10 अग॰ 2025·8 मिनट
क्यों प्रॉम्प्टिंग वेब, बैकएंड और मोबाइल के लिए एक मुख्य कौशल बनती जा रही है
प्रॉम्प्टिंग एक चालाकी से इंजीनियरिंग कौशल बन रही है। वेब, बैकएंड और मोबाइल ऐप्स के लिए व्यावहारिक पैटर्न, टूलिंग, परीक्षण और टीम वर्कफ़्लो जानें।
प्रॉम्प्टिंग एक चालाकी से इंजीनियरिंग कौशल बन रही है। वेब, बैकएंड और मोबाइल ऐप्स के लिए व्यावहारिक पैटर्न, टूलिंग, परीक्षण और टीम वर्कफ़्लो जानें।
इंजीनियरिंग में प्रॉम्प्टिंग का अर्थ सिर्फ “AI से बात करना” नहीं है। यह उन समीक्षा योग्य इनपुट्स को देना है जो असिस्टेंट को किसी विशिष्ट, जाँचे जाने योग्य परिणाम की ओर मार्गदर्शित करते हैं—ठीक वैसे ही जैसे आप एक टिकट, स्पेक, या टेस्ट प्लान लिखते हैं।
एक अच्छा प्रॉम्प्ट आमतौर पर छोटे पैकेज का होता है जिसमें शामिल हैं:
वास्तविक प्रोजेक्ट्स में आप सिर्फ “एक लॉगिन पेज” नहीं माँगते। आप निर्दिष्ट करते हैं: “एक लॉगिन फ़ॉर्म जो हमारे डिज़ाइन टोकन से मेल खाए, ईमेल फॉर्मेट वेलिडेट करे, एरर इनलाइन दिखाए, और वेलिडेशन व सबमिट स्टेट्स के लिए यूनिट टेस्ट हो।” प्रॉम्प्ट एक ठोस आर्टिफैक्ट बन जाता है जिसे कोई और रिव्यू, एडिट और पुन: उपयोग कर सकता है—अक्सर कोड के साथ रेपो में चेक-इन किया जाता है।
यह पोस्ट दोहराये जाने योग्य प्रथाओं पर केंद्रित है: प्रॉम्प्ट पैटर्न, वर्कफ़्लो, प्रॉम्प्ट टेस्टिंग, और टीम रिव्यू आदतें।
यह हाइप और “मैजिक परिणाम” से परहेज़ करती है। AI सहायत उपयोगी है, लेकिन तभी जब प्रॉम्प्ट अपेक्षाओं को स्पष्ट करे—और जब इंजीनियर उस आउटपुट को उसी तरह सत्यापित करें जैसे वे मानव-लिखित कोड की सत्यापना करते हैं।
प्रॉम्प्टिंग "अच्छा-होने वाली चीज़" से रोज़मर्रा की इंजीनियरिंग क्षमता बनकर उभर रहा है क्योंकि यह टीमों को विचार से कुछ समीक्षायोग्य चीज़ तक पहुँचने की गति बदल देता है।
AI-सहायित टूल UI वैरिएंट, API शेप, टेस्ट केस, या लॉग सारांश कुछ ही सेकंड में ड्राफ्ट कर सकते हैं। गति वास्तविक है—पर तभी जब आपके प्रॉम्प्ट पर्याप्त विशिष्ट हों ताकि उपयोगी आउटपुट मिले। जो इंजीनियर फ़ज़ी इरादे को क्रिस्प निर्देशों में बदल सकते हैं उन्हें प्रति घंटे अधिक उपयोगी इटरेशंस मिलते हैं, और यह स्प्रिंट्स के दौरान गुणा हो जाता है।
और काम नैचुरल-लैंग्वेज में शिफ्ट हो रहा है: आर्किटेक्चर नोट्स, स्वीकृति मानदंड, माइग्रेशन प्लान, रिलीज चेकलिस्ट, और इनसिडेंट लिखतें। ये अभी भी “स्पेक” हैं, भले ही पारंपरिक स्पेक जैसा न दिखें। प्रॉम्प्टिंग उन स्पेक्स को अन ambiguity-रहित और टेस्टेबल लिखने की कला है: बाधाएँ, किनारे के मामले, सफलता मानदंड, और स्पष्ट अनुमान।
एक अच्छा प्रॉम्प्ट अक्सर मिनी डिज़ाइन ब्रीफ जैसा पढ़ता है:
जैसे-जैसे AI फीचर्स IDEs, पुल रिक्वेस्ट, CI चेक्स, और डॉक्यूमेंटेशन पाइपलाइनों में एकीकृत होते जा रहे हैं, प्रॉम्प्टिंग कभी-कभार की चैट नहीं रह जाती और रोज़मर्रा के इंजीनियरिंग फ्लो का हिस्सा बन जाती है। आप कोड माँगेंगे, फिर टेस्ट माँगेंगे, फिर रिस्क रिव्यू—हर कदम लगातार, पुन: उपयोग योग्य प्रॉम्प्ट संरचना से लाभान्वित होता है।
डिज़ाइन, प्रोडक्ट, QA, और इंजीनियरिंग साझा AI टूल्स के माध्यम से मिलकर काम कर रहे हैं। एक स्पष्ट प्रॉम्प्ट एक बाउंड्री ऑब्जेक्ट बन जाता है: हर कोई उसे पढ़ सकता है, आलोचना कर सकता है, और “डन” का अर्थ समझ सकता है। यह साझा स्पष्टता रीवर्क घटाती है और रिव्यू को तेज और शांत बनाती है।
