09 जुल॰ 2025·8 मिनट
कैसे AI लिखित स्पेक्स को कार्यशील फीचर्स और स्क्रीन में बदलता है
जानिए कैसे AI साधारण भाषा के निर्देशों को समझता है, UX फ्लोज़ प्लान करता है, UI और कोड जनरेट करता है, और फीडबैक के साथ इटरेट करके कार्यशील फीचर और स्क्रीन देता है।
जानिए कैसे AI साधारण भाषा के निर्देशों को समझता है, UX फ्लोज़ प्लान करता है, UI और कोड जनरेट करता है, और फीडबैक के साथ इटरेट करके कार्यशील फीचर और स्क्रीन देता है।
“लिखित निर्देश” वे वही शब्द हैं जिनका आप पहले से उपयोग करते हैं यह बताने के लिए कि आप क्या बनवाना चाहते हैं—ऐसे फॉर्म में कैद जो AI (और एक टीम) पर काम कर सके।
व्यवहार में, लक्ष्य बेहतरीन गद्य नहीं होता। लक्ष्य होता है स्पष्ट इरादा (आप कौन‑सा परिणाम चाहते हैं) और स्पष्ट सीमाएँ (क्या अनुमत है, क्या नहीं), ताकि सिस्टम को अनुमान न लगाना पड़े।
यह औपचारिक भी हो सकता है और अनौपचारिक भी:
कुंजी यह है कि टेक्स्ट परिणामों और सीमाओं का वर्णन करे। जब दोनों मौजूद हों, AI भरोसेमंद तरीके से स्क्रीन, फ्लो और इम्प्लीमेंटेशन विवरण प्रस्तावित कर सकता है बिना बिजनेस नियमों का अनुमान लगाए।
एक कार्यशील फीचर केवल मॉकअप से बढ़कर होता है। सामान्यत: इसमें शामिल हैं:
उदाहरण के लिए, “सेव्ड एड्रेसिस” सिर्फ एक पेज नहीं है—यह स्क्रीन का सेट है (लिस्ट, जोड़ें/संपादित करें), नियम (आवश्यक फील्ड्स, डिफ़ॉल्ट पता), और वायरिंग (API कॉल, स्टेट अपडेट)।
ज्यादातर टीमें एक सरल चक्र में काम करती हैं:
Describe → generate → review → refine
आप स्पेक देते हैं, AI UI/UX और इम्प्लीमेंटेशन प्रस्तावित करता है, आप सटीकता और प्रोडक्ट फिट के लिए समीक्षा करते हैं, फिर आप वे आवश्यकताएँ परिष्कृत करते हैं जब तक परिणाम वही न हो जो आप चाहते थे।
यदि आप Koder.ai जैसे vibe‑coding प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं, तो यह लूप और भी कसी हुई हो सकती है क्योंकि आप एक ही जगह में बने रहकर चैट में फीचर का वर्णन कर, ऐप चेंजेस जनरेट कर, और लक्षित फॉलो‑अप्स से जल्दी इटरेट कर सकते हैं (और जरूरत होने पर रिवर्ट भी कर सकते हैं)।
AI स्क्रीन ड्राफ्ट करने, फ्लो सुझाने, और कोड उत्पन्न करने में तेज़ी ला सकता है, पर लोग अभी भी:
AI को टेक्स्ट से पहला (और दूसरा) ड्राफ्ट बनाने के लिए एक एक्सीलरेटर समझें—जबकि अंतिम परिणाम की जिम्मेदारी इंसानों पर रहती है।
AI फ़ॉर्मैट्स के प्रति लचीला है, पर स्पष्टता के प्रति सख्त है। यह एक पैराग्राफ, बुलेट लिस्ट, PRD स्निपेट, या यूजर स्टोरीज़ के सेट से काम कर सकता है—जब तक इरादा और सीमाएँ स्पष्ट हों।
सबसे उपयोगी शुरुआती बिंदु आमतौर पर शामिल होते हैं:
ये तत्व AI को बताते हैं कि आप क्या बना रहे हैं और ‘अच्छा’ दिखने का क्या मापदंड है, जिससे बैक‑एंड‑फोर्थ कम होते हैं।
