০৯ জুল, ২০২৫·8 মিনিট
কিভাবে এআই লিখিত স্পেসকে বাস্তব ফিচার ও স্ক্রিনে পরিণত করে
জানুন কীভাবে এআই সাধারণ ভাষার নির্দেশনা বিশ্লেষণ করে, UX ফ্লো পরিকল্পনা করে, UI ও কোড তৈরি করে, এবং ফিডব্যাক নিয়ে পুনরাবৃত্তি করে কাজ করা ফিচার ও স্ক্রিন ডেলিভার করে।
জানুন কীভাবে এআই সাধারণ ভাষার নির্দেশনা বিশ্লেষণ করে, UX ফ্লো পরিকল্পনা করে, UI ও কোড তৈরি করে, এবং ফিডব্যাক নিয়ে পুনরাবৃত্তি করে কাজ করা ফিচার ও স্ক্রিন ডেলিভার করে।
“লিখিত নির্দেশ” বলতে আপনারই সেই বাক্যগুলো বোঝায় যা দিয়ে আপনি বোঝান কী বানাতে চান—এগুলো এমনভাবে ধরা যা এআই (এবং একটি টিম) অনুসরণ করতে পারে।
প্রাক্টিক্যালি লক্ষ্য কোনো নিখুঁত প্রোস নয়। লক্ষ্য হল স্পষ্ট উদ্দেশ্য (আপনি কোন আউটকাম চান) এবং স্পষ্ট সীমা (কি অনুমোদিত, কি নয়), যাতে সিস্টেমকে অনুমান করতে না হয়।
এগুলো আনুষ্ঠানিক বা অনানুষ্ঠানিক উভয়ই হতে পারে:
কী গুরুত্বপূর্ণ—টেক্সটে থাকা উচিত আউটকাম এবং কনস্ট্রেইনটস। দুইটি থাকলে এআই নির্ভরযোগ্যভাবে স্ক্রিন, ফ্লো এবং ইমপ্লিমেন্টেশনের বিস্তারিত প্রস্তাব করতে পারে ব্যবসায়িক নিয়ম আবিষ্কার না করে।
একটি ওয়ার্কিং ফিচার মকআপের চাইতে বেশি কিছু। সাধারণত এতে থাকে:
উদাহরণস্বরূপ, “সেভড অ্যাড্রেসেস” কেবল একটি পেজ নয়—এটি একটি স্ক্রিন সেট (লিস্ট, যোগ/সম্পাদনা), নিয়ম (আবশ্যক ক্ষেত্র, ডিফল্ট অ্যাড্রেস), এবং ওয়ারাইরিং (API কল, স্টেট আপডেট)।
বেশিরভাগ টিম একটি সহজ সাইকলে আটকে যায়:
বর্ণনা → জেনারেট → রিভিউ → পরিমার্জন
আপনি স্পেস দেন, এআই UI/UX ও ইমপ্লিমেন্টেশন প্রস্তাব করে, আপনি প্রোডাক্ট ফিট ও সঠিকতার জন্য রিভিউ করেন, তারপর ফলাফল আপনার অভিপ্রেতের সঙ্গে মিলানো পর্যন্ত স্পেস রিফাইন করেন।
যদি আপনি কোনো ভাইব-কোডিং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করেন যেমন Koder.ai, এই লুপটি আরও শীঘ্রই হয় কারণ আপনি এক জায়গায় থেকে: চ্যাটে ফিচার বর্ণনা করেন, অ্যাপ পরিবর্তন জেনারেট করেন, এবং টার্গেটেড ফলো-আপ দিয়ে দ্রুত পুনরাবৃত্তি করতে পারেন (প্রয়োজন হলে রিভার্টও করতে পারেন)।
এআই স্ক্রিন ড্রাফট, ফ্লো সাজেস্ট ও কোড উৎপাদন দ্রুত করতে পারে, কিন্তু মানুষ এখনও:
এআই-কে ভাবুন টেক্সটকে প্রথম (এবং দ্বিতীয়) ড্রাফটে দ্রুত রূপান্তর করার দ্রৌতকারী হিসেবে—চূড়ান্ত ফলাফলের দায়িত্ব মানুষই বহন করে।
