एक व्यवहारिक चरण-दर-चरण गाइड एकल संस्थापकों के लिए — बताता है कि एप डेवलपमेंट में AI सबसे ज़्यादा समय कहाँ बचाता है और किन जगहों पर मानवीय निर्णय ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं।
एकल संस्थापक के रूप में आपका लक्ष्य सरल है: तेज़ी से शिप करें बिना चुपचाप उत्पाद की गुणवत्ता घटाए। यह गाइड आपको निर्णय लेने में मदद करता कि AI कहाँ व्यस्तता घटा सकता है—और कहाँ यह अतिरिक्त सफाई पैदा कर सकता है।
AI को ड्राफ्टिंग और चेकिंग के लिए एक लचीला सहायक समझें—आपके निर्णय का स्थानापन्न नहीं। इस लेख में, “AI सहायता” में शामिल हैं:
यदि आप AI को एक तेज़ जूनियर टीममेट की तरह ट्रीट करेंगे—जो सामग्री बनाने में अच्छा है पर यह तय करने में परिपूर्ण नहीं—तो आपको सबसे अच्छे परिणाम मिलेंगे।
इस गाइड का प्रत्येक सेक्शन आपको कार्यों को तीन बाल्टलों में बाँटने में मदद करता है:
एक व्यावहारिक नियम: AI का उपयोग तब करें जब काम दोहराने योग्य हो और गलती की कीमत छोटी हो (या आसानी से पकड़ी जा सके)। जहां त्रुटियाँ महँगी, यूज़र-फेसिंग, या पकड़ने में कठिन हों—वहाँ अधिक सतर्क रहें।
AI आमतौर पर एक परफेक्ट अंतिम उत्तर नहीं देगा। यह आपको मिनटों में एक ठीक-ठाक शुरुआती बिंदु दे देगा—ताकि आप अपनी सीमित ऊर्जा को उत्पाद रणनीति, मुख्य ट्रेडऑफ, और यूज़र ट्रस्ट जैसे प्राथमिकताओं पर लगा सकें।
यह एक प्राथमिकता गाइड है, किसी एक टूल की सिफारिश नहीं। पैटर्न ब्रांड से ज्यादा महत्वपूर्ण हैं।
एकल संस्थापक असफल इसलिए नहीं होते कि उनके पास आइडियाज़ कम हैं—वे इसलिए फेल होते हैं कि उनका बैंडविड्थ खत्म हो जाता है। "AI से मदद करो" कहने से पहले स्पष्ट करें कि आपको वास्तव में किस कमी का सामना है।
अब अपनी सबसे बड़ी सीमाएँ लिखें: समय, पैसा, कौशल, और ध्यान। “ध्यान” मायने रखता है क्योंकि कॉन्टेक्स्ट-स्विचिंग (सपोर्ट, मार्केटिंग, बग फिक्स, स्पेक्स फिर से लिखना) चुपचाप आपका सप्ताह खा सकता है।
एक बार नाम कर लेने पर, पहले एक प्राथमिक बोतलनैक चुनें जिसे आप टारगेट करेंगे। आम सीमाएँ शामिल हो सकती हैं:
पहले उन कामों पर AI का उपयोग करें जो अक्सर और दोहराने योग्य हों, और जहाँ गलती उत्पादन तोड़ नहीं देगी या भरोसा नुकसान नहीं करेगी। ड्राफ्ट, सारांश, चेकलिस्ट, या “फर्स्ट-पास” कोड के बारे में सोचें—न कि अंतिम निर्णय के बारे में।
यदि आप सबसे सामान्य, कम-जोखिम वाले कार्यों का ऑटोमेशन कर लेते हैं, तो आप उत्पाद निर्णय, ग्राहक कॉल और प्राथमिकता तय करने जैसे उच्च-लेवरेज मानव हिस्सों के लिए समय खरीद लेते हैं।
प्रत्येक संभावित कार्य के लिए एक त्वरित 1–5 स्कोर इस्तेमाल करें:
| फैक्टर | "5" क्या दिखता है |
|---|---|
| समय की बचत | साप्ताहिक घंटों की बचत, मिनट नहीं |
| जोखिम | यदि AI गलत है, तो प्रभाव छोटा और पलटने योग्य |
| फीडबैक स्पीड | आप जल्दी (एक ही दिन) में मान्य कर सकते हैं |