जब आवश्यकताएँ गायब होती हैं, तो AI डिफ़ॉल्ट्स भर देता है जो आपके बिजनेस नियमों से मेल नहीं खा सकते। शामिल करें:
अस्पष्ट: “एक चेकआउट स्क्रीन जोड़ें और इसे सरल बनाएं।”
ठोस: “लॉग्ड‑इन उपयोगकर्ताओं के लिए एक चेकआउट फ्लो जोड़ें। चरण: Address → Shipping → Payment → Review. कार्ड + Apple Pay सपोर्ट करें। प्रति उपयोगकर्ता 3 एड्रेस तक सेव करें। पेमेंट से पहले टैक्स और शिपिंग दिखाएँ। यदि पेमेंट फेल होता है, तो कार्ट को रखें और रीट्राय ऑप्शन दिखाएँ। सफलता = ऑर्डर बनता है, रसीद ईमेल होती है, और इन्वेंटरी घटती है।”
स्पष्ट इनपुट AI को ऐसी स्क्रीन, कॉपी, वैलिडेशन और लॉजिक बनाने में मदद करते हैं जो वास्तविक सीमाओं के साथ मेल खाते हैं। आपको कम मिसमैच्ड अनुमान, कम रीडिज़ाइन साइकिल, और पहले ड्राफ्ट से उस चीज़ तक तेज़ रास्ता मिलता है जिसे आपकी टीम वास्तव में समीक्षा, परीक्षण और शिप कर सके।
AI स्क्रीन या कोड जनरेट करने से पहले यह समझना ज़रूरी है कि आप क्या मतलब रखते हैं, न कि केवल आपने क्या लिखा। यह चरण मूलतः आपकी स्पेक को एक प्रोडक्ट मैनेजर की तरह पढ़ना है: लक्ष्य, शामिल लोग, और वे नियम जो फीचर को सही बनाते हैं—निकालना।
अधिकांश स्पेक कुछ आवर्ती बिल्डिंग ब्लॉक्स रखते हैं:
जब ये स्पष्ट होते हैं, AI टेक्स्ट को संरचित समझ में बदल सकता है जिसे बाद के चरण फ्लो, स्क्रीन, डेटा, और लॉजिक में बदल सकते हैं।
AI सामान्य प्रोडक्ट पैटर्न पहचानता है और रोज़मर्रा की भाषा को इम्प्लीमेंटेशन कॉन्सेप्ट्स में मैप कर देता है। उदाहरण:
यह मैपिंग उपयोगी है क्योंकि यह अस्पष्ट संज्ञाओं को उन ठोस बिल्डिंग ब्लॉक्स में बदल देती है जिनका डिज़ाइनर और इंजीनियर प्रयोग करते हैं।
अच्छी स्पेक भी रिक्तियाँ छोड़ देती है। AI बता सकता है कि क्या कमी है और उपयुक्त स्पष्टिकरण प्रश्न पूछ सकता है जैसे:
कभी‑कभी आप उत्तरों के बिना भी प्रगति चाहते हैं। AI तर्कसंगत डिफ़ॉल्ट चुन सकता है (उदा., मानक पासवर्ड नियम, सामान्य डैशबोर्ड विजेट्स) जबकि मान्यताओं को समीक्षा के लिए चिह्नित करता है।
कुंजी है दृश्यता: मान्यताओं को स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध किया जाना चाहिए ताकि कोई मानव उन्हें कन्फर्म या सुधार सके पहले कि कुछ शिप हो।
इरादा स्पष्ट होने के बाद अगला कदम लिखित स्पेक को ऐसी चीज़ में बदलना है जिसे आप वास्तव में बना सकें: एक फीचर प्लान। आप अभी कोड नहीं चाहते—आप संरचना चाहते हैं।
अच्छा प्लान वाक्यों को स्क्रीन, नेविगेशन, और यूजर जर्नी में बदलकर शुरू होता है।
उदाहरण: “यूज़र आइटम को विशलिस्ट में सेव कर सकते हैं और बाद में देख सकते हैं” आमतौर पर संकेत देता है (1) प्रोडक्ट डिटेल इंटरैक्शन, (2) एक विशलिस्ट स्क्रीन, और (3) मुख्य नेविगेशन से पहुँच।
AI से कहें कि वह स्क्रीन की सूची दे और फिर “हैप्पी पाथ” जर्नी के साथ कुछ सामान्य डिटॉर भी वर्णन करे (लॉग्ड‑आउट, आइटम हटाया गया, खाली लिस्ट)।
