10 मई 2025·8 मिनट
गैर-टेक फाउंडर्स AI वर्कफ़्लो से SaaS कैसे शिप करते हैं
AI के जरिये गैर-टेक फाउंडर्स के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका: स्कोप परिभाषित करें, स्पेक लिखें, बनाएं, टेस्ट करें, डिप्लॉय करें और इटरेट करें ताकि असली SaaS शिप हो सके।
AI के जरिये गैर-टेक फाउंडर्स के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका: स्कोप परिभाषित करें, स्पेक लिखें, बनाएं, टेस्ट करें, डिप्लॉय करें और इटरेट करें ताकि असली SaaS शिप हो सके।
AI आपको एक SaaS प्रोडक्ट तक काफी आगे तक ले जा सकता है—यहाँ तक कि अगर आप खुद कोड न भी लिखें—क्योंकि यह UI स्क्रीन ड्राफ्ट कर सकता है, बैकएंड एंडपॉइंट जेनरेट कर सकता है, डेटाबेस कनेक्ट कर सकता है, और डिप्लॉय कैसे करें ये समझा सकता है। जो यह नहीं कर सकता वह है तय करना कि क्या महत्वपूर्ण है, सहीपन की जाँच करना, या प्रोडक्शन परिणामों की जिम्मेदारी लेना। आपको अभी भी नेविगेट करना होगा।
इस पोस्ट में, शिपिंग का मतलब है: एक उपयोगी प्रोडक्ट जो एक वास्तविक वातावरण में चल रहा हो और जिसे वास्तविक लोग साइन इन करके उपयोग कर सकें। बिलिंग शुरुआत में वैकल्पिक है। “शिप्ड” का मतलब Figma फ़ाइल नहीं है, न ही एक प्रोटोटाइप लिंक, और न ही ऐसा रिपो जो सिर्फ़ आपके लैपटॉप पर चलता हो।
AI तेज निष्पादन में अच्छा है: स्कैफ़ोल्डिंग जेनरेट करना, डेटा मॉडल सुझाना, CRUD फीचर्स लिखना, ईमेल टेम्पलेट ड्राफ्ट करना, और फर्स्ट‑पास टेस्ट बनाना।
AI को अभी भी दिशा और चेक्स चाहिए: यह APIs को हॅलुसिनेट कर सकता है, एज केस मिस कर सकता है, असुरक्षित डिफ़ॉल्ट बना सकता है, या चुपचाप आवश्यकताओं से भटक सकता है। इसे एक बहुत तेज़ जूनियर असिस्टेंट की तरह रखें: मददगार, पर अधिकारिक नहीं।
आप एक सरल लूप से आगे बढ़ेंगे:
आम तौर पर आप प्रोडक्ट आइडिया, ब्रांड, ग्राहक सूची, और अपने रिपो में रखा कोड के मालिक होते हैं—पर अपने AI टूल्स के टर्म्स और किसी भी कॉपी किये गए डिपेंडेंसी की शर्तें जाँचना ज़रूरी है। आउटपुट्स को अपने प्रोजेक्ट में सेव करने, निर्णय दस्तावेज़ित रखने और प्रॉम्प्ट में प्रोप्रियटरी कस्टमर डेटा पेस्ट करने से बचने की आदत रखें।
आपको चाहिए: स्पष्ट लेखन, बुनियादी प्रोडक्ट सोच, और टेस्ट व इटरेट करने का धैर्य। आप छोड़ सकते हैं: गहरी कंप्यूटर साइंस, जटिल आर्किटेक्चर, और “परफेक्ट” कोड—कम से कम जब तक यूज़र्स यह साबित न कर दें कि यह मायने रखता है।
यदि आप AI पर निर्भर हैं तो स्पष्टता आपकी सबसे बड़ी लीवर होती है। एक संकुचित समस्या अस्पष्टता घटाती है, जिसका मतलब है कम “लगभग सही” फीचर्स और ज्यादा उपयोगी आउटपुट।
एक ऐसे व्यक्ति के साथ शुरू करें जिसे आप स्पष्ट रूप से सोच सकें, न कि एक बड़े मार्केट सेगमेंट के साथ। “फ्रीलांस डिजाइनर जो ग्राहकों को इनवॉइस भेजते हैं” "स्मॉल बिज़नेस" से बेहतर है। फिर एक काम नाम दें जो वे पहले ही करने की कोशिश कर रहे हैं—खासकर जो दोहराव वाला, तनावपूर्ण, या समय-संवेदनशील हो।
एक त्वरित टेस्ट: अगर आपका उपयोगकर्ता 10 सेकंड में यह नहीं बता सके कि आपका प्रोडक्ट उनके लिए है, तो यह अभी भी बहुत व्यापक है।
सीधा और मापने योग्य रखें:
“Help [target user] [do job] by [how] so they can [result].”