এআই ফরম্যাট সম্পর্কে নমনীয়, কিন্তু স্পষ্টতার প্রতি পিকি। এটি একটি প্যারাগ্রাফ, বুলেট লিস্ট, PRD স্নিপেট, বা ইউজার স্টোরির সেট থেকেও কাজ করতে পারে—যদি উদ্দেশ্য ও সীমাবদ্ধতা স্পষ্ট থাকে।
সাধারণত সবচেয়ে ব্যবহারযোগ্য শুরুর পয়েন্টগুলো:
এই উপাদানগুলো AI-কে বলে আপনি কি বানাচ্ছেন এবং 'ভাল' কেমন দেখায়, যা ব্যাক-অ্যান্ড-ফোর্থ কমায়।
রিকোয়ারমেন্ট মিসিং থাকলে AI ডিফল্ট দিয়ে ফাঁক ভরতে পারে যা আপনার ব্যবসায়িক নিয়মের সঙ্গে মিল নাও খেতে পারে। অন্তর্ভুক্ত করুন:
অস্পষ্ট: 'একটি চেকআউট স্ক্রিন যোগ করুন এবং এটি সহজ রাখুন'
কংক্রিট: 'লগ ইন করা ব্যবহারকারীদের জন্য একটি চেকআউট ফ্লো যোগ করুন। ধাপগুলো: ঠিকানা → শিপিং → পেমেন্ট → রিভিউ। কার্ড + Apple Pay সমর্থন। প্রতিটি ব্যবহারকারী সর্বোচ্চ ৩টি ঠিকানা সংরক্ষণ করতে পারবে। পেমেন্ট শো করার আগে ট্যাক্স ও শিপিং দেখাবে। পেমেন্ট ব্যর্থ হলে কার্ট রাখবে এবং রিট্রাই অপশন দেখাবে। সফল হলে = অর্ডার তৈরি, রসিদ ইমেইল, ইনভেন্টরি হ্রাস।'
স্পষ্ট ইনপুট AI-কে এমন স্ক্রিন, কপি, ভ্যালিডেশন ও লজিক উৎপন্ন করতে দেয় যা বাস্তব সীমাবদ্ধতার সঙ্গে মেলে। ফলত কম মিসম্যাচ, কম রিডিজাইন সাইকেল, এবং প্রথম ড্রাফট থেকে কার্যকর পর্যালোচনা, টেস্ট, শিপ পর্যন্ত দ্রুত গতি।
এআই স্ক্রিন বা কোড জেনারেট করার আগে আপনার কি বোঝাতে চেয়েছেন তা বুঝতে হবে, শুধু আপনি যা লিখেছেন তা নয়। এই ধাপটি প্রোডাক্ট ম্যানেজারের মতো আপনার স্পেস 'রিড' করা: লক্ষ্য, সংশ্লিষ্ট ব্যক্তি, এবং ফিচারকে সঠিক করে তুলতে নিয়ম বের করা।
অধিকাংশ স্পেসে কিছু পুনরাবৃত্ত ব্লক থাকে:
যদি এগুলো স্পষ্ট হয়, এআই টেক্সটকে একটি স্ট্রাকচার্ড অনুধাবনে অনুবাদ করতে পারে যা পরবর্তী ধাপগুলো ফ্লো, স্ক্রিন, ডেটা ও লজিকে রূপান্তর করবে।
AI কমন প্রোডাক্ট প্যাটার্ন চিনে এবং সাধারণ ফ্রেজিংকে ইমপ্লিমেন্টেশন কনসেপ্টে ম্যাপ করে। উদাহরণ:
এই ম্যাপিং উপকারী কারণ এটি অস্পষ্ট নামগুলোকে কনক্রিট বিল্ডিং ব্লকে পরিণত করে যা ডিজাইনার ও ইঞ্জিনিয়ার ব্যবহার করে।
ভাল স্পেসেও ফাঁক থাকে। AI কি মিস হয়েছে তা ফ্ল্যাগ করতে পারে এবং ক্ল্যারিফিকেশন প্রশ্ন প্রস্তাব করতে পারে, যেমন:
কখনও কখনও উত্তর না থাকলে আপনি অগ্রসর হতে চান। AI যুক্তিযুক্ত ডিফল্ট বেছে নিতে পারে (উদাহরণ: স্ট্যান্ডার্ড পাসওয়ার্ড নিয়ম), সেই সাথে অনুমানগুলো রিভিউর জন্য স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করে।
গুরুত্বপূর্ণ হচ্ছে দৃশ্যমানতা: অনুমানগুলো তালিকাভুক্ত করা উচিত যাতে মানুষ শিপের আগে নিশ্চিত বা সংশোধন করতে পারে।
