03 मई 2025·8 मिनट
इरादे से ऐप तक: जब AI UI, स्टेट और API बनाता है
एक मोबाइल ऐप विचार का कामकाजी उत्पाद बन जाने की कहानी—जहाँ AI UI बनाता है, स्टेट संभालता है, और बैकएंड सेवाओं को एंड‑टू‑एंड जोड़ता है।
एक मोबाइल ऐप विचार का कामकाजी उत्पाद बन जाने की कहानी—जहाँ AI UI बनाता है, स्टेट संभालता है, और बैकएंड सेवाओं को एंड‑टू‑एंड जोड़ता है।
एक फाउंडर एक और क्वार्टर‑एंड की भागदौड़ के बाद पीछे झुकता है और कहता है: “फील्ड रेप्स को विज़िट लॉग और फॉलो‑अप जल्दी सेट करने में मदद करो, ताकि कुछ भी छूटे बिना ऐडमिन का काम न बढ़े।”
यह एक सादा वाक्य वास्तविक यूजर प्रॉब्लम बताता है: नोट्स देर से (या कभी नहीं) कैप्चर होते हैं, फॉलो‑अप मिस होते हैं, और राजस्व चुपचाप रिसता है।
यह AI‑सहायता वाले बिल्ड का वादा है: आप इरादे से शुरू करते हैं, और आप जल्दी एक कामकाजी मोबाइल ऐप तक पहुँचते हैं—हर स्क्रीन, स्टेट अपडेट और API कॉल को ज़ीरो से हाथ से जोड़ने की ज़रूरत नहीं। यह “जादू” नहीं है और न ही तत्क्षण परफेक्शन, पर यह आइडिया से उस चीज़ तक का छोटा रास्ता है जिसे आप फोन पर चला सकते हैं और किसी के हाथ में दे सकते हैं।
यह सेक्शन (और आगे की कहानी) तकनीकी ट्यूटोरियल नहीं है। यह एक नैरेटिव है जिसमें प्रैक्टिकल टेकअवे हैं: क्या कहना है, शुरू में क्या निर्णय लें, और क्या चीज़ें तब तक खुली रखें जब तक आप रियल यूज़र्स के साथ फ्लो टेस्ट न कर लें।
साधे शब्दों में, इरादा वह आउटकम है जो आप चाहते हैं, एक विशिष्ट दर्शक के लिए, और स्पष्ट प्रतिबंधों के साथ।
जब आप इरादे पर स्पष्ट होते हैं, तो आप एक MVP के लिए निशाना लगा सकते हैं जो सिर्फ क्लिक‑स्क्रीन से ज़्यादा है। लक्ष्य एक शिपेबल ऐप है जिसमें रियल फ्लोज़ और रियल डेटा हो: यूजर साइन इन कर सके, आज के अकाउंट देख सके, विज़िट लॉग कर सके, नोट्स/फोटो अटैच कर सके, अगला स्टेप सेट कर सके, और आम एक्सेप्शन्स संभाल सके।
आगे आने वाली हर चीज—रिक्वायरमेंट्स, इंफॉर्मेशन आर्किटेक्चर, UI, स्टेट, बैकएंड इंटीग्रेशन और इटरेशन—उस एक वाक्य की सेवा करनी चाहिए।
माया इस प्रोजेक्ट की PM और आकस्मिक फाउंडर है। वह मोबाइल ऐप्स को फिर से नहीं बनाना चाहती—वह एक ऐसे ऐप को शिप करना चाहती है जो क्वार्टर‑एंड की डेडलाइन से पहले मौके को खो न दे दे।
“टीम” इतनी छोटी है कि उसे एक कैलेंडर इनवाइट पर समा सकते हैं: माया, एक डिजाइनर जो हफ्ते में कुछ घंटे दे सकता है, और एक इंजीनियर जो पहले से दो अन्य ऐप्स में मेंटेन करे रहा है। 40‑पेज का स्पेक लिखने, फ्रेमवर्क्स पर बहस करने, या एक महीने के वर्कशॉप चलाने का समय नहीं है। फिर भी उम्मीदें वास्तविक हैं: लीडरशिप कुछ उपयोगी चाहती है, सिर्फ डेमो नहीं।