उदाहरण: “Help freelance designers send accurate invoices in under 2 minutes by auto-building line items from project notes so they get paid faster.”
मेट्रिक्स AI‑सहायता बिल्डिंग को “फीचर कलेक्टिंग” बनने से रोकते हैं। सरल संख्याएँ चुनें जिन्हें आप वास्तव में ट्रैक कर सकें:
केवल वे कदम सूचीबद्ध करें जो उपयोगकर्ता को वादा किया गया परिणाम दिलाने के लिए ज़रूरी हैं—कोई एक्स्ट्रा नहीं। यदि आप इसे 5–7 चरणों में नहीं बता सकते, कट करें।
स्कोप क्रीप #1 वजह है कि AI बिल्ड्स अटके रहते हैं। लुभावनी जोड़ियों (मल्टी-यूज़र रोल्स, इंटीग्रेशन, मोबाइल ऐप, डैशबोर्ड) को लिखकर “नॉट नाउ” लेबल करें। इससे पहले सबसे साधारण वर्जन शिप करने की अनुमति मिलती है—और रीयल यूज़ के आधार पर बेहतर किया जा सकता है।
AI तेजी से कोड लिख सकता है, पर यह अनुमान नहीं लगा सकता कि आपका मतलब क्या है। एक पृष्ठ का स्पेक (सोचें “मिनी PRD”) मॉडल को एक सिंगल सोर्स ऑफ़ ट्रूथ देता है जिसे आप प्रॉम्प्ट्स, रिव्यूस और इटरेशन के दौरान बार‑बार इस्तेमाल कर सकते हैं।
AI से कहें कि वह एक-पेज PRD बनाए जिसमें शामिल हो:
अगर सरल स्ट्रक्चर चाहिए तो उपयोग करें:
हर MVP फीचर को 3–8 यूज़र स्टोरीज़ में बदलें। हर स्टोरी के लिए आवश्यक करें:
AI से कहें कि अस्पष्ट असम्प्शंस और एज केस सूचीबद्ध करे: खाली स्टेट्स, अवैध इनपुट, परमिशन एरर, डुप्लीकेट, रिस्ट्राइज/रिट्राई, और “यदि उपयोगकर्ता बीच में छोड़ दे तो क्या?” तय करें कौन से v0.1 में अनिवार्य हैं।
कुंजी शब्द परिभाषित करें (उदा., “Workspace,” “Member,” “Project,” “Invoice status”)। हर प्रॉम्प्ट में इस ग्लॉसरी का पुन:उपयोग करें ताकि मॉडल कॉन्सेप्ट्स का नाम न बदल दे।
अपने एक-पेज के अंत में एक कड़ा MVP v0.1 चेकलिस्ट रखें: क्या शामिल है, क्या स्पष्ट रूप से बाहर है, और “डन” का मतलब क्या है। यही स्पेक है जिसे आप अपनी AI वर्कफ़्लो में हर बार चिपकाएँगे।
शुरुआत करने के लिए आपको परफेक्ट स्क्रीन या “असली” डेटाबेस डिज़ाइन की ज़रूरत नहीं है। आपको चाहिए एक साझा तस्वीर: प्रोडक्ट क्या करता है, क्या जानकारी स्टोर होती है, और कौन सा पेज क्या बदलता है। आपका लक्ष्य अस्पष्टता हटाना है ताकि AI (और बाद में इंसान) लगातार इम्प्लीमेंट कर सकें।
AI से टेक्स्ट ब्लॉक्स में सरल वायरफ्रेम मांगें: पेज, कॉम्पोनेंट्स, और नेविगेशन। बेसिक रखें—बॉक्स और लेबल।
उदाहरण प्रॉम्प्ट: “Create low-fidelity wireframes for: Login, Dashboard, Project list, Project detail, Settings. Include navigation and key components per page.”
