कहानी-आधारित मार्गदर्शिका जो दिखाती है कि कैसे एआई एक साधारण सवाल को चरण-दर-चरण शोध, प्रोटोटाइप, सत्यापन और लॉन्च प्लान में बदलने में मदद करता है।

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?
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।
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:
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।
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।
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।
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।”
अगला, एआई एक सीन मजबूर करता है:
यह "किसी भी" जनसमूह को एक असली दर्शक में बदल देता है ("नए टीम लीड्स, साप्ताहिक रिपोर्टिंग के दौरान, मीटिंग से 30 मिनट पहले").
एआई एक त्वरित अनुमान सूची सुझाता है, जिसे परीक्षण योग्य दावों के रूप में लिखा गया है:
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।
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।”
कुछ ही मिनटों में, एआई स्पेस को समूहित कर देता है:
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"।
अगला, वह एक तालिका माँगती है: “शीर्ष विकल्प, सामान्य मूल्य सीमा, कमियाँ, और सामान्य शिकायतें।”
| विकल्प का प्रकार | सामान्य मूल्य सीमा | सामान्य शिकायतें | संभावित गैप्स |
|---|---|---|---|
| कोर्सेज | $50–$500 | बहुत सामान्य, लागू करना मुश्किल | आपके संदर्भ के लिए मार्गदर्शित अगले कदम |
| टेम्पलेट्स | $10–$100 | सुंदर दिखते हैं, परिणाम नहीं बदलते | फ़ीडबैक लूप + जवाबदेही |
| कोचेस/कंसल्टेंट्स | $100–$300/hr | महँगे, गुणवत्ता भिन्न | किफायती, लगातार मार्गदर्शन |
| कम्युनिटीज | $0–$50/mo | कम संकेत, बहुत शोर | संरचित प्रॉम्प्ट्स + चेकपॉइंट्स |
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।”
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।
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।
"बिजी प्रोफेशनल" जैसे स्टीरियोटाइप्स के बजाय, AI से कहें कि वे ठोस संदर्भों के साथ पर्सोनास स्केच करें:
पर्सोना के उदाहरण:
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।”
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"।
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।
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:
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।)
गति संरचना से आती है। AI से कहें कि वह एक सरल फ्लो ड्राफ्ट करे जिसे आप दस बार दोहरा सकते हैं:
फिर एक नोट-टेकिंग टेम्पलेट जेनरेट करें ताकि आप ट्रांस्क्रिप्ट्स में डूबें नहीं:
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।
अच्छा फीडबैक ऐसा लगता है: “कूल आइडिया!”
सिग्नल ऐसा दिखता है:
AI से कहें कि वह आपके नोट्स को Signal / Maybe / Noise के रूप में टैग करे—लेकिन अंतिम फैसला आपका होना चाहिए।
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।
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:
लक्ष्य परफेक्ट टैक्सोनॉमी नहीं—एक साझा नक्शा है जिसे आप दोबारा देख सकें।
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।
अब थीम्स को शीर्ष 3 समस्याओं की सरल सूची में बदलें, प्रत्येक के साथ:
समस्या का साधारण-भाषा में बयान
कौन इसे अनुभव करता है (भूमिका/प्रसंग)
1–2 साक्ष्य कोट्स
उदाहरण स्वरूप:
यह आपको ईमानदार रखता है। अगर आप उद्धरण नहीं ढूंढ पाते, तो शायद यह आपका अनुमान है—उनका वास्तविकता नहीं।
अंत में, AI से कहें कि वह आपकी सीख पर आधारित निर्णय लेने में मदद करे:
आपको अभी निश्चितता की ज़रूरत नहीं—सिर्फ़ एक ज़मीन पर खड़ा अगला कदम।
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।
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।
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:
अगर परिणाम स्पष्ट नहीं, तो MVP बहुत धुंधला है।
फीचर क्रेप से बचने के लिए, AI के साथ एक स्पष्ट "v1 में नहीं" सूची बनाएं:
यह सूची नए विचारों के सामने एक ढाल बन जाती है।
अंत में, AI आपकी मदद करे कि आप संदेश एक वाक्य में लिखें जिसे आप बार-बार दोहरा सकें बिना जार्गन के:
अब MVP छोटा, उद्देश्यपूर्ण, और समझाने योग्य है—ठीक वही जो प्रोटोटाइप से पहले चाहिए।
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।
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"।
अधिकांश प्रोटोटाइप इसलिए फेल होते हैं क्योंकि कॉपी अस्पष्ट होती है। AI का उपयोग करें ताकि वह ड्राफ्ट दे:
अगर आप प्रोटोटाइप को ज़ोर से पढ़ सकें और वह फिर भी समझ में आए, तो आप अच्छी स्थिति में हैं।
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 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।
फीचर्स बनाने की बजाय, एक ऐसा टेस्ट चुनें जो निर्णय मजबूर करे:
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।
किसी भी outreach को भेजने से पहले लिख दें कि “सक्सेस” नंबर में क्या है। वैनिटी मेट्रिक्स नहीं—इंटेंट के संकेत।
उदाहरण:
अगर आप माप नहीं सकते, आप सीख नहीं पाएँगे।
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।
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।
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।
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:
AI से बनवाएँ:
यह फ्रीलांसर या डेवलपर टीम के लिए अनुमान करने की जगह कम कर देता है।
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।
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।
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 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।
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:
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।
AI से एक सरल आउटलाइन माँगें:
पहले ऐनाउंसमेंट पोस्ट के लिए, मानव रहें: “यह हमने बनाया है, किसके लिए है, और हम अगले क्या टेस्ट कर रहे हैं।”
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।
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।
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:
सीधे सीमाएँ खींचें ताकि साइडकिक मददगार रहे—लकीरें पार न करे:
जब गति कम हो, तो एक सरल स्क्रिप्ट पर लौटें:
यही तरीका है कि कैसे जिज्ञासा उत्पाद बनती है—और उत्पाद एक अभ्यास में बदलता है।