একবার উদ্দেশ্য পরিষ্কার হলে, পরবর্তী ধাপ হলো লিখিত স্পেসকে এমন কিছুতে রূপান্তর করা যা তেমনভাবে তৈরি করা যায়: একটি ফিচার প্ল্যান। এখনো কোড নয়—গঠনই প্রয়োজন।
একটি ভাল প্ল্যান বাক্যগুলোকে স্ক্রিন, নেভিগেশন, ও ইউজার জার্নি-তে অনুবাদ করে।
উদাহরণ: 'ইউজার আইটেম সেভ করে উইশলিস্টে রেখে পরে দেখবে' সাধারণত নির্দেশ করে: (1) প্রডাক্ট ডিটেইল ইন্টারঅ্যাকশন, (2) উইশলিস্ট স্ক্রিন, এবং (3) মেইন ন্যাভ থেকে তা পৌঁছানোর উপায়।
AI-কে বলুন স্ক্রিনগুলো তালিকাভুক্ত করতে এবং তারপর হ্যাপি-পাথ বর্ণনা করতে, সঙ্গে কয়েকটি সাধারণ ডিট্যুর (লগড আউট, আইটেম রিমুভ, এম্পটি লিস্ট) যোগ করতে।
পরবর্তী পদক্ষেপে AI ফিচারকে টাস্কে ভাগ করবে যা টিম স্বীকার্য:
এখানেই অস্পষ্ট রিকোয়ারমেন্টগুলো সামনে আসে। উদাহরণ: স্পেস না বললে 'একই আইটেম দুইবার সেভ' হলে কি হবে—প্ল্যানেই সেই প্রশ্ন উঠতে হবে।
অ্যাপ করার ভাষায় সোজা থাকুন। উদাহরণ:
AI-কে বলুন আইটেমগুলোকে মাস্ট-হ্যাভ বনাম নাইস-টু-হ্যাভ হিসেবে লেবেল করতে (উদাহরণ: 'শেয়ার উইশলিস্ট' হতে পারে নাইস-টু-হ্যাভ)। এতে প্ল্যান অচেন করে বিস্তার পাবে না।
ফিচার প্ল্যান হাতে থাকলে, AI টেক্সটকে কনক্রিট 'স্ক্রিন ম্যাপ' এবং প্রাথমিক UI ড্রাফটে রূপান্তর করতে সাহায্য করতে পারে। প্রথমবারে পিক্সেল-পারফেক্ট ডিজাইন নয়—লক্ষ্যটি হলো একটি শেয়ারেবল, ইনস্পেক্টেবল মডেল যা ব্যবহারকারী কি দেখবে ও কি করবে তা প্রতিফলিত করে।
হ্যাপি-পাথ একটি ছোট গল্প হিসেবে বর্ণনা করে শুরু করুন: ব্যবহারকারী কি চান, কোথায় শুরু করেন, কি ট্যাপ করেন, এবং সাফল্য কেমন দেখায়। এখান থেকে AI ন্যূনতম স্ক্রিন সেট (এবং প্রত্যেকটির মধ্যে কি থাকা উচিত) প্রস্তাব করতে পারে।
তারপর সাধারণ বিকল্পগুলো জিজ্ঞেস করুন: 'যদি তারা লগ ইন না থাকে?', 'কোন রেজাল্ট না হলে কি হবে?', 'মধ্যপথে ছেড়ে দিলে কি হবে?'—এগুলোই নিশ্চিত করে যে UI কেবল ডেমোতে কাজ করবে না।
আপনার স্পেসে লেআউট হিন্ট থাকলে (উদাহরণ: 'হেডারে সার্চ, রেজাল্ট লিস্ট ফিল্টারসহ, প্রাইমারি CTA নিচে'), AI একটি কাঠামোবদ্ধ ড্রাফট তৈরি করতে পারে, যেমন:
সেরা প্রম্পটগুলোতে থাকে কনটেন্ট প্রায়োরিটি ('প্রাইস ও অ্যাভেইলেবিটি ডিসক্রিপশনের উপরে দেখান'), ইন্টারঅ্যাকশন নিয়ম ('ফিল্টার সেশন জুড়ে স্থায়ী'), এবং কনস্ট্রেইনটস ('মোবাইল-ফার্স্ট; এক হাতে ব্যবহারযোগ্য')।
