08 जुल॰ 2025·8 मिनट
AI कैसे विचारों को स्क्रीन, लॉजिक और फ्लो में बदलता है
जानिए कैसे AI ब्रेनस्टॉर्म को संगठित ऐप स्क्रीन, उपयोगकर्ता प्रवाह और सरल लॉजिक में बदल सकता है — जिससे टीमें विचारों से स्पष्ट योजना तक तेज़ी से पहुँचें।
जानिए कैसे AI ब्रेनस्टॉर्म को संगठित ऐप स्क्रीन, उपयोगकर्ता प्रवाह और सरल लॉजिक में बदल सकता है — जिससे टीमें विचारों से स्पष्ट योजना तक तेज़ी से पहुँचें।
जब लोग कहते हैं “विचार को स्क्रीन, लॉजिक, और फ्लोज़ में बदलो,” वे तीन जुड़े हुए तरीकों का जिक्र कर रहे होते हैं जो एक उत्पाद योजना को ठोस बनाते हैं।
स्क्रीन वे पृष्ठ या व्यू हैं जिनसे उपयोगकर्ता इंटरैक्ट करता है: साइन-अप पेज, डैशबोर्ड, सेटिंग्स पेज, "टास्क बनाएं" फ़ॉर्म। एक स्क्रीन सिर्फ़ शीर्षक नहीं—इसमें क्या है (फील्ड्स, बटन, संदेश) और इसका उद्देश्य (उपयोगकर्ता उस स्क्रीन पर क्या करना चाहता है) शामिल होता है।
फ्लोज़ बताते हैं कि उपयोगकर्ता किसी लक्ष्य को पूरा करने के लिए स्क्रीन के बीच कैसे चलता है। फ्लो को एक निर्देशित रास्ते की तरह समझें: पहले क्या होता है, उसके बाद क्या होता है, और उपयोगकर्ता कहाँ पहुँचता है। एक फ्लो आमतौर पर एक “हैप्पी पाथ” (सब कुछ सही चलता है) और वैरिएशन (पासवर्ड भूलना, त्रुटि स्थिति, वापसी करने वाला उपयोगकर्ता आदि) शामिल करता है।
लॉजिक वह सब कुछ है जो सिस्टम बैकग्राउंड में तय या लागू करता है (और अक्सर स्क्रीन पर भी बताया जाता है):
एक व्यावहारिक उत्पाद योजना इन तीनों को जोड़ती है:
AI यहाँ मददगार है क्योंकि यह गंदे नोट्स (फ़ीचर, इच्छाएँ, प्रतिबंध) लेकर इन तीन परतों का पहला ड्राफ्ट सुझा सकता—जिसे आप प्रतिक्रियाएँ देकर सही और परिष्कृत कर सकते हैं।
एक साधारण टास्क ऐप की कल्पना करें:
यही मूल अर्थ है: उपयोगकर्ता क्या देखता है, वे कैसे आगे बढ़ते हैं, और किन नियमों से अनुभव संचालित होता है।
कच्चे उत्पाद विचार शायद ही कभी एक सुव्यवस्थित दस्तावेज के रूप में आते हैं। वे बिखरे टुकड़ों के रूप में आते हैं: फोन ऐप के नोट्स, लंबे चैट थ्रेड, मीटिंग टेकअवे, कागज़ पर तेज़ स्केच, वॉइस मैमो, सपोर्ट टिकट, और आख़िरी मिनट पर जोड़ा गया “एक और चीज़” वाला विचार। हर टुकड़ा मूल्यवान हो सकता है, पर साथ में वे एक स्पष्ट योजना में बदलने में मुश्किल पैदा करते हैं।
एक बार जब आप सब कुछ एक जगह इकट्ठा कर लेते हैं, पैटर्न दिखने लगते हैं—और समस्याएँ भी:
ये समस्याएँ टीम का गलत होना नहीं बतातीं—ये सामान्य हैं जब इनपुट विभिन्न लोगों से, अलग-अलग समय पर, अलग धारणाओं के साथ आता है।
विचार अटक जाते हैं जब “क्यों” ठोस नहीं होता। अगर लक्ष्य धुंधला है ("ऑनबोर्डिंग बेहतर बनाना"), तो फ्लो स्क्रीन के गड्ढे-भरने जैसा बन जाता है: अतिरिक्त स्टेप्स, वैकल्पिक डिटोर्स, और अस्पष्ट निर्णय बिंदु।
इसके मुकाबले एक स्पष्ट लक्ष्य हो: “नई उपयोगकर्ताओं को अपना अकाउंट जोड़ने और दो मिनट से कम में एक सफल क्रिया पूरी करने में मदद करना।” अब टीम हर कदम का मूल्यांकन कर सकती है: क्या यह उपयोगकर्ता को उस परिणाम की ओर बढ़ाता है, या केवल शोर है?
