जिज्ञासा से उत्पाद तक: एक सह-निर्माता के रूप में एआई की कहानी

जिज्ञासु बिल्डर से मिलिए (और उनका एआई साइडकिक)

माया का उद्देश्य "स्टार्टअप शुरू करना" नहीं था। वह बस एक छोटी, निरंतर परेशान करने वाली बात को फिर से होने से रोकना चाहती थी।

हर सोमवार, उनकी टीम की स्टेटस अपडेट्स पाँच अलग-अलग फॉर्मैट में आती हैं — बुलेट्स, पैराग्राफ, स्क्रीनशॉट्स, आधे-अधूरे विचार — और माया को एक घंटा लगता है इन्हें नेतृत्व के लिए पढ़ने योग्य कुछ में बदलने में। यह कठिन काम नहीं है। बस… अनावश्यक है।

कुछ महीनों के बाद, सवाल टिक जाता है:

क्यों यह बार-बार होता है?

वह पल जब जिज्ञासा उत्पाद विचार बन जाती है

शुरू में, माया वही करती है जो हममें से ज्यादातर करते हैं: शिकायत, फिर कंधा उच्‍चारना, फिर एक और स्प्रेडशीट बनाना।

लेकिन इस बार वह रुकती है और अपनी नाराज़गी को एक सुराग मानती है। अगर यह समस्या हर हफ्ते — कई लोगों के साथ — दिखती है, तो शायद यह सिर्फ "माया की टीम" की समस्या नहीं है। शायद यह एक पैटर्न है जिसे समझना जरूरी है।

यही बदलाव है: “यह परेशान करने वाला है” से “यह समस्या शायद दूसरों के लिए भी इतनी मायने रखती है कि वे इसके समाधान के लिए पैसे देंगे”। समाधान चमकदार नहीं होना चाहिए—दर्द सामान्य होना चाहिए।

एआई साइडकिक का प्रवेश (बेहतर सवालों के साथ)

माया अपना एआई असिस्टेंट खोलती है और एक गन्दा, ईमानदार प्रॉम्प्ट लिखती है:

"मैं स्टेटस अपडेट्स फिर से लिखने से थक चुकी/ा हूँ। क्या यहाँ कोई सरल उत्पाद विचार है?"

चमकदार ऐप कॉन्सेप्ट उगलने के बजाय, एआई स्पष्टीकरण वाले सवाल पूछता है:

• अपडेट कौन लिखता है (भूमिकाएँ, वरिष्ठता, टीम का आकार)?
• आपके दर्शकों के लिए एक "अच्छा" अपडेट क्या बनाता है?
• आज अपडेट कहाँ रहते हैं (Slack, ईमेल, Notion)?
• कौन सा हिस्सा समय लेता है: लोगों का पीछा करना, फिर से लिखना, फॉर्मैट करना, या सारांश बनाना?

माया जवाब देती है — और महसूस करती है कि वह एक ही समय में तीन समस्याओं को सुलझाने की कोशिश कर रही थी। एक समस्या स्पष्ट रूप से अलग दिखती है: बेतरतीब अपडेट्स को एक सुसंगत, पठनीय साप्ताहिक सार में बदलना।

एक स्पष्ट अपेक्षा (ताकि आप सीधे नियंत्रण न सौंप दें)

एआई माया की सोच को संरचित करने में मदद करता है — समस्या को व्यवस्थित करना, धारणाएँ सामने लाना, उन्हें परखने के तरीके सुझाना। लेकिन माया फिर भी चुनती है कि क्या महत्वपूर्ण है: किस दर्द पर फोकस करना है, किन ट्रेडऑफ्स को स्वीकार किया जा सकता है, और असली लोगों के लिए "बेहतर" क्या दिखता है।

साइडकिक विकल्प ड्राफ्ट कर सकता है। बिल्डर निर्णय लेता है।

एक सवाल को समाधान करने योग्य समस्या में बदलना

जिज्ञासा अक्सर एक धुंधली पंक्ति के रूप में शुरू होती है: "यह इतना मुश्किल क्यों है?" या "क्या कोई बेहतर तरीका है?" माया की नोट्स app में यह रोचक था—पर actionable नहीं था।

तो वह अपने एआई साइडकिक से कहती है कि वह एक धैर्यवान एडिटर जैसा व्यवहार करे, न कि एक हाइप मशीन। लक्ष्य ज्यादा आइडियाज नहीं—एक स्पष्ट समस्या है।

1) जिज्ञासा से समस्या बयान तक

वह अपने गंदे विचार को पेस्ट करती है और पूछती है:

"इसे एक वाक्य के समस्या बयान के रूप में फिर से लिखो। फिर मुझे तीन संस्करण दो: शुरुआती के लिए, व्यवसाय-उन्मुख, और भावनात्मक रूप से ईमानदार।"

कुछ ही सेकंड में उसके पास विकल्प होते हैं जो मूल्यांकन के लिए पर्याप्त विशिष्ट हैं। वह उस विकल्प को चुनती है जो असली रगड़ (friction) को नाम देता है—न कि किसी फीचर को।

समस्या बयान: “जो लोग [X करने की कोशिश करते हैं] वे अक्सर [Y क्षण] पर अटक जाते हैं, जिससे [Z परिणाम] होता है।”

2) समस्या किसके पास है—और कब?