3–6 ऑब्जेक्ट्स लिखें जिन्हें आप स्टोर करेंगे, वाक्यों में:
फिर AI से पूछें कि वह एक डेटाबेस स्कीमा प्रस्तावित करे और साधारण शब्दों में समझाये।
यह “रैंडम” फीचर्स के आने से रोकता है।
साधारण मैपिंग:
एक छोटा “UI rules” लिस्ट रखें:
यदि आप केवल एक काम करें: सुनिश्चित करें हर पेज का एक स्पष्ट primary action हो और हर डेटा ऑब्जेक्ट का एक स्पष्ट owner (आम तौर पर user या organization)।
एक सरल स्टैक का मतलब “सबसे कूल क्या है” नहीं बल्कि वो है जो नीरस, डाक्यूमेंटेड और बख़्तरबंद हो ताकि कुछ टूटने पर रिकवरी आसान हो। v1 के लिए ऐसे डिफ़ॉल्ट चुनें जिन्हें हजारों टीमें उपयोग करती हैं और जिन्हें AI असिस्टेंट भरोसेमंद रूप से जेनरेट कर सके।
यदि आपके पास कड़ा प्रतिबंध नहीं है, यह कॉम्बो एक सुरक्षित शुरुआत है:
यदि आप मैन्युअल रूप से सब कुछ वायर करने के बजाय चैट‑फर्स्ट वर्कफ़्लो पसंद करते हैं, तो प्लेटफ़ॉर्म्स जैसे Koder.ai React UI + Go बैकएंड के साथ PostgreSQL जेनरेट कर सकते हैं, डिप्लॉयमेंट/होस्टिंग हैंडल कर सकते हैं, और जब आप चाहें स्रोत कोड एक्सपोर्ट करने देते हैं।
एक चुनें:
यदि आप पेमेंट्स या संवेदनशील डेटा हैंडल कर रहे हैं, तो जल्दी ऑडीट के लिए बजट रखें।
मैनेज्ड सर्विसेज चुनें जिनके पास डैशबोर्ड, बैकअप और समझदार डिफ़ॉल्ट हों। “एक दोपहर में काम करना” सिद्धांतगत रूप से कस्टमाइज़ करने से बेहतर है। मैनेज्ड Postgres (Supabase/Neon) + मैनेज्ड ऑथ सैटअप करने में सप्ताहों की बचत कर सकता है।
तीन रखें:
“हर main ब्रांच मर्ज पर स्टेजिंग डिप्लॉय” को एक नियम बनाएं।
हर नए प्रोजेक्ट में कॉपी करने के लिए एक‑पेज चेकलिस्ट रखें:
यह चेकलिस्ट प्रोजेक्ट #2 पर आपकी गति का फायदा बन जाती है।
AI से अच्छा कोड पाना चालाक वाक्यांशों का मसला नहीं—यह एक दोहराने योग्य सिस्टम का है जो अस्पष्टता घटाता है और आपको नियंत्रण में रखता है। लक्ष्य है AI को एक फोकस्ड ठेकेदार की तरह बनाना: स्पष्ट ब्रीफ़, स्पष्ट डिलिवरेबल्स, स्पष्ट एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया।
उसी संरचना को बार‑बार उपयोग करें ताकि आप महत्वपूर्ण विवरण न भूलें:
यह “मिस्ट्री चेंजेस” घटाता है और आउटपुट्स को लागू करना आसान बनाता है।
किसी भी चीज़ को लिखने से पहले, AI से कार्य ब्रेकडाउन पूछें:
एक टिकट चुनें, उसकी डिफ़िनिशन ऑफ़ डन लॉक करें, फिर आगे बढ़ें।
एक समय में केवल एक फीचर, एक एंडपॉइंट, या एक UI फ्लो मांगें। छोटे प्रॉम्प्ट अधिक सटीक कोड देते हैं, और आप व्यवहार जल्दी वेरिफाई कर सकते हैं (और ज़रूरत पड़े तो रिवर्ट)।
