নন-টেকনিকাল ফাউন্ডারের জন্য ধাপে ধাপে গাইড: সংকীর্ণ স্কোপ নির্ধারণ, স্পেক তৈরি, ডিজাইন, বিল্ড, টেস্ট, ডেপ্লয় এবং ইটারেট করে একটি বাস্তব SaaS শিপ করা—এআই-সহায়তায়।
এআই একটি SaaS প্রোডাক্টে আপনাকে আশ্চর্যজনকভাবে এগিয়ে নিয়ে যেতে পারে—আপনি যদি কোড না লিখেনও—কারণ এটি UI স্ক্রিন খসড়া করতে পারে, ব্যাকএন্ড এন্ডপয়েন্ট জেনারেট করতে পারে, ডাটাবেস কানেক্ট করতে পারে, এবং ডেপ্লয় কিভাবে করবেন তা ব্যাখ্যা করতে পারে। তবে যা এটি পারে না তা হলো কি গুরুত্বপূর্ণ তা সিদ্ধান্ত করা, সঠিকতা যাচাই করা, অথবা প্রোডাকশনে ফলাফলের দায় নেওয়া। আপনাকে এখনও নেভিগেট করতে হবে।
এই পোস্টে, শিপিং বলতে বোঝায়: একটি ব্যবহারযোগ্য পণ্য যা একটি বাস্তব পরিবেশে চলছে এবং বাস্তব মানুষ এতে সাইন-ইন করে ব্যবহার করতে পারে। বিলিং প্রথমে ঐচ্ছিক। “শিপড” মানে একটি Figma ফাইল নয়, একটি প্রোটোটাইপ লিঙ্ক নয়, এবং না এমন একটি রিপো যা কেবল আপনার ল্যাপটপে চলে।
এআই দ্রুত এক্সিকিউশনে দারুণ: স্ক্যাফোল্ডিং জেনারেট করা, ডাটা মডেল সাজেস্ট করা, CRUD ফিচার লেখা, ইমেইল টেমপ্লেট খসড়া করা, এবং প্রথম-চরণ টেস্ট তৈরি করা।
তবুও এআই-direction ও চেক প্রয়োজন: এটি API হ্যালুসিনেট করতে পারে, এজ-কেস মিস করতে পারে, অনিরাপদ ডিফল্ট তৈরি করতে পারে, বা নির্দিষ্ট চাহিদা থেকে ধীরে ধীরে বিচ্যুতি ঘটাতে পারে। এটিকে একটি অত্যন্ত দ্রুত জুনিয়র সহকারী হিসেবে বিবেচনা করুন: সহায়ক, কিন্তু authoritative নয়।
আপনি একটি সহজ লুপের মধ্য দিয়ে যাবেন:
সাধারণত আপনি পণ্য আইডিয়া, ব্র্যান্ড, কাস্টমার লিস্ট, এবং আপনার রিপোতে থাকা কোড—এসব আপনারই থাকবে—কিন্তু আপনার এআই টুলগুলোর টার্মস এবং যে কোন ডিপেন্ডেন্সি আপনি কপি করছেন সেগুলো যাচাই করুন। আউটপুটগুলো আপনার প্রকল্পে সংরক্ষণ করার অভ্যাস রাখুন, সিদ্ধান্ত ডকুমেন্ট করুন, এবং প্রম্পটে প্রাইভেট কাস্টমার ডেটা পেস্ট করা বর্জন করুন।
আপনাকে দরকার: পরিষ্কার লেখা, বেসিক প্রোডাক্ট চিন্তা, এবং টেস্ট ও ইটারেট করার ধৈর্য। আপনি বাদ দিতে পারেন: গভীর কম্পিউটার সায়েন্স, জটিল আর্কিটেকচার, এবং “পারফেক্ট” কোড—কমপক্ষে ব্যবহারকারীরা প্রমাণ করলে না হওয়া পর্যন্ত।
যদি আপনি এআই-র উপর নির্ভর করছেন অনুপ্রাণিত করে বানাতে, তবে স্পষ্টতা আপনার সবচেয়ে বড় লিভারেজ। একটি সংকীর্ণ সমস্যা অস্পষ্টতা কমায়, যার মানে কম "প্রায় সঠিক" ফিচার এবং বেশি ব্যবহারযোগ্য আউটপুট।
একটি একক ব্যক্তিকে কল্পনা করে শুরু করুন, বাজার সেগমেন্ট নয়। "ফ্রিল্যান্স ডিজাইনর যারা ক্লায়েন্টকে বিল পাঠান" এর মতো স্পেসিফিক থাকা ভাল—"ছোট ব্যবসা"-র বদলে। তারপর তাদের একটি কাজ নাম দিন—বিশেষ করে যা পুনরাবৃত্ত, স্ট্রেসফুল, বা টাইম-সেনসিটিভ।
একটি দ্রুত টেস্ট: যদি আপনার ইউজার 10 সেকেন্ডে বলতে না পারে আপনার পণ্য তাদের জন্য কি, তাহলে এটি এখনো খুব বিস্তৃত।
সহজ এবং পরিমাপযোগ্য রাখুন:
“Help [target user] [do job] by [how] so they can [result].”
