एक व्यावहारिक चिंतन: कैसे "पर्याप्त अच्छा" AI‑जनित कोड आपको तेज़ी से सीखने, जल्दी शिप करने और रिव्यू, टेस्ट, और इटरेटिव रिफ़ैक्टर के ज़रिये गुणवत्ता बढ़ाने में मदद करता है।
“पर्याप्त अच्छा” कोड गंदा काम करने का बहाना नहीं है। यह एक जानबूझकर तय की गई सीमा है: संदर्भ के हिसाब से सही और सुरक्षित हो—लेकिन इतनी कड़ी भी न हो कि आप सीखना और शिप करना रोक दें।
ज्यादातर प्रोडक्ट कोड के लिए (खासकर शुरुआती वर्ज़न में), “पर्याप्त अच्छा” आमतौर पर मतलब होता है:
यही लक्ष्य है: काम करने वाला कोड जो यूज़र्स को नुकसान न पहुँचाए और आपको फँसाए भी न।
यह मानक घटाने के बारे में नहीं है। यह सही समय पर सही मानक चुनने के बारे में है।
यदि आप सीख रहे हैं या MVP बना रहे हैं, तो अक्सर एक छोटा, काम करने वाला वर्ज़न जो आप असल में देख सकें, एक परिष्कृत वर्ज़न से अधिक मूल्य देता है जो कभी शिप नहीं होता। “पर्याप्त अच्छा” आपको फीडबैक, स्पष्टता और गति खरीदता है।
AI‑जनित कोड को सबसे अच्छा पहले ड्राफ्ट की तरह ट्रीट करें: एक स्केच जो कीस्ट्रोक बचाता है और संरचना सुझाता है। आपका काम है अनुमान जांचना, किनारों को कसना, और इसे अपने कोडबेस में फिट करना।
एक साधारण नियम: अगर आप यह समझा नहीं सकते कि यह क्या करता है, तो यह अभी भी “पर्याप्त अच्छा” नहीं है—चाहे यह कितना ही आत्मविश्वासी क्यों न लगे।
कुछ क्षेत्रों में परफेक्शन की ज़रूरत अधिक होती है: सिक्योरिटी‑सेंसिटिव फीचर, पेमेंट्स और बिलिंग, प्राइवेसी और कंप्लायंस, सेफ़्टी‑क्रिटिकल सिस्टम, और अपरिवर्तनीय डेटा ऑपरेशन्स। उन ज़ोन में “पर्याप्त अच्छा” की सीमा काफी ऊपर चला जाता है—और अक्सर धीरे शिप करना सही ट्रेड‑ऑफ़ होता है।
मोमेंटम सिर्फ मोटिवेशनल बातें नहीं—यह एक लर्निंग स्ट्रैटेजी है। जब आप छोटे बदलाव तेज़ी से शिप करते हैं, तो आप छोटे फीडबैक लूप बनाते हैं: कुछ लिखो, चलाओ, विफलता (या सफलता) देखो, ठीक करो, और दोहराओ। ये दोहराव ही अभ्यास हैं, और अभ्यास ही अमूर्त अवधारणाओं को स्वाभाविक बनाते हैं।
पॉलिश करना उत्पादक महसूस हो सकता है क्योंकि वह नियंत्रित होता है: थोड़ा रिफ़ैक्टर, वेरिएबल का नाम बदलना, UI ट्वीक करना, फ़ाइलें दोबारा व्यवस्थित करना। लेकिन सीखना तब तेज़ होता है जब असलियत आपको वापस धकेलती है—जब वास्तविक उपयोगकर्ता गलत बटन पर क्लिक करते हैं, एक एज‑केस आपके हैपी पाथ को तोड़ता है, या डिप्लॉयमेंट लोकल मशीन से अलग व्यवहार करता है।
तेज़ शिप करना उन पलों को जल्दी आने पर मजबूर करता है। आपको उन सवालों के स्पष्ट जवाब मिलते हैं जो मायने रखते हैं:
ट्यूटोरियल परिचित कराते हैं, पर वे जजमेंट नहीं बनाते। बनाना और शिप करना आपको ट्रेड‑ऑफ करने पर मजबूर करता है: क्या छोड़ना है, क्या सरल करना है, क्या टेस्ट करना है, क्या दस्तावेज़ करना है, और क्या टाला जा सकता है। यह निर्णय‑निर्माण ही कारीगरी है।
अगर आप तीन शामें किसी फ़्रेमवर्क को “सीखने” में बिताते हैं पर कुछ भी डिप्लॉय नहीं करते, तो आप शब्दावली जान सकते हैं—फिर भी एक खाली प्रोजेक्ट के सामने असहाय महसूस कर सकते हैं।
यहाँ AI‑जनित कोड मदद करता है: यह विचार और पहले काम करने वाले ड्राफ्ट के बीच का समय संपीड़ित करता है। खाली फ़ोल्डर को घूरने के बजाय, आप मिनटों में एक बेसिक रूट, कंपोनेंट, स्क्रिप्ट, या डेटा मॉडल पा सकते हैं।
यदि आप किसी “vibe‑coding” वर्कफ़्लो का उपयोग कर रहे हैं—जहाँ आप जो चाहें उसका वर्णन करते हैं और एक रननेबल ड्राफ्ट से इटररेट करते हैं—तो टूल्स जैसे Koder.ai उस लूप को और तंग कर सकते हैं एक चैट‑प्रॉम्प्ट को वेब/सर्वर/मोबाइल का कामकाजी स्लाइस में बदलकर (स्नैपशॉट और रोलबैक जैसे ऑप्शन्स के साथ जब प्रयोग उल्टा चले)। बात जादू के आउटपुट की नहीं; बल्कि तेज़ इटरेशन और स्पष्ट चेकपॉइंट्स की है।
सब कुछ “ठीक” लगने तक शिप करने का इंतज़ार करने की एक कीमत होती है:
“पर्याप्त अच्छा” का मतलब गंदा नहीं है—इसका मतलब है आप आगे बढ़ते हैं जब अगला कदम अगले पोलिश से ज्यादा सिखाएगा।
“पर्याप्त अच्छा” AI कोड उपयोगी इसलिए है क्योंकि यह आपकी जानकारी को दृश्यमान बनाता है। जब आप एक जनरेट किया हुआ स्निपेट अपने प्रोजेक्ट में पेस्ट करते हैं, तो जल्दी पता चलता है कि आप किन चीज़ों को अभी समझते नहीं हैं: कौन सा API मेथड लिस्ट लौटाता है बनाम कर्सर, JSON पेलोड का असली आकार क्या है, या क्यों एक “साधारण” एज‑केस (खाली इनपुट, टाइमज़ोन, रिट्राई) हैपी पाथ तोड़ देता है।
AI ड्राफ्ट आमतौर पर आदर्श डेटा और साफ़ सीमाओं को मानते हैं। पहली बार जब यह फेल होता है, तो आपको व्यावहारिक सवालों के जवाब देने पड़ते हैं जिन्हें आप टाल नहीं सकते:
ये सवाल “मैंने कोड कॉपी किया” से “मुझे सिस्टम समझ में आ गया” तक जाने का तेज़ रास्ता हैं।
AI आउटपुट को स्टेप‑थ्रू करना डेवलपमेंट के उन हिस्सों को सिखाता है जो रोज़मर्रा में सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं: स्टैक ट्रेसेज़ पढ़ना, टाइप्स और डेटा शेप चेक करना, लॉग्स जोड़ना, एक छोटा टेस्ट लिखना जो बग को रेप्रोड्यूस करे, और फिक्स की पुष्टि करना।
क्योंकि कोड पास‑बट‑नॉट‑परफेक्ट है, आपको बार‑बार छोटे डिबगिंग अभ्यास मिलते हैं—बिना अभ्यास के लिए अलग से अभ्यास विज़ुअलाइज़ किए।