अगला, AI को फीचर को टीमों द्वारा समझे जाने वाले कार्यों में विभाजित करने को कहें:
यहीं पर अस्पष्ट आवश्यकताएँ सामने आती हैं। यदि स्पेक यह नहीं बताता कि उपयोगकर्ता एक ही आइटम दो बार सेव करने की कोशिश करे तो प्लान को यह प्रश्न उठाना चाहिए।
एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया साधारण भाषा में रखें। उदाहरण:
AI से कहें कि वह आइटम्स को must-have बनाम nice‑to‑have के रूप में लेबल करे (उदा., “विशलिस्ट शेयर करना” शायद nice‑to‑have)। इससे प्लान बिना कहे विस्तार नहीं लेगा।
फीचर प्लान हाथ में होने पर, AI टेक्स्ट को एक ठोस “स्क्रीन मैप” और शुरुआती UI ड्राफ्ट में बदलने में मदद कर सकता है। लक्ष्य पहला प्रयास पिक्सेल‑परफेक्ट डिज़ाइन नहीं है—बल्कि एक साझा, इंस्पेक्टेबल मॉडल है कि उपयोगकर्ता क्या देखेंगे और क्या करेंगे।
हैप्पी‑पाथ को एक छोटी कहानी के रूप में वर्णन करके शुरू करें: उपयोगकर्ता क्या चाहता है, कहाँ से शुरू करता है, क्या टैप करता है, और सफलता कैसी दिखती है। इससे AI न्यूनतम स्क्रीन सेट (और प्रत्येक पर क्या होना चाहिए) प्रस्ताव कर सकता है।
फिर सामान्य विकल्प पूछें: “यदि वे लॉग्ड‑आउट हैं तो क्या होगा?”, “यदि परिणाम नहीं हैं तो?”, “यदि वे बीच में छोड़ दें तो?”। यह सुनिश्चित करने का तरीका है कि आप ऐसी UI न बनाएं जो केवल डेमो में काम करे।
यदि आपकी स्पेक लेआउट हिंट्स शामिल करती है (उदा., “हीडर में सर्च, परिणाम सूची फिल्टर के साथ, मुख्य CTA नीचे”), AI संरचित ड्राफ्ट बना सकता है जैसे:
सर्वोत्तम प्रॉम्प्ट में कंटेंट प्राथमिकताएँ (“प्राइस और उपलब्धता विवरण को डिस्क्रिप्शन से ऊपर दिखाएँ”), इंटरैक्शन नियम (“फिल्टर्स सेशन्स में पर्सिस्ट रहें”), और बाधाएँ (“मोबाइल‑फ़र्स्ट; एक हाथ से उपयोग के लिए उपयुक्त”) शामिल होते हैं।
एक कार्यशील प्रोडक्ट को “नॉर्मल” स्क्रीन से अधिक चीज़ों की ज़रूरत होती है। AI से उन स्टेट्स की सूची और परिभाषा कराने को कहें जिन्हें आप लागू करेंगे:
ये स्टेट निर्णय सीधे डेवलपमेंट प्रयास और उपयोगकर्ता विश्वास को प्रभावित करते हैं।
AI पुन:उपयोगयोग्य कंपोनेंट्स और नियम प्रस्ताव करके सुसंगतता बनाए रखने में मदद कर सकता है: टाइप स्केल, स्पेसिंग टोकन्स, बटन स्टाइल्स, और फॉर्म पैटर्न।
यदि आपके पास पहले से कंपोनेंट्स हैं, तो अपने आंतरिक गाइडलाइंस (/design-system) का लिंक दें और AI से उन्हें पुन:उपयोग करने के लिए कहें बजाय नए पैटर्न बनाने के।
अगला कदम है “ऐप क्या करना चाहिए” को यह तय करना कि ऐप क्या स्टोर करे और क्या अनुमति दे। यह वह जगह है जहाँ लिखित स्पेक ठोस डेटा मॉडल और बिजनेस नियमों में बदलती है।
AI आपके टेक्स्ट में नाउन्स निकालकर और उन्हें एंटिटीज़ मानकर शुरू करता है। उदाहरण: “Users Projects बना सकते हैं और Tasks जोड़ सकते हैं, और मैनेजर टाइम एंट्रीज़ अप्रूव करते हैं” से सुझाव आते हैं: User, Project, Task, TimeEntry।