बिना स्पष्ट लक्ष्यों के, टीमें स्क्रीन पर बहस करती हैं बजाए परिणामों पर—and फ्लोज़ जटिल हो जाते हैं क्योंकि वे एक साथ कई उद्देश्यों को संतुष्ट करने की कोशिश कर रहे होते हैं।
जब संरचना गायब होती है, तो निर्णय टाल दिए जाते हैं। यह शुरुआत में तेज़ लगता है ("हम डिज़ाइन में तय कर लेंगे"), लेकिन अक्सर दर्द को आगे खिसका देता है:
डिज़ाइनर वायरफ़्रेम बनाते हैं जो गायब स्थितियों को उजागर करते हैं। डेवलपर्स एज केस माँगते हैं। QA विरोधाभास पाता है। स्टेकहोल्डर्स इस पर असहमत होते हैं कि फीचर को क्या करना चाहिए था। फिर सब पीछे हटते हैं—लॉजिक फिर से लिखना, स्क्रीन दोबारा बनाना, पुनः परीक्षण करना।
रीवर्क महँगा होता है क्योंकि यह तब होता है जब कई टुकड़े पहले ही जुड़े होते हैं।
ब्रेनस्टॉर्मिंग मात्रा पैदा करती है। प्लानिंग को आकार चाहिए।
संगठित विचारों में होते हैं:
AI सबसे ज़्यादा उपयोगी उस बिंदु पर होता है—न कि और सुझाव देने के लिए, बल्कि एक इनपुट के ढेर को एक संरचित प्रारंभिक बिंदु में बदलने के लिए जिसे टीम आगे बढ़ाकर सुधार सके।
अधिकतर शुरुआती उत्पाद नोट्स आधे-वाक्य, स्क्रीनशॉट, वॉइस मेमोज़ और “इसे मत भूलो” विचारों का मिश्रण होते हैं जो टूल्स में बिखरे होते हैं। AI उपयोगी इसलिए है क्योंकि यह उस गड़बड़ को कुछ ऐसा बनाता है जिसे आप असल में चर्चा कर सकें।
सबसे पहले, AI कच्चे इनपुट को स्पष्ट, सुसंगत बुलेट्स में संक्षेप कर सकता है—बिना अभिप्राय बदले। यह आम तौर पर:
यह क्लीनअप मायने रखता है क्योंकि अगर चीज़ें दस अलग शैलियों में लिखी हों तो आप विचारों को अच्छी तरह समूहित नहीं कर पाएँगे।
इसके बाद, AI समान नोट्स को थीम में क्लस्टर कर सकता है। इसे ऐसे समझें जैसे यह स्टिकी नोट्स को दीवार पर ऑटोमैटिकली सॉर्ट कर दे—फिर हर ढेर के लिए लेबल सुझाए।
उदाहरण के लिए, यह “Onboarding,” “Search & Filters,” “Notifications,” या “Billing” जैसे क्लस्टर्स बना सकता है, जो बार-बार आने वाली मंशा और साझा शब्दावली पर आधारित हों। अच्छी क्लस्टरिंग केवल कीवर्ड मैच नहीं करती—यह रिश्तों को भी दिखाती है ("ये आइटम्स सभी चेकआउट को प्रभावित करते हैं")।
ब्रेनस्टॉर्म में वही आवश्यकता कई बार थोड़े-बहुत अलग शब्दों में आती है। AI चिह्नित कर सकता है:
कुछ भी हटाने के बजाय, मूल वाक्यांश को रखें और एक मर्ज्ड संस्करण प्रस्तावित करें ताकि आप चुन सकें कि कौन सा सटीक है।
स्क्रीन और फ्लोज़ की तैयारी के लिए, AI निम्न एंटिटीज़ निकाल सकता है:
क्लस्टरिंग एक शुरुआती बिंदु है, निर्णय नहीं। आपको अभी भी समूह नामों की समीक्षा करनी होगी, यह पुष्टि करनी होगी कि क्या इन-प्लान है/बाहर है, और किसी भी गलत मर्ज को ठीक करना होगा—क्योंकि यहाँ एक गलत धारणा बाद में आपकी स्क्रीन और फ्लोज़ में गूंज सकती है।