यदि आपका टूल सपोर्ट करे, तो “planning mode” स्टेप का उपयोग करें (पहले आउटलाइन्, फिर इम्प्लीमेंट) और स्नैपशॉट/रोलबैक पर भरोसा करें ताकि खराब इटरेशन जल्दी उलट सकें—यही वो सेफ़्टी नेट है जो प्लेटफ़ॉर्म्स जैसे Koder.ai वर्कफ़्लो में देते हैं।
एक सरल रनिंग डॉक रखें: आपने क्या चुना और क्यों (auth विधि, डेटा फील्ड्स, नामकरण कन्वेंशन)। प्रासंगिक एंट्रीज़ प्रॉम्प्ट्स में चिपकाएँ ताकि AI संगत बना रहे।
हर टिकट के लिए आवश्यक करें: डेमोयोग्य व्यवहार + टेस्ट + docs में छोटा नोट (एक README स्निपेट भी चलेगा)। यह आउटपुट को शिपेबल रखता है, सिर्फ “कोड जैसी चीज़” नहीं।
गति का मतलब ज्यादा कोड लिखना नहीं—यह उस समय को घटाना है जब “परिवर्तन किया गया” और “एक असली व्यक्ति प्रयास कर सकता है” के बीच लगता है। एक दैनिक डेमो लूप MVP को ईमानदार रखता है और हफ्तों की अदृश्य मेहनत को रोके रखता है।
AI से कहें सबसे छोटा ऐप जेनरेट करे जो बूट हो, एक पेज लोड करे, और डिप्लॉय हो सके (भले ही यह बदसूरत हो)। आपका लक्ष्य एक वर्किंग पाइपलाइन है, फीचर्स नहीं।
एक बार लोकल पर चलने पर, एक छोटा बदलाव करें (उदा., हेडलाइन बदलें) ताकि पुष्टि हो कि आप समझते हैं फाइल्स कहाँ रहती हैं। जल्दी और बार‑बार कमिट करें।
ऑथ बाद में जोड़ना कष्टप्रद हो सकता है। इसे तब जोड़ें जब आपकी ऐप अभी छोटी हो।
परिभाषित करें कि साइन‑इन किया यूज़र क्या कर सकता है, और साइन‑आउट यूज़र क्या देखता है। सरल रखें: ईमेल + पासवर्ड या मैजिक लिंक।
उस एक ऑब्जेक्ट को चुनें जो आपके SaaS का केंद्र है (एक “Project,” “Invoice,” “Campaign,” आदि) और पूरा फ्लो इम्प्लीमेंट करें।
फिर इसे उपयोगयोग्य बनाएं, परफेक्ट नहीं:
हर दिन, ऐप का डेमो दें जैसे यह पहले से ही बेच रहा हो।
उनसे कहें कि क्लिक करने से पहले वे क्या सोचना चाहते हैं। उनके भ्रम को अगले दिन के टास्क में बदल दें। यदि आप हल्का रूटीन चाहें तो अपने README में एक रनिंग “Tomorrow” चेकलिस्ट रखें और इसे अपना मिनी रोडमैप मानें।
अगर AI आपके कोड के बड़े हिस्से लिख रहा है, तो आपकी भूमिका "टाइप करने" से बदलकर "वेरिफाइ करने" की हो जाती है। थोड़ी संरचना—टेस्ट, चेक्स, और दोहराने योग्य रिव्यू फ्लो—सबसे आम विफलता को रोकती है: कुछ ऐसा शिप करना जो दिखाई में पूरा लगे पर वास्तविक उपयोग में टूट जाए।
AI से कहें कि वह अपनी आउटपुट खुद इस चेकलिस्ट के खिलाफ रिव्यू करे पहले कि आप चेंज स्वीकार करें:
पूर्ण कवरेज की ज़रूरत नहीं—आपको उन हिस्सों में विश्वास चाहिए जो चुपचाप पैसा या विश्वास खो सकते हैं।
Core logic के लिए यूनिट टेस्ट्स (प्राइसिंग नियम, परमिशन चेक, डेटा वैलिडेशन)।
Key flows के लिए इंटीग्रेशन टेस्ट्स (साइन अप → ऑब्जेक्ट बनाएं → भुगतान → परिणाम देखें)। AI से अपने एक-पेज स्पेक के आधार पर ये जेनरेट करने को कहें, फिर AI से हर टेस्ट साधारण अंग्रेज़ी में समझवाएँ ताकि आप जानें क्या प्रोटेक्ट हो रहा है।