একটি কাজ করা প্রোডাক্ট 'নরমাল' স্ক্রিন ছাড়াও আরও স্টেট দরকার। AI-কে বলুন перечислить এবং সংজ্ঞায়িত করতে:
এসব স্টেট সিদ্ধান্ত সরাসরি ডেভেলপমেন্ট প্রচেষ্টা ও ব্যবহারকারীর বিশ্বাসকে প্রভাবিত করে।
AI পুনরাবৃত্তি কমাতে রিইউজেবল কম্পোনেন্ট ও নিয়ম প্রস্তাব করে: টাইপ স্কেল, স্পেসিং টোকেন, বাটন স্টাইল, ফর্ম প্যাটার্ন।
যদি আপনার কাছে ইতিমধ্যে কম্পোনেন্ট থাকে, আপনার অভ্যন্তরীণ গাইডলাইনগুলোকে লিঙ্ক করুন (উদাহরণ: /design-system) এবং AI-কে বলুন সেগুলো ব্যবহার করতে, নতুন প্যাটার্ন আবিষ্কার না করতে।
এখন 'অ্যাপ কী করবে' কে অনুবাদ করে নির্ধারণ করা হয় 'অ্যাপ কী সংরক্ষণ করবে' এবং 'কী অনুমোদিত'—এখানে লিখিত স্পেস একটি কনক্রিট ডেটা মডেল ও ব্যবসায়িক নিয়মে পরিণত হয়।
AI প্রথমে টেক্সটে থাকা 'নাউন'গুলো তুলে নিয়ে সেগুলোকে এন্টিটি হিসেবে ধরে। উদাহরণ: 'ইউজাররা প্রজেক্ট তৈরি করে টাস্ক যোগ করে, ম্যানেজার টাইম এন্ট্রি অ্যাপ্রুভ করে' নির্দেশ করে এন্টিটি: User, Project, Task, TimeEntry।
প্রতিটি এন্টিটির জন্য AI প্রস্তাব করে প্রয়োজনীয় ফিল্ডগুলো (এবং কি মিস হচ্ছে তা ফ্ল্যাগ করে):
এটি এজ কেসগুলোও উত্থাপন করবে, যেমন 'প্রতিটি অ্যাকাউন্টে একটিমাত্র অ্যাকটিভ সাবস্ক্রিপশন' বা 'অর্ডার টোটাল লাইন আইটেমের সমান হতে হবে'—এগুলো ক্যালকুলেটেড ভ্যালিডেশন হিসেবে চিহ্নিত করুন।
ভালো আউটপুট নিয়মগুলো পড়তে সুবিধাজনক রাখে, কোডে চাপা নয়। উদাহরণ:
অবশেষে, কোন রেকর্ড কিভাবে সময়ের সঙ্গে পরিবর্তিত হবে ম্যাপ করুন: তৈরি, আপডেট, ডিলিট, এবং ডিলেটের বদলে কি (সফট-ডিলিট)। AI অডিট ট্রেইল (কে কখন কি বদলালো) ও ইতিহাস/ভার্জনিং প্রস্তাব করতে পারে যখন স্পেস ট্রেসেবিলিটি চায়।
এখন আপনি 'প্রথম কাজ করা ড্রাফট' কোড উৎপন্ন করতে পারেন: UI যাতে ক্লিক করা যায়, এবং লজিক যা সঠিক আচরণ করে।
যদি আপনি Koder.ai ব্যবহার করেন, সাধারণত প্ল্যাটফর্মটি চ্যাট-চালিত স্পেস থেকে সমগ্র স্ট্যাক ইমপ্লিমেন্টেশন (ওয়েব, ব্যাকএন্ড, ডেটাবেস) জেনারেট করে, এবং আপনার চাইলে সোর্স কোড এক্সপোর্টের অপশন দেয়।
‘Create Project’ স্ক্রিনের মতো স্পেস থেকে AI স্ক্যাফোল্ড করতে পারে:
এটি পুনরায় ব্যবহারযোগ্য বিল্ডিং ব্লকও জেনারেট করতে পারে (উদাহরণ: \u003cProjectForm /\u003e যা create ও edit উভয়ের জন্য ব্যবহার করা যায়), ফলে কোড কনসিসটেন্ট থাকে।
সার্ভার সাইডে AI ফিচারের জন্য মূল 'কন্ট্রাক্ট' খসড়া করতে পারে:
কী গুরুত্বপূর্ণ—ব্যাকএন্ড লজিক স্পেসের নিয়মের সাথে বাঁধা থাকতে হবে ('শুধুমাত্র অ্যাডমিন ভিজিবিলিটি প্রাইভেট সেট করতে পারে'), কেবল UI যা পাঠায় তা সেভ করা নয়।
AI UI-কে আপনার API ক্লায়েন্টের সঙ্গে (fetch/Axios/React Query ইত্যাদি) ওয়্যার করবে, প্রয়োজনে ক্যাশিং ও রিট্রাই যুক্ত করে। এটি ব্যবহারকারী-বান্ধব এরর হ্যান্ডলিংও জেনারেট করবে: ফিল্ড-লেভেল মেসেজ ভ্যালিডেশন এররগুলো জন্য এবং নেটওয়ার্ক সমস্যার জন্য স্পষ্ট ফলব্যাক।
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: true, error: null });
try {
await api.post('/api/projects', values);
router.push('/projects');
} catch (e) {
setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
}
}
জেনারেট করা কোড আপনার কনভেনশনের মতো হলে সবচেয়ে কাজে লাগে: স্পষ্ট নামকরণ, স্বল্প ফাংশন, অনুমেয় ফোল্ডার স্ট্রাকচার, এবং শেয়ার করা ইউটিলিটি (ভ্যালিডেটর, API ক্লায়েন্ট, পারমিশন হেল্পার)।
যদি আপনার কাছে স্টাইল গাইড বা প্যাটার্ন থাকে, সেগুলো রেফার করুন এবং অভ্যন্তরীণ ডক লিংক দিন যেমন /engineering/frontend বা /engineering/api-guidelines।
এখন আপনার কাছে স্ক্রিন, UI কম্পোনেন্ট, ডেটা শেপ, ও ব্যবসায়িক নিয়ম আছে। 'ওয়্যারিং' হলো সেইগুলোকে একে অপরের সঙ্গে সংযোগ করা: বোতাম অ্যাকশন ট্রিগার করে, অ্যাকশন ব্যাকএন্ডে কল করে, রেসপন্স UI আপডেট করে, এবং পারমিশন ঠিক করে কে কি দেখবে।
AI স্পেস অনুযায়ী স্ক্রিনগুলো সংযুক্ত করতে পারে রুট তৈরির মাধ্যমে (URL বা অ্যাপ পাথ), কী হবে বড় অ্যাকশনের পরে, এবং পেজগুলোর মধ্যে সঠিক কন্টেক্সট পাঠানোর নিয়ম।
উদাহরণ: 'সেভ করার পরে তালিকায় ফিরে যান এবং নতুন আইটেমটি হাইলাইট করুন'—এটি কনক্রিট ফ্লো দেয়: সাবমিট ফর্ম → সাফল্য পর্যন্ত অপেক্ষা → তালিকায় নেভিগেট → একটি টোস্ট দেখাও ও নতুন সারি ফোকাস করা।
স্পেসে প্রায়ই রোল থাকে ('অ্যাডমিন এডিট করতে পারে, ভিউয়ার শুধু পড়তে পারে')। ওয়্যারিং এর মানে হল তা একাধিক জায়গায় জোরদার করা:
AI এখানে সাহায্য করে কারণ এটি অ্যাপ জুড়ে কনসিস্টেন্ট চেক জেনারেট করতে পারে (শুধু একটি স্ক্রিন নয়), ফলে 'লুকায়িত কিন্তু এন্ডপয়েন্ট কাজ করে' ধরনের ঝুঁকি কমে।
অনেক ফিচার কনফিগারেশনের ওপর নির্ভর করে: API বেস URL, অ্যানালিটিক্স কী, ফিচার ফ্ল্যাগ, স্টোরেজ বাকেট ইত্যাদি। AI dev/staging/prod আলাদা সেটআপ করতে পারে এবং সিক্রেট কোডবেসে না রাখার নিয়ম প্রয়োগ করতে বলে।