উদাহরণ: “Help freelance designers send accurate invoices in under 2 minutes by auto-building line items from project notes so they get paid faster.”
মেট্রিকগুলো এআই-সহায়ক বিল্ডকে “ফিচার কালেক্টিং” থেকে বিরত রাখে। সহজ সংখ্যাগুলো বেছে নিন যা আপনি ট্র্যাক করতে পারবেন:
শুধুমাত্র সেই ধাপগুলো তালিকাভুক্ত করুন যা ব্যবহারকারীকে প্রতিজ্ঞিত ফলাফল পেতে আবশ্যক—কোনো অতিরিক্ত নয়। যদি আপনি 5–7 ধাপে তা বর্ণনা করতে না পারেন, কাটুন।
স্কোপ ক্রিপিং হল AI-বিল্ড ব্যর্থ হবার #1 কারণ। প্রলোভনীয় সংযোজনগুলো লিখে রাখুন (বহু-ইউজার রোল, ইন্টিগ্রেশন, মোবাইল অ্যাপ, ড্যাশবোর্ড) এবং তাদের স্পষ্টভাবে “নট নাও” লেবেল দিন। এতে প্রথমে সবচেয়ে সহজ ভার্শন শিপ করার অনুমতি মিলে—আর তারপর বাস্তব ব্যবহার অনুযায়ী উন্নতি করা যায়।
এআই দ্রুত কোড লিখতে পারে, কিন্তু এটি অনুমান করতে পারে না আপনি কী বোঝান। একটি এক-পৃষ্ঠার স্পেক (মিনি PRD) মডেলটিকে একটি সিঙ্গেল সোর্স অফ ট্রুথ দেয় যা আপনি প্রতিটি প্রম্পট, রিভিউ এবং ইটারেশনে reuse করতে পারেন।
এআই-কে বলুন একটি এক-পেইজ PRD তৈরি করতে যাতে অন্তর্ভুক্ত থাকে:
সরল স্ট্রাকচারের জন্য ব্যবহার করুন:
প্রতিটি MVP ফিচারকে 3–8 ইউজার স্টোরিতে রূপান্তর করুন। প্রতিটি স্টোরির জন্য আবশ্যক করুণ:
এআই-কে প্রম্পট করে অনির্দিষ্ট অনুমান ও এজ-কেস তালিকা করান: খালি স্টেট, অবৈধ ইনপুট, পারমিশন সমস্যা, ডুপ্লিকেটস, রিট্রাই, এবং “ব্যবহারকারী মাঝপথে যদি ছেড়ে দেয়?” সিদ্ধান্ত নিন কোনগুলো v0.1-এ অবশ্যই হ্যান্ডেল করতে হবে।
কী টার্মগুলো সংজ্ঞায়িত করুন (যেমন “Workspace,” “Member,” “Project,” “Invoice status”)। এই গ্লসারি প্রতিটি প্রম্পটে পুনরায় ব্যবহার করুন যাতে মডেল কনসেপ্টগুলোর নাম বদলায় না।
আপনার এক-পেইজারটির শেষে একটি কঠোর MVP v0.1 চেকলিস্ট রাখুন: কী অন্তর্ভুক্ত, কী স্পষ্টভাবে বাদ, এবং কী হলে “ডান” ধরা হবে। এটি সেই স্পেক যেটি আপনি প্রতিবার আপনার AI ওয়ার্কফ্লোতে পেস্ট করবেন।
শুরু করতে আপনাকে পারফেক্ট স্ক্রিন বা “রিয়েল” ডাটাবেস ডিজাইন দরকার নেই। আপনার দরকার একটি শেয়ার করা ছবি: পণ্যটি কি করে, কি তথ্য সংরক্ষণ করে, এবং প্রতিটি পেজ কী পরিবর্তন করে। আপনার লক্ষ্য হলো অস্পষ্টতা দূর করা যাতে এআই (এবং পরে মানুষ) ধারাবাহিকভাবে ইমপ্লিমেন্ট করতে পারে।