ऑटोमैटिक linting/formatting जोड़ें ताकि हर कमिट सुसंगत रहे। यह “AI स्पेगेटी” घटाता है और भविष्य के एडिट्स सस्ते बनाता है। यदि आपके पास CI पहले से है, तो हर PR पर फॉर्मैटिंग + टेस्ट चलाएँ।
जब बग मिले, इसे हर बार एक ही तरीके से लॉग करें:
फिर टेम्पलेट को अपने AI चैट में पेस्ट करें और मांगें: संभावित कारण, न्यूनतम फिक्स, और एक टेस्ट जो रिग्रेशन रोके।
MVP शिप करना रोमांचक है—फिर पहले वास्तविक उपयोगकर्ता आते हैं जिनके असली डेटा, असली पासवर्ड और असली अपेक्षाएँ होती हैं। आपको सुरक्षा विशेषज्ञ बनने की ज़रूरत नहीं, पर एक छोटा चेकलिस्ट आवश्यक है जिसे आप वास्तव में फॉलो करें।
API keys, DB पासवर्ड, और साइनिंग सीक्रेट्स को "कभी भी रिपो में नहीं" रखें।
.env.example रखें जिसमे प्लेसहोल्डर हों, असली वैल्यू नहीं।शुरुआती ब्रेच्स अक्सर साधारण होते हैं: कोई टेबल या एंडपॉइंट जो किसी को भी पढ़ने देता है।
user_id = current_user)।छोटी ऐप्स पर भी बोट्स हमला कर देते हैं।
आप उस चीज़ को ठीक नहीं कर सकते जो आप देख ही नहीं पा रहे।
एक छोटा, मानवीय पृष्ठ लिखें: आप क्या कलेक्ट करते हैं, क्यों, कहाँ स्टोर है, कौन एक्सेस कर सकता है, और उपयोगकर्ता अपना डेटा कैसे डिलीट कर सकते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से रिटेंशन कम रखें (उदा., लॉग 30–90 दिनों के बाद डिलीट), जब तक आवश्यक न हो।
जब आपकी ऐप आपकी लैपटॉप पर चलती है तब शिपिंग “डन” नहीं होती। एक सुरक्षित लॉन्च का मतलब है कि आपका SaaS बार‑बार डिप्लॉय हो सके, प्रोडक्शन में मॉनिटर किया जा सके, और कुछ टूटने पर जल्दी रोलबैक हो सके।
Continuous Integration सेट करें जो हर बदलाव पर टेस्ट रन करे। लक्ष्य: कोई भी ऐसा कोड मर्ज न कर सके जो चेक्स फेल करे। सरल शुरुआत करें:
यहाँ AI मदद कर सकता है: AI से कहें कि वह PR में बदली गई फाइल्स के लिए गायब टेस्ट जेनरेट करे, और फेल्यूर को साधारण अंग्रेज़ी में समझाये।
एक staging एनवायरनमेंट बनाएं जो प्रोडक्शन का मिरर हो (एक ही DB टाइप, एक ही एन्व वेरिएबल पैटर्न, वही ईमेल प्रोवाइडर—बस टेस्ट क्रेडेंशियल्स के साथ)। हर रिलीज़ से पहले सत्यापित करें:
एक रनबुक “पैनिक डिप्लॉइस” रोकता है। इसे संक्षेप रखें:
प्रमुख एक्शंस के लिए एनालिटिक्स/इवेंट ट्रैकिंग जोड़ें: signup, आपका मुख्य activation step, और upgrade click। इसे बेसिक एरर मॉनिटरिंग के साथ पेयर करें ताकि आप क्रैशेस यूज़र्स को ईमेल करने से पहले ही देख सकें।
परफॉर्मेंस, मोबाइल लेआउट, ईमेल टेम्पलेट्स, और ऑनबोर्डिंग पर एक अंतिम पास करें। यदि इनमें से कोई भी डगमगा रहा है, तो लॉन्च एक दिन के लिए टाल दें—यह शुरुआती विश्वास खोने से सस्ता है।
