AI टूल्स के साथ बातचीत करके असली सॉफ़्टवेयर कैसे बनाया जा सकता है—वर्कफ़्लो, उदाहरण, सीमाएँ और सर्वश्रेष्ठ प्रैक्टिस का एक व्यावहारिक गाइड।

बातचीत-आधारित सॉफ़्टवेयर बिल्डिंग का मतलब है कि आप प्राकृतिक भाषा — चैट, वॉइस, या लिखित ब्रीफ — को “प्रोग्राम” करने का प्राथमिक तरीका बनाते हैं। कोड से शुरू करने के बजाय आप बताते हैं कि आप क्या चाहते हैं, पहले वर्ज़न के लिए कहते हैं, जो परिणाम हुआ उसे रिव्यू करते हैं, और बैक-एंड-फोर्ट तथा सुधार के जरिए परिशोधित करते हैं।
व्यवहार में बदलाव यह है कि आपकी शब्दावली वह इनपुट बन जाती है जो requirements, UI, डेटा स्ट्रक्चर और यहाँ तक कि कोड को आकार देती है। आप अभी भी प्रोडक्ट का काम कर रहे होते हैं — लक्ष्य स्पष्ट करना, trade-offs करना, और परिणामों की जाँच — लेकिन टूल ड्राफ्टिंग का अधिक काम उठाता है।
एक सामान्य सत्र में आप इरादा बताने और आउटपुट पर प्रतिक्रिया देने के बीच बार-बार आते-जाते हैं:
महत्वपूर्ण बात यह है कि आप दिशा दे रहे हैं, सिर्फ अनुरोध नहीं कर रहे। अच्छी बातचीत-आधारित बिल्डिंग मेन्यू से ऑर्डर करने से अधिक एक जूनियर teammate का निर्देशन करने जैसा लगता है — अक्सर चेक-इन के साथ।
यह तब चमकता है जब समस्या समझने योग्य हो और नियम सीधे-सादे हों:
फायदा गति में है: आप जल्दी कुछ क्लिक करने योग्य या रन करने योग्य प्राप्त कर सकते हैं, फिर तय कर सकते हैं कि क्या इसे पॉलिश करने लायक है।
जब डोमेन में बहुत सारे edge cases या सख्त constraints हों, तब यह कमजोर पड़ता है:
ऐसे मामलों में AI ऐसा कुछ बना सकता है जो दिखने में सही लगे पर महत्वपूर्ण अपवादों को छोड़ दे।
बातचीत-आधारित बिल्डिंग आमतौर पर पहले गति के लिए ऑप्टिमाइज़ करती है। अगर आपको सहीपन चाहिए, तो नियमों और टेस्ट करने में अधिक समय लगेगा। अगर आपको कंट्रोल चाहिए (आर्किटेक्चर, मेंटेनबिलिटी, ऑडिट), तो पहले किसी इंजीनियर को शामिल करें — या AI आउटपुट को ड्राफ्ट समझें, अंतिम उत्पाद नहीं।
जब लोग कहते हैं “मैंने चैट करके यह ऐप बनाया,” वे आमतौर पर कुछ टूल श्रेणियों में से किसी एक का उपयोग कर रहे होते हैं। हर एक काम के अलग हिस्से में अच्छा होता है: शब्दों को स्क्रीन, लॉजिक, डेटा कनेक्शन्स, या असली कोड में बदलना।
IDE असिस्टेंट्स वहीं रहते हैं जहाँ डेवलपर्स कोड लिखते हैं (VS Code, JetBrains आदि)। वे तब अच्छे होते हैं जब आपके पास पहले से कोडबेस हो (या चाहिए): फंक्शन्स जेनरेट करना, एरर्स समझाना, रिफैक्टरिंग, और टेस्ट लिखना।
वेब ऐप बिल्डर्स ब्राउज़र में चलते हैं और तेज़ी से बनाना पर ध्यान देते हैं: फॉर्म, डैशबोर्ड, साधारण वर्कफ़्लो और होस्टिंग। ये अक्सर “बताओ और देखो” के करीब लगते हैं, खासकर आंतरिक टूल्स के लिए।
एक उपयोगी मानसिक मॉडल: IDE असिस्टेंट्स कोड क्वालिटी और कंट्रोल के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं; वेब बिल्डर्स गति और सुविधा के लिए।
एक कोपिलॉट उस अगले कदम में मदद करता है जो आप पहले से ले रहे होते हैं: “यह क्वेरी लिखो,” “यह UI कंपोनेंट ड्राफ्ट करो,” “इन requirements का सार लिखो।” आप ड्राइवर की सीट में रहते हैं।