এআই-কে টেক্সট ব্লকের সাহায্যে সহজ ওয়্যারফ্রেম চান: পেজ, কম্পোনেন্ট, এবং ন্যাভিগেশন। বেসিক রাখুন—বক্স এবং লেবেল।
উদাহরণ প্রম্পট: “Create low-fidelity wireframes for: Login, Dashboard, Project list, Project detail, Settings. Include navigation and key components per page.”
3–6টি অবজেক্ট লিখুন যেটা আপনি সংরক্ষণ করবেন, বাক্যের আকারে:
তারপর এআই-কে বলুন একটি ডাটাবেস স্কিমা প্রস্তাব করতে এবং সহজ শব্দে ব্যাখ্যা করতে।
এটি “র্যান্ডম” ফিচারের প্রবেশ রোধ করে।
সরল ম্যাপিং:
একটা ছোট “UI rules” তালিকা রাখুন:
যদি একটোই করতে চান: নিশ্চিত করুন প্রতিটি পেজে একটি স্পষ্ট প্রাইমারি অ্যাকশন আছে এবং প্রতিটি ডাটা অবজেক্টের একটি স্পষ্ট ওনার আছে (সাধারণত ইউজার বা অর্গানাইজেশন)।
একটি সহজ স্ট্যাক অর্থ "কী সবচেয়ে কালো নয়" নয়, বরং এমন কিছু বেছে নেওয়া যা বিরক্তিকর, ডকুমেন্টেড, এবং সমস্যার সময় সহজে রিকভার করা যায়। v1-এর জন্য এমন ডিফল্ট বেছে নিন যেগুলো হাজারো টিম ব্যবহার করে এবং যেগুলো এআই অ্যাসিস্ট্যান্ট সহজে জেনারেট করতে পারে।
যদি আপনার বিশেষ বাধা না থাকে, এই কম্বোটি নিরাপদভাবে শুরু করার জন্য ভালো:
যদি আপনি চ্যান-ফার্স্ট বা দ্রুত এক্সপ্লোর করতে চান, Koder.ai-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলো React UI + Go ব্যাকএন্ড সহ PostgreSQL জেনারেট করে, ডেপ্লয়/হোস্টিং করে, এবং যখন চান সোর্স কোড এক্সপোর্ট করার অপশন দেয়।
একটি বেছে নিন:
পেমেন্ট বা সেনসিটিভ ডেটা থাকলে, আগেই অডিটের বাজেট রাখুন।
ম্যানেজড সার্ভিস বেছে নিন যার ড্যাশবোর্ড, ব্যাকআপ, এবং সেনসিবল ডিফল্ট আছে। "এক বিকেলে কাজ করে" হওয়া "থিওরিতে কাস্টমাইজেবল" হওয়ার চেয়ে ভাল। Managed Postgres (Supabase/Neon) + managed auth সপ্তাহের কাজ অনেক কমায়।
তিনটি রাখুন:
"প্রতি main branch মর্জে স্টেজিং ডিপ্লয়" একটি নিয়ম রাখুন।
এক-পেইজ চেকলিস্ট রাখুন যা প্রতিটি নতুন প্রজেক্টে কপি করবেন:
এই চেকলিস্টই আপনার প্রকল্প #2 এ গতি দিবে।