दो या तीन वैकल्पिक इम्प्लीमेंटेशन माँगें और उनकी तुलना करें। भले ही एक flawed हो, अलग‑अलग approaches देखने से आप ट्रेड‑ऑफ सीखते हैं (परफ़ॉर्मेंस बनाम स्पष्टता, एब्स्ट्रैक्शन बनाम डुप्लीकेशन, कड़ा वैलिडेशन बनाम उदार पार्सिंग)।
मॉडल को एक sparring पार्टनर की तरह ट्रीट करें: यह आइडियाज़ फेंकता है। आप तय करते हैं क्या शिप होगा।
AI‑जनित कोड जल्दी संभाव्य संरचना बनाने में अच्छा है। समस्याएँ अक्सर "आखिरी 20%" में आती हैं जहाँ असली सिस्टम गंदे होते हैं: असली इनपुट्स, असली डिपेंडेंसीज़, और असली एज‑केसेज़।
कुछ टूटने वाले बिंदु बार‑बार दिखते हैं:
मॉडल को एक सुसंगत उत्तर देने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है, न कि अनिश्चितता महसूस कराने के लिए। यह पैटर्न के आधार पर ऐसा कोड प्रेडिक्ट करता है जो सही दिखता है, इसलिए व्याख्या चिकनी हो सकती है भले ही विवरण आपके स्टैक, वर्ज़न, या कंस्ट्रेंट्स से मैच न करें।
आउटपुट को ड्राफ्ट मानें और व्यवहार जल्दी सत्यापित करें:
सबसे महत्वपूर्ण: व्याख्या पर नहीं बल्कि देखे गए व्यवहार पर भरोसा करें। अगर कोड आपके चेक्स पास कर लेता है, बढ़िया। अगर फेल होता है, तो आपने ठीक वही सीखा है जिसको ठीक करना है—और वही फीडबैक लूप का मूल्य है।
“पर्याप्त अच्छा” गंदा नहीं—यह एक इरादतन सीमा है। लक्ष्य है कुछ ऐसा शिप करना जो काम करे, बाद में समझा जा सके, और उपयोगकर्ताओं को स्पष्ट तरीके से हैरान न करे। इसे आप “फिलहाल पूरा” समझें: आप असल‑विश्व फीडबैक और सीखने खरीद रहे हैं, पर यह घोषित नहीं कर रहे कि कोड परफ़ेक्ट है।
AI‑जनित कोड (या कोई भी कोड) शिप करने से पहले सुनिश्चित करें कि यह एक सरल बार पार कर ले:
अगर इनमें से कोई फेल हो, तो आप परफेक्शनिस्ट नहीं हैं—आप ज्ञात समस्याओं से बच रहे हैं।
“हमेशा के लिए पूरा” मानक उन कोड पर लागू करें जो कोर सिक्योरिटी, बिलिंग, या महत्वपूर्ण डेटा अखंडता से जुड़े हों। बाकी सब कुछ “फिलहाल पूरा” हो सकता है, बशर्ते कि आप जो टाल रहे हैं उसे कैप्चर करें।
AI ड्राफ्ट साफ़ करने के लिए खुद को 30–60 मिनट दें: संरचना सरल करें, न्यूनतम टेस्ट जोड़ें, एरर हैंडलिंग सुधारें, और मृत कोड हटाएँ। जब टाइम बॉक्स खत्म हो, शिप करें (या अगला पास शेड्यूल करें)।
जहाँ आपने नुक्स काटे वहां छोटे नोट छोड़ें:
TODO: add rate limitingNOTE: assumes input is validated upstreamFIXME: replace temp parsing with schema validationयह “बाद में ठीक करेंगे” को एक योजना में बदल देता है—और भविष्य के आप को तेज़ बनाता है।
बेहतर प्रॉम्प्ट्स लंबा नहीं बल्कि स्पष्ट कंस्ट्रेंट्स, तेज‑उदाहरण, और तंग फीडबैक लूप्स होते हैं। लक्ष्य यह नहीं कि आप एक परफेक्ट सॉल्यूशन के लिए "प्रॉम्प्ट इंजीनियर" बनें—बल्कि एक ऐसा ड्राफ्ट पाएं जिसे आप चला सकें, जज कर सकें और जल्दी सुधार सकें।