एक बार जब आपके विचार क्लस्टर हो गए (उदा., “कंटेंट खोजना”, “सेव करना”, “अकाउंट”, “भुगतान”), अगला कदम उन क्लस्टर्स को प्रोडक्ट के पहले-पास्क मानचित्र में बदलना है। यही सूचना वास्तुकला (IA) है: यह बताती है कि क्या कहाँ रहेगा और लोग कैसे नेविगेट करेंगे।
AI हर क्लस्टर लेकर ऐसा टॉप-लेवल सेक्शन सुझा सकता है जो उपयोगकर्ताओं के लिए प्राकृतिक लगे—अक्सर वही चीज़ें जो आप टैब बार या मुख्य मेनू में देखते हैं। उदाहरण के लिए, “discover” क्लस्टर Home या Explore बन सकता है, जबकि “identity + preferences” Profile बन सकता है।
लक्ष्य परफेक्शन नहीं है; लक्ष्य स्थिर “बकेट” चुनना है जो भ्रम कम करे और बाद की फ्लो कार्य को सरल बनाए।
उन सेक्शनों से AI एक स्क्रीन सूची सामान्य भाषा में जेसन कर सकता है। सामान्यतः आपको मिलेगा:
यह स्क्रीन इन्वेंटरी उपयोगी है क्योंकि यह स्कोप को जल्दी उजागर करती है: आप देख सकते हैं कि क्या “उत्पाद में है” इससे पहले कि कोई वायरफ़्रेम बनाना शुरू करे।
AI यह भी सुझा सकता है कि नेविगेशन कैसे काम कर सकता है, बिना ज़्यादा डिज़ाइन-भारी हुए:
आप इन सुझावों की समीक्षा कर सकते हैं अपने उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं के आधार पर—UI ट्रेंड्स के आधार पर नहीं।
AI उन स्क्रीनों को भी फ़्लैग कर सकता है जिन्हें टीम अक्सर भूल जाती है, जैसे खाली स्टेट्स (कोई रिज़ल्ट नहीं, कुछ भी सेव नहीं हुआ), त्रुटि स्टेट्स (ऑफ़लाइन, पेमेंट फेल), सेटिंग्स, मदद/सपोर्ट, और पुष्टि स्क्रीन।
चौड़ा शुरू करें: कुछ सेक्शंस और एक छोटी स्क्रीन सूची चुनें। फिर सीमाओं को परिष्कृत करें—"Home" को "Home" और "Explore" में बाँटें, या "Notifications" को Profile के अंतर्गत ले जाएँ—जब तक मैप असली उपयोगकर्ता अपेक्षाओं और आपके उत्पाद लक्ष्यों से मेल नहीं खाता।
एक उपयोगी यूज़र फ्लो उद्देश्य से शुरू होता है, स्क्रीन से नहीं। अगर आप AI को एक गंदे ब्रेनस्टॉर्म दें, तो पहले उसे उपयोगकर्ता के लक्ष्य निकालने के लिए कहें—व्यक्ति क्या हासिल करने की कोशिश कर रहा है—और वे टास्क जो वे ऐसा करने के लिए करेंगे। यह बात को "हमें क्या बनाना चाहिए" से बदल कर "उपयोगकर्ता को सफल होने के लिए क्या होना चाहिए" कर देता है।
AI से किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता प्रकार (नए उपयोगकर्ता, लौटने वाला उपयोगकर्ता, एडमिन आदि) के लिए शीर्ष 3–5 लक्ष्य सूचीबद्ध करने को कहें। फिर एक लक्ष्य चुनें और उसे संकुचित स्कोप में फ्लो बनवाएँ (एक नतीजा, एक संदर्भ)। यह "सब कुछ फ्लो" बनने से रोकता है जिसे कोई लागू न कर सके।