एक एजेंट ज़्यादा डेलीगेटेड वर्कर के करीब होता है: “लॉगिन और एक एडमिन पेज के साथ एक वर्किंग प्रोटोटाइप बनाओ,” फिर यह टास्क प्लान करता है, कई फ़ाइलें जेनरेट करता है, और इटरेट करता है। एजेंट समय बचा सकते हैं, पर आप चाहेंगे कि checkpoints हों ताकि आप दिशा को अप्रूव कर सकें इससे पहले कि वे ढेर सारा आउटपुट करें।
Koder.ai जैसे टूल एजेंट-स्टाइल वर्कफ़्लो की ओर झुकते हैं: आप चैट में परिणाम बताते हैं, प्लेटफ़ॉर्म एक वर्किंग ऐप प्लान और जनरेट करता है, और आप structured steps (planning mode, snapshots, rollback सहित) के साथ इटरेट करते हैं ताकि परिवर्तन ड्रिफ्ट न करें।
कई “बातचीत-आधारित” टूल्स इन पर चलते हैं:
टेम्पलेट्स और कनेक्टर्स वह हिस्सा घटाते हैं जिसे आपको स्पेसिफाइ करना होता है। जेनरेटेड कोड तय करता है कि आपका परिणाम कितना पोर्टेबल और मेंटेनएबल है।
अगर आप जो बनाया है उसका मालिकाना हक चाहते हैं, तो उन प्लेटफॉर्म्स को प्राथमिकता दें जो पारंपरिक स्टैक जेनरेट करते हैं और कोड एक्सपोर्ट करने देते हैं। उदाहरण के लिए, Koder.ai React (वेब), Go + PostgreSQL (बैकएंड), और Flutter (मोबाइल) पर फोकस करता है — इसलिए आउटपुट एक सामान्य सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट जैसा दिखता और व्यवहार करता है, किसी लॉक-इन कॉन्फ़िगरेशन जैसा नहीं।
जब आप किसी AI टूल से “एक ऐप बनाओ” कहते हैं, तो वह खुशी-खुशी फीचर्स की लंबी सूची जेनरेट कर देगा। मुश्किल यह है कि फीचर सूची यह नहीं बताती कि ऐप क्यों मौजूद है, किसके लिए है, या आप कैसे जानेंगे कि यह काम कर रहा है। एक स्पष्ट समस्या वक्तव्य देता है।
अपना समस्या वक्तव्य इस तरह लिखें:
For [मुख्य उपयोगकर्ता], who [X से जूझता है], we will [परिणाम Y देंगे] so that [मापने योग्य लाभ Z].
उदाहरण:
For a small clinic’s receptionist, who spends too long calling patients to confirm appointments, we will send automated SMS confirmations so that no-shows drop by 20% in 30 days.
यह एक पैराग्राफ AI (और आपके लिए) को एक लक्ष्य देता है। फीचर “संभावित रास्ते” बन जाते हैं लक्ष्य नहीं।
एक ख़ास यूज़र समस्या और एक प्राथमिक उपयोगकर्ता के साथ शुरुआत करें। अगर आप दर्शकों को मिला दें (“कस्टमर्स और एडमिन और फाइनेंस”), AI एक सामान्य सिस्टम जेनरेट कर देगा जिसे पूरा करना मुश्किल होगा।
एक वाक्य में सफलता परिभाषित करें — अगर आप इसे माप नहीं सकते, तो आप trade-offs डिजाइन नहीं कर पाएँगे।
अब AI को कुछ संगठित जानकारी दें ताकि वह coherent चीज़ बना सके:
अगर आप यह पहले कर लेते हैं, तो आपके प्रॉम्प्ट क्लियर होंगे (“Z हासिल करने वाली सबसे छोटी चीज बनाओ”), और आपका प्रोटोटाइप अधिक संभावनात्मक रूप से वही देगा जिसकी आपको ज़रूरत है।
अगर आप अपने विचार को सहयोगी को स्पष्ट कर सकते हैं, तो आम तौर पर आप AI को भी समझा सकते हैं — बस थोड़ी ज्यादा संरचना के साथ। लक्ष्य फैंसी “प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग” नहीं है। लक्ष्य मॉडल को पर्याप्त संदर्भ देना है ताकि वह अच्छे निर्णय ले सके, और उन निर्णयों को दिखाना ताकि आप उन्हें सुधार सकें।
अपना प्रॉम्प्ट चार ब्लॉक्स के साथ शुरू करें:
यह बैक-एंड-फर्वाल्ट को कम कर देता है क्योंकि AI आपके विचार को फ्लोज़, स्क्रीन, डेटा फील्ड्स, और वैलिडेशन्स से मैप कर सकता है।