| लागत | कम टूल लागत और कम रीवर्क लागत |
स्कोर जोड़ें। उच्चतम कुल से शुरू करें, और तभी उच्च-जोखिम वाले कामों की ओर बढ़ें (जैसे कोर लॉजिक या सुरक्षा-संवेदनशील बदलाव)।
कुछ भी बनाने से पहले, AI का उपयोग अपने “रफ आइडिया” को परीक्षण के लिए पर्याप्त ठोस बनाने में करें। लक्ष्य यह साबित करना नहीं है कि आप सही हैं—बल्कि जल्दी पता लगाना है कि क्या गलत, अस्पष्ट, या पर्याप्त दर्दनाक नहीं है।
AI से अपने कॉन्सेप्ट को ऐसी परिकल्पनाओं में बदलवाएँ जिन्हें आप एक हफ्ते में सत्यापित कर सकें:
प्रत्येक हाइपोथेसिस को नापने योग्य रखें (इंटरव्यू, लैंडिंग पेज, या प्रोटोटाइप से आप कन्फर्म या रिजेक्ट कर सकें)।
AI प्रथम ड्राफ्ट इंटरव्यू गाइड और सर्वे बनाने में माहिर है—पर आपको हमेशा लीडिंग वर्डिंग हटानी होगी।
उदाहरण प्रॉम्प्ट जिसे आप दोहरा सकते हैं:
Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.
फिर जो कुछ भी “Wouldn’t it be great if…” जैसा लगे, उसे तटस्थ प्रश्नों में बदल दें—जैसे “आप आज इसे कैसे हैंडल करते हैं?”
हर कॉल के बाद अपने नोट्स पेस्ट करें और AI से निकालने के लिए कहें:
साथ ही वर्बेटिम कोट्स माँगें। वे सिर्फ इनसाइट नहीं रहते—वे कॉपी बन सकते हैं।
अंत में, AI से एक संक्षिप्त टार्गेट यूज़र और JTBD स्टेटमेंट प्रस्तावित करवाएँ जिसे आप दूसरों के साथ साझा कर सकें:
“जब ___ होता है, मैं ___ करना चाहता/चाहती हूँ, ताकि मैं ___ कर सकूँ।”
इसे वर्किंग ड्राफ्ट मानें। अगर यह असली इंटरव्यू भाषा से नहीं मिलता, तो तब तक संशोधित करें जब तक नहीं मिलता।
एकल संस्थापक के रूप में महीनों बर्बाद करने का सबसे तेज़ तरीका है हर जगह “थोड़ा और” जोड़ना। AI धुंधले आइडिया को संरचित स्कोप में बदलने में उत्कृष्ट है—फिर उसे सच में आवश्यक चीज़ तक सिकोड़ने में भी मदद करता है।
AI से अपने टार्गेट यूज़र और कोर JTBD के आधार पर MVP फीचर लिस्ट बनवाएँ। फिर कहें कि इसे सबसे छोटे सेट तक घटाएँ जो अभी भी पूरा परिणाम दे।
व्यवहारिक तरीका:
Non-goals खासकर शक्तिशाली होते हैं: वे “v0 में नहीं” कहना आसान बनाते हैं।
एक बार जब आपके पास 3–7 MVP फीचर्स हों, तो AI से प्रत्येक को यूजर स्टोरी और एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया में बदलवाएँ। इससे आपको “डन” का मतलब स्पष्ट होगा और डेवलपमेंट व QA के लिए चेकलिस्ट मिलेगी।
आपकी समीक्षा निर्णायक कदम है। देखें:
AI आपकी मदद कर सकता है काम को ऐसे रीलिज़ में क्रमबद्ध करने में जो लर्निंग गोल से मेल खाता हो, ना कि विशलिस्ट से।
मापने योग्य उदाहरण परिणाम: “10 यूज़र्स ऑनबोर्डिंग पूरा करते हैं,” “30% पहला प्रोजेक्ट बनाते हैं,” या “<5% त्रुटि दर चेकआउट पर।” हर रिलीज़ को एक लर्निंग प्रश्न से जोड़ें—आप छोटा, तेज़ और स्पष्ट निर्णय के साथ शिप करेंगे।