अगला कदम AI से एक हैप्पी पाथ कदम-दर-कदम उत्पन्न कराना है: सबसे सरल अनुक्रम जहाँ सब कुछ सही चलता है। आउटपुट को कहानी की तरह पढ़ना चाहिए, क्रमांकित कदमों के साथ (उदा., “यूज़र प्लान चुनता है → भुगतान दर्ज करता है → पुष्टि करता है → सफलता स्क्रीन देखता है”)।
एक बार हैप्पी पाथ स्थिर हो जाने पर, आम विकल्पों में शाखाएँ जोड़ें:
AI से यह लेबल करने को कहें कौन से कदम उपयोगकर्ता विकल्प हैं (बटन, चयन, पुष्टि) बनाम स्वचालित कदम (वैलिडेशन, सेविंग, सिंकिंग)। यह भेद टीमों को निर्णय लेने में मदद करता है कि किस चीज़ को UI चाहिए, किसे संदेश चाहिए और किसे बैकग्राउंड लॉजिक चाहिए।
अंत में, फ्लो को एक सरल डायग्राम विवरण में बदलें जिसे आपकी टीम डॉक या टिकट्स में चिपका सके:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
यह किसी को भी आपसी समझ बनाए रखने में मदद करता है इससे पहले कि कोई Figma खोले या आवश्यकताएँ लिखे।
एक यूज़र फ्लो दिखाता है कहाँ कोई जा सकता है। लॉजिक बताती है क्यों वे जा सकते हैं (या नहीं), और जब चीज़ें गलत हों तो प्रोडक्ट को क्या करना चाहिए। अक्सर टीमें यहीं समय खो देती हैं: फ्लोज़ “पूरा” दिखते हैं, पर निर्णय, राज्य और त्रुटि हेंडलिंग अभी भी निहित रहते हैं।
AI यहाँ उपयोगी है क्योंकि यह एक विज़ुअल या लिखित फ्लो को एक सादा-भाषा “लॉजिक लेयर” में बदल सकता है जिसे गैर-तकनीकी स्टेकहोल्डर्स डिज़ाइन और डेवलपमेंट से पहले समीक्षा कर सकें।
प्रत्येक कदम को छोटे इफ़/थेन नियमों और परमिशन चेकों के रूप में फिर लिखें। लक्ष्य स्पष्टता है, पूर्णता नहीं।
कुछ निर्णायक उदाहरण जो फ्लो बदल सकते हैं:
जब AI ये नियम ड्राफ्ट करे, तो इन्हें मानवीय-फ्रेंडली नाम दें (उदा., “R3: सेव करने के लिए साइन इन होना आवश्यक”) ताकि समीक्षा मीटिंग में चर्चा आसान हो।
हर स्क्रीन के लिए स्पष्ट राज्य होने चाहिए। एक-स्क्रीन चेकलिस्ट माँगे:
फ्लोज़ वास्तविक तब होते हैं जब आप उनके पीछे के डेटा को निर्दिष्ट करते हैं। AI एक पहला ड्राफ्ट निकाल सकता है जैसे:
"अनहैपी पाथ्स" को सादा भाषा में सूचीबद्ध करें:
लॉजिक को गैर-तकनीकी स्टेकहोल्डर्स के लिए पठनीय रखने के लिए इसे एक छोटा “निर्णय + परिणाम” टेम्पलेट के रूप में फ़ॉर्मैट करें और जार्गन से बचें। अगर आवश्यकता हो तो एक हल्का टेम्पलेट बार-बार फ़ीचर्स में उपयोग करें ताकि समीक्षा कंसिस्टेंट रहे (देखें /blog/prompt-templates-for-flows)।
एक बार जब आपके पास स्क्रीन मैप और कुछ यूज़र फ्लोज़ का ड्राफ्ट हो, अगला जोखिम है “हर स्क्रीन बिल्कुल अलग महसूस हो।” AI एक कंसिस्टेंसी चेकर की तरह काम कर सकता है: यह देख सकता है जब एक ही क्रिया के तीन नाम हैं, जब समान स्क्रीन अलग लेआउट उपयोग करते हैं, या जब माइक्रोकॉपी का टोन बदल गया है।