সাধারণ আউটপুট:
লক্ষ্য হল পুরো লুপ: ক্লিক → রিকোয়েস্ট → রেসপন্স → UI আপডেট। AI মিসিং গ্লু কোড (লোডিং, এরর, রিট্রাই) যোগ করতে পারে এবং সহজ চেক জেনারেট করতে পারে যেমন:
এটিই জায়গা যেখানে একটি ফিচার মকআপ না থেকে বাস্তবে কাজ করা প্রোডাক্টে পরিণত হয়।
একবার ফিচার 'ওয়ার্কিং' হলে, এটিকে বাস্তব ব্যবহারকারী ও অগোছালে পরীক্ষা করুন। AI গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ডকে কংক্রিট চেকসে রূপান্তর করতে পারে—এবং ডিবাগিংয়ের কষ্টসাধ্য অংশ দ্রুত করতে সহায়তা করে।
যদি আপনার স্পেস বলে, 'ব্যবহারকারী পাসওয়ার্ড রিসেট করতে পারে এবং একটি কনফার্মেশন মেসেজ দেখবে', AI বিভিন্ন স্তরের টেস্ট কেস প্রস্তাব করতে পারে:
চালুর কৌশল: AI-কে এক্স্যাক্ট অ্যাকসেপটেন্স ক্রাইটেরিয়া ও প্রধান স্ক্রিন/টেস্ট কনভেনশন দিন।
স্পেস সাধারণত হ্যাপি-পাথ বর্ণনা করে। AI 'যদি' পরিস্থিতিগুলো brainstorm করে যা পরে সাপোর্ট টিকিট জন্ম দিতে পারে:
সব এজ কেস অবিলম্বে ইমপ্লিমেন্ট করা দরকার নেই, কিন্তু সিদ্ধান্ত নিতে হবে কোনগুলো আপনার প্রোডাক্ট রিস্ক লেভেলে গুরুত্বপূর্ণ।
যখন একটি টেস্ট ব্যর্থ হয়, AI-কে আপনি যা দেবেন তা হলো ডেভেলপার সাধারণত যা চাইবে: ব্যর্থ অ্যাসারশন, রিলিভেন্ট লোগ, স্ট্যাক ট্রেস, এবং এক্স্যাক্ট রিপ্রডাকশান স্টেপস।
AI তখন করতে পারে:
এগুলোর প্রস্তাবকে হাইপোথেসিস হিসেবে নিন; টেস্ট পুনরায় চালান ও UI-তে আচরণ চেক করে কনফার্ম করুন।
প্রথম AI-জেনারেট করা ড্রাফট সাধারণত 'প্রতিক্রিয়া পাওয়ার মত'—শিপ-রেডি নয়। পুনরাবৃত্তি যেখানে আপনি ফিচারটিকে নির্ভরযোগ্য করে তুলেন: রিকোয়ারমেন্ট টাইট করা, এজ কেস ঠিক করা, ও পরিবর্তনগুলো ছোট, রিভিউযোগ্য ধাপে করে নেওয়া।
একটি সুস্থ লুপ দেখতে এমন: জেনারেট → রিভিউ → নির্দিষ্ট পরিবর্তন চাই → কি বদেলেছি তুলনা করা → পুনরাবৃত্তি।
পুরো অ্যাপের জন্য পুনরায় প্রম্পট দেওয়ার বদলে টার্গেটেড আপডেট লক্ষ্য করুন। AI-কে বলুন কেবল একটি অংশ পরিবর্তন করতে (একটি স্ক্রিন, একটি কম্পোনেন্ট, এক ভ্যালিডেশন নিয়ম) এবং একটি ডিফ বা স্পষ্টভাবে মার্কড 'আগে/পরে' দিন। এতে পরিবর্তনটি যাচাই করা সহজ হয় তা ছাড়া অন্য কিছু ভাঙ্গা হয়েছে কিনা দেখতে।
যদি আপনার ওয়ার্কফ্লো সাপোর্ট করে, ছোট কমিটে পরিবর্তন রাখুন এবং সহকর্মীর পুল রিকোয়েস্টের মতো রিভিউ করুন: ডিফ স্ক্যান করুন, অ্যাপ চালান, আচরণ যাচাই করুন।