माया की शुरुआती आर्टिफैक्ट्स साधारण हैं:
उसके नोट्स में एक और महत्वपूर्ण वाक्य भी है: “अगर यूजर मुख्य टास्क फोन पर दो मिनट से अंदर पूरा नहीं कर सकता, तो हमने सही चीज़ नहीं बनाई।”
इस MVP के लिए, “किया हुआ” एक सिंगल यूजर जर्नी है जो एंड‑टू‑एंड काम करती है:
कोई फैंसी डैशबोर्ड नहीं। कोई छुपे मेन्यू नहीं। कोई “बाद में पॉलिश करेंगे” स्क्रीन नहीं जो फ्लो को ब्लॉक करे।
ऐप को मौजूदा बैकएंड से जुड़ना होगा—ऐसे APIs जिनको मोबाइल के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया और जिनकी डॉक्यूमेंटेशन अनियमित है। बजट तंग है, इसलिए हर नई स्क्रीन को अपना औचित्य दिखाना होगा।
कुछ गार्डरिल्स अनबदलने योग्य हैं: ऑडिट लॉग्स, स्पष्ट सहमति जहाँ जरूरी, और डिवाइस पर संवेदनशील डेटा को casually स्टोर न करना।
और यहाँ तनाव है: माया के पास दस अच्छे आइडिया और शायद दस काम के दिन हैं। विकल्पों पर बहस करने में बिताया हर घंटा उस कोर जर्नी को किसी के हाथों में डालने का एक घंटा कम कर देता है।
लक्ष्य परफेक्ट स्पेक लिखना नहीं है। लक्ष्य टेस्टेबल क्लैरिटी तक जल्दी पहुँचना है—हम किस समस्या को सुलझा रहे हैं, किसके लिए, और कैसे जानेंगे कि यह काम किया।
आप एक गन्दा वाक्य से शुरू करते हैं:
“I want an app that helps our field reps log visits and follow up.”
फिर आप AI से इसे टाइट करने को कहते हैं:
प्रॉम्प्ट: “Rewrite this as a problem statement and add 3 success metrics. Keep it short.”
AI आउटपुट (एडिट किया गया):
Problem statement: Field reps lose follow‑ups because visit notes and next steps are captured late (or not at all), leading to missed revenue and inconsistent customer experience.
Success metrics:
अब हमारे पास एक लक्ष्य है जिस पर टीम निशाना लगा सकती है, सिर्फ फीचर‑विच नहीं।
अगर आप किसी vibe‑coding वर्कफ़्लो का उपयोग कर रहे हैं (उदा., Koder.ai, जहाँ आप प्रोडक्ट को चैट में डिस्क्राइब करते हैं और इटरेटिव तरीके से एक कामकाजी ऐप जेनरेट करते हैं), यह वह क्षण है जो लाभ देता है: एक टाइट इरादा + मेट्रिक्स अगला सिस्टम जो भी जेनरेट करे उसके लिए “सोर्स ऑफ़ ट्रूथ” बन जाता है।
फ़िर, रोल्स और टास्क निकालें:
User roles:
Top tasks:
इन्हें कुछ यूजर स्टोरीज़ में बदलें जिनमें एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया हों:
पहली रिलीज की रक्षा के लिए:
हर निर्णय को एक फ्लो से जोड़ें:
Open app → “Log Visit” → pick customer → add note/photo → choose next step + due date → save → follow‑ups appear in “Today.”
अगर कोई रिक्वायरमेंट इस फ्लो का समर्थन नहीं करता, तो वह अगली रिलीज के लिए इंतज़ार करता है।
जब “नॉर्थ‑स्टार” फ्लो स्पष्ट हो जाता है, AI इसे एक ऐसी जानकारी संरचना (IA) में ट्रांसलेट कर सकता है जिसे हर कोई पढ़ सके—बिना वायरफ्रेम या इंजीनियरिंग डायग्राम में कूदे।
अधिकांश MVPs के लिए, आप ऐसे स्क्रीन चाहते हैं जो प्राइमरी जॉब‑टू‑बी‑डन को पूरी तरह सपोर्ट करें। AI आमतौर पर निम्नलिखित संक्षिप्त सूची प्रस्तावित करेगा जिसे आप ट्यून कर सकते हैं:
यह सूची कंकाल बन जाती है। इसके बाहर की हर चीज या तो बाद की रिलीज या “सेकेंडरी फ्लो” है।
पैटर्न्स पर अमूर्त बहस करने के बजाय, IA नेविगेशन को एक वाक्य के रूप में बताता है जिसे आप वैलिडेट कर सकते हैं:
अगर ऑनबोर्डिंग है, तो IA परिभाषित करती है कि यह कहाँ शुरू होती है और कहाँ खत्म होती है (“Onboarding finishes at Home”).
हर स्क्रीन को एक हल्का‑फुल्का आउटलाइन मिलता है:
Empty states अक्सर वहां ऐप्स टूटे हुए लगते हैं, इसलिए उन्हें जानबूझकर ड्राफ्ट करें (उदा.: “No visits logged today yet” और एक स्पष्ट नेक्स्ट स्टेप)।
IA जल्दी conditional views को फ्लैग कर देता है: “Managers see an extra tab,” या “Only Ops can edit account details.” इससे बाद में परमिशन्स और स्टेट इम्प्लीमेंट करते समय सरप्राइज़ नहीं होते।
आउटपुट आमतौर पर एक पेज का फ्लो और प्रति‑स्क्रीन बुलेट्स होता है—ऐसा कुछ जिसे नॉन‑टेक स्टेकहोल्डर जल्दी अप्रूव कर सकता है: कौन‑सी स्क्रीन मौजूद हैं, उनमें कैसे नेविगेट होता है, और डेटा न होने पर क्या होता है।
जब फ्लो सहमत हो जाता है, AI प्रत्येक स्टेप को एक “स्क्रीन कॉन्ट्रैक्ट” की तरह लेकर फर्स्ट‑पास वायरफ्रेम जेनरेट कर सकता है: यूजर को क्या देखना चाहिए, आगे क्या कर सकता है, और क्या जानकारी इकट्ठी/दिखानी चाहिए।
आउटपुट आमतौर पर रफ—ग्री‑स्केल ब्लॉक्स और लेबल—से शुरू होता है, पर यह पहले से ही कंटेंट की जरूरतों के चारों ओर स्ट्रक्चर्ड होता है। अगर किसी स्टेप को तुलना की जरूरत है तो आप ग्रिड या कार्ड लेआउट देखेंगे। अगर यह प्रोग्रेशन के बारे में है तो स्पष्ट प्राइमरी एक्शन और हल्का‑सा समरी होगा।
कॉम्पोनेंट चुनौतियाँ यादृच्छिक नहीं होतीं—वे टास्क‑ड्राइवेन होती हैं:
AI इन निर्णयों को इरादे में मौजूद वर्ब्स—browse, choose, edit, confirm—के आधार पर करता है।
इस स्टेज पर भी, अच्छे जनरेटर कुछ बेसिक प्रतिबंध लागू करते हैं ताकि स्क्रीन “AI‑जैसी” न दिखें:
कॉपी ड्राफ्ट UI के साथ-साथ आते हैं। “Submit” के बजाय बटन “Save visit” या “Schedule follow‑up” जैसा बनते हैं, जो यूजर के जॉब‑टू‑बी‑डन को दर्शाता है।
यह वह जगह है जहाँ प्रोडक्ट ओनर, डिजाइनर, या मार्केटर कदम रखते हैं—ना कि सब कुछ फिर से ड्रॉ करने के लिए, बल्कि टोन और क्लैरिटी एडजस्ट करने के लिए:
आप सिर्फ तस्वीरों के साथ खत्म नहीं होते। हैंडऑफ आमतौर पर या तो एक क्लिकेबल प्रोटोटाइप होता है (टैप‑थ्रू स्क्रीन फीडबैक के लिए) या जेनरेटेड स्क्रीन कोड जो टीम बिल्ड‑टेस्ट लूप में इटरेट कर सकती है।
यदि आप Koder.ai में बना रहे हैं, तो यह स्टेज जल्दी कंक्रीट बन जाती है: UI एक कामकाजी ऐप के हिस्से के रूप में जेनरेट होता है (वेब में React, बैकएंड में Go + PostgreSQL, और मोबाइल में Flutter), और आप वास्तविक स्क्रीन एक ही जगह पर रिव्यू कर सकते हैं जबकि फ्लो डॉक आपका गार्डरेल बना रहता है।
UI स्केच होने के बाद, अगला सवाल सरल है: ऐप को क्या याद रखना चाहिए, और किस पर प्रतिक्रिया देनी चाहिए? वह “मेमोरी” स्टेट है। इसलिए स्क्रीन आपका नाम से स्वागत कर सकती है, काउंटर रख सकती है, अधूरा फॉर्म रिस्टोर कर सकती है, या रिज़ल्ट्स दिखा सकती है जो आपकी पसंद के अनुसार सॉर्ट हैं।
AI आमतौर पर कुछ छोटे स्टेट ऑब्जेक्ट्स से शुरू करता है जो पूरे ऐप में चलते हैं:
कुंजी है consistency: वही ऑब्जेक्ट्स (और नाम) उन सभी स्क्रीन को पावर करते हैं जो उन्हें टच करती हैं, बजाय इसके कि हर स्क्रीन अपना छोटा‑सा मॉडल बनाये।
फॉर्म सिर्फ इनपुट नहीं होते—वे नियम हैं जिन्हें दिखाया जाता है। AI ऐसे वैलिडेशन पैटर्न जेनरेट कर सकता है जो स्क्रीन भर दोहराए जाएँ:
हर async एक्शन (sign in, fetch items, save a visit) के लिए ऐप निम्नलिखित स्टेट्स से गुजरता है:
जब ये पैटर्न स्क्रीन भर सुसंगत होते हैं, ऐप उम्मीदों के अनुरूप लगता है—और असमर्थ यूज़‑पैटर्न पर कम फटता है।
एक फ्लो तब ही असली होता है जब वह रियल डेटा पढ़ता और लिखता है। स्क्रीन और स्टेट नियम मौजूद होने के बाद, AI बता सकता है कि यूजर जो कर रहा है उसे बैकएंड को क्या सपोर्ट करना चाहिए—और फिर वही वायरिंग जेनरेट कर सकता है ताकि ऐप प्रोटोटाइप न रहकर प्रोडक्ट बन जाए।
एक सामान्य यूजर जर्नी से बैकएंड रिक्वायरमेंट्स अक्सर इन बकेट्स में आते हैं:
AI इन्हें सीधे UI इरादे से खींच सकता है। “Save” बटन का मतलब mutation है। लिस्ट स्क्रीन का मतलब paginated fetch। फिल्टर चिप का मतलब क्वेरी पैरामीटर।
एंडपॉइंट्स को अकेले नहीं बनाते; मैपिंग स्क्रीन इंटरेक्शन्स से निकाली जाती है:
POST /visitsGET /accounts?cursor=...PATCH /visits/:idPATCH /followups/:idअगर आपके पास पहले से बैकएंड है, AI उससे एडैप्ट कर लेता है: REST endpoints, GraphQL ऑपरेशन्स, Firebase/Firestore कलेक्शन्स, या कस्टम इंटरनल API। अगर नहीं है, तो यह UI जरूरतों से मैच करने वाली एक पतली सर्विस लेयर जेनरेट कर सकता है (और कुछ भी ज्यादा नहीं)।
AI UI कॉपी और स्टेट से मॉडल प्रस्तावित करेगा:
Visit { id, accountId, notes, nextStep, dueAt, createdAt }पर एक इंसान अभी भी सत्य की पुष्टि करता है: कौन‑से फील्ड required हैं, क्या nullable है, क्या इंडेक्सिंग चाहिए, और परमिशन्स कैसे काम करते हैं। यह त्वरित समीक्षा “लगभगर‑सही” डेटा मॉडलों को प्रॉडक्ट में बदलने से रोकती है।
इंटीग्रेशन बिना फेलियर पाथ्स के पूरा नहीं होता:
यहाँ AI उबाऊ हिस्सों को तेज करता है—कंसिस्टेंट रिक्वेस्ट रैपर, टाइपेड मॉडल्स, और प्रेडिक्टेबल एरर स्टेट्स—जबकि टीम correctness और बिज़नेस‑रूल्स पर फोकस करती है।
पहला “रियल” टेस्ट सिमुलेटर स्क्रीनशॉट नहीं है—यह किसी के हाथ में असली फोन पर एक बिल्ड है, खराब Wi‑Fi पर। यही वह जगह है जहाँ जल्दी दरारें दिखती हैं।
अकसर यह मुख्य फीचर नहीं होता। यह सीम्स होते हैं:
यह उपयोगी फेलियर है। यह बताता है कि आपका ऐप वास्तव में किन चीज़ों पर निर्भर है।
जब कुछ टूटता है, AI सबसे उपयोगी होता है क्रॉस‑लेयर डिटेक्टिव के रूप में। UI, स्टेट और APIs में अलग‑अलग समस्या तलाशने के बजाय, आप उससे एंड‑टू‑एंड पाथ पूछ सकते हैं:
profile.photoUrl की उम्मीद करता है, बैकएंड avatar_url लौटाता है।क्योंकि AI के पास फ्लो, स्क्रीन मैप, और डेटा कॉन्ट्रैक्ट्स कॉन्टेक्स्ट में होते हैं, यह एक सिंगल फिक्स सुझा सकता है जो सभी सही जगहों को छूता है—फील्ड का नाम बदलना, fallback state जोड़ना, और एंडपॉइंट response समायोजित करना।
हर टेस्ट बिल्ड को यह जवाब देना चाहिए: “क्या हम मैट्रिक के करीब आ रहे हैं?” कुछ इवेंट्स जोड़ें जो आपके सक्सेस क्राइटेरिया से जुड़े हों, जैसे:
signup_started → signup_completedfirst_action_completed (आपका activation मोमेंट)error_shown with a reason code (timeout, validation, permission)अब फीडबैक सिर्फ राय नहीं है—यह एक मापनीय फनल है।
एक सरल रिदम चीज़ों को स्थिर रखता है: डेली बिल्ड + 20‑मिनट रिव्यू। हर साइकिल एक या दो फिक्स उठाती है, और UI, स्टेट, और एंडपॉइंट्स को साथ‑साथ अपडेट करती है। इससे “आधा‑ठीक” फीचर्स नहीं बनते—जहाँ स्क्रीन सही दिखती है, पर ऐप वास्तविक‑दुनिया की टाइमिंग, मिसिंग डेटा, या इंटरप्टेड परमिशन्स से ठीक नहीं हो पाती।
एक बार हैप्पी‑पाथ काम करने लगे, ऐप को असली ज़िंदगी—टनेल्स, लो‑बैटरी मोड, मिसिंग परमिशन्स, और अनप्रिडिक्टेबल डेटा—सहना होगा। यहाँ AI मदद करता है “टूटने मत” को ऐसी कन्क्रीट बिहेवियर में बदलकर जिन्हें टीम रिव्यू कर सके।
प्रत्येक एक्शन को लेबल करें: offline‑safe या connection‑required। उदाहरण के लिए, पहले लोड किए गए अकाउंट ब्राउज़ करना, ड्राफ्ट्स एडिट करना, और कैश्ड हिस्ट्री देखना ऑफलाइन काम कर सकता है। पूरा डेटासेट सर्च करना, बदलाव सिंक करना, और पर्सनलाइज़्ड रिकमेंडेशंस लोड करना आमतौर पर कनेक्शन चाहिए।
एक अच्छा डिफॉल्ट है: cache से पढ़ें, outbox में लिखें। UI स्पष्ट रूप से दिखाए कि कोई चेंज “Saved locally” है बनाम “Synced,” और कनेक्टिविटी लौटने पर सिम्पल “Try again” ऑफर करें।
परमिशन्स उस पल पर पूछे जाने चाहिए जब वे मायने रखते हैं:
कुंजी है सुंदर वैकल्पिक रास्ते, डेड‑एंड नहीं।
AI जल्दी एज केसेस की सूची बना सकता है, पर टीम प्रोडक्ट‑स्टैंड चुनती है:
सिक्योरिटी बेसिक्स: टोकन प्लेटफॉर्म के secure storage में रखें, least‑privilege scopes का उपयोग करें, और safe defaults के साथ शिप करें (नो verbose logs, बिना एन्क्रिप्शन के “remember me” न दें)।
एक्सेसिबिलिटी चेक्स: कंट्रास्ट, न्यूनतम टैप टार्गेट्स, डायनामिक टेक्स्ट सपोर्ट, और स्क्रीन‑रीडर लेबल्स जाँचें—ख़ासकर आइकन‑ओनली बटन्स और कस्टम कॉम्पोनेंट्स के लिए।
शिपिंग वह जगह है जहाँ एक आशाजनक प्रोटोटाइप या तो असली प्रोडक्ट बन जाता है—या चुपचाप रूक जाता है। जब AI ने UI, स्टेट नियम, और API वायरिंग जेनरेट कर दी, लक्ष्य वह कामकाजी बिल्ड स्टोर सबमिशन‑तैयार बनाना है जिससे रिव्यूअर (और ग्राहक) आत्मविश्वास से इंस्टॉल कर सकें।
“रिलीज” को एक हीरोइक स्प्रिंट न मानकर एक छोटा चेकलिस्ट मानें।
भले ही MVP सरल हो, मेटाडेटा उम्मीदें सेट करता है।
लॉन्च को एक्सपेरिमेंट मानकर प्लान करें।
पहले internal testing, फिर staged release (या phased rollout) इस्तेमाल करें ताकि जोखिम कम रहे। क्रैश रेट, ऑनबोर्डिंग कंप्लीशन, और की‑एक्शन कन्वर्शन मॉनिटर करें।
रोलबैक ट्रिगर्स पहले से परिभाषित रखें—उदा., crash‑free sessions थ्रेशहोल्ड से नीचे जाएँ, साइन‑इन फेल्यर्स spike हों, या आपका प्राइमरी फ़नल स्टेप रेट अचानक गिर जाए।
अगर आपका बिल्ड सिस्टम snapshots और क्विक rollback सपोर्ट करता है (उदा., Koder.ai snapshots/rollback को डिप्लॉयमेंट और होस्टिंग के साथ शामिल करता है), तो आप “undo” को शिपिंग का सामान्य हिस्सा बना सकते हैं—न कि पैनिक मूव।
अगर आप चाहते हैं कि मैं आपके MVP चेकलिस्ट को एक दोहराने‑योग्य रिलीज पाइपलाइन में बदलने में मदद करूँ, तो देखें /pricing या संपर्क के लिए /contact।
जब AI स्क्रीन ड्राफ्ट कर सकता है, स्टेट वायर कर सकता है, और API इंटीग्रेशंस स्केच कर सकता है, काम गायब नहीं होता—बल्कि शिफ्ट होता है। टीमें इरादे को बोइलरप्लेट में बदलने में कम समय लगाती हैं, और यह तय करने में ज़्यादा समय लगाती हैं कि क्या बनाना है, किसके लिए, और किस मानक तक।
AI विशेष रूप से तब मजबूत होता है जब फ्लो स्पष्ट हो और वह across layers cohesive output दे सके:
AI प्रस्ताव कर सकता है; लोग निर्णय लेते हैं।
स्पीड तभी मदद करती है जब कोड पठनीय रहे।
अगर आप पहली वर्जन किसी प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai में जेनरेट कर रहे हैं, तो एक व्यावहारिक मेंटेनबिलिटी अनलॉक है source code export: आप “फास्ट जेनरेशन” से “टीम‑ओन्ड कोडबेस” में बिना फिर से लिखे जा सकते हैं।
MVP शिप होने के बाद, अगली इटरेशन आमतौर पर फोकस करती हैं: परफॉर्मेंस (startup time, list rendering), पर्सनलाइज़ेशन (सेव्ड प्रेफरेंसेस, स्मार्ट डिफॉल्ट्स), और डीपर ऑटोमेशन (टेस्ट जनरेशन, analytics instrumentation)।
अधिक उदाहरणों और संबंधित पढ़ने के लिए, ब्राउज़ करें /blog.
इरादा एक एक‑वाक्य का निष्कर्ष है जो स्पष्ट करता है:
यह फीचर‑लिस्ट नहीं है; यह सफलता की परिभाषा है जो UI, स्टेट और API को एक साथ रखती है।
एक अच्छा इरादा‑वाक्य विशिष्ट और मापने योग्य होना चाहिए। इस संरचना का प्रयोग करें:
उदाहरण: “Help small clinic managers confirm appointments automatically so no‑shows drop without adding admin work.”
“शिपेबल” का मतलब है कि ऐप एक कोर जर्नी को रियल डेटा के साथ पूरा कर सके:
अगर यूजर फोन पर मुख्य कार्य जल्दी पूरा नहीं कर पा रहे, तो यह तैयार नहीं है।
AI से पूछकर अपने आइडिया को बदलवाएँ:
फिर आउटपुट को अपने डोमेन‑रियलिटी के साथ एडिट करें—खासकर संख्या—ताकि आप गतिविधि नहीं बल्कि आउटकम मापें।
फोकस करें:
एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया को ऑब्ज़र्वेबल रखें (उदा., “saved timestamp”, “next step required OR note required”) ताकि इंजीनियरिंग और QA जल्दी वेलिडेट कर सकें।
पहले रिलीज के लिए वह सब काट दें जो नॉर्थ‑स्टार फ्लो को सपोर्ट नहीं करता। सामान्य MVP‑बाहरी चीजें:
एक स्पष्ट “out of scope” लिस्ट लिखें ताकि स्टेकहोल्डर जानें कि क्या जानबूझकर बाद में रखा गया है।
3–7 कोर स्क्रीन से शुरू करें जो प्राइमरी जॉब‑टू‑बी‑डन को पूरा करें:
नेविगेशन को सादा भाषा में परिभाषित करें (tabs vs stack) और empty states शामिल करें ताकि कोई‑डेटा पर ऐप टूटा हुआ न लगे।
स्टेट वह है जो ऐप को याद रखना और उस पर प्रतिक्रिया करना है। सामान्य MVP स्टेट ऑब्जेक्ट:
स्क्रीन से पीछे की तरफ काम करें:
GET /items (अकसर paginated)POST या PATCHDELETEAI स्कीमाएँ प्रस्तावित कर सकता है, लेकिन आपको आवश्यक फील्ड, परमिशन्स और नाम‑मिसमैच (जैसे बनाम ) को कन्फर्म करना चाहिए इससे पहले कि वे प्रॉडक्ट में हार्डन हों।
एक्शन‑बाय‑एक्शन तय करें कि क्या offline‑safe है या कनेक्शन‑आवश्यक। एक प्रैक्टिकल डिफॉल्ट:
परमिशन्स को जरूरत के समय पूछें (कैमरा पर “Add photo” टैप पर, नोटिफिकेशन तब जब यूजर रिमाइंडर चुने) और फॉलबैक दें (मैनुअल एंट्री, इन‑ऐप रिमाइंडर्स) ताकि डेड‑एंड न बने।
साथ ही async स्टेट्स को स्टैण्डर्डाइज़ करें: loading → success → failure, और फेल होने पर यूजर इनपुट बनाए रखें।
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