मॉडल को बताना शुरू करें कि क्या जरूरी है:
साथ ही, विकल्प और ट्रेड‑ऑफ माँगें, न कि सिर्फ़ “सबसे अच्छा” उत्तर। उदाहरण: “दो तरीके दें: एक सरल और एक स्केलेबल। प्रो/कॉन्स और फेल्यर मोड्स समझाइए।” इससे तुलना जोरुरी हो जाती है बजाय अँगीकृत कर लेने के।
लूप छोटा रखें:
जब आप एक विशाल री‑राइट माँगने के लिए प्रेरित महसूस करें, तो बजाय उसके छोटे, टेस्टेबल यूनिट माँगें: “एक फ़ंक्शन लिखो जो पेलोड वैलिडेट करे और संरचित एरर लौटाए।” फिर: “अब उस फ़ंक्शन के लिए 5 यूनिट टेस्ट लिखो।” छोटे हिस्से सत्यापित, बदल और सीखने में आसान होते हैं।
AI आपको एक काम करने वाला ड्राफ्ट जल्दी दे सकता है—पर भरोसा वही है जो आपको बिना चिंता के शिप करने देता है। लक्ष्य कोड को “परफेक्ट” बनाने का नहीं; बल्कि इतना रिव्यू और टेस्ट जोड़ना है कि आप उस पर भरोसा कर सकें।
कुछ भी चलाने से पहले, AI‑जनित कोड पढ़ें और उसे अपनी भाषा में वापस समझाएँ:
यदि आप समझा नहीं पा रहे, तो आप रख भी नहीं सकते। यह स्टेप ड्राफ्ट को सिर्फ आउटपुट नहीं बल्कि सीखने में बदल देता है।
ऑटोमेटेड चेक्स को आपकी पहली रक्षा लाइन बनाएं, अंतिम नहीं:
ये टूल्स निर्णय का स्थान नहीं लेते पर बेवकूफ़ी भरे बग्स की संख्या घटाते हैं जो समय बर्बाद करते हैं।
आपको बड़ी टेस्ट‑सूट की ज़रूरत नहीं है शुरू करने के लिए। सबसे फेल‑प्रोन क्षेत्रों के आस‑पास छोटे टेस्ट जोड़ें:
कुछ फोकस्ड टेस्ट “पर्याप्त अच्छा” समाधान को शिप करने के लिए सुरक्षित बना सकते हैं।
पूरा जनरेट किया हुआ री‑राइट एक बड़े कमिट में पेस्ट करने से परहेज़ करें। छोटे और बार‑बार बदलाव रखें ताकि आप:
छोटी इटरेशन्स AI ड्राफ्ट को भरोसेमंद कोड में बदलती हैं बिना गति खोए।
टेक्निकल डेट कोई नैतिक चूक नहीं है। यह वह ट्रेड‑ऑफ है जो आप तब करते हैं जब आप सीखना और शिप करना परफेक्ट स्ट्रक्चर पर तरजीह देते हैं। कुंजी है इरादतन डेट: आप जानबूझकर कुछ अधूरा शिप करते हैं एक सुधार योजना के साथ, बजाय यह उम्मीद करने के कि आप "कभी साफ़ कर लेंगे।"
इरादतन डेट की तीन खासियतें होती हैं:
यह AI‑जनित कोड के साथ खास तौर पर लागू होता है: ड्राफ्ट काम कर सकता है, पर संरचना हो सकता है कि फीचर बढ़ने पर मैच न करे।
धुंधले TODOs वह जगह हैं जहाँ डेट छिपती है। उन्हें कार्रवाई योग्य बनाएं: क्या, क्यों, और कब कैप्चर करके।
अच्छे TODOs:
// TODO(week-2): Extract pricing rules into a separate module; current logic is duplicated in checkout and invoice.// TODO(before scaling): Replace in-memory cache with Redis to avoid cross-instance inconsistency.// TODO(after user feedback): Add validation errors to UI; support tickets show users don’t understand failures.अगर आप "कब" नाम नहीं कर सकते, तो एक ट्रिगर चुनें।
आप तब रिफ़ैक्टर करते हैं जब कोड "सुंदर नहीं" होने के कारण नहीं बल्कि जब वह ब्याज़ वसूलने लगता है। सामान्य ट्रिगर्स:
इसे हल्का और पूर्वानुमेय रखें:
शर्म डेट को अदृश्य बनाती है। दृश्यता इसे प्रबंधनीय बनाती है—और "पर्याप्त अच्छा" को आपके पक्ष में रखती है।
“पर्याप्त अच्छा” प्रोटोटाइप और इंटरनल टूल्स के लिए एक अच्छा डिफॉल्ट है। पर कुछ जगहें छोटी गलतियों पर सजा देती हैं—खासकर जब AI‑जनित कोड कुछ ऐसा देता है जो ठीक दिखता है पर असली दबाव में फेल हो जाता है।
निम्नलिखित को “नज़दीकी‑परफेक्शन आवश्यक” समझें, न कि "शिप और देखें":
आपको एक विशाल प्रक्रिया की ज़रूरत नहीं पर कुछ जाने‑बूझे चेक आवश्यक हैं:
अगर AI हौमग्राउन ऑथ सिस्टम या पेमेंट फ्लो ड्राफ्ट कर देता है, तो उसे रेड फ़्लैग समझें। सिद्ध लाइब्रेरीज़, होस्टेड प्रोवाइडर्स, और आधिकारिक SDKs का उपयोग करें—भले ही वह धीमा लगे। यह वो जगह है जहाँ किसी विशेषज्ञ को छोटा रिव्यू कराना एक हफ्ते की सफ़ाई से सस्ता पड़ सकता है।
इन क्षेत्रों में, स्ट्रक्चर्ड लॉगिंग, मॉनिटरिंग, और अलर्ट्स जोड़ें ताकि फेल्यर्स जल्दी दिखें। तेज़ इटरेशन तब भी काम करता है—बस गार्डरेल्स और विजिबिलिटी के साथ।
AI मदद को असली कौशल में बदलने का सबसे तेज़ तरीका इसे एक लूप मानना है, न कि एक‑बार का "जनरेट और प्रार्थना"। आप पहले पास में परफेक्ट कोड बनाने की कोशिश नहीं कर रहे—आप कुछ ऐसा बना रहे हैं जिसे आप चला सकें, निरीक्षण कर सकें, और सुधार सकें।
यदि आप Koder.ai जैसे पर्यावरण में बना रहे हैं—जहाँ आप एक कामकाजी स्लाइस जनरेट कर सकते हैं, उसे डिप्लॉय/होस्ट कर सकते हैं, और एक्सपेरीमेंट फ़ेल होने पर स्नैपशॉट से रोलबैक कर सकते हैं—तो आप इस लूप को विशेष रूप से तंग रख सकते हैं, बिना हर प्रयास को जोखिम‑भरा बड़े बदलाव में बदलने के।
अपनी रेपो या डॉक में छोटी नोट रखें गलतियों और पैटर्न्स की: “इनपुट वैलिडेशन भूल गया,” “ऑफ‑बाय‑वन बग,” “असिंक कॉल्स से उलझन,” “एज‑केस के लिए टेस्ट मिसिंग थे।” समय के साथ यह आपकी व्यक्तिगत चेकलिस्ट बन जाती है—और आपके प्रॉम्प्ट तेज़ होते हैं क्योंकि आप जानते हैं क्या माँगना है।
असली फीडबैक अंदाज़ को काट देता है। अगर उपयोगकर्ता आपके खूबसूरत रिफ़ैक्टर की परवाह नहीं करते पर लगातार एक बटन के कारण कन्फ़्यूज़ होते हैं, तो आपने जान लिया कि क्या मायने रखता है। हर रिलीज़ “मुझे लगता है” को “मैं जानता हूँ” में बदल देती है।