आपके फ्लोज़ जो पार्ट्स बार-बार दोहराते हैं उनके आधार पर एक छोटा कॉम्पोनेंट सेट प्रस्तावित करें। स्क्रीन-वार डिजाइन करने के बजाय बिल्डिंग ब्लॉक्स को स्टैण्डर्डाइज़ करें:
यह वायरफ़्रेम और बाद की UI वर्क को तेज़ बनाता है—और लॉजिक बग्स भी घटाते हैं, क्योंकि एक ही कॉम्पोनेंट एक ही नियम दोहरा सकता है।
अपनी शब्दावली को सरल नामकरण प्रणाली में सामान्य बनाएं:
एक ग्लॉसरी बनाइए और स्क्रीन तथा फ्लोज़ में मेल न खाने वाले शब्दों को फ़्लैग करें।
शुरुआती चरण में भी बुनियादी माइक्रोकॉपी ड्राफ्ट करें:
प्रति-कॉम्पोनेंट याद दिलाएँ: कीबोर्ड फोकस स्टेट्स, स्पष्ट भाषा, और कंट्रास्ट आवश्यकताएँ। साथ ही फ़्लैग करें कि किन जगहों पर पैटर्न आपके मौजूदा ब्रांड गाइडलाइंस से मेल खाना चाहिए (शब्दावली, टोन, बटन हायरार्की), ताकि नई स्क्रीन उपयोगकर्ताओं के परिचित अनुभव से भटके न।
AI तभी सहयोग तेज़ करता है जब हर कोई उसी "करंट ट्रुथ" को देख रहा हो। लक्ष्य यह नहीं कि मॉडल तेज़ी से आगे बढ़े—बल्कि उसे एक संरचित एडिटर की तरह इस्तेमाल करें जो आपकी योजना को पठनीय रखे जैसे-जैसे और लोग इसमें योगदान दें।
एक मास्टर डॉक से शुरू करें, फिर हर समूह के लिए व्यू बनाएँ बिना मूल निर्णय बदले:
विशेष सेक्शंस का संदर्भ दें (उदा., “'Flow A' और नीचे दिए नियमों के आधार पर एक एक्सेक समरी लिखें”) ताकि आउटपुट उसी आधार पर बने रहें।
जब फ़ीडबैक गंदे रूपों (Slack थ्रेड, मीटिंग नोट्स) में आता है, उसे पेस्ट करें और उत्पादन करें:
यह क्लासिक “हमने चर्चा की, पर कुछ नहीं बदला” गैप को कम करता है।
हर इटरेशन में छोटा चेंजलॉग शामिल होना चाहिए। एक डिफ-स्टाइल सारांश जनरेट करें:
स्पष्ट चेकपॉइंट्स सेट करें जहाँ मानव दिशा को मंजूरी दे: स्क्रीन मैप के बाद, मुख्य फ्लोज़ के बाद, लॉजिक/एज केस के बाद। चेकपॉइंट्स के बीच, AI से केवल प्रस्ताव करने को कहें, फाइनलाइज़ करने को नहीं।
मास्टर डॉक को एक स्थान पर प्रकाशित करें (उदा., /docs/product-brief-v1) और कार्यों से उस डॉक के लिंक दें। AI-जनरेटेड वेरिएंट्स को “व्यूज़” मानें, जबकि मास्टर संदर्भ बना रहे।
वैलिडेशन वह जगह है जहाँ “सुंदर फ्लोचार्ट” कुछ ऐसा बनते हैं जिस पर आप भरोसा कर सकें। किसी के Figma खोलने या बनाना शुरू करने से पहले फ्लो को रियल यूज़र्स की तरह दबाएँ—और देखें वे कैसे प्रतिक्रिया देते हैं।
अपने लक्ष्य और ऑडियंस के मेल वाले छोटे, विश्वसनीय टास्क बनाइए (एक “गंदा” टास्क भी शामिल करें)। उदाहरण:
हर परिदृश्य को अपने प्रस्तावित यूज़र फ्लो के माध्यम से कदम-दर-कदम चलाएँ। यदि आप बिना अटकाए क्या होगा बता नहीं पाते, तो फ्लो तैयार नहीं है।