अच्छी UX प्लानिंग ज्यादातर जल्दी स्पष्ट निर्णय लेने के बारे में है: कौन-से स्क्रीन हैं, लोग कैसे उनमें चलते हैं, और जब चीज़ें गलत हों तो क्या होता है। AI इस "कागज़ पर सोचना" चरण को तेज़ कर सकता है—खासकर जब आप इसे सख्त सीमाएँ दें (यूज़र का लक्ष्य, मुख्य क्रियाएँ, और सफल होने के लिए क्या सत्य होना चाहिए)।
AI से कहें कि कुछ विकल्प प्रस्तावित करे: टैब बनाम साइड मेन्यू बनाम सिंगल गाइडेड फ्लो। इससे आप जल्दी जटिलता देख पाएँगे।
उदाहरण प्रॉम्प्ट: “एक habit-tracking ऐप के लिए 3 information architectures प्रस्तावित करें। प्राथमिक नेविगेशन, मुख्य स्क्रीन और सेटिंग्स कहाँ रहें शामिल करें। एक-हाथ मोबाइल उपयोग के लिए ऑप्टिमाइज़ करें।”
"वायरफ़्रेम" पूछने के बजाय स्क्रीन-वर-स्क्रीन विवरण माँगें जिसे आप मिनटों में स्केच कर सकें।
उदाहरण प्रॉम्प्ट: “‘Create Habit’ स्क्रीन का लेआउट वर्णित करें: सेक्शन, फील्ड, बटन, हेल्पर टेक्स्ट, और क्या फोल्ड के ऊपर है। इसे न्यूनतम रखें।”
AI से प्रति-स्क्रीन एक “empty/error/loading” चेकलिस्ट बनवाएँ, ताकि डेवलपमेंट के दौरान गायब स्टेट्स न दिखें।
माँगें:
AI को अपना वर्तमान फ्लो दें (यहाँ तक कि बुलेट में) और उसे कहें कि घर्षण बताये।
उदाहरण प्रॉम्प्ट: “यहाँ ऑनबोर्डिंग फ्लो है। किसी भी भ्रमित करने वाले कदम, अनावश्यक निर्णयों को इंगित करें, और बिना आवश्यक जानकारी खोए छोटा संस्करण सुझाएँ।”
AI के आउटपुट को विकल्प समझें—फिर सबसे सरल फ्लो चुनें जिसे आप अपने टार्गेट यूज़र और कोर काम के लिए बचाव कर सकें।
कॉपी AI के उपयोग के लिए सबसे अधिक लाभदायक जगहों में से एक है क्योंकि यह तेज़ी से इटरेटर होने लायक है और आपके लिए निर्णय-योग्य होना आसान है। आपको परफेक्ट प्रोज़ नहीं चाहिए—साफ़गोई, सुसंगति, और कम ऐसे क्षण चाहिए जहाँ यूज़र्स अटके रह जाएँ।
AI से फर्स्ट-रन अनुभव ड्राफ्ट करवाएँ: वेलकम स्क्रीन, खाली स्टेट्स, और “अगला क्या होगा” प्रॉम्प्ट। इसे अपने प्रोडक्ट के लक्ष्य, यूज़र के लक्ष्य, और पहले 3 एक्शन बताकर दें। दो वर्जन माँगें: अल्ट्रा-शॉर्ट और हल्का-मार्गदर्शित।
सरल नियम रखें: हर ऑनबोर्डिंग स्क्रीन का एक सवाल होना चाहिए—"यह क्या है?" "मुझे क्यों परवाह करनी चाहिए?" या "अब मैं क्या करूँ?"।
AI से एक ही सेट UI स्ट्रिंग्स के लिए टोन वेरिएंट जनरेट कराएँ (दोस्ताना बनाम औपचारिक), फिर एक स्टाइल चुनें और उसे लॉक करें। एक बार जब आप वॉइस चुन लें, तो बटन, टूलटिप, कन्फर्मेशन और खाली स्टेट्स में उसी का उपयोग करें।
उदाहरण प्रॉम्प्ट आप दोहरा सकते हैं:
AI से अपने निर्णयों को नियमों में बदलवाएँ जिन्हें आप प्रोजेक्ट डॉक में पेस्ट कर सकें:
यह "UI drift" रोकता है जब आप शिप करते हैं।
AI एरर मैसेजेज को फिर से लिखने में खासकर उपयोगी है ताकि वे actionable हों। सबसे अच्छा पैटर्न है: क्या हुआ + क्या करना है + आपने क्या किया (या क्या सेव नहीं हुआ)।
खराब: “Invalid input.”