ভালো কোড পাওয়া কাউন্সেলিং নয়—এটি একটি পুনরাবৃত্ত সিস্টেম যা অস্পষ্টতা কমায় এবং আপনাকে কন্ট্রোল রাখে। লক্ষ্য: এআইকে একটি ফোকাসড কনট্রাক্টরের মতো আচরণ করানো: স্পষ্ট ব্রিফ, স্পষ্ট ডেলিভারেবল, স্পষ্ট অ্যাকসেপ্টেন্স ক্রাইটেরিয়া।
একই স্ট্রাকচার বারবার ব্যবহার করুন যাতে গুরুত্বপূর্ণ ডিটেইল বাদ না পড়ে:
এটি “মিস্ট্রি পরিবর্তন” কমায় এবং আউটপুটগুলো অ্যাপ্লাই করা সহজ করে।
কোনো কাজের আগে এআইকে টাস্ক ব্রেকডাউন প্রোপোজ করতে বলুন:
একটি টিকিট বেছে নিন, তার ডিফিনিশন অফ ডান লক করুন, তারপর এগোান।
এক সময়ে শুধুই একটি ফিচার, একটি এন্ডপয়েন্ট, বা একটি UI ফ্লো চাইুন। ছোট প্রম্পট বেশি সঠিক কোড দেয়, এবং আপনি দ্রুত ভেরিফায় করতে পারেন (অথবা রিভার্ট)।
যদি আপনার টুল পরিকল্পনা মোড সাপোর্ট করে, তাহলে "outline first, implement second" ব্যবহার করুন এবং স্ন্যাপশট/রোলব্যাক ব্যবহার করে খারাপ ইটারেশন দ্রুত উল্টে ফেলুন—এটাই Koder.ai-এর মত প্ল্যাটফর্মগুলোর নিরাপত্তা নেট।
একটি সহজ রানিং ডক রাখুন: আপনি কি বেছে নিয়েছেন এবং কেন (auth পদ্ধতি, ডাটা ফিল্ড, নামকরণ কনভেনশন)। প্রম্পটে প্রাসঙ্গিক এন্ট্রিগুলো পেস্ট করুন যাতে এআই ধারাবাহিক থাকে।
প্রতিটি টিকিটে দাবী রাখুন: ডেমোবেল আচরণ + টেস্ট + ডক্সে একটি ছোট নোট (একটি README স্নিপেট হলেও)। এতে আউটপুট শিপেবল থাকে, কেবল “কোড-আকৃতি” নয়।
গতিশীলতা মানে বেশি কোড লেখা না—এটির মানে হলো “চেঞ্জ করা” থেকে “একজন বাস্তব মানুষ চেষ্টা করতে পারে” পর্যন্ত সময় কমানো। দৈনিক ডেমো লুপ MVP-কে জৈব এবং ফাঁকি রোধ করে।
এআইকে বলুন সর্বনিম্ন অ্যাপ তৈরি করতে যা বুট করে, একটি পেজ লোড করে, এবং ডেপ্লয় করা যায় (যদিও এটা চেহারায় খারাপ)। আপনার লক্ষ্য: একটি কাজ করা পাইপলাইন, না ফিচার।
একবার লোকাল-এ চলে, একটি ছোট পরিবর্তন করুন (যেমন হেডলাইন বদলান) যাতে নিশ্চিত হন কোথায় ফাইল থাকে। দ্রুত ও প্রায়োগিকভাবে কমিট করুন।
অথেনটিকেশন পরে যোগ করা ঝামেলার: ছোট অ্যাপে এটাকে আগে যোগ করুন।
নির্ধারণ করুন কি_signed-in ইউজার কি করতে পারে, এবং সাইন-আউট ইউজার কি দেখে। সরল রাখুন: ইমেইল+পাসওয়ার্ড বা ম্যাজিক লিংক।
আপনার SaaS যে অবজেক্টটি নিয়ে—একটিকে বেছে নিন ("Project", "Invoice", "Campaign") এবং পূর্ণ ফ্লো ইমপ্লিমেন্ট করুন।
তারপর এটাকে ব্যবহারযোগ্য করুন, না পারফেক্ট:
প্রতিদিন, অ্যাপটি এমনভাবে ডেমো করুন যেন এটি ইতিমধ্যেই বিক্রি হচ্ছে।
তারা ক্লিক করার আগে কি ঘটবে বলে মনে করে তা বলতে বলুন। তাদের বিভ্রান্তিকে পরের দিনের টাস্কে পরিণত করুন। হালকা রিত্যুয়ালের জন্য README-এ একটি চলমান “Tomorrow” চেকলিস্ট রাখুন এবং এটিকে আপনার মিনি রোডম্যাপ হিসেবে ব্যবহার করুন।
যদি এআই আপনার কোডের বড় অংশ লিখছে, আপনার কাজ "টাইপ করা" থেকে "ভেরিফাই করা" তে চলে আসে। কিছু স্ট্রাকচার—টেস্ট, চেক, এবং একটি পুনরাবৃত্ত রিভিউ ফ্লো—সবচেয়ে সাধারণ ব্যর্থতা প্রতিরোধ করে: এমন কিছু শিপ করা যা দেখতে সম্পন্ন কিন্তু বাস্তবে ভাঙ্গে।
এআই-কে তার নিজস্ব আউটপুট এই চেকলিস্টের বিরুদ্ধে রিভিউ করতে বলুন আগে আপনি পরিবর্তন গ্রহণ করেন:
আপনি "পারফেক্ট কভারেজ" নাও লাগবে। আপনাকে দরকার আত্মবিশ্বাস এমন অংশগুলোতে যা অনুভবগতভাবে টাকা বা বিশ্বাস হারাতে পারে।
অটোমেটিক linting/formatting যোগ করুন যাতে প্রতিটি কমিট কনসিস্টেন্ট থাকে। এতে "AI স্প্যাঘেটি" কমে এবং ভবিষ্যত সম্পাদন কম খরচে হবে। যদি CI ইতিমধ্যেই আছে, প্রতিটি pull request-এ formatting + tests চালান।
বাগ ধরলে, একইভাবে লগ করুন:
তারপর টেমপ্লেটটি আপনার AI চ্যাটে পেস্ট করে বলুন: সম্ভাব্য কারণ, ন্যূনতম ফিক্স, এবং একটি টেস্ট যা রিগ্রেশন প্রতিরোধ করবে।
MVP শিপ করা উত্তেজনাপূর্ণ—তারপর প্রথম বাস্তব ব্যবহারকারীরা আসবে বাস্তব ডেটা, বাস্তব পাসওয়ার্ড, এবং বাস্তব প্রত্যাশা নিয়ে। আপনাকে সিকিউরিটি এক্সপার্ট হতে হবে না, কিন্তু একটি সংক্ষিপ্ত চেকলিস্ট অনুসরণ করা জরুরি।
API কী, DB পাসওয়ার্ড, ও সাইনিং সিক্রেটকে "রিপোতে কখনো নেই" ভাবুন।
.env.example রাখুন placeholder-সহ, বাস্তব মান নয়।\n- যদি কোনো কী Git ইতিহাসে চেপে যায়, ধরে নিন এটি কমপ্রোমাইজড: তৎক্ষণাৎ rotate করুন।আদিক অধিকাংশ প্রারম্ভিক ব্রিচ সাধারণ: একটি টেবিল বা এন্ডপয়েন্ট যেটা সবাই পড়তে পারে।
user_id = current_user)\n- একটি দ্রুত “permission test” QA-তে যোগ করুন: একটি দ্বিতীয় অ্যাকাউন্ট থেকে অন্য ব্যবহারকারীর রেকর্ড অ্যাক্সেস করার চেষ্টা করুন।ছোট অ্যাপগুলোও বট দ্বারা হামলা পায়।
আপনি যা দেখতে পাচ্ছেন না তা ঠিক করতে পারবেন না।