प्रत्येक एंटिटी के लिए AI सुझाएगा कि किन फ़ील्ड्स की ज़रूरत होगी (और क्या गायब है):
यह भी इम्लाइड एज‑केसेस का संकेत देगा, जैसे “एक सक्रिय सब्सक्रिप्शन प्रति अकाउंट केवल एक हो सकती है” (यूनिकनेस कन्स्ट्रेंट) या “ऑर्डर टोटल लाइन‑आइटम्स के योग के बराबर होना चाहिए” (कैल्क्युलेटेड वैलिडेशन)।
अच्छा आउटपुट नियमों को पठनीय रखता है, न कि कोड में दबा देता है। उदाहरण:
अंत में, रिकॉर्ड्स समय के साथ कैसे बदलते हैं उसका मैप बनाएं: create, update, delete, और हटाने के बजाय क्या करना है (soft delete). AI ऑडिट ट्रेल्स (किसने क्या बदला, कब) और हिस्ट्री/वर्शनिंग का प्रस्ताव भी कर सकता है जब स्पेक ट्रैसेबिलिटी मांगता है।
अब आप “पहला कार्यशील ड्राफ्ट” कोड जनरेट कर सकते हैं: वह UI जिसे लोग क्लिक करते हैं, और लॉजिक जो इसे सही तरीके से व्यवहार करवाती है।
यदि आप Koder.ai का उपयोग कर रहे हैं, तो आमतौर पर इसका मतलब प्लेटफ़ॉर्म चैट‑ड्रिवन स्पेक से एक सुसंगत फुल‑स्टैक इम्प्लीमेंटेशन (वेब, बैकएंड, DB) जनरेट करता है, और जब आप पारंपरिक वर्कफ़्लो में जारी रखना चाहें तो सोर्स कोड एक्सपोर्ट करने का विकल्प देता है।
स्पेक जैसे “एक 'Create Project' स्क्रीन जोड़ें जिसमें name, owner, और visibility हों” से AI स्कैफोल्ड कर सकता है:
यह फिर से उपयोगी बिल्डिंग ब्लॉक्स भी बनाना चाह सकता है (उदा., a <ProjectForm /> जिसे create और edit दोनों के लिए उपयोग किया जा सके), ताकि कोड सुसंगत रहे।
सर्वर‑साइड पर, AI फीचर के लिए बुनियादी “कॉन्ट्रैक्ट” ड्राफ्ट कर सकता है:
मुख्य बात यह है कि बैकएंड लॉजिक स्पेक के नियमों से जुड़ा होना चाहिए (“केवल एडमिन visibility को private सेट कर सके”) बजाय सिर्फ UI से जो कुछ भी भेजा जा रहा है उसे सेव करने के।
AI UI को आपके API क्लाइंट (fetch/Axios/React Query आदि) से वायर कर सकता है, उपयुक्त जगहों पर कैशिंग और retries सहित। इसे उपयोगकर्ता‑अनुकूल त्रुटि हैंडलिंग भी जनरेट करनी चाहिए: वैलिडेशन त्रुटियों के लिए फील्ड‑लेवल संदेश और नेटवर्क विफलताओं के लिए स्पष्ट फॉलबैक।
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: , : });
{
api.(, values);
router.();
} (e) {
({ : , : });
}
}
जनरेटेड कोड सबसे उपयोगी तब होता है जब यह आपकी कन्वेंशन्स का पालन करता है: साफ़ नामकरण, अनुमानित फ़ोल्डर स्ट्रक्चर, छोटे फ़ंक्शन्स, और साझा यूटिलिटीज़ (validators, API clients, permission helpers)।
यदि आपकी कोई स्टाइल गाइड या पसंदीदा पैटर्न हैं, तो उन्हें स्पष्ट रूप से संदर्भित करें और आंतरिक डॉक जैसे /engineering/frontend या /engineering/api-guidelines का लिंक दें।