"एक लॉगिन पेज बनाओ" जैसा अस्पष्ट अनुरोध मॉडल को अनुमान लगाने पर मजबूर करता है। एक टेस्टेबल प्रॉम्प्ट मिनी-स्पेक की तरह पढ़ता है: यह इनपुट, अपेक्षित आउटपुट, किनारे के मामलों और आप इसे कैसे सही मानेंगे बताता है।
सिस्टम क्या प्राप्त करता है और क्या उत्पन्न करना चाहिए यह लिखकर शुरू करें।
उदाहरण के लिए, "फॉर्म काम करे" के बजाय लिखें: "जब ईमेल अमान्य हो, इनलाइन एरर दिखाएँ और सबमिट डिसेबल करें; जब API 409 लौटाए तो ‘Account already exists’ दिखाएँ और प्रविष्ट मान रखें।"
बाधाएँ आपकी वास्तविकता के साथ आउटपुट को संरेखित रखने का तरीका हैं।
विशेष रूप से शामिल करें:
सिर्फ कोड मांगने के बजाय मॉडल से निर्णय और वैकल्पिक उपाय समझाने को कहें। यह रिव्यू को आसान बनाता है और छिपे हुए अनुमान सामने लाता है।
उदाहरण: “दो दृष्टिकोण प्रस्तावित करें, मेंटेनबिलिटी और प्रदर्शन के लिए pros/cons की तुलना करें, फिर सुझाया गया विकल्प लागू करें।”
उदाहरण अस्पष्टता घटाते हैं; नॉन-उदाहरण गलत व्याख्या रोकते हैं।
कमज़ोर प्रॉम्प्ट: “यूज़र अपडेट करने के लिए एक एंडपॉइंट बनाओ।”
मजबूत प्रॉम्प्ट: “PATCH /users/{id} डिज़ाइन करें। JSON स्वीकार करें { displayName?: string, phone?: string }. अज्ञात फ़ील्ड्स को अस्वीकार करें (400). यदि उपयोगकर्ता न मिले तो 404 दें. फोन को E.164 के रूप में वेलिडेट करें. अपडेट किए हुए यूज़र JSON लौटाएँ. अमान्य फोन, खाली पेलोड, और अनधिकृत एक्सेस के लिए टेस्ट शामिल करें. ईमेल न बदलें।”
एक उपयोगी नियम: यदि आप प्रॉम्प्ट से कुछ टेस्ट केस नहीं लिख सकते, तो वह अभी पर्याप्त विशिष्ट नहीं है।
वेब प्रॉम्प्टिंग सबसे अच्छा तब काम करता है जब आप मॉडल को एक जूनियर टीममेट की तरह ट्रीट करें: उसे प्रसंग, बाधाएँ और “डन” की परिभाषा चाहिए। UI कार्य के लिए इसका अर्थ है डिज़ाइन नियम, अवस्थाएँ, एक्सेसिबिलिटी, और कैसे घटक को सत्यापित करना है—इन सबको निर्दिष्ट करना।
"लॉगिन फ़ॉर्म बनाओ" कहने के बजाय डिज़ाइन सिस्टम और किनारे के मामलों को शामिल करें:
उदाहरण प्रॉम्प्ट: “हमारे Button/Input कॉम्पोनेंट्स का उपयोग करते हुए React LoginForm जेनरेट करें। सबमिट पर loading स्टेट शामिल करें, इनलाइन वेलिडेशन, और एक्सेसिबल एरर मेसेजिंग दें। सभी स्टेट्स के लिए Storybook स्टोरीज़ दें।”
रीफ़ैक्टर्स तभी सुचारू होते हैं जब आप गार्डरैइल सेट करते हैं:
“इस कॉम्पोनेंट को UserCardHeader और UserCardActions में विभाजित करें। मौजूदा props API स्थिर रखें, CSS क्लास नाम बनाए रखें, और विज़ुअल आउटपुट न बदलें। यदि नाम बदलना ज़रूरी हो तो माइग्रेशन नोट दें।”
यह दुर्घटनात्मक ब्रेकिंग घटाने और नामकरण व स्टाइलिंग संगत रखने में मदद करता है।
सिर्फ मार्कअप नहीं, माइक्रोकॉपी और स्टेट कॉपी के लिए भी स्पष्ट रूप से कहें:
“खाली स्टेट, नेटवर्क एरर, और परमिशन डिनाइड के लिए माइक्रोकॉपी प्रस्तावित करें। टोन न्यूट्रल और संक्षिप्त रखें। कॉपी + कहां दिखाई देगी बताकर लौटाएं।”
फ्रंटएंड बग्स के लिए, प्रॉम्प्ट्स सबूत बण्डल करें:
“इन रीप्रोड्यूस स्टेप्स, कंसोल लॉग, और स्टैक ट्रेस को देखते हुए संभावित कारण प्रस्तावित करें, फिर फिक्सों को confidence के अनुसार रैंक करें। ब्राउज़र में और यूनिट टेस्ट में सत्यापन कैसे करें बताएं।”
जब प