Koder.ai-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলোর জন্যও এই পদ্ধতি ভাল কাজ করে: প্রথমে প্ল্যানিং মোডে (বা সমতুল্য) স্কোপ ও ফ্লো সম্মত হন, তারপর জেনারেট করুন, তারপর সংকীর্ণ স্লাইসে পুনরাবৃত্তি করুন—অভিজ্ঞতা হাতছাড়া হলে স্ন্যাপশট/রোলব্যাক ব্যবহার করুন।
অস্পষ্ট অনুরোধ ('নাইস করে দাও', 'ফ্লো ঠিক কর') অস্পষ্ট ফল দেয়। শক্তিশালী চেঞ্জ রিকোয়েস্টে থাকা উচিত:
সম্ভব হলে অ্যাকসেপটেন্স ক্রাইটেরিয়া যোগ করুন: 'পে বোতামটি আবশ্যক ফিল্ড ভ্যালিড না হলে নিষ্ক্রিয় থাকবে' বা 'শিপিং কান্ট্রি পরিবর্তন হলে ট্যাক্স পুনরায় হিসাব করা হবে অবিলম্বে'।
AI আউটপুটকে এমন কোড মনে করুন যার মালিক আপনি। আপডেটে ছোট চেঞ্জ নোট বাধ্যতামূলক করুন: কি বদলেছে, কেন বদলেছে, কি পরীক্ষা করা উচিত।
যখন AI রিফ্যাক্টর সাজেস্ট করে, তার উদ্দেশ্য ব্যাখ্যা করতে বলুন এবং সম্ভাব্য ঝুঁকির তালিকা দিন (উদাহরণ: 'এতে ভ্যালিডেশন টাইমিং বদলে যায়' বা 'এটি API রেসপন্স হ্যান্ডলিং পরিবর্তন করে')।
পুনরাবৃত্তি তখন থামান যখন স্পষ্ট রিলিজ ক্রাইটেরিয়া মেট হয়। সীমানা নির্ধারণ করুন:
তারপর স্পেক ফ্রিজ করুন, শিপ করুন, এবং পরবর্তী ইটারেশনকে নতুন, স্কোপড চেঞ্জ হিসেবে পরিকল্পনা করুন।
এআই লিখিত স্পেসকে চমকপ্রদভাবে পূর্ণাঙ্গ ফিচারে রূপান্তর করতে পারে, কিন্তু এটি বিচারকে প্রতিস্থাপন করে না। বিশেষত যখন এটি ব্যবহারকারী ডেটা, পেমেন্ট বা পারমিশনকে স্পর্শ করে তখন মানব রিভিউ আবশ্যক।
ধরুন আপনি যে কিছু প্রম্পটে পেস্ট করছেন তা স্টোর বা রিভিউ হতে পারে। পেস্ট করবেন না:
বাস্তবতা দরকার হলে অ্যাননিমাইজ করুন: নামগুলি প্লেসহোল্ডারে বদলান, আইডি স্ক্র্যাম্বল করুন, এবং প্যাটার্ন বর্ণনা করুন ('১০কে ইউজার, ৩টি রোল')।
AI বেসলাইন সিকিউরিটি চেক জেনারেট করতে সহায়ক, কিন্তু নিশ্চিত করা আপনার কাজ:
AI-কে বলুন প্রতিটি রোলের জন্য পারমিশন তালিকা বানাতে এবং সেগুলো অ্যাকশনে ম্যাপ করতে।
প্রম্পট করার আগে অন্তত দিন:
একবার আপনার কাছে একটি ড্রাফট প্রোটোটাইপ থাকলে দ্রুত একটা রিভিউ শিডিউল করুন: তা আপনার রোডম্যাপের সঙ্গে তুলনা করুন, সিদ্ধান্ত নিন কি এখন শিপ হবে ও পরে কি হবে, এবং পরিবর্তনগুলো ডকুমেন্ট করুন।
যদি আপনি ড্রাফটকে প্ল্যান-এ পরিণত করতে সাহায্য চান, দেখুন /pricing বা সম্পর্কিত গাইড /blog-এ ব্রাউজ করুন। চ্যাট-চালিত ডেভেলপমেন্ট এক্সপ্লোর করতে চান, Koder.ai এই ওয়ার্কফ্লো-টির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে: লিখিত স্পেস থেকে ওয়ার্কিং ওয়েব, ব্যাকএন্ড, ও মোবাইল ফিচার তৈরি করুন, দ্রুত পুনরাবৃত্তি করুন, এবং প্রস্তুত হলে সোর্স কোড এক্সপোর্ট করুন।