बेहतर: “Email address अधूरा लग रहा है। ‘@’ जोड़ें और पुनः प्रयास करें।”
पहले एक स्रोत भाषा में लिखें। जब आप तैयार हों तो पहले-पास अनुवाद के लिए AI का उपयोग करें, पर क्रिटिकल फ्लोज़ (पेमेंट्स, लीगल, सेफ्टी) के लिए मानव समीक्षा आवश्यक है। स्ट्रिंग्स को छोटा रखें और मुहावरों से बचें ताकि ट्रांसलेशन साफ़ रहें।
एकल संस्थापक के लिए अच्छा UI डिज़ाइन पिक्सल-पर्फेक्ट स्क्रीन से कम और कंसिस्टेंसी से अधिक संबंधित होता है। AI उपयोगी है क्योंकि यह तेज़ी से एक “काफी अच्छा” आरंभिक सिस्टम प्रस्तावित कर सकता है और बड़े होने पर आपकी काम का ऑडिट करने में मदद कर सकता है।
AI से कहें कि वह एक बेसिक डिज़ाइन सिस्टम प्रस्तावित करे जिसे आप Figma में लागू कर सकें (या सीधे CSS वेरिएबल्स में): एक छोटा रंग पैलेट, टाइप स्केल, स्पेसिंग स्टेप्स, बॉर्डर रेडियस, और एलिवेशन नियम। लक्ष्य एक डिफ़ॉल्ट सेट है जिसे आप हर जगह फिर से उपयोग कर सकें—ताकि हर स्क्रीन पर नया बटन स्टाइल न बनाते रहें।
इसे जानबूझकर छोटा रखें:
AI नामकरण पर भी सुझाव दे सकता है (उदा., color.text.primary, space.3) ताकि जब आप बाद में रिफैक्टर करें तो UI संगठित रहे।
AI का उपयोग हर कंपोनेंट के लिए “done” चेकलिस्ट बनाने में करें: default/hover/pressed/disabled/loading, खाली स्टेट्स, एरर स्टेट्स, और कीबोर्ड फोकस। पहुँचनीयता नोट्स जोड़ें: न्यूनतम टैप टार्गेट साइज, फोकस रिंग आवश्यकताएँ, और जहाँ ARIA लेबल्स चाहिए वहां।
हर नई स्क्रीन पर चलाने के लिए एक रियूज़ेबल प्रॉम्प्ट बनायें:
AI सुझाव एक प्रारम्भिक बिंदु हैं, साइन-ऑफ नहीं। हमेशा कलर कंट्रास्ट को असली चेकर से वेरिफाई करें, डिवाइस पर टैप साइज जांचें, और त्वरित प्रयोज्यता पास के साथ फ्लो को सैनीटी-चेक करें। कंसिस्टेंसी को नापा जा सकता है; प्रयोज्यता अभी भी आपकी निर्णय क्षमता मांगती है।
AI सबसे उपयोगी तब होता है जब आप इसे एक तेज़ pair-programmer की तरह ट्रीट करें: प्रथम ड्राफ्ट, दोहराव, और अनुवाद में अच्छा—लेकिन आर्किटेक्चर और उत्पाद निर्णयों के लिए आपकी जजमेंट चाहिए।
यदि आप इस वर्कफ़्लो में और आगे बढ़ना चाहें, तो vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai एकल संस्थापकों के लिए उपयोगी हो सकते हैं: आप चैट में क्या चाहते हैं बताते हैं, और यह असल ऐप्स (वेब, बैकएंड, और मोबाइल) का स्कैफोल्ड तैयार कर देता है—फिर आप चाहें तो सोर्स कोड एक्सपोर्ट कर सकते हैं।
AI का उपयोग “उबाऊ पर आवश्यक” सेटअप जनरेट करने में करें: फ़ोल्डर स्ट्रक्चर, रूटिंग स्केलेटन, लिंटिंग कॉन्�िग्स, एनवायरनमेंट वैरिएबल टेम्प्लेट्स, और कुछ सामान्य स्क्रीन (लॉगिन, सेटिंग्स, खाली स्टेट्स)। इससे आप जल्दी एक runnable ऐप तक पहुँचेंगे, और हर अगला निर्णय आसान हो जाएगा।
कन्वेंशंस (नामकरण, फ़ाइल लेआउट, स्टेट मैनेजमेंट) के बारे में स्पष्ट रहें। AI से कहें कि केवल न्यूनतम आवश्यक फ़ाइलें आउटपुट करे, और बताएँ कि हर फ़ाइल कहाँ belong करती है।
स्वेट स्पॉट PR-आकार के बदलाव हैं: एक helper फ़ंक्शन, एक मॉड्यूल का रिफैक्टर, या एक एंडपॉइंट। माँगें:
अगर AI एक विशाल मल्टी-फाइल रीराइट देता है, तो रोकें और फिर से-स्कोप करें। इसे ऐसे चरणों में बाँटें जिन्हें आप समीक्षा कर सकें।