फ्लो की हर स्क्रीन के लिए एक चेकलिस्ट ड्राफ्ट करें:
यह QA के दौरान दिखने वाली गायब आवश्यकताओं को सतह पर लाता है।
अपने फ्लो को स्कैन करें कि:
एक “सबसे छोटा रास्ता” प्रस्तावित करें और उसे अपने मौजूदा फ्लो से तुलना करें। अगर अतिरिक्त कदम ज़रूरी हैं, तो उन्हें स्पष्ट करें (क्यों मौजूद हैं, कौनसा जोखिम घटाते हैं)।
लक्षित प्रश्न जेनरेट करें जैसे:
इन प्रश्नों को अपने रिव्यू डॉक में लाएँ या उन्हें अपने अगले सेक्शन के प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स से लिंक करें /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows।
एक अच्छा प्रॉम्प्ट “होशियार होने” से ज़्यादा इस बारे में है कि आप AI को वही संदर्भ दें जो आप किसी teammate को देते: आप क्या जानते हैं, क्या नहीं, और आपको अगले में कौन से निर्णय चाहिए।
जब आपके पास वर्कशॉप, कॉल या व्हाइटबोर्ड के गंदे नोट्स हों तो यह उपयोग करें।
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
यह “हमने जो कुछ कहा” को उन बाल्टियों में बदल देता है जिन्हें आप स्क्रीन में बदल सकते हैं।
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
कम से कम दो स्तर पूछें ताकि स्टेकहोल्डर्स जटिलता चुन सकें।
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
यदि आप एक ही टेम्पलेट बार-बार उपयोग करते हैं, तो आपकी टीम इनपुट्स को एक सुसंगत फॉर्मेट में उत्पन्न करेगी—जो AI आउटपुट्स को तुलना और इटरेशन के लिए आसान बनाता है।
अगर आपका अंतिम लक्ष्य केवल प्लानिंग नहीं बल्कि शिपिंग भी है, तो इन आर्टिफैक्ट्स (स्क्रीन, फ्लोज़, और लॉजिक) को इम्प्लिमेंटेशन से जोड़ना मददगार होता है। Koder.ai एक vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म है जो एक संरचित योजना लेकर उसे चैट के जरिए काम करने वाली वेब, बैकएंड या मोबाइल ऐप्स में बदलने में मदद कर सकता है—खासकर जब आप AI आउटपुट को पहले एक समीक्षा योग्य स्पेक मानकर, फिर क्रमिक रूप से जनरेट करते हैं। प्लानिंग मोड, स्नैपशॉट्स और रोलबैक जैसी सुविधाएँ तब उपयोगी हो सकती हैं जब आप फ्लोज़ और लॉजिक पर इटरेट कर रहे हों और बदलावों का साफ़ इतिहास रखना चाहें।
AI संरचना तेज़ी से देने में शानदार है—गंदे नोट्स को ड्राफ्ट स्क्रीन, नियम और फ्लोज़ में बदल देना। लेकिन यह भी आत्मविश्वास के साथ गैप्स भर देगा जब जानकारी कमी होगी। सबसे सुरक्षित मानसिकता सरल है: AI प्रस्ताव करे, आपकी टीम निर्णय ले।
ज़्यादातर समस्याएँ छिपी धारणाओं से आती हैं। AI कर सकता है:
हर आउटपुट को एक हाइपोथेसिस मानें—खासकर जो कुछ आवश्यकता जैसा लगे ("उपयोगकर्ता करेंगे...", "सिस्टम को चाहिए...").