"लॉन्च" एक दिन नहीं है—यह वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ सीखना शुरू करने की शुरुआत है। आपका लक्ष्य है (1) लोगों को पहले सफलता क्षण तक जल्दी पहुँचाना, और (2) फीडबैक और भुगतान के लिए स्पष्ट रास्ते बनाना जब वह उचित हो।
यदि आप अभी भी समस्या मान्यता जाँझ रहे हैं, तो आप बिना पेमेंट के लॉन्च कर सकते हैं (waitlist, सीमित बीटा, या “request access”) और सक्रियण पर ध्यान दें। यदि मांग पहले से मजबूत है (या आप मौजूदा पेड वर्कफ़्लो बदला रहे हैं), तो जल्दी पेमेंट जोड़ें ताकि आप गलत निष्कर्ष न सीखें।
एक व्यावहारिक नियम: वो चार्ज करें जब प्रोडक्ट विश्वसनीय रूप से वैल्यू दे रहा हो और आप उपयोगकर्ताओं का सपोर्ट कर सकें यदि कुछ टूटे।
प्राइसिंग हाइपोथेसिस परिणामों को दर्शाएँ, न कि लंबे फीचर ग्रिड को। उदाहरण:
AI से टियर विकल्प और पोजिशनिंग जनरेट कराएँ, फिर तब तक एडिट करें जब तक कोई गैर‑टेक दोस्त इसे 20 सेकंड में न समझ ले।
अगला कदम छिपाएँ नहीं। जोड़ें:
यदि आप “contact support” कहते हैं, तो उसे क्लिक करने योग्य और तेज़ बनाएं।
AI का उपयोग ऑनबोर्डिंग स्क्रीन, खाली स्टेट्स, और FAQ ड्राफ्ट करने के लिए करें, फिर सीमाओं के बारे में स्पष्ट और ईमानदार होने के लिए पुनर्लेखन करें।
फीडबैक के लिए तीन चैनलों का संयोजन करें:
थीम्स ट्रैक करें, न कि व्यक्तिगत राय। आपकी शुरुआती रोडमैप सबसे अच्छी होती है जब ऑनबोर्डिंग में बार‑बार आने वाली घर्षण और भुगतान से हिचकिचाहट के कारण एक जैसे दिखें।
अधिकांश AI‑बिल्ट SaaS प्रोजेक्ट्स इसलिए fail नहीं होते कि फाउंडर को “कोडिंग” नहीं आती—वे इसलिए fail होते हैं क्योंकि काम अस्पष्ट हो जाता है।
Overbuilding. आप रोल्स, टीम्स, बिलिंग, एनालिटिक्स, और एक redesign जोड़ देते हैं इससे पहले कि कोई भी ऑनबोर्डिंग पूरा करे।
फिक्स: 7 दिनों के लिए स्कोप फ्रीज़ करें। केवल वह सबसे छोटा फ्लो शिप करें जो वैल्यू साबित करे (उदा., “upload → process → result → save”). बाकी सब बैकलॉग बन जाये।
Unclear specs. आप AI से कहते हैं “डैशबोर्ड बनाओ,” और वह बिना आपकी मर्जी के फीचर्स बना देता है।
फिक्स: टास्क को फिर से लिखें एक-पेज स्पेक के रूप में जिसमें इनपुट, आउटपुट, एज केस, और मापनीय सफलता मेट्रिक हो।
Trusting AI blindly. ऐप “मेरे मशीन पर चलता है,” पर रियल यूज़र्स या अलग डेटा पर टूट जाता है।
फिक्स: AI आउटपुट को ड्राफ्ट मानें। मर्ज से पहले पुनरुत्पादन स्टेप्स, एक टेस्ट, और रिव्यू चेकलिस्ट मांगें।