इस बिंदु तक आपके पास स्क्रीन, UI कंपोनेंट्स, डेटा शेप्स और बिजनेस नियम हैं। “वायरिंग” वह जगह है जहाँ ये हिस्से वास्तव में एक‑दूसरे से बात करते हैं: बटन क्रियाएँ ट्रिगर करते हैं, क्रियाएँ बैकएंड एंडपॉइंट्स को कॉल करती हैं, प्रतिक्रियाएँ UI अपडेट करती हैं, और परमिशन तय करते हैं कि लोग क्या देख सकते हैं।
AI स्पेक के अनुसार स्क्रीन को कनेक्ट कर सकता है रूट्स (URLs या ऐप पाथ्स) बनाकर, बताकर कि प्रमुख एक्शन्स के बाद क्या होता है, और पेजों के बीच सही कॉन्टेक्स पास करके।
उदाहरण: “सहेजने के बाद, लिस्ट पर लौटें और नए आइटम को हाइलाइट करें” एक ठोस फ्लो बन जाता है—फॉर्म सबमिट → सफलता की प्रतीक्षा → लिस्ट पर नेविगेट करें → टोस्ट दिखाएँ और नए रो पर फोकस करें।
स्पेक अक्सर भूमिकाओं का ज़िक्र करते हैं (“Admin एडिट कर सकता है, Viewer सिर्फ पढ़ सकता है”)। वायरिंग का अर्थ है इसे एक से अधिक जगह पर लागू करना:
AI यहां मददगार है क्योंकि यह पूरे ऐप में संगत चेक जनरेट कर सकता है (केवल एक स्क्रीन पर नहीं), जिससे जोखिम कम होता है कि “यह लॉक दिखता है, पर एंडपॉइंट फिर भी काम करता है।”
अधिकांश फीचर कन्फ़िगरेशन पर निर्भर होते हैं: API बेस URLs, एनालिटिक्स कीज़, फीचर फ्लैग्स, स्टोरेज बकेट्स इत्यादि। AI dev/staging/prod के लिए अलग सेटिंग्स सेट कर सकता है जबकि सीक्रेट्स को कोडबेस में न रखे।
सामान्य आउटपुट में शामिल होते हैं:
.env टेम्पलेट्स (सुरक्षित प्लेसहोल्डर्स)लक्ष्य एक पूरा लूप है: “क्लिक → अनुरोध → प्रतिक्रिया → UI अपडेट।” AI गायब glue को जोड़ सकता है (लोडिंग स्टेट्स, त्रुटि हैंडलिंग, retries) और सरल जाँचें जनरेट कर सकता है जैसे:
यह वह जगह है जहाँ फीचर मॉक‑अप बनना बंद होता है और असली प्रोडक्ट जैसा व्यवहार करना शुरू करता है।
एक बार फीचर “वर्किंग” हो जाने पर, इसे उसी तरह टेस्ट करें जैसे असली उपयोगकर्ता (और वास्तविक‑दुनिया जो गड़बड़ कर सकती है) करेगा। AI एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया को ठोस चेक में बदलकर और डिबगिंग के थकाऊ हिस्सों को तेज़ करके मदद करता है।
यदि आपकी स्पेक कहती है, “एक उपयोगकर्ता अपना पासवर्ड रीसेट कर सकता है और एक कन्फर्मेशन संदेश देखता है,” तो AI उन स्टेटमेंट्स को कई स्तरों पर मैच करने वाले टेस्ट केस सुझा सकता है:
ट्रिक यह है कि AI को सटीक एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया और न्यूनतम संदर्भ दें: फीचर नाम, मुख्य स्क्रीन, और किसी मौजूदा टेस्ट कन्वेंशन का हवाला।
स्पेक सामान्यतः हैप्पी‑पाथ बताती है। AI उन “क्या‑यदि” परिदृश्यों की ब्रेनस्टॉर्मिंग में उपयोगी है जो सपोर्ट टिकट बनाने का कारण बनते हैं:
आपको हर एज‑केस अभी लागू करने की ज़रूरत नहीं है, पर आपको यह तय करना चाहिए कि किन‑किन का आपके प्रोडक्ट के रिस्क‑लेवल के लिए महत्व है।
जब कोई टेस्ट फेल करे, तो AI को वही जानकारी दें जो एक डेवलपर पूछेगा: फेलिंग असर्शन, संबंधित लॉग्स, स्टैक ट्रेसेस, और ठीक‑ठीक रिप्रोड्यूस स्टेप्स।
AI तब कर सकता है:
इसके सुझावों को एक हाइपोथेसिस की तरह लें। उन्हें री‑रन कर के और UI में व्यवहार चेक करके कन्फर्म करें।
त्वरित समीक्षा साइकिल्स के लिए, छोटा चेकलिस्ट रखें:
पहला AI‑जनरेटेड ड्राफ्ट आमतौर पर “प्रतिक्रिया देने के लिए पर्याप्त” होता है, न कि “शिप करने के लिए तैयार।” इटरेशन वह जगह है जहाँ आप एक संभाव्य फीचर को भरोसेमंद बनाते हैं—ज़रूरी आवश्यकताओं को कठोर करके, एज‑केसेस ठीक करके, और छोटे, रिव्यू‑योग्य कदमों में परिवर्तन करके।
एक स्वस्थ लूप ऐसा दिखता है: generate → review → एक विशिष्ट परिवर्तन माँगें → क्या बदला इसका तुलना करें → दोहराएँ।
पूरे ऐप के लिए फिर से‑प्रॉम्प्ट करने की बजाय लक्षित अपडेट्स पर ध्यान दें। AI से केवल एक हिस्से (एक स्क्रीन, एक कंपोनेंट, एक वैलिडेशन नियम, एक क्वेरी) को बदलने को कहें और एक डिफ़ या साफ़ दिखाया गया “before/after” लौटवाएँ। इससे यह सत्यापित करना आसान हो जाता है कि परिवर्तन ने समस्या हल की बिना कुछ और तोड़ा।
यदि आपका वर्कफ़्लो समर्थित है, तो बदलावों को छोटे कमिट्स में रखें और उन्हें टीम‑मेट के पुल‑रिक्वेस्ट की तरह रिव्यू करें: डिफ़ स्कैन करें, ऐप रन करें, और व्यवहार सत्यापित करें।
Koder.ai जैसी प्लेटफ़ॉर्म इस दृष्टिकोण से भी लाभान्वित होती हैं: “planning mode” (या समकक्ष चरण) का उपयोग करके पहले स्कोप और फ्लो पर सहमति बनाएँ, फिर जनरेट करें, फिर संकुचित स्लाइस में इटरेट करें—और जब प्रयोग गलत जाए तो स्नैपशॉट/रोलबैक पर निर्भर रहें।
अस्पष्ट अनुरोध (“इसे बेहतर बनाओ,” “फ्लो ठीक करो”) अस्पष्ट परिणाम देंगे। मजबूत परिवर्तन अनुरोध संदर्भ देते हैं:
संभव हो तो एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया जोड़ें: “‘Pay’ बटन तब तक निष्क्रिय रहे जब तक आवश्यक फील्ड्स वैध न हों” या “यदि शिपिंग देश बदले तो टैक्स तुरंत फिर से कैलकुलेट करें।”
AI आउटपुट को ऐसा कोड मानें जिसका आप मालिक हैं। अपडेट्स के साथ छोटे चेंज नोट्स की आवश्यकता रखें: क्या बदला, क्यों बदला, और क्या टेस्ट करना है।
जब AI रिफैक्टर का सुझाव दे, तो उससे इरादा समझाएँ और संभावित जोखिम सूचीबद्ध करने को कहें (उदा., “इससे वैलिडेशन टाइमिंग बदल सकती है” या “इससे API रिस्पॉन्स हैंडलिंग प्रभावित हो सकती है”)।
इटरेशन समाप्त तब होती है जब आप स्पष्ट रिलीज़ मानदंड तक पहुँच जाएँ। सीमाएँ परिभाषित करें:
उस बिंदु पर, स्पेक को फ्रीज़ करें, शिप करें, और अगले इटरेशन को एक नया, सीमित बदलाव के रूप में प्लान करें।
AI लिखित स्पेक को आश्चर्यजनक रूप से पूरे फीचर्स में बदल सकता है, पर यह निर्णय का विकल्प नहीं है। AI आउटपुट को ड्राफ्ट मानें—विशेषकर जब यह उपयोगकर्ता डेटा, पेमेंट्स, या परमिशन को छूता हो।
मान लें कि आप कोई भी चीज़ जो आप प्रॉम्प्ट में पेस्ट करते हैं, स्टोर या समीक्षा की जा सकती है। न डालें:
यदि आपको वास्तविकता जैसी सैम्पल चाहिए, तो एनोनिमाइज़ करें: नाम प्लेसहोल्डर्स से बदलें, IDs स्क्रैम्बल करें, और पैटर्न बताएं (“10k उपयोगकर्ता, 3 भूमिकाएँ”) बजाय कच्चे एक्सपोर्ट के।
AI बेसलाइन सुरक्षा चेक जनरेट करने में उपयोगी है, पर आपको उन्हें सत्यापित करना चाहिए।
कोड या स्क्रीन माँगने से पहले शामिल करें:
एक बार जब आपके पास एक ड्राफ्ट प्रोटोटाइप हो, तो एक त्वरित समीक्षा शेड्यूल करें: इसे अपने रोडमैप से तुलना करें, तय करें क्या अब शिप होता है वर्सेस बाद में, और किए गए बदलावों का दस्तावेज़ बनाएं।
यदि आप ड्राफ्ट्स को प्लान में बदलने में मदद चाहते हैं, तो देखें /pricing या संबंधित गाइड्स के लिए /blog ब्राउज़ करें। यदि आप चैट‑ड्रिवन डेवलपमेंट एक्सप्लोर कर रहे हैं, तो Koder.ai इस वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया है: लिखित स्पेसिफिकेशन्स को कार्यशील वेब, बैकएंड, और मोबाइल फीचर्स में बदलें, तेजी से इटरेट करें, और जब तैयार हों तब सोर्स कोड एक्सपोर्ट करें।
“लिखित निर्देश” कोई भी ऐसा टेक्स्ट है जो स्पष्ट रूप से इरादा (आप जो परिणाम चाहते हैं) और बाधाएँ/सीमाएँ (क्या मान्य है और क्या नहीं) बताता हो। यह एक त्वरित Slack संदेश, PRD स्निपेट, यूजर स्टोरीज़, एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया या एज केस की लिस्ट कुछ भी हो सकती है—महत्वपूर्ण साफ़गोई है, औपचारिकता नहीं।
एक “कार्यशील” फीचर सामान्यतः केवल दिखावट से आगे होता है:
एक मॉकअप दिखाता है कि कुछ कैसा दिखेगा; एक कार्यशील फीचर एंड-टू-एंड सही व्यवहार करता है।
बहुत सी टीमें एक सरल इटरेशन लूप का उपयोग करती हैं:
तेज़ी ड्राफ्ट्स से आती है गति; गुणवत्ता आती है अनुशासित समीक्षा और इटरेशन से।
AI तेज़ी से काम कर सकता है, पर अगर आप निर्दिष्ट नहीं करेंगे तो यह अनुमान लगा लेगा:
इनको शुरू में शामिल करने से रिवर्क कम होगा और “रिज़नबल डिफॉल्ट्स” जो आपके बिजनेस से मेल न खाते, बचेंगे।
शुरुआत के लिए चार तत्व दें:
यह AI को दिशा और गुणवत्ता का बार देता है, सिर्फ़ आईडिया नहीं।
कंक्रीट स्पेसिफिकेशन्स में स्पष्ट रूप से होने चाहिए:
ये विवरण सीधा-सीधा स्क्रीन, नियम और API व्यवहार में बदल जाते हैं।
कोड जनरेट करने से पहले AI से फीचर प्लान बनवाएँ:
यहां अस्पष्टताएँ जल्दी पकड़ में आ जाती हैं—जब बदलाव सस्ते होते हैं।
हर की स्क्रीन स्टेट को स्पष्ट करने के लिए AI से कहें:
अधिकांश प्रॉडक्शन बग और UX इश्यूज़ हुक्के‑पथ से नहीं, बल्कि इन स्टेट्स की कमी से आते हैं।
AI आमतौर पर टेक्स्ट से ‘नाउन्स’ निकालकर एंटिटीज़ बनाता है और फिर सुझाता है:
इसे डेटा लाइफ़साइकल भी बताने के लिए कहें: create/update/soft-delete और क्या audit trail या history चाहिए।
AI आउटपुट को ड्राफ्ट मानें और गार्डरेल सेट करें:
AI को इटरेशन तेज करने के लिए इस्तेमाल करें, पर सटीकता, सुरक्षा और गुणवत्ता के लिए इंसान ज़िम्मेदार रहें।