जब आप ऐसे कोड पढ़ रहे हों जो आपने नहीं लिखा, AI उसे सादे अंग्रेज़ी में ट्रांसलेट कर सकता है, जोखिम भरी धारणाएँ हाइलाइट कर सकता है, और सरल पैटर्न सुझा सकता है।
कमाल के प्रॉम्प्ट्स:
मर्ज करने से पहले, AI से उस diffs के अनुसार अनुकूलित चेकलिस्ट जनरेट करवाएँ:
चेकलिस्ट को काम पूरा करने के लिए कॉन्ट्रैक्ट मानें—वैकल्पिक सलाह नहीं।
टेस्टिंग वह जगह है जहाँ AI एकल संस्थापकों के लिए जल्दी लाभ देता है: आप पहले से जानते हैं कि "क्या" होना चाहिए, पर कवरेज लिखना और फेल्यर्स का पीछा करना समय-साध्य है। AI से उबाऊ हिस्से तेज़ कराएँ, जबकि आप यह तय करें कि "सही" क्या है।
यदि आपके पास हल्के एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया (या यूजर स्टोरीज़) हैं, तो आप उन्हें एक प्रारम्भिक टेस्ट सूट में बदल सकते हैं। पेस्ट करें:
और अपने फ्रेमवर्क में यूनिट टेस्ट माँगे।
दो सुझाव उपयोगी रहते हैं:
ऐसे टेस्ट नाम माँगें जो आवश्यकताओं जैसा पढ़ें (“rejects checkout when cart total is zero”).
हर असर्शन के लिए एक टेस्ट रखें ताकि फेल्योर को समझना आसान हो।
AI असली दिखने वाले पर अनाम फिक्चर्स बनाने में अच्छा है: सैंपल यूज़र्स, ऑर्डर्स, इनवॉइस, सेटिंग्स, और "अजीब" डेटा (लंबे नाम, स्पेशल कैरेक्टर्स, टाइमज़ोन)। आप सामान्य APIs (auth, payments, email, maps) के मॉक रिस्पॉन्स भी मांग सकते हैं जिनमें एरर पेलोड शामिल हों।
छोटा नियम रखें: हर मॉक में एक सक्सेस रिस्पॉन्स और कम से कम दो फेल्योर (उदा., 401 unauthorized, 429 rate limited) शामिल हों। यह आदत एज बिहेवियर को शीघ्र surface करती है।
जब कोई टेस्ट फेल हो, तो फेल टेस्ट, एरर आउटपुट, और संबंधित फ़ंक्शन/कम्पोनेंट पेस्ट करें और AI से कहें:
यह डिबगिंग को लंबी भटकन के बजाय एक छोटा चेकलिस्ट बना देता है। सुझावों को हाइपोथेसिस समझें, उत्तर नहीं।
हर रिलीज़ से पहले एक छोटा मैनुअल स्मोक चेकलिस्ट बनवाएँ: लॉगिन, कोर फ्लोज़, परमिशन, क्रिटिकल सेटिंग्स, और "टूट नहीं सकता" पाथ्स जैसे पेमेंट और डेटा एक्सपोर्ट। इसे 10–20 आइटम तक रखें, और हर बग फिक्स के बाद अपडेट करें—आपका चेकलिस्ट आपकी यादाश्त बन जाता है।
यदि आप एक रीपीटेबल रूटीन चाहते हैं, तो इस सेक्शन को अपने रिलीज़ प्रोसेस के साथ /blog/safer-releases में जोड़ें।
एनालिटिक्स AI-सहायता के लिए एकदम उपयुक्त है क्योंकि यह ज्यादातर संरचित लेखन है: चीज़ों का सुसंगत नामकरण, उत्पाद प्रश्नों को इवेंट्स में ट्रांसलेट करना, और गैप्स को पहचानना। आपका लक्ष्य सब कुछ ट्रैक करना नहीं—बल्कि उन कुछ निर्णयों का जवाब देना है जिन्हें आप अगले 2–4 सप्ताह में लेंगे।
5–8 ऐसे सवाल लिखें जिनका आपको जवाब चाहिए, जैसे:
AI से इन सवालों से जुड़े इवेंट नाम और प्रॉपर्टीज़ प्रस्तावित करने को कहें। उदाहरण:
onboarding_started (source, device)onboarding_step_completed (step_name, step_index)project_created (template_used, has_collaborator)upgrade_clicked (plan, placement)subscription_started (plan, billing_period)फिर सत्यापित करें: क्या आप छह महीने बाद भी जान पाएँगे कि हर इवेंट का मतलब क्या था?