कुछ हफ्तों में एक बार, पिछले AI‑सहायता प्राप्त कमिट्स स्कैन करें। आप आवर्ती समस्याएँ देखेंगे, देखेंगे कि आपके रिव्यू कमेंट्स कैसे बदले, और नोटिस करेंगे कि अब आप कहाँ जल्दी समस्याएँ पकड़ते हैं। यह वह प्रगति है जिसे आप माप सकते हैं।
AI से कोड ड्राफ्ट कराना एक असुविधाजनक सोच ला सकता है: “क्या मैं cheating कर रहा हूँ?” एक बेहतर फ्रेम है सहायता प्राप्त अभ्यास। आप असली काम कर ही रहे हैं—निर्मन करने का चयन, ट्रेड‑ऑफ तय करना, अपने सिस्टम में इंटिग्रेट करना, और परिणाम की ज़िम्मेदारी लेना। कई मायनों में, यह एक ट्यूटर के साथ सीखने जैसा है न कि उत्तर कॉपी करने जैसा।
जो जोखिम है वह AI का कोड लिखना नहीं—लेकिन शिप करना है जो आप समझते नहीं—खासकर क्रिटिकल पाथ्स पर जैसे ऑथ, पेमेंट्स, डेटा डिलीशन।
अगर कोड पैसे लगवा सकता है, डेटा लीक कर सकता है, यूज़र्स को लॉक आउट कर सकता है, या रिकॉर्ड्स को भ्रष्ट कर सकता है, तो आपको इसे सादे अंग्रेज़ी में समझाने में सक्षम होना चाहिए: यह क्या करता है और कैसे फेल होता है।
हर चीज को मैन्युअली फिर से लिखने की ज़रूरत नहीं है। बजाय इसके, छोटे हिस्सों को समय के साथ वापस लें:
यह AI आउटपुट को एक पुल बनाता है, न कि स्थायी विकल्प।
आत्मविश्वास सत्यापन से आता है, vibes से नहीं। जब AI किसी अप्रोच का सुझाव दे, तो उसे क्रॉस‑चेक करें:
अगर आप एक बग रेप्रोड्यूस कर सकते हैं, उसे ठीक कर सकते हैं, और समझा सकते हैं कि फिक्स क्यों काम करता है, तो आप पर नहीं बल्कि सीख रहे हैं। समय के साथ, आप कम “उत्तर” माँगेंगे और ज़्यादा विकल्प, जोखिम और रिव्यू माँगेंगे।
“पर्याप्त अच्छा” AI‑जनित कोड का एक मुख्य कारण है: गति फीडबैक बनाती है, और फीडबैक कौशल बनाती है। जब आप एक छोटा, कामकाजी स्लाइस जल्दी शिप करते हैं, तो आपको असली संकेत मिलते हैं—यूज़र बिहेवियर, परफ़ॉर्मेंस, एज‑केसेज़, कन्फ़्यूज़िंग UX, और मेंटेनबिलिटी‑दर्द। ये संकेत एक सप्ताह के खाली‑वात में पॉलिश करने से ज्यादा सिखाते हैं।
इसका मतलब यह नहीं कि “कुछ भी चलेगा।” “पर्याप्त अच्छा” बार यही है: यह बताए गए उपयोग‑मामले के लिए काम करता है, किसी इंसान द्वारा टीम पर समझ आने लायक है, और इसमें बुनियादी चेक्स हैं जो स्पष्ट टूटन को रोकते हैं। आप बाद में इंटरनल्स को इटरेट कर सकते हैं—जब आपने सीखा हो कि असली मायने क्या रखते हैं।
कुछ क्षेत्र "लर्न बाय शिपिंग" के लिए नहीं हैं। अगर आपकी चेंज पेमेंट्स, ऑथेंटिकेशन, परमिशन्स, संवेदनशील डेटा, या सेफ़्टी‑क्रिटिकल व्यवहार को छूती है, तो बार बढ़ाएँ: गहरा रिव्यू, मजबूत टेस्ट, और धीमी रोलआउट। “पर्याप्त अच्छा” अभी भी लागू होता है, पर परिभाषा सख्त हो जाती है क्योंकि गलत होने की कीमत अधिक है।