“Constraints” ब्लॉक जोड़ें जो बताए:
यहाँ तक कि एक लाइन जैसे “हमारा कोई पर्सनल डेटा हमारे आंतरिक टूल्स से बाहर नहीं जाना चाहिए” AI के प्रस्ताव बदल सकती है।
अपने प्रॉम्प्ट को इस वाक्य के साथ खत्म करें: “कुछ भी जनरेट करने से पहले मुझसे 5–10 स्पष्ट प्रश्न पूछो।” यह एक आत्मविश्वासी पर गलत पहले ड्राफ्ट को रोकता है और छिपे निर्णयों को जल्दी सामने लाता है।
जैसे ही आप प्रश्नों का उत्तर देते हैं, AI से चैट में एक छोटा Decision Log बनाए रखने को कहें:
फिर हर बार जब आप कहते हैं “X बदलो,” AI लॉग को अपडेट कर सकता है और बिल्ड संरेखित रह सकता है बजाय इसके कि वह ड्रिफ्ट हो जाए।
अगर आप AI को एक-शॉट ऐप जेनरेटर की तरह ट्रीट करते हैं, तो अक्सर आपको कुछ मिलेगा जो दिखने में सही है लेकिन असली परिदृश्य में टूट जाता है। बेहतर दृष्टिकोण एक छोटा, दोहराने योग्य लूप है: वर्णन करें, जेनरेट करें, आज़माएँ, सुधारें।
सबसे सरल जर्नी से शुरू करें जिसे एक यूज़र पूरा करे ("हैप्पी पाथ")। इसे एक छोटी कहानी के रूप में लिखें:
AI से कहें कि वह उस कहानी को स्क्रीन की सूची और प्रत्येक स्क्रीन पर बटन/फील्ड्स में बदले। ठोस रहें: “ईमेल + पासवर्ड + एरर मैसेज के साथ लॉगिन स्क्रीन,” न कि सिर्फ “सिक्योर ऑथेंटिकेशन।”
स्क्रीन क्लियर हो जाने के बाद, अपने प्रोटोटाइप को जो जानकारी स्टोर करनी है उस पर ध्यान दें।
प्रॉम्प्ट करें: “इन स्क्रीन के आधार पर डेटा फील्ड्स, सैंपल वैल्यूज़, और वैलिडेशन नियम प्रस्तावित करें।” आप उन विवरणों की तलाश कर रहे हैं जैसे:
यह कदम आम प्रोटोटाइप समस्या को रोकता है जहाँ UI तो होता है पर डेटा मॉडल अस्पष्ट होता है।
अब AI से एक वर्किंग स्लीस माँगें, पूरा प्रोडक्ट नहीं। AI को बताएं कि कौन सा सिंगल फ्लो end-to-end वायर करना है (उदाहरण: “Create item → save → view confirmation”)। अगर टूल सपोर्ट करता है, तो seeded sample data भी माँगें ताकि आप तुरंत क्लिक कर सकें।
अगर आप Koder.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर रहे हैं, तो यह वही जगह है जहाँ बिल्ट-इन होस्टिंग, डिप्लॉयमेंट, और कोड एक्सपोर्ट जैसे फीचर मायने रखते हैं: आप लाइव एनवायरनमेंट में फ्लो को वैलिडेट कर सकते हैं, फिर फैसला कर सकते हैं कि आगे प्लेटफ़ॉर्म पर इटरेट करना है या इंजीनियरिंग को हैंड-ऑफ करना है।
प्रोटोटाइप को यूज़र की तरह चलाएँ और नोट्स रखें जो टाइट और टेस्टेबल हों:
इन नोट्स को छोटे बैच में AI को वापस दें। लक्ष्य steady progress है: एक साफ चेंज रिक्वेस्ट, एक अपडेट, एक रेटेस्ट। यही रिदम "चैटी विचारों" को वास्तविक रूप में बदल देता है जिसे आप असल में आकलन कर सकें।
नीचे तीन छोटे बिल्ड हैं जिन्हें आप एक ही चैट में शुरू कर सकते हैं। “What you say” टेक्स्ट कॉपी करें, फिर नाम, फ़ील्ड्स, और नियम अपने मामले के अनुसार एडजस्ट करें।
What you say: “Build a lightweight ‘Habit + Mood Tracker’. Fields: date (required), habit (pick list: Sleep, Walk, Reading), did_it (yes/no), mood (1–5), notes (optional). Views: (1) Today, (2) This week grouped by habit, (3) Mood trends. Filters: show only ‘did_it = no’ for the current week. Generate the data model and a simple UI.”