মানুষ-ভাষায় একটি পৃষ্ঠা লিখে রাখুন: আপনি কি সংগ্রহ করেন, কেন, কোথায় সংরক্ষণ করা হয়, কার কাছে অ্যাক্সেস আছে, এবং ব্যবহারকারী কিভাবে তাদের ডেটা মুছতে পারে। ডিফল্টে রিটেনশন কম রাখুন (উদাহরণ: লগ 30–90 দিন পরে মুছে ফেলুন যদি না দরকার হয়)।
অ্যাপ আপনার ল্যাপটপে কাজ করলে শিপিং শেষ হয় না। একটি নিরাপদ লঞ্চ বলতে হলো: আপনার SaaS বারবার ডেপ্লয় করা যায়, প্রোডাকশনে দেখা যায়, এবং কিছু ভাঙলে দ্রুত রোলব্যাক করা যায়।
CI সেটআপ করুন যাতে প্রতিটি পরিবর্তনে আপনার টেস্ট চলে। লক্ষ্য: যে কেউ ব্যর্থ চেক সহ কোড মর্জ করতে পারবে না। সহজভাবে শুরু করুন:
এখানেই এআই সাহায্য করে: এআই-কে বলে দিন পরিবর্তিত ফাইলগুলোর জন্য অনুপস্থিত টেস্ট জেনারেট করতে, এবং ব্যর্থতার সহজ ইংরেজি ব্যাখ্যা দিতে।
একটি staging পরিবেশ তৈরি করুন যা প্রোডাকশনের মতো (ওই ধরণের ডাটাবেস, একই env var প্যাটার্ন, একই ইমেইল প্রোভাইডার—শুধু টেস্ট ক্রেডেনশিয়াল)। প্রতিটি রিলিজের আগে যাচাই করুন:
একটি রানবুক প্যানিক ডেপ্লয় রোধ করে। সংক্ষিপ্ত রাখুন:
কী অ্যাকশনের জন্য অ্যানালিটিক্স বা ইভেন্ট ট্র্যাকিং যোগ করুন: signup, আপনার প্রধান activation step, এবং upgrade click। তা বাধ্যতামূলক করে বেসিক এ্যারর মনিটরিং যাতে আপনি ব্যবহারকারীর আগে ক্র্যাশ দেখতে পান।
পারফরম্যান্স, মোবাইল লে-আউট, ইমেইল টেমপ্লেট, এবং অনবোর্ডিং-এর উপর এক বার চেক করুন। যদি এগুলো দুর্বল হয়, লঞ্চ এক দিন পিছিয়ে দিন—প্রারম্ভিক ট্রাস্ট হারানোয়ের চেয়ে এক দিন দেরি সস্তা।
লঞ্চ একটি দিন নয়—এটি বাস্তব ব্যবহারকারীদের সাথে শেখার শুরু। আপনার লক্ষ্য: (1) মানুষকে দ্রুত প্রথম সফল মুহূর্তে পৌঁছে দেওয়া, এবং (2) ফিডব্যাক ও পেমেন্টের জন্য সহজ পথ তৈরি করা যখন সেটি যুক্তিযুক্ত হয়।
সমস্যাটি যাচাই করছেন এমন ক্ষেত্রে, আপনি পেমেন্ট ছাড়া লঞ্চ করতে পারেন (ওয়েটলিস্ট, লিমিটেড বিটা, বা "request access") এবং অ্যাক্টিভেশনে ফোকাস করুন। যদি দৃঢ় ডিমান্ড থাকে (বা আপনি একটি বিদ্যমান পেইড ওয়ার্কফ্লো প্রতিস্থাপন করছেন), পেমেন্ট শুরুর পরে শিখবেন না—শুরুর দিকে নেওয়াই ভাল।
ইউজে-ফ্র্যাকটিকাল রুল: চাঁ지 নিন যখন পণ্য নির্ভরযোগ্যভাবে ভ্যালু দেয় এবং আপনি ব্যবহারকারীদের সাপোর্ট করতে পারবেন যদি কিছু ভাঙে।
