাটার্ন-ভিত্তিক কাজের জন্য ব্যবহার করুন:
AI-কে সম্পূর্ণ আর্কিটেকচার বানাতে নির্ভর করবেন না—এর চেয়ে স্পষ্ট স্ট্রাকচার ও কনস্ট্রেইন্ট দিন।
এমন স্ট্যাক বেছে নিন যা আপনি দ্রুত ডেপ্লয় ও ডিবাগ করতে পারবেন, এবং ডিফল্টে থাকুন:
একটি সহজ হিউরিস্টিক: যদি "auth + DB migration + deploy" এক ঘন্টারও বেশি সময় নেয়, তা দ্রুত ইন্টার্নাল টুলের জন্য সঠিক স্ট্যাক নয়।
ডিফল্টভাবে server-rendered বেছে নিন যদি না আপনাকে সত্যিই জটিল ক্লায়েন্ট-সাইড ইন্টারঅ্যাকশন দরকার:
পরবর্তীতে ছোট রিয়্যাকটিভ উইজেট যোগ করা যায় স্পা ছাড়াই।
ডেটা আগে মডেল করুন যাতে AI থেকে জেনারেট হওয়া স্ক্রিনগুলো ধারাবাহিক থাকে:
একটি পুনরায় ব্যবহারযোগ্য প্রম্পট স্ট্রাকচার ব্যবহার করুন:
এতে "প্রম্পট ড্রিফট" রোধ হবে এবং AI ধারাবাহিক কোড দেবে।
প্রথমে একটি এনটিটি সম্পূর্ণভাবে শেষ করুন (list → detail → create → edit → delete), তারপর একই প্যাটার্ন অন্যান্য এনটিটিতে প্রয়োগ করুন।
মানকরণ করুন:
পুনরাবৃত্তি AI আউটপুট রিভিউ ও মেইনটেইন করা সহজ করে।
পারমিশন ছোট এবং স্পষ্ট রাখুন:
ড্যাশবোর্ডকে সিদ্ধান্ত-উদ্দিষ্ট রাখুন, সবকিছু ভিজ্যুয়ালাইজ করার চেষ্টা করবেন না:
createdAt, updatedAt, createdBy (ঐচ্ছিক updatedBy)।customerId বনাম customer_id)।পরিষ্কার স্কিমা AI-জেনারেটেড ফিল্টার, ভ্যালিডেশন এবং ফর্মগুলোকে পরিষ্কার রাখে।