ब्रेनस्टॉर्मिंग के दौरान AI में पेस्ट न करें:
बजाय इसके, अनामिक करें और सारांश दें ("User A", "Enterprise customer", "Refund scenario") और संवेदनशील संदर्भ अपनी टीम डॉक्स में रखें।
फ्लो और लॉजिक के लिए स्पष्ट मालिक नियुक्त करें (अक्सर PM या डिज़ाइनर)। AI ड्राफ्ट्स का उपयोग लिखने की गति बढ़ाने के लिए करें, पर निर्णय अपने कैनोनिकल जगह (PRD, स्पेक, या टिकटिंग सिस्टम) में स्टोर करें। अगर चाहें, सहायक डॉक के साथ सापेक्ष लिंक दें जैसे /blog/flow-walkthrough-checklist।
एक हल्का चेकलिस्ट "सुंदर पर गलत" आउटपुट को रोकता है:
एक अच्छा AI-सहायता प्राप्त फ्लो होना चाहिए:
अगर यह मानदंड पूरा नहीं करता, तो फिर से प्रॉम्प्ट करें—अपने सुधारों को नए इनपुट के रूप में इस्तेमाल करके।
स्क्रीन वे अलग-अलग व्यू हैं जिनसे उपयोगकर्ता इंटरैक्ट करता है (पृष्ठ, मोडल, फॉर्म)। एक उपयोगी स्क्रीन परिभाषा में शामिल होना चाहिए:
यदि आप यह नहीं बता सकते कि उपयोगकर्ता उस स्क्रीन पर क्या हासिल करने की कोशिश कर रहा है, तो अक्सर वह असल स्क्रीन नहीं—सिर्फ़ एक लेबल है।
फ्लो कई स्क्रीन के पार एक लक्ष्य तक पहुँचने के लिए उपयोगकर्ता द्वारा उठाए जाने वाले कदमों का क्रम है। शुरूआत करें:
फिर एक क्रमांकित हैप्पी पाथ लिखें, और उसके बाद शाखाएँ जोड़ें (छोड़ना, संपादित करना, रद्द करना, पुनः कोशिश)।
लॉजिक वे नियम और निर्णय हैं जो निर्धारित करते हैं कि सिस्टम क्या अनुमति देता है और उपयोगकर्ता को क्या दिखाया जाता है। सामान्य श्रेणियाँ:
क्योंकि शुरुआती इनपुट आमतौर पर बिखरा और असंगत होता है—नोट्स, चैट्स, स्केच, आख़िरी मिनट के विचार—इसमें अक्सर होता है:
बिना ढाँचे के टीमें निर्णय बाद में टाल देती हैं—जो डिज़ाइन/डेव के दौरान समस्याएँ उभारता है और बाद में महँगा रीवर्क होता है।
हाँ—AI पहले “क्लीनअप पास” में सबसे अच्छा है:
बेस्ट प्रैक्टिस: मूल नोट्स रखें और AI द्वारा तैयार संस्करण को एक संपादन योग्य ड्राफ्ट मानकर समीक्षा व सुधार करें।
AI समान आइटम्स को थीम्स में क्लस्टर कर सकता है (स्टिकी नोट्स को सॉर्ट करने जैसा) और मदद करता है:
मानव समीक्षा जरूरी है: तब तक ऑटो-मर्ज न करें जब तक टीम पुष्टि न करे कि वे वास्तव में वही आवश्यकता हैं।
क्लस्टर्स को एक प्रारंभिक सूचना वास्तुकला (IA) में बदलने के लिए AI से पूछें:
एक अच्छा IA ड्राफ्ट स्कोप को जल्दी उजागर करता है और भूल जाने वाली स्क्रीन—खाली स्टेट्स, त्रुटि स्टेट्स, सेटिंग्स, मदद/सपोर्ट—को सतह पर लाता है।
लक्ष्य-प्रथम प्रॉम्प्ट का उपयोग करें:
यह फ़्लो को लागू करने योग्य रखता है और “सब कुछ फ्लो” जैसी जटिलता रोकता है।
फ्लो को समीक्षा योग्य लॉजिक में बदलने के लिए पूछें:
इसे “निर्णय → परिणाम” रूप में फ़ॉर्मेट करना गैर-टेक स्टेकहोल्डर्स के लिए पढ़ने योग्य रखता है।
AI को “व्यूज़” बनाने के लिए प्रयोग करें लेकिन एक सिंगल सोर्स ऑफ़ ट्रुथ रखें:
यह रोता है कि अलग-अलग लोग अलग AI-जेनरेटेड वर्ज़न का पालन न करें।
यदि एक फ्लो बताता है कहां उपयोगकर्ता जाएगा, तो लॉजिक बताती है क्यों और किस तरह चीज़ें विफल होने पर संभाली जाएँगी।