अगला, एआई एक सीन मजबूर करता है:

• व्यक्ति: किसे दर्द महसूस हो रहा है?
• क्षण: वे किस काम को करने से ठीक पहले हैं जब चीजें गलत होती हैं?
• प्रसंग: मोबाइल पर, काम पर, समय की दवाब में, अकेले, क्लाइंट के साथ?

यह "किसी भी" जनसमूह को एक असली दर्शक में बदल देता है ("नए टीम लीड्स, साप्ताहिक रिपोर्टिंग के दौरान, मीटिंग से 30 मिनट पहले").

3) निर्माण से पहले परखने के लिए धारणाएँ

एआई एक त्वरित अनुमान सूची सुझाता है, जिसे परीक्षण योग्य दावों के रूप में लिखा गया है:

• लोग इस समस्या का अनुभव पर्याप्त बार करते हैं कि उन्हें परवाह हो।
• वर्तमान वर्कअराउंड धीमे, जोखिमपूर्ण, या परेशान करने वाले महसूस होते हैं।
• एक सरल तरीका भरोसेमंद माना जाएगा।
• बिल्डर इन लोगों तक पहुंच सकता है ताकि और जानकारी मिल सके।

4) एक सरल सफलता मीट्रिक

अंत में, वह बिना स्प्रेडशीट के परिभाषित करती है कि "बेहतर" क्या है:

सफलता मीट्रिक: “एक पहली बार उपयोगकर्ता बिना मदद मांगे 10 मिनट से कम में अटके हुए से काम पूरा कर सके।”

अब सवाल सिर्फ रोचक नहीं—इसे परखने लायक बन गया है।

जल्दी शोध करना बिना खोए हुए

माया की जिज्ञासा में एक समस्या है: यह शोरयुक्त है। “मुझे MVP प्लान करने में मदद करो” की एक त्वरित खोज दर्जनों टैब में बदल सकती है—टेम्पलेट्स, कोर्सेज, "नो-कोड" टूल्स, और असहमत रायें।

तो वह अपने एआई साइडकिक से कुछ सरल मांगती है: “यहाँ पहले से क्या है, उसका नक्शा बनाओ, और बताओ लोग उत्पाद खरीदने के बजाय क्या कर रहे हैं।”

मार्केट मैप से शुरू करें (न कि खरगोश के बिल में)

कुछ ही मिनटों में, एआई स्पेस को समूहित कर देता है:

• श्रेणियाँ (टूल्स, सेवाएँ, टेम्पलेट्स, कम्युनिटीज)
• विकल्प (लोग क्या खरीदते हैं इसके बजाय)
• DIY वर्कअराउंड (स्प्रेडशीट्स, Notion डॉक, एक सप्ताह के लिए फ्रीलांसर रखना)

यह फैसला नहीं है—सिर्फ़ एक नक्शा। यह माया को दिखाता है कि उनका विचार कहाँ फिट हो सकता है, बिना यह दावा किए कि उन्होंने "शोध पूरा कर लिया"।

एक उपयोगी तुलना तालिका बनाएं

अगला, वह एक तालिका माँगती है: “शीर्ष विकल्प, सामान्य मूल्य सीमा, कमियाँ, और सामान्य शिकायतें।”

क्या यह अलग है, या सिर्फ़ परिचित पैकेजिंग?

एआई फिर एक कठिन सवाल पूछता है: “क्या इसे वास्तव में अलग बनायेगा बनाम उसी चीज़ के दूसरे संस्करण?” यह माया को एक स्पष्ट एंगल की तरफ़ धकेलता है—तेज़ स्पष्टता और कम निर्णय, न कि “सब-इन-वन प्लेटफ़ॉर्म।”

बाद में सत्यापित करने के लिए दावे चिन्हित करें

अंत में, उसका एआई कस्टमर डिस्कवरी में बाद में सत्यापित करने के लिए बयानों को हाइलाइट करता है: “लोग कोर्सेज नापसंद करते हैं”, “टेम्पलेट्स काम नहीं करते”, “कोचिंग बहुत महँगी है।” उपयोगी हाइपोथेसिस—जब तक असली उपयोगकर्ता उन्हें कन्फर्म न करें।

उत्पाद किसके लिए है, यह चुनना

जिज्ञासा आपके सिर में भीड़ खड़ी कर सकती है: छात्र, प्रबंधक, फ्रीलांसर, माता-पिता, संस्थापक। आपका एआई साइडकिक खुशी-खुशी इनके लिए फीचर ब्रेनस्टॉर्म कर देगा—और ठीक यही है कि कैसे प्रोजेक्ट बिना बताए बढ़ जाते हैं।

सुधार सरल है: एक असली व्यक्ति एक असली स्थिति में चुनें और पहले वर्ज़न को उनके लिए बनाएं।

2–3 त्वरित पर्सोना ड्राफ्ट करें (जमीनी, न कि सामान्य)

"बिजी प्रोफेशनल" जैसे स्टीरियोटाइप्स के बजाय, AI से कहें कि वे ठोस संदर्भों के साथ पर्सोनास स्केच करें:

• यहां वे समस्या के समय कहाँ हैं? (डेस्क पर, जॉब साइट पर, मीटिंग्स के बीच फोन पर)
• वे पहले से किन टूल्स का उपयोग करते हैं? (स्प्रेडशीट्स, WhatsApp, Notion, ईमेल)
• उनका डर क्या है? (अप्रस्तुत लगना, समय बर्बाद करना, डेडलाइन मिस करना)

पर्सोना के उदाहरण:

• माया, एक फ्रीलांस मार्केटर जो क्लाइंट रिक्वेस्ट्स और लगातार संदर्भ स्विच संभालती है।
• जॉर्डन, एक टीम लीड जिसे साप्ताहिक स्टेटस मीटिंग से पहले तेज़ स्पष्टता चाहिए।
• सैम, एक छात्र बिल्डर जो तेज़ी से प्रयोग करता है पर अगला कदम चुनने में अटक जाता है।

पर्सोनास को यूजर स्टोरीज़ में बदलें

AI से कहें कि वह प्रत्येक पर्सोना के लिए 2–3 यूज़र स्टोरीज़ बनाए, फॉर्मैट में:

"जब X, मुझे Y चाहिए, ताकि मैं Z कर सकूँ।"

माया के लिए: “जब एक क्लाइंट बिखरी हुई नोट्स भेजता है, मुझे एक साफ़ ब्रीफ चाहिए, ताकि मैं बिना हर संदेश फिर से पढ़े आत्मविश्वास के साथ प्रतिक्रिया कर सकूँ।”

एक प्राथमिक उपयोगकर्ता—और एक मुख्य काम चुनें

अब कठिन चुनाव करें: वर्ज़न एक के लिए एक प्राथमिक उपयोगकर्ता।

एक अच्छा नियम है कि उस पर्सोना को चुनें जिसकी पीड़ा सबसे स्पष्ट है और छोटी जीत तक पहुंच सबसे तेज है। फिर एक मुख्य जॉब-टू-बी-डन परिभाषित करें — पहला वर्ज़न जो परिणाम दे। बाकी सब "बाद में"।

ग्राहक खोज: बेहतर सवाल, तेज़ी से

हमारे जिज्ञासु बिल्डर के पास उनके दिमाग में प्रोटोटाइप और कुछ मजबूत रायें हैं, और एक बड़ा जोखिम: लोगों से ऐसे सवाल पूछना जो केवल वही पुष्टि करें जो वे पहले से मानते हैं।

एआई कस्टमर डिस्कवरी को तेज़ बनाता है—लेकिन असली जीत इसे साफ़ बनाना है: कम अग्रणी सवाल, स्पष्ट नोट्स, और यह तय करना आसान कि कौन सा फीडबैक मायने रखता है।

1) ऐसे सवाल जेनरेट करें जो गवाह को उकसाएँ नहीं

एक अच्छा डिस्कवरी सवाल कहानी बुलाता है। एक बुरा सवाल अनुमति माँगता है।

AI से कहें कि वह आपके सवालों को अग्रणी भाषा और धारणाओं से मुक्त लिख दे। उदाहरण:

• बजाय: “क्या आप ऐसे ऐप का उपयोग करेंगे जो आपके भोजन को ऑटोमैटिक ट्रैक करे?”
• पूछें: “पिछली बार आपने भोजन ट्रैक करने की कोशिश कब की—क्या हुआ?”

उपयोग करने योग्य प्रॉम्प्ट:

Rewrite these interview questions to avoid leading language or assumptions. 
Make them open-ended, focused on past behavior, and easy to answer.
Questions: ...

(ऊपर वाला कोड ब्लॉक अपरिवर्तित रखा गया है।)

2) एक कसा हुआ 30-मिनट इंटरव्यू स्क्रिप्ट और नोट टेम्पलेट बनाएं

गति संरचना से आती है। AI से कहें कि वह एक सरल फ्लो ड्राफ्ट करे जिसे आप दस बार दोहरा सकते हैं:

• 0–5 min: “आपकी भूमिका/दिन कैसा है?”
• 5–20 min: दो–तीन हाल की कहानियाँ (“पिछली बार जब… बताइए”)
• 20–25 min: प्राथमिकताएँ और ट्रेडऑफ (“अगर आप एक हिस्सा ठीक कर सकते हैं, वह क्या होगा?”)
• 25–30 min: समापन और रेफ़रल (“मुझे और किनसे बात करनी चाहिए?”)

फिर एक नोट-टेकिंग टेम्पलेट जेनरेट करें ताकि आप ट्रांस्क्रिप्ट्स में डूबें नहीं:

• प्रसंग: वे कौन हैं, वे आज कौन से टूल्स उपयोग करते हैं
• ट्रिगर: क्या समस्या शुरू करता है
• वर्तमान वर्कअराउंड: वे आज क्या करते हैं (और क्यों)
• दर्द स्तर: इसका उन्हें क्या नुकसान होता है (समय, पैसा, तनाव)
• कोट्स: सटीक वाक्यांश कॉपी/पेस्ट करें

3) आउटरीच की योजना: अपने लक्ष्य उपयोगकर्ता जैसे 10 लोग खोजें

AI से कहें कि वह विचार करे कि आपका लक्षित दर्शक कहाँ पहले से जुटा है, फिर उन चैनलों में से दो चुनें जिन्हें आप इस हफ्ते निष्पादित कर सकें: निकी Slack/Discord ग्रुप्स, LinkedIn सर्च, Reddit कम्युनिटीज, मीटअप लिस्ट्स, या दोस्त के दोस्त।

आपका लक्ष्य "बहुत सारे इंटरव्यू" नहीं—बल्कि 10 प्रासंगिक बातचीत हैं जिनके प्रश्न सुसंगत हों।

4) क्या "सिग्नल" है (बनाम अच्छा फीडबैक)

अच्छा फीडबैक ऐसा लगता है: “कूल आइडिया!”

सिग्नल ऐसा दिखता है:

• वे बिना पूछे एक असली हालिया स्थिति बताते हैं
• वे पहले से समय/पैसा उस समस्या को हल करने में खर्च कर रहे हैं
• वे निराश होंगे अगर समस्या और बिगड़ेगी
• वे पूछते हैं, “कब मैं इसका उपयोग कर सकता/सकती हूँ?” या दूसरों से मिलवाने की पेशकश करते हैं

AI से कहें कि वह आपके नोट्स को Signal / Maybe / Noise के रूप में टैग करे—लेकिन अंतिम फैसला आपका होना चाहिए।

लोगों ने वास्तव में क्या कहा—उसका अर्थ निकालना

कुछ ग्राहक बातचीतों के बाद, जिज्ञासु बिल्डर के पास अक्सर एक परिचित समस्या होती है: पन्नों भर नोट्स, दर्जनों "शायद", और भय कि वे वही सुन रहे हैं जो वे सुनना चाहते थे।

यहाँ एआई साइडकिक अपनी असली उपयोगिता दिखाता है—न कि इनसाइट्स गढ़कर, बल्कि गंदे बाचीतों को उन चीज़ों में बदलकर जिन पर आप कार्रवाई कर सकें।

नोट्स को थीम्स में बदलें (सच को पॉलिश किए बिना)

कच्चे नोट्स को एक डॉक्यूमेंट में डालकर शुरू करें (एक इंटरव्यू प्रति सेक्शन)। फिर AI से कहें कि वह प्रत्येक बयान को सरल बकेट्स में टैग करे:

• दर्द बिंदु (क्या परेशान कर रहा है या महँगा है)
• ट्रिगर (क्या उन्हें अभी समाधान खोजने के लिए प्रेरित करता है)
• वर्तमान टूल्स/वर्कअराउंड (वे आज क्या इस्तेमाल करते हैं, भले ही वह "स्प्रेडशीट्स और उम्मीद" ही क्यों न हो)

लक्ष्य परफेक्ट टैक्सोनॉमी नहीं—एक साझा नक्शा है जिसे आप दोबारा देख सकें।

AI से पैटर्न संक्षेप और विरोधाभास दिखाने को कहें

अगला, एआई से कहें कि वह आवर्ती पैटर्न का सार दे और विरोधाभासों को हाइलाइट करे। विरोधाभास सोना हैं: अक्सर वे अलग उपयोगकर्ता प्रकार, अलग संदर्भ, या असतत समस्या का संकेत देते हैं।

उदाहरण:

“मेरे पास नया कुछ सेटअप करने का समय नहीं है।”

…साथ-साथ हो सकता है:

“अगर यह मुझे 2 घंटे प्रति सप्ताह बचाएगा, तो मैं इसे सीख लूंगा।”

एआई इन्हें साइड-बाय-साइड दिखा सकता है ताकि आप उन्हें औसत में बदल कर बेकार न कर दें।

अपने "टॉप 3 प्रॉब्लम्स" लिखें सबूत के साथ

अब थीम्स को शीर्ष 3 समस्याओं की सरल सूची में बदलें, प्रत्येक के साथ:

1. समस्या का साधारण-भाषा में बयान

2. कौन इसे अनुभव करता है (भूमिका/प्रसंग)

3. 1–2 साक्ष्य कोट्स

उदाहरण स्वरूप:

• Problem #1: लोग X खो देते हैं जब Y होता है।
  • Evidence: “…”

यह आपको ईमानदार रखता है। अगर आप उद्धरण नहीं ढूंढ पाते, तो शायद यह आपका अनुमान है—उनका वास्तविकता नहीं।

निर्णय: आगे बढ़ें, पिवट करें, या रोकें

अंत में, AI से कहें कि वह आपकी सीख पर आधारित निर्णय लेने में मदद करे:

• आगे बढ़ें अगर वही दर्द बार-बार दिखता है और लोग पहले से ही समय/पैसा खर्च कर रहे हैं
• पिवट अगर दर्द वास्तविक है पर "कौन" या "कब" आपकी अपेक्षा से अलग है
• रुकें अगर रुचि शिष्ट है, साक्ष्य पतला है, या समस्या निकट दृष्टि में गायब हो जाती है

आपको अभी निश्चितता की ज़रूरत नहीं—सिर्फ़ एक ज़मीन पर खड़ा अगला कदम।

सबसे छोटा उपयोगी वर्ज़न डिजाइन करना (MVP)

अब जिज्ञासु बिल्डर के पास अंतर्दृष्टियों से भरी एक नोटबुक है और दिमाग में "और क्या अगर हम…" विचारों की भरमार। यहाँ एआई सबसे ज़्यादा मदद करता है—न कि और फीचर जोड़कर, बल्कि आप जो शिप कर सकें उसे छोटा करने में मदद करके।

कुछ रास्ते स्केच करें, फिर एक चुनें

एक विचार पर अनंत बहस करने के बजाय, अपने एआई साइडकिक से कहें कि वह 5–7 सॉल्यूशन स्केच बनाए: अलग-अलग तरीके जिनसे उत्पाद वैल्यू दे सकता है। फिर प्रत्येक स्केच को मेहनत बनाम प्रभाव के हिसाब से रैंक करे।

सरल प्रॉम्प्ट काम करेगा: “इस समस्या को हल करने के 7 तरीके सूचीबद्ध करें। प्रत्येक के लिए, मेहनत का अनुमान (S/M/L) और प्रभाव (S/M/L) बताएं, और क्यों।”

आप परफेक्शन नहीं ढूंढ रहे—सिर्फ़ एक स्पष्ट फ्रंट-रनर।

एक को चुनें जो एक कोर आउटकम दे

MVP "पूर्ण उत्पाद का सबसे छोटा वर्ज़न" नहीं है। यह वह सबसे छोटा वर्ज़न है जो एक विशिष्ट व्यक्ति के लिए एक अर्थपूर्ण परिणाम देता है।

AI इसमें उस परिणाम को एक परीक्षण योग्य वादा के रूप में फ्रेम करने में मदद करता है:

• “10 मिनट में, आपको __ मिल जाएगा।”
• “अंत तक, आपके पास __ होगा।”

अगर परिणाम स्पष्ट नहीं, तो MVP बहुत धुंधला है।

जो आप बाहर रखते हैं वह असली योजना है

फीचर क्रेप से बचने के लिए, AI के साथ एक स्पष्ट "v1 में नहीं" सूची बनाएं:

• डैशबोर्ड और एनालिटिक्स
• कई उपयोगकर्ता प्रकार
• इंटीग्रेशन्स
• कस्टमाइज़ेशन और थीम्स

यह सूची नए विचारों के सामने एक ढाल बन जाती है।

एक वाक्य में कहें

अंत में, AI आपकी मदद करे कि आप संदेश एक वाक्य में लिखें जिसे आप बार-बार दोहरा सकें बिना जार्गन के:

• एक-वाक्य मूल्य प्रस्ताव: “एक [सरल टूल] [विशिष्ट लोगों] के लिए ताकि वे [कोर आउटकम] बिना [आम दर्द] के कर सकें।”
• एलेवेटर पिच (2–3 पंक्तियाँ): यह क्या करता है, किसके लिए है, और वर्तमान वर्कअराउंड से क्यों बेहतर है।

अब MVP छोटा, उद्देश्यपूर्ण, और समझाने योग्य है—ठीक वही जो प्रोटोटाइप से पहले चाहिए।

प्रोटोटाइपिंग: विचारों को स्पर्श करने योग्य बनाना

प्रोटोटाइप वह जगह है जहाँ उत्पाद एक चालाक विवरण होना बंद कर देता है और कुछ ऐसा बनना शुरू कर देता है जो वास्तविक रूप से व्यवहार करे। न तो "पूरी तरह बना हुआ", न ही "परफेक्ट"—बस इतना ठोस कि कोई क्लिक करे, पढ़े, और प्रतिक्रिया दे सके।

MVP को सरल फ्लो में बदलें

अपने एआई साइडकिक से कहें कि वह आपके MVP को स्क्रीन-बाय-स्क्रीन आउटलाइन में बताए। आप कोर वैल्यू साबित करने के लिए एक छोटा रास्ता चाहते हैं।

उदाहरण प्रॉम्प्ट:

You are a product designer. Create a simple user flow for a first-time user.
Context: [what the product helps with]
MVP scope: [3–5 key actions]
Output:
1) Flow diagram in text (Screen A -> Screen B -> ...)
2) For each screen: title, primary CTA, and 2–4 lines of copy
Keep it friendly and clear for non-technical users.

(ऊपर वाला कोड ब्लॉक अपरिवर्तित रखा गया है।)

यहाँ से आप तेज़ वायरफ़्रेम बना सकते हैं (यहाँ तक कि कागज़ पर), या किसी टूल में बेसिक क्लिकेबल मॉक। लक्ष्य सरल है: लोग 10 सेकंड में "समझ जाएँ"।

पिक्सल से पहले शब्द ड्राफ्ट करें

अधिकांश प्रोटोटाइप इसलिए फेल होते हैं क्योंकि कॉपी अस्पष्ट होती है। AI का उपयोग करें ताकि वह ड्राफ्ट दे:

• ऑनबोर्डिंग स्टेप्स (पहला, दूसरा, तीसरा क्या होगा)
• हेल्प टेक्स्ट (छोटी व्याख्याएँ जहाँ उपयोगकर्ता अटक सकते हैं)
• एरर मेसेजेस (क्या गलत हुआ, आगे क्या करें)
• प्रमुख ईमेल्स (वेलकम, “आप लगभग सेट हैं”, और एक सरल फॉलो-अप)

अगर आप प्रोटोटाइप को ज़ोर से पढ़ सकें और वह फिर भी समझ में आए, तो आप अच्छी स्थिति में हैं।

रुचि परखने के लिए "फेक डोर" टेस्ट चलाएँ

सब कुछ बनाने से पहले, एक लैंडिंग पेज बनाएं जो वादा बताता है, 2–3 प्रोटोटाइप स्क्रीन दिखाता है, और एक स्पष्ट CTA हो (जैसे “एक्सेस के लिए अनुरोध करें” या “वेटलिस्ट जॉइन करें”)। अगर कोई ऐसी फीचर पर क्लिक करे जो अभी नहीं बनी है, तो एक मित्रवत संदेश दिखाएँ और उनका ईमेल कैप्चर करें।

AI आपकी मदद कर सकता है लैंडिंग पेज, FAQs, और एक साधारण प्राइसिंग टीज़ लिखने में (भले ही वह सिर्फ प्लेसहोल्डर हो)।

आप जो ढूँढ रहे हैं वह तारीफ़ें नहीं—कमिटमेंट हैं: क्लिक, साइन-अप्स, रिप्लाईज़, और विशेष प्रश्न जो असली इंटेंट दिखाते हैं।

वैलिडेशन: स्केल करने से पहले वैल्यू साबित करना

वैलिडेशन वह पल है जब जिज्ञासु बिल्डर पूछना बंद कर देता है, “क्या यह काम कर सकता है?” और शुरू कर देता है, “क्या कोई इतना परवाह करता है कि वे कार्रवाई करें?” लक्ष्य परफेक्ट उत्पाद नहीं—सबसे कम प्रयास में वैल्यू का प्रमाण है।

एक लाइटवेट टेस्ट चुनें (और उसे असली बनाएं)

फीचर्स बनाने की बजाय, एक ऐसा टेस्ट चुनें जो निर्णय मजबूर करे:

• एक पेज का लैंडिंग पेज स्पष्ट वादा और वेटलिस्ट के साथ
• एक "कंसियर्ज" वर्ज़न जहाँ सर्विस मनुयल रूप से दी जाती है (पर सुसंगत तरीके से)
• 3–5 लक्षित उपयोगकर्ताओं के साथ एक छोटा पायलट

AI यहाँ मदद करता है कि वह गंदे आइडिया को एक कुरकुरा ऑफर में बदले: हेडलाइन, छोटा विवरण, कुछ फायदे, और एक CTA जो मार्केटिंग जैसा न लगे।

मापने योग्य आउटकम्स परिभाषित करें

किसी भी outreach को भेजने से पहले लिख दें कि “सक्सेस” नंबर में क्या है। वैनिटी मेट्रिक्स नहीं—इंटेंट के संकेत।

उदाहरण:

• साइन-अप्स: 30% विज़िटर्स वेटलिस्ट जॉइन करें
• रिप्लाईज़: 50 आउटरीच संदेशों में से 10 सार्थक ईमेल रिप्लाई
• समय बचत: उपयोगकर्ता एक टास्क 20 मिनट तेज़ी से पूरा करें
• रीपीट उपयोग: 5 पायलट यूज़र्स में से 3 अगले हफ्ते वापस आएँ

अगर आप माप नहीं सकते, आप सीख नहीं पाएँगे।

AI से A/B वेरिएंट जनरेट कराएँ (तेज़, न कि यादृच्छिक)

AI से कहें कि वह एक विशेष व्यक्ति के लिए 10 हेडलाइन + CTA जोड़े दे, फिर दो चुनकर टेस्ट करें। एक वर्ज़न "समय बचाओ" पर फोकस कर सकता है, दूसरा "गलतियों से बचो" पर। वही ऑफर, अलग एंगल।

सीख कैप्चर करें और अगला कदम चुनें

टेस्ट के बाद, AI जो हुआ उसका सार दे: लोगों ने क्या क्लिक किया, क्या पूछा, क्या भ्रमित किया, क्या नजरअंदाज़ किया। आपका अंतिम निर्णय सरल हो: रखें, बदलें, या बंद करें—और एक वाक्य कि आगे क्या आज़माना है।

बिना तकनीकी हुए बिल्ड की योजना बनाना

आपको बिल्ड की योजना बनाने के लिए "डेवलपर भाषा" नहीं आती — आपको स्पष्टता चाहिए: दिन एक पर उत्पाद क्या करना चाहिए, क्या बाद में रह सकता है, और आप इसे काम कर रहा कैसे जानेंगे।

यहाँ आपका एआई साइडकिक ब्रेनस्टॉर्मिंग बंद करके एक सावधान प्रोजेक्ट पार्टनर बन जाता है।

तीन बाल्ट किये शुरू करें

AI से कहें कि वह आपके विचार को एक सरल बिल्ड प्लान में बदले: Must-haves, Nice-to-haves, और Later। Must-haves बहुत छोटे रखें—वे फीचर्स जो सीधे आपके वादे को सीधे देते हैं।

फिर प्रत्येक must-have के लिए एक पेज का "definition of done" बनवाएँ। उदाहरण प्रॉम्प्ट:

• “एक उपयोगकर्ता ड्राफ्ट सेव करने के लिए प्लेन-इंग्लिश स्पेक लिखो, सहित एज केस।”
• “'Export to PDF' के लिए स्वीकार्यता मानदंडों की सूची लिखो जिसे गैर-तकनीकी व्यक्ति टेस्ट कर सके।”

स्पेक्स और चेकलिस्ट आसान अंग्रेज़ी में

AI से बनवाएँ:

• एक स्टेप-बाय-स्टेप बिल्ड चेकलिस्ट (क्या बनाया जाना है, किस क्रम में)
• सरल यूज़र स्टोरीज़ (“As a… I want… so that…”) और स्वीकार्यता मानदंड
• एक टेस्टिंग चेकलिस्ट जिसे आप किसी को शेयर करने से पहले खुद चला सकें

यह फ्रीलांसर या डेवलपर टीम के लिए अनुमान करने की जगह कम कर देता है।

जिम्मेदारियाँ स्पष्ट करें

अगर आप दूसरों के साथ काम कर रहे हैं, तो AI से कहें कि वह रोल्स आउटलाइ्‍ट करे: कौन स्क्रीन डिज़ाइन करता है, कौन बैकएंड बनाता है, कौन कॉपी लिखता है, कौन एनालिटिक्स सेटअप करता है, कौन QA का मालिक है। भले ही एक व्यक्ति कई टोपी पहने, नामित करना काम छूटने से बचाता है।

बुनियादी प्राइवेसी और डेटा हैंडलिंग सवाल

बिल्ड से पहले AI से एक छोटा सूची बनवाएँ: हम कौन सा डेटा इकट्ठा करते हैं? कहाँ स्टोर होता है? कौन एक्सेस कर सकता है? उपयोगकर्ता उसे कैसे डिलीट करें? आपका उद्देश्य कानूनी नीति लिखना नहीं—बस बाद के सरप्राइज़ से बचना है।

जब बिल्ड के लिए तैयार हों, तो एक वर्कफ़्लो चुनें जो आपकी रफ्तार से मेल खाता हो

अगर आप गैर-तकनीकी हैं (या बस तेज़ी से आगे बढ़ना चाहते हैं), तो "vibe-coding" प्लेटफ़ॉर्म मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, Koder.ai आपको उन स्पेसिफिकेशन्स को plain English में लेने और चैट इंटरफेस के माध्यम से एक काम करने योग्य वेब, बैकएंड, या मोबाइल ऐप में बदलने देता है—फिर आप रियल यूज़र्स के साथ टेस्ट करते समय स्नैपशॉट्स और रोलबैक के साथ इटरेट कर सकते हैं।

व्यावहारिक लाभ जादुई कोड निर्माण नहीं है; यह "खोज में मिली सीख" से "यहाँ एक काम कर रहा वर्ज़न है जिसे आप किसी के सामने रख सकते हैं" की लूप को छोटा करना है। और अगर आप बाद में पारंपरिक पाइपलाइन में जाना चाहें, तो सोर्स कोड एक्सपोर्ट करने का विकल्प बना रहता है।

लॉन्च: साफ़ संदेश और एक शांत चेकलिस्ट

लॉन्च डे ऐसा नहीं होना चाहिए जैसे बिना स्क्रिप्ट के स्टेज पर जाना। अगर आप ने डिस्कवरी की है और एक छोटा, उपयोगी MVP बनाया है, तो अगला काम बस इसे साफ़ तरीके से समझाना है—और पहले लोगों के लिए कोशिश करना आसान बनाना है।

एक शांत लॉन्च चेकलिस्ट (वो चीजें जो सचमुच मायने रखती हैं)

AI को एक व्यावहारिक प्रोजेक्ट मैनेजर की तरह इस्तेमाल करें: उससे कहें कि वह आपके गंदे नोट्स को एक टिडी लिस्ट में बदले, फिर आप तय करें क्या असली है।

आपकी "काफी अच्छा" चेकलिस्ट में हो सकता है:

• मैसेजिंग: कौन- किसके लिए है (एक वाक्य), यह उनके लिए क्या करने में मदद करता है (एक वाक्य), और यह अलग क्यों है (एक वाक्य)
• डेमो: 60–90 सेकंड वॉकथ्रू (स्क्रीन रिकॉर्डिंग या लाइव)। फीचर्स टूर नहीं—सिर्फ़ मुख्य काम जो होता है।
• ऑनबोर्डिंग: पहला रन चेकलिस्ट (3 स्टेप्स अधिकतम), और एक उदाहरण ताकि लोग खाली पन्ने से न शुरू करें।
• सपोर्ट: संपर्क पथ और एक वादा जैसे “हम 24 घंटे के भीतर जवाब देते हैं।”

आपत्तियों से FAQ ड्राф्ट कराएँ

डिस्कवरी में सुनी गई शीर्ष शंकाओं को लें — “क्या यह मेरे वर्कफ़्लो के लिए काम करेगा?”, “सेटअप में कितना समय लगेगा?”, “क्या मेरा डेटा सुरक्षित है?” — और AI से कहें कि वह आपकी टोन में FAQ उत्तर ड्राफ्ट करे।

फिर ईमानदारी के लिए एडिट करें। अगर कुछ अनिश्चित है, तो ऐसा ही बताएं और योजना समझाएँ।

एक कहानी-आधारित प्रोडक्ट पेज + पहला ऐनाउंसमेंट

AI से एक सरल आउटलाइन माँगें:

1. निराशा का वह पल (आपके ग्राहक का, आपका नहीं)
2. छोटी जीत जो आपका उत्पाद देता है
3. यह 3 कदमों में कैसे काम करता है
4. प्रूफ (कोट, स्क्रीनशॉट, या कोई विशिष्ट परिणाम)
5. स्पष्ट CTA (शुरू करें, वेटलिस्ट जुड़ें, अनुरोध एक्सेस)

पहले ऐनाउंसमेंट पोस्ट के लिए, मानव रहें: “यह हमने बनाया है, किसके लिए है, और हम अगले क्या टेस्ट कर रहे हैं।”

टाइमलाइन और पहली “जीत”

एक यथार्थवादी लॉन्च विंडो सेट करें (छोटी भी चलेगी) और एक पहली जीत परिभाषित करें जैसे: 10 सक्रिय उपयोगकर्ता, 5 पूर्ण ऑनबोर्डिंग फ्लो, या 3 पेड ट्रायल्स। AI आपकी मदद कर सकता है प्रगति ट्रैक करने में, पर आप वह लक्ष्य चुनें जो वैल्यू साबित करे—न कि वैनिटी।

गति बनाए रखना: एआई को एक लंबे समय का सह-निर्माता बनाना

लॉन्च के बाद, जिज्ञासु बिल्डर एआई से "ग्रेजुएट" नहीं होता। वे बस उपयोग के तरीके बदलते हैं।

शुरू में, साइडकिक गति में मदद करता है—ड्राफ्ट्स, संरचना, प्रोटोटाइप। बाद में, यह ताल बनाए रखने में मदद करता है: पैटर्न नज़र रखना, लगातार रहना, और छोटे फैसलों को कम तनाव में लेना।

इटरेशन को एक साप्ताहिक लूप बनाना (हीरोइक स्प्रिंट नहीं)

सरल कैडेंस सेट करें: उपयोगकर्ताओं से बात करें, एक छोटा सुधार शिप करें, और लिखें कि क्या हुआ। AI एक शांत सहायक बन जाता है जो लूप को चलते रखती है।

कुछ आदतें जो इसे टिकाऊ बनाती हैं:

• साप्ताहिक उपयोगकर्ता कॉल्स (यहाँ तक कि छोटे भी)। AI पिछली नोट्स से एक कॉल एजेंडा और 5 टेलर्ड फॉलो-अप प्रश्न बनाता है।
• एक एक्सपेरिमेंट लॉग। हर परिवर्तन के बाद रिकॉर्ड करें: हाइपोथेसिस, क्या शिप हुआ, क्या उम्मीद थी, क्या हुआ। AI परिणामों का सार दे और अगला टेस्ट सुझाव दे।
• प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी। वे प्रॉम्प्ट सेव करें जो लगातार उपयोगी आउटपुट देते हैं (शोध सार, इंटरव्यू प्रश्न, रिलीज नोट्स)। समय के साथ यह आपका "ऑपरेटिंग मैनुअल" बन जाता है।

एआई को क्या नहीं करना चाहिए

सीधे सीमाएँ खींचें ताकि साइडकिक मददगार रहे—लकीरें पार न करे:

• अंतिम निर्णायक न बने। एआई सुझाव दे सकता है, पर बिल्डर तय करता है क्या शिप करें।
• एथिक्स डिपार्टमेंट न बने। एआई जोखिमों को फ्लैग कर सकता है, पर नीति और मूल्यों को बिल्डर तय करे।
• उपयोगकर्ता सहमति के बिना शॉर्टकट न बने। निजी डेटा स्क्रैपिंग नहीं, बिना बताये रिकॉर्डिंग नहीं, “हमने एआई से पूछा कि आप क्या चाहते हैं” जैसा कोई दावा नहीं। लोगों से सीधे पूछें और पारदर्शी रहें।

एक दोहराने योग्य फ्रेमवर्क जिसे आप कॉपी कर सकें

जब गति कम हो, तो एक सरल स्क्रिप्ट पर लौटें:

1. सुनो: 3–5 छोटी उपयोगकर्ता बातचीतें।
2. संक्षेप करें: AI से थीम्स, विरोधाभास, और खुले सवाल पूछें।
3. चुनें: एक समस्या और एक मीट्रिक चुनें जो मायने रखता है।
4. शिप करें: सबसे छोटा बदलाव जो आइडिया परखता है।
5. सीखें: परिणाम लॉग करें, अपनी प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी अपडेट करें, और दोहराएँ।

यही तरीका है कि कैसे जिज्ञासा उत्पाद बनती है—और उत्पाद एक अभ्यास में बदलता है।