घोषणाएँ के लिए मदद लें: सिक्योरिटी रिव्यूज़ (ऑथ, पेमेंट, फ़ाइल अपलोड), परफॉर्मेंस ट्यूनिंग (धीमी क्वेरी, स्केलिंग), और जटिल इंटीग्रेशन (बैंकिंग, हेल्थकेयर, रेगुलेटेड APIs). कुछ घंटे के सीनियर रिव्यू महंगे री‑राइट्स रोक सकते हैं।
ऐसे स्लाइस द्वारा अनुमान लगाएँ जिन्हें आप डेमो कर सकें: “login + logout,” “CSV import,” “पहरी रिपोर्ट,” “billing checkout.” यदि कोई स्लाइस 1–2 दिनों में डेमो नहीं हो सकती, तो वह बहुत बड़ी है।
Week 1: कोर फ्लो और एरर हैंडलिंग स्थिर करें।
Week 2: ऑनबोर्डिंग + बेसिक एनालिटिक्स (activation, retention)।
Week 3: परमिशन्स, बैकअप, और सिक्योरिटी रिव्यू कड़ा करें।
Week 4: फीडबैक से इटरेट करें, प्राइसिंग पेज बेहतर करें, और कन्वर्ज़न मापें।
“Shipping” का मतलब है एक वास्तविक, उपयोगयोग्य प्रोडक्ट जो किसी वास्तविक वातावरण में चल रहा हो और जिसे वास्तविक लोग साइन इन करके उपयोग कर सकें।
यह Figma फाइल, प्रोटोटाइप लिंक, या केवल आपकी लैपटॉप पर चलने वाला repo नहीं है।
AI तेज़ निष्पादन कार्यों में अच्छा है, जैसे:
यह निर्णय और ज़िम्मेदारी लेने में कमजोर है: यह APIs को गलत तरीके से बना सकता है, एज केस मिस कर सकता है, और असुरक्षित डिफ़ॉल्ट सेट कर सकता है जब तक आप उसकी जाँच न करें।
एक कसा हुआ लूप अपनाएँ:
एक लक्षित उपयोगकर्ता और एक दर्दनाक काम के साथ शुरू करें।
एक त्वरित फिल्टर:
यदि किसी का उत्तर “नहीं” है, तो AI को प्रॉम्प्ट करने से पहले दायरा और सीमित करें।
सरल, मापने योग्य एक वाक्य का उपयोग करें:
“Help [target user] [do job] by [how] so they can [result].”
फिर इसे टाइम/क्वालिटी बाधा जोड़कर टेस्टेबल बनाएं (उदा., “2 मिनट से कम में”, “बिना एरर के”, “एक क्लिक में”)।
तेज़ी से ट्रैक करने योग्य मेट्रिक्स चुनें:
ये “फीचर कलेक्टिंग” रोकते हैं और बिल्ड को केंद्रित रखते हैं।
छोटा, स्पष्ट और हर प्रॉम्प्ट में दोहराने योग्य रखें:
अंत में एक “MVP v0.1 चेकलिस्ट” रखें जिसे आप हर प्रॉम्प्ट में चिपकाएँ।
प्रॉम्प्टिंग को ठेकेदार की तरह मैनेज करें।
दोहराने योग्य टेम्पलेट का उपयोग करें:
और हमेशा कोड से पहले टिकट ब्रेकडाउन मांगें, फिर एक-एक टिकट लागू करें।
v1 के लिए बोअरिंग, सिद्ध डिफ़ॉल्ट चुनें जिन्हें AI भरोसेमंद रूप से जेनरेट कर सके:
और पर्यावरण पहले तय करें: local, staging, production। स्टेजिंग पर हर main ब्रांच मर्ज पर डिप्लॉय होना नियम बनाएं।
आप आमतौर पर अपना आइडिया, ब्रांड, ग्राहक संबंध और अपने repo में रखा कोड अपने पास रखते हैं—लेकिन यह जांचें:
ऑपरेशनल रूप से, आउटपुट्स को अपने प्रोजेक्ट में सेव करें, निर्णय दस्तावेज़ित रखें, और प्रॉम्प्ट में प्रोप्रियटरी कस्टमर डेटा पेस्ट करने से बचें।
कुंजी है छोटे हिस्से + लगातार वेरिफिकेशन।