আউটকাম-ভিত্তিক টিয়ার কল্পনা করুন, না লম্বা ফিচার গ্রিড:
এআইকে টিয়ার অপশন এবং পজিশনিং জেনারেট করতে বলুন, তারপর এমনভাবে এডিট করুন যাতে একটি নন-টেকনিকাল বন্ধু 20 সেকেন্ডে বুঝতে পারে।
পরবর্তী ধাপ লুকাবেন না। যোগ করুন:
“contact support” বললে এটি ক্লিকেবল এবং দ্রুত রাখুন।
এআই ব্যবহার করে অনবোর্ডিং স্ক্রিন, খালি স্টেট, এবং FAQ খসড়া করুন, তারপর স্পষ্টতা ও সত্তা নিয়ে পুনরায় লিখুন (বিশেষ করে সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে)।
ফিডব্যাকে তিনটি চ্যানেল মিশ্রণ করুন:
থিমগুলো ট্র্যাক করুন, অপিনিয়ন নয়। আপনার শ্রেষ্ঠ প্রারম্ভিক রোডম্যাপ হলো অনবোর্ডিং তে বারবার ঘাটতি এবং পেমেন্টে ঝিমুনি।
অধিকাংশ AI-নির্মিত SaaS প্রকল্প ব্যর্থ হয় কারণ ফাউন্ডার কোডিং না জানায় না, বরং কাজ অস্পষ্ট হয়ে যায়।
ওভারবিল্ডিং. আপনি রোল, টিম, বিলিং, অ্যানালিটিক্স, এবং রিডিজাইন যোগ করেন এমন মুহূর্তে যখন কেউ অনবোর্ডিং শেষ করে নি।
ফিক্স: 7 দিন স্কোপ ফ্রিজ করুন। কেবল সেই ছোট ফ্লো শিপ করুন যা ভ্যালু প্রমাণ করে (উদাহরণ: “upload → process → result → save”). বাকি ব্যাকলগ আইটেম করুন।
অস্পষ্ট স্পেক. আপনি AI কে বলছেন “একটা ড্যাশবোর্ড বানাও”, এবং এটি আপনার ইচ্ছে না জানে এমন ফিচার উদ্ভব করে।
ফিক্স: টাস্ক আবার লিখুন এক-পেইজ স্পেক হিসেবে ইনপুট/আউটপুট, এজ-কেস, এবং একটি পরিমাপযোগ্য সাকসেস মেট্রিক সহ।
এআই-কে অন্ধভাবে বিশ্বাস করা. অ্যাপটি “আমার মেশিনে চলে”, কিন্তু বাস্তব ব্যবহারকারী বা ভিন্ন ডেটায় ভাঙে।
ফিক্স: এআই আউটপুটকে খসড়া হিসেবে নিন। প্রতিটি মার্জের আগে পুনরুত্পাদন ধাপ, একটি টেস্ট, এবং রিভিউ চেকলিস্ট চাইুন।
আনুন সাহায়্য যখন: সিকিউরিটি রিভিউ (auth, payments, file uploads), পারফরম্যান্স টিউনিং (স্লো কুয়েরি, স্কেলিং), এবং জটিল ইন্টিগ্রেশন (ব্যাংকিং, হেলথকেয়ার, নিয়ন্ত্রিত API)। এক জন সিনিয়র রিভিউ-এর কয়েক ঘন্টা ব্যয় সাজানো পুনর্লিখন রোধ করতে পারে।
স্লাইস ভাঙুন: “login + logout,” “CSV import,” “first report,” “billing checkout”—এইভাবে অনুমান করুন। যদি একটি স্লাইস 1–2 দিনে ডেমো করা না যায়, তাহলে তা খুব বড়।