“লিখিত নির্দেশ” হলো যেকোনো টেক্সট যা স্পষ্টভাবে উদ্দেশ্য (আপনি যে আউটকাম চান) এবং সীমাবদ্ধতা (নিয়ম, কি অনুমোদিত নয়) উল্লেখ করে। এটা একটি দ্রুত Slack বার্তা, PRD স্নিপেট, ইউজার স্টোরি, গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ড, বা এজ-কেসগুলোর তালিকাই হতে পারে — গুরুত্বপূর্ণ হচ্ছে স্পষ্টতা, ফর্মালিটি নয়।
একটি “ওয়ার্কিং” ফিচার সাধারণত শুধু ভিজ্যুয়ালের চেয়ে বেশি কিছু থাকে:
একটি মকআপ কেবল কেমন দেখাবে দেখায়; একটি ওয়ার্কিং ফিচার এন্ড-টু-এন্ড সঠিকভাবে আচরণ করে।
বেশিরভাগ টিম একটি সহজ পুনরাবৃত্তি লুপ ব্যবহার করে:
দ্রুত খসড়া তৈরিই গতি আনে; নিয়মিত রিভিউ ও পুনরাবৃত্তিই গুণমান আনে।
AI খুব দ্রুত কাজ করতে পারে, কিন্তু যদি আপনি নির্দিষ্ট না করেন, এটি অনুমান করবে। উল্লেখযোগ্য বস্তুগুলো:
এগুলো upfront দিলে পুনরায় কাজ কম হবে এবং ব্যবসায়িক ডিফল্ট নিয়ে ভুল অনুমান এড়ানো যাবে।
শুরু করার জন্য সবচেয়ে দরকারি উপাদানগুলো:
এগুলো AI-কে দিকনির্দেশনা ও কোয়ালিটি বার দেয়, শুধুমাত্র আইডিয়া নয়।
একটি অস্পষ্ট অনুরোধকে AI-যন্ত্রে কাজ করার উপযোগী স্পেসে পরিণত করতে স্পষ্টতা যুক্ত করুন:
এই বিশদগুলো সরাসরি স্ক্রিন, নিয়ম, ও API আচরণে অনুবাদ হয়।
কোড জেনারেশনের আগে একটি ভাল 'ফিচার প্ল্যান' চাইলে অনুরোধ করুন:
এটি অজ্ঞাত বিবরণগুলো শীঘ্রই প্রকাশ করবে, যেখানে বদল সস্তা।
প্রতিটি কী স্ক্রিন স্টেট স্পষ্টভাবে নির্ধারণ করান:
প্রোডাকশনে বেশিরভাগ সমস্যা হ্যাপি-পাথ নয়—মিসিং স্টেট হ্যান্ডলিং থেকেই আসে।
AI সাধারণত টেক্সট থেকে 'নাউন'গুলো বের করে এবং এগুলোকে এন্টিটি হিসেবে ধরে:
এর সঙ্গে_plain-language ব্যবসায়িক নিয়ম_ দিন, উদাহরণস্বরূপ:
এবং ডেটা লাইফসাইকেলও ম্যাপ করুন: তৈরি/আপডেট/সফট-ডিলিট ও অডিট ট্রেল লাগবে কি না।
AI-জেনারেট করা প্রথম খসড়া সাধারণত 'প্রতিক্রিয়া পাওয়ার মতো' হয়, শিপ-রেডি নয়। পুনরাবৃত্তি করে এটিকে নির্ভরযোগ্য করা হয়:
পরিবর্তন নোট রাখুন: কি বদলেছে, কেন, এবং কি পরীক্ষা করা উচিত।
AI শক্তিশালী হলেও মানব বিচার প্রতিস্থাপন করে না। নিরাপত্তা ও সীমাবদ্ধতাগুলো মাথায় রাখুন:
AI ত্বরান্বিত করে, কিন্তু মনুষ্য oversight অপরিহার্য।