भले ही आप आज डैशबोर्ड नहीं बनाएँगे, AI से “निर्णय-तैयार” व्यूज़ का रूपरेखा बनवाएँ:
upgrade_clicked से खरीद तक फ़नलयह आपको लक्ष्य देता है ताकि आप इन्स्ट्रूमेंटेशन यादृच्छिक रूप से न करें।
AI से एक सरल टेम्प्लेट बनवाएँ जिसे आप Notion में पेस्ट कर सकें:
AI से अपने इवेंट लिस्ट की डेटा-मिनिमाइज़ेशन समीक्षा कराएँ: पूर्ण टेक्स्ट इनपुट, संपर्क, सटीक लोकेशन और जो कुछ भी आप नहीं चाहिए उसे ट्रैक करने से बचें। enums (उदा., error_type) को कच्चे संदेशों पर प्राथमिकता दें, और यदि आपको व्यक्ति की पहचान की ज़रूरत नहीं है तो IDs हैश करने पर विचार करें।
शिपिंग वह जगह है जहाँ छोटे-छोटे चूक बड़े आउटेज बन जाते हैं। AI यहाँ खासकर उपयोगी है क्योंकि ऑपरेशनल काम दोहरावदार, टेक्स्ट-भारी, और स्टैण्डर्डाइज़ करने में आसान होता है। आपका काम विवरणों (नाम, रीजन, लिमिट्स) की पुष्टि करना है—blank page से शुरू करना नहीं।
AI से अपनी स्टैक (Vercel/Fly.io/AWS, Postgres, Stripe आदि) के अनुरूप एक "pre-flight" चेकलिस्ट बनवाएँ। इसे हर बार चलाने योग्य छोटा रखें।
इसे शामिल करें:
यदि आप ऐसी प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं जो डिप्लॉयमेंट/होस्टिंग के साथ स्नैपशॉट और रोलबैक (उदा., Koder.ai स्रोत एक्सपोर्ट के साथ स्नैपशॉट और रोलबैक समर्थन) प्रदान करता है, तो आप उन क्षमताओं को चेकलिस्ट में शामिल कर सकते हैं ताकि आपका रिलीज़ प्रोसेस सुसंगत और दोहराने योग्य रहे।
AI से ऐसा रनबुक ड्राफ्ट करवाएँ जिसे भविष्य का आप 2AM पर फॉलो कर सके। उसे होस्टिंग प्रोवाइडर, डिप्लॉयमेंट मेथड, DB प्रकार, क्यूज़, क्रॉन जॉब्स, और कोई फीचर फ़्लैग बताकर प्रॉम्प्ट करें।
एक अच्छा रनबुक शामिल करता है:
इसे होने से पहले तैयार रखें:
यदि आप चाहें तो AI आपकी ऐप और स्टैक के लिए इन्हें रीउसएबल टेम्प्लेट्स में बदलने में मदद कर सकता है—देखें /pricing।
AI ड्राफ्ट, विकल्प, और स्पीड-अप में शानदार है—पर यह जवाबदेही नहीं ले सकता। जब कोई निर्णय उपयोगकर्ताओं को चोट पहुँचा सकता है, डेटा उजागर कर सकता है, या आपको गलत बिजनेस मॉडल में लॉक कर सकता है, तो इंसान को बीच में रखें।
कुछ काम “founder judgment” हैं, “आउटपुट जनरेशन” नहीं। गर्दन का काम (सारांश, विकल्प) सौंपें—पर अंतिम कॉल आप करें।
प्रॉम्प्ट को ऐसे समझें जैसे आप सहकर्मी के साथ कॉफ़ी टेबल पर लिख रहे हों।
AI प्रिपवर्क तेज़ कर सकता है, पर कुछ क्षेत्र जिम्मेदार पेशेवर मांगते हैं:
डेलीगेशन रोकें और मानव समीक्षा पर स्विच करें जब आप महसूस करें:
AI से विकल्प और खतरे हाइलाइट कराएँ—फिर अंतिम कॉल खुद करें।