What AI outputs: एक सुझावित टेबल/स्कीमा, बेसिक स्क्रीन लेआउट, और तीन व्यूज़ और फ़िल्टर्स के लिए तैयार कॉन्फ़िग/कोड (टूल के आधार पर)।
What you verify: फील्ड टाइप्स (date vs text), डिफॉल्ट्स (आज की तारीख), और कि फ़िल्टर्स सही टाइम विंडो का उपयोग करते हैं (सप्ताह सोमवार से शुरू होता है या रविवार से)।
What you say: “Create a ‘Client Intake’ form with: name, email, phone, service_needed, preferred_date, budget_range, consent checkbox. On submit: save to a spreadsheet/table and send an email to me and an auto-reply to the client. Include email subject/body templates.”
What AI outputs: एक फॉर्म, एक स्टोरेज डेस्टिनेशन, और प्लेसहोल्डर वेरिएबल्स के साथ दो ईमेल टेम्पलेट्स।
What you verify: ईमेल डिलीवेरेबिलिटी (from/reply-to), कॉन्सेंट टेक्स्ट, और कि नोटिफिकेशन केवल एक बार ट्रिगर होते हैं प्रति सबमिशन।
What you say: “I have a CSV with columns: Full Name, Phone, State. Normalize phone to E.164, trim extra spaces, title-case names, and map state names to 2-letter codes. Output a cleaned CSV and a summary of rows changed.”
What AI outputs: एक स्क्रिप्ट (अक्सर Python) या स्प्रेडशीट स्टेप्स, और एक ‘changes report’ आइडिया।
What you verify: पहले 20 रो पर रन करें, edge cases (missing phone, extensions) चेक करें, और पुष्टि करें कि कोई कॉलम अनपेक्षित रूप से ओवरराइट नहीं हुआ।
AI आपको तेजी से वर्किंग डेमो दे सकता है — पर डेमो नाज़ुक हो सकते हैं। एक सामान्य फेल्योर मोड है कि बिल्ड केवल उसी सटीक वर्डिंग के तहत सफल हो जो आपने टेस्ट की। भरोसेमंद कुछ शिप करने के लिए हर AI-जनरेटेड परिणाम को पहले ड्राफ्ट मानें और जानबूझकर इसे तोड़ने की कोशिश करें।
भले ही कोड “रन” कर रहा हो, लॉजिक अधूरा हो सकता है। AI से पूछें कि उसने क्या assumptions की हैं और edge cases की सूची दें: खाली फील्ड्स, बहुत लंबे इनपुट, मिसिंग रिकॉर्ड्स, टाइमज़ोन, मुद्रा राउंडिंग, नेटवर्क टाइमआउट, और concurrent edits।
एक उपयोगी आदत: किसी फीचर को जेनरेट करने के बाद AI से “क्या गलत हो सकता है” का छोटा चेकलिस्ट बनवाएँ, फिर हर आइटम खुद वेरिफाइ करें।
अधिकांश AI-बिल्ट ऐप्स बुनियादी बातों पर फेल होते हैं, ना कि जटिल अटैक पर। स्पष्ट रूप से वेरिफाई करें:
अगर आप अनिश्चित हैं, AI से पूछें: “बताओ कि auth कहाँ लागू है, secrets कहाँ रहेंगे, और इनपुट कैसे validate होता है।” अगर वह specific files/lines नहीं बता पा रहा, तो काम पूरा नहीं हुआ।
हैप्पी paths बग्स छुपाते हैं। कुछ “नॉस्टी” टेस्ट केस बनाएं: खाली मान, असामान्य कैरैक्टर्स, बहुत बड़े नंबर, डुप्लिकेट एंट्रीज़, और गलत प्रकार की फाइलें। अगर आपके पास अनुमत और यथार्थवादी सैंपल डेटा है, उसे उपयोग करें — कई समस्याएँ केवल असली दुनिया की गंदगी के साथ ही दिखती हैं।