एक छोटा फीचर चुनें जिसे आप टाल रहे हैं। AI से पहला पास बनवाएँ, फिर शिप करने से पहले यह करें:
एक वाक्य लिखें: “यह चेंज सफल है अगर…”
सबसे संभावित फेल के लिए दो त्वरित टेस्ट (या मैनुअल चेकलिस्ट) जोड़ें।
फ़ीचर फ्लैग के पीछे या छोटे ऑडियंस पर शिप करें।
जो चीज़ें आपको चौंकाएँ उन्हें रिकॉर्ड करें, फिर एक छोटा रिफ़ैक्टर शेड्यूल करें।
यदि आप इटरेशन और रिव्यू आदतों के बारे में और विचार चाहते हैं तो /blog देखें। अगर आप अपने वर्कफ़्लो के लिए टूल्स का मूल्यांकन कर रहे हैं तो /pricing देखें।
“पर्याप्त अच्छा” एक जानबूझकर तय किया गया गुणवत्ता का स्तर है: कोड अपेक्षित इनपुट के लिए पर्याप्त सही है, स्पष्ट सुरक्षा/डेटा जोखिम पैदा नहीं करता यानी पर्याप्त सुरक्षित है, और बाद में आप (या आपकी टीम) उसे पढ़कर बदल सकें इसलिए पर्याप्त मेंटेन करने योग्य है।
यह “लापरवाह” नहीं है; यह "फिलहाल पूरा" करने का तरीका है—साफ़ इरादे के साथ।
सिर्फ नहीं। यह निर्भर करता है कि क्या दांव पर लगा है।
AI आउटपुट को एक ड्राफ्ट मानें, किसी अंतिम सत्य के रूप में नहीं।
एक प्रैक्टिकल नियम: अगर आप कोड बता नहीं सकते कि यह क्या करता है, किस इनपुट की उम्मीद करता है, और कैसे फेल हो सकता है, तो वह शिप करने के लिए तैयार नहीं है—AI कितनी भी आत्मविश्वासी क्यों न दिखे।
अधिकतर ब्रेकेज़ “आखिरी 20%” में होते हैं, जहाँ असली सिस्टम गंदे होते हैं:
इनको जल्दी वैलिडेट करने की योजना बनाएं बजाय इसके कि ड्राफ्ट को सही मान लें।
तेज़, दिखाई देने योग्य वैलिडेशन लूप का उपयोग करें:
जो आप पुनरुत्पादित कर सकते हैं उस पर भरोसा करें—व्याख्या पर नहीं।
शिप तब करें जब अगला कदम अगले पोलिश पास से ज्यादा आपको सिखाएगा।
आप ओवर-पॉलिश कर रहे हैं जब:
समय-बॉक्स करें (उदा., 30–60 मिनट) और फिर शिप करें या अगला पास शेड्यूल करें।
एक सरल एक्सेप्टेंस चेकलिस्ट:
अगर इनमें से कोई फेल हो, तो आप परफेक्शनिस्ट नहीं हैं—आप अनुमानित दर्द टाल रहे हैं।
बेहतर प्रॉम्प्ट्स का मतलब लंबा प्रॉम्प्ट नहीं—बल्कि साफ़ सीमाएँ और उदाहरण हैं:
ऐसे ड्राफ्ट मिलेंगे जिन्हें वेरिफाई और इंटीग्रेट करना आसान होगा।
नीचे दिये क्षेत्रों के लिए बैर बढ़ा दें:
इनमें परखी हुई लाइब्रेरी/SDK और गहरे रिव्यू/मॉनिटरिंग को प्राथमिकता दें।
डेव‑डेट से जुड़ा डेब्ट इर्रेगुलर नहीं होना चाहिए—इसे जानबूझकर और दिखाई देने वाला रखें:
एक पोस्ट‑शिप क्लीनअप पास और फिर वास्तविक फीडबैक द्वारा प्रेरित रिफ़ैक्टर सबसे प्रभावी ताल होता है।