AI का उपयोग उस समय करें जब कार्य दोहरने योग्य हो और गलतियों का असर छोटा, पलटने योग्य या आसानी से पकड़ा जाने योग्य हो। एक तेज़ परीक्षण यह है:
AI को ड्राफ्टिंग और जाँच के औजार के रूप में समझें, अंतिम निर्णयक के रूप में नहीं।
प्रत्येक प्रत्याशी कार्य को 1–5 के स्कोर से आकलित करें:
स्कोर जोड़ें और सबसे अधिक कुल वाले कार्यों से शुरू करें। यह आपको ड्राफ्ट, सारांश और चेकलिस्ट की ओर धकेलेगा—बाद में कोर लॉजिक या सुरक्षा-संवेदनशील काम की तरफ बढ़ें।
AI से अपनी आइडिया को 3–5 परीक्षण प्रयुक्ति (testable hypotheses) में बदलवाएँ: समस्या, मूल्य, और व्यवहार। फिर 20-मिनट का इंटरव्यू गाइड बनवाएँ।
प्रयोग से पहले सवालों को सशोधित कर बायस हटाएँ:
कॉल के बाद नोट्स वापस पेस्ट कर AI से , , और निकालवाएँ और कुछ वर्बेटिम कोट्स लें।
AI से "फजी कॉन्सेप्ट" को संरचित स्कोप में बदलवाएँ:
फिर हर फीचर को यूजर स्टोरी और एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया में बदलवाएँ और मैन्युअली permission, empty states, और failure cases की समीक्षा करें।
AI को अपना फ्लो बुलेट में दें (या स्क्रीन सूची) और पूछें:
आउटपुट को विकल्प के रूप में लें, फिर अपने टारगेट यूज़र और कोर JTBD के हिसाब से सबसे सरल फ्लो चुनें जिसे आप बचाव कर सकें।
AI से दो वर्जन ड्राफ्ट कराएँ:
फिर UI स्ट्रिंग्स के टोन वेरिएंट बनवाएँ और एक छोटा स्टाइल गाइड लॉक कर दें:
AI को एक छोटा सा टोकन सेट प्रस्तावित करने के लिए कहें जिसे आप हर जगह फिर से उपयोग कर सकें:
फिर हर कंपोनेंट के लिए “done” चेकलिस्ट बनवाएँ (hover/disabled/loading/focus + accessibility नोट्स)। कॉन्ट्रास्ट और टैप टार्गेट्स को असली टूल से वेरीफाई करें।
छोटे, टेस्टेबल बदलाव Sweet-spot हैं:
यदि AI बहुत बड़ा मल्टी-फाइल रीराइट दे, तो रुकें और इसे PR-आकार के कदमों में तोड़ दें जिन्हें आप समीक्षा और टेस्ट कर सकें।
स्वीकृति मानदंड को स्टार्टिंग टेस्ट सूट में बदलें:
AI fixtures और मॉक API रिस्पॉन्स देने में भी अच्छा है (सक्सेस के साथ कम से कम दो फेल्योर जैसे 401/429)। डिबग करते समय फेल टेस्ट + एरर + संबंधित कोड पेस्ट करें और संभावित कारणों की सूची व हर कारण के लिए एक छोटा डायग्नोस्टिक कदम माँगें।
ऐसी चीज़ें जो जिम्मेदारी या गहरी संदर्भ-समझ मांगती हैं, AI को सौंपने से बचें:
कभी भी सीक्रेट्स या निजी/प्रोपराइटरी डेटा प्रॉम्प्ट में पेस्ट न करें (API keys, टोकन, प्रोडक्शन लॉग्स में PII)। रिलीज़ सुरक्षा के लिए AI से चेकलिस्ट और रनबुक्स बनवाएँ, पर विवरण अपनी स्टैक के खिलाफ वेरिफाई करें और जहाँ ज़रूरी हो इंसान से रिव्यू कराएँ।
एरर के लिए पैटर्न अपनाएँ: क्या हुआ + क्या करें + क्या सुरक्षित रहा।