Week 1: কোর ফ্লো স্থিতিশীল করুন ও এরর হ্যান্ডলিং করুন।\nWeek 2: অনবোর্ডিং + বেসিক অ্যানালিটিক্স (অ্যাক্টিভেশন, রিটেনশন)।\nWeek 3: পারমিশন, ব্যাকআপ, ও সিকিউরিটি রিভিউ টাইট করুন।\nWeek 4: ফিডব্যাক থেকে ইটারেট করুন, প্রাইসিং পেজ উন্নত করুন, এবং কনভার্শন মেপুন।
"শিপিং" বলতে এই গাইডে কি বোঝানো হয়েছে:
"শিপিং" মানে একটি বাস্তব, ব্যবহারযোগ্য পণ্য যা একটি বাস্তব পরিবেশে চলছে এবং বাস্তব মানুষ এতে সাইন-ইন করে ব্যবহার করতে পারে।
এটি Figma ফাইল নয়, কোনো প্রোটটাইপ লিঙ্ক নয়, এবং না এমন একটি রিপো যা শুধু আপনার ল্যাপটপে চলে।
এআই যে কাজে ভালো:
এআই যে কাজে দুর্বল: বিচার-বিবেচনা ও দায় নেওয়া — এটি API কে হ্যালুসিনেট করতে পারে, এজ-কেস মিস করতে পারে, এবং অনিরাপদ ডিফল্ট দিতে পারে যদি আপনি যাচাই না করেন।
একটি টাইট লুপ ব্যবহার করুন:
একজন টার্গেট ইউজার এবং একটি ব্যথার কাজ দিয়ে শুরু করুন।
দ্রুত ফিল্টার:
যদি যেকোনো উত্তর "না" হয়, তাহলে AI-কে প্রম্পট করার আগে স্কোপ সংকীর্ণ করুন।
সোজা, পরিমাপযোগ্য একটি বাক্য ব্যবহার করুন:
“Help [target user] [do job] by [how] so they can [result].”
তারপর একটি সময়/গুণগত সীমা যোগ করুন (যেমন “2 মিনিটের মধ্যে”, “ভুল ছাড়াই”, “এক ক্লিকে”) যাতে এটি টেস্টেবল হয়।
দ্রুত ট্র্যাক করার জন্য মেট্রিক বেছে নিন:
এগুলো “ফিচার কালেক্টিং” থেকে বিল্ডকে ফোকাসেড রাখে।
এক-পেইজ স্পেসিফিকেশন সংক্ষেপে রাখুন যাতে এটি প্রতিটি প্রম্পটে রিপ্লেসযোগ্য হয়:
শেষে একটি “MVP v0.1 চেকলিস্ট” যোগ করুন যা প্রতিটি প্রম্পটে পেস্ট করবেন।
প্রম্পটিংকে একটি কনট্রাকটরের মতো পরিচালনা করুন।
পুনরায় ব্যবহারযোগ্য টেমপ্লেট ব্যবহার করুন:
কোড লেখার আগে টিকিটগুলো চাইতে বলুন, তারপর এক টিকিট করে ইমপ্লিমেন্ট করুন।
v1-এর জন্য সাধারণ, প্রমাণিত স্ট্যাক:
এবং পরিবেশ তিনটি নির্ধারণ করুন: , , । স্টেজিং-এ প্রতিটি main branch মর্জে ডিপ্লয় নিশ্চিত করুন।
এআই দিয়ে বানালে আপনি সাধারণত আপনার আইডিয়া, ব্র্যান্ড, কাস্টমার লিস্ট, এবং যে কোড আপনার রিপোতে আছে তা রাখেন—কিন্তু নিচেগুলো ডাবল-চেক করুন:
অপারেশনালভাবে: আউটপুট আপনার প্রকল্পে সংরক্ষণ করুন, সিদ্ধান্ত ডকুমেন্ট করে রাখুন, এবং প্রম্পটে প্রাইভেট কাস্টমার ডেটা পেস্ট করা এড়িয়ে চলুন।
কী—ছোট টুকরো + নিয়মিত যাচাই।