साइलेंट फेल्योर महँगा भ्रम पैदा करते हैं। उपयोगकर्ताओं के लिए स्पष्ट एरर संदेश जोड़ें (“Payment failed—try again”) और आपके लिए विस्तृत लॉग्स (request IDs, timestamps, failing step)। जब आप AI से लॉगिंग जोड़ने को कहें, तो बताएं कि आपको बाद में debug के लिए क्या चाहिए: sanitized inputs, लिए गए निर्णय, और बाहरी API प्रतिक्रियाएँ।
जब गुणवत्ता आपका लक्ष्य हो, तो आप "बेहतर प्रॉम्प्टिंग" नहीं कर रहे — आप एक सुरक्षा जाल बना रहे हैं।
AI कोड तेजी से जेनरेट करने में तेज़ है, पर असली तेज़ी तब आती है जब आप इसे iteration के दौरान एक teammate की तरह ट्रीट करें: तंग संदर्भ दें, एक योजना माँगें, बदला क्या गया रिव्यू करें, और एक ट्रेल रखें जिसे आप रोलबैक कर सकें।
लंबे प्रॉम्प्ट महत्वपूर्ण विवरण छुपाते हैं। “v1, v2, v3” आदत अपनाएँ:
यह कोशिशों की तुलना आसान बनाता है और नए फीचर्स में ड्रिफ्ट होने से रोकता है।
बदलने से पहले AI से कहें कि वह क्या मानता है:
बाद में, एक चेकलिस्ट-स्टाइल रिकैप माँगें: touched फाइलें, बदले गए फंक्शन्स, और अब क्या व्यवहार अलग होना चाहिए।
इटरेशन तब सुचारू चलता है जब आप revert कर सकें:
अगर आपका conversational builder snapshots और rollback सपोर्ट करता है (Koder.ai में ये हैं), तो उन checkpoints का उपयोग Git commits की तरह करें: छोटे, reversible बदलाव करें, और “last known good” वर्ज़न सहेज कर रखें।
“यह काम नहीं कर रहा” की जगह दायरा घटाएँ:
यह तरीका अस्पष्ट समस्या को एक सुलझने योग्य टास्क में बदल देता है जिसे AI भरोसेमंद तरीके से पूरा कर सकता है।
बातचीत-आधारित बिल्डर स्पष्ट वर्णनों को काम करने वाले स्क्रीन, बेसिक लॉजिक, और सरल डेटा मॉडलों में बदलने में शानदार हैं। पर जहाँ “उपयोगी प्रोटोटाइप” से “असली उत्पाद” में बदलाव होता है, वहाँ आपको अधिक संरचना चाहिए—और कभी-कभी मानव डेवलपर।
कुछ क्षेत्र हैं जिन्हें बिना सावधानी के जेनरेटेड लॉजिक पर छोड़ना ठीक नहीं:
एक अच्छा नियम: अगर गलती कस्टमर आउटरीच या अकाउंटिंग फिक्स की मांग करेगी, तो उसे “human-owned” मानें—AI सहायक हो सकता है पर निर्णायक नहीं।
जल्दी escalate करें (और समय बचाएँ) जब आप मिलें:
अगर आप एक ही प्रॉम्प्ट बार-बार री-राइट कर रहे हैं ताकि “व्यवहार कराए,” तो आप शायद डिज़ाइन या आर्किटेक्चर इश्यू से जूझ रहे हैं, न कि प्रॉम्प्ट इश्यू।
जब आप डेवलपर को शामिल करें, सौंप दें:
यह हैंड-ऑफ आपके बातचीत-आधारित प्रगति को इंजीनियरिंग योग्य काम में बदल देता है—बिना उस इरादे को खोए जिसने प्रोटोटाइप को मूल्यवान बनाया।
बातचीत करके सॉफ़्टवेयर बनाना अनौपचारिक लग सकता है, पर जैसे ही आप असली डेटा या आंतरिक दस्तावेज़ किसी AI टूल में पेस्ट करते हैं, आप कानूनी और सुरक्षा परिणामों के साथ एक निर्णय ले रहे होते हैं।
प्रॉम्प्ट्स को उन संदेशों की तरह ट्रीट करें जिन्हें स्टोर या समीक्षा किया जा सकता है। ग्राहक रिकॉर्ड, कर्मचारी डेटा, सीक्रेट्स, क्रेडेंशियल्स, या कुछ भी नियमन योग्य न अपलोड करें।
एक व्यावहारिक तरीका:
अगर आपको सेफ मॉक डेटा चाहिए, मॉडल से कहें कि वह आपके स्कीमा के आधार पर बना दे बजाय प्रोडक्शन एक्सपोर्ट्स को कॉपी करने के।
हर AI टूल डेटा एक जैसा नहीं संभालता। उपयोग करने से पहले पुष्टि करें:
जब उपलब्ध हो, बिज़नेस प्लान्स को प्राथमिकता दें जिनमें स्पष्ट एडमिन कंट्रोल और ऑप्ट-आउट सेटिंग्स हों।
AI सारांश या रूपांतरण कर सकता है, पर वह आपको वे अधिकार नहीं देता जो आपके पास नहीं हैं। ध्यान रखें जब आप पेस्ट करते हैं:
अगर आप किसी चीज़ के "आधार पर" कोड जेनरेट कर रहे हैं, स्रोत रिकॉर्ड करें और लाइसेंस टर्म्स वेरिफाइ करें।
आंतरिक टूल्स के लिए, एक सरल गेट बनाएं: एक व्यक्ति डेटा हैंडलिंग, परमिशन्स, और डिपेंडेंसीज़ की समीक्षा करे इससे पहले कि कुछ भी छोटी समूह से बाहर शेयर हो। आपकी टीम विकी में एक छोटा टेम्पलेट (या /blog/ai-tooling-guidelines) आमतौर पर सबसे सामान्य गलतियों को रोकने के लिए काफी होता है।
शिपिंग वह जगह है जहाँ “कूल प्रोटोटाइप” किसी भरोसेमंद चीज़ में बदलता है। AI-बिल्ट सॉफ़्टवेयर के साथ, हमेशा प्रॉम्प्ट एडिट्स करते रहना tempting है — इसलिए शिपिंग को एक स्पष्ट माइलस्टोन मानें, न कि एक मूड।
एक ऐसी परिभाषा लिखें जिसे गैर-टेक टीममेट वेरिफाइ कर सके। इससे हल्के acceptance tests जोड़ें।
उदाहरण:
यह आपको “जब मैं ठीक से पूछता हूँ तो ऐसा काम करता है” शिपिंग से बचाएगा।
AI टूल्स छोटे प्रॉम्प्ट बदलावों से व्यवहार बदल सकते हैं। एक छोटा चेंज लॉग रखें:
यह रिव्यूज़ को आसान बनाता है और शांत-चोर के रूप में scope creep रोकता है — खासकर जब आप कुछ हफ़्ते बाद प्रोजेक्ट पर लौटें।
मूल समस्या से जुड़े 2–3 मैट्रिक्स चुनें:
अगर आप माप नहीं सकते, तो यह बताना मुश्किल है कि AI-बिल्ट समाधान कुछ सुधार कर रहा है या नहीं।
एक या दो हफ्ते बाद देखें कि वास्तव में क्या हुआ: यूज़र्स कहाँ ड्रॉप हुए, कौन से अनुरोध फेल हुए, कौन से स्टेप बाइपास हुए।
फिर एक-एक इटरेशन प्राथमिकता दें: पहले सबसे बड़ा पेन पॉइंट ठीक करें, दूसरा एक छोटा फीचर जोड़ें, और “nice-to-haves” बाद में रखें। इस तरह बातचीत-आधारित बिल्डिंग व्यावहारिक बनी रहती है बजाय इसके कि यह अनंत प्रॉम्प्ट प्रयोग बन जाये।
बातचीत-आधारित बिल्डिंग को एक-ऑफ प्रयोग बनाने से रोकने का सबसे तेज़ तरीका यह है कि हर बार दोहरने वाले कुछ हिस्सों को स्टैंडर्डाइज़ करें: एक-पेज PRD, एक छोटा प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, और हल्के-फुल्के गार्डरेल्स। फिर आप यही प्लेबुक साप्ताहिक चला सकते हैं।
इसे किसी डॉक में कॉपी/पेस्ट करें और AI टूल खोलने से पहले भरें:
एक साझा नोट बनाएं जिसमें ऐसे प्रॉम्प्ट हों जो आप प्रोजेक्ट्स में बार-बार उपयोग करेंगे:
हर प्रॉम्प्ट के पास अच्छे आउटपुट के उदाहरण रखें ताकि टीममेट्स जानें कि क्या लक्ष्य है।
इन्हें एक बार लिखें और दोहराएँ:
शुरू करने से पहले:
बिल्ड करते समय:
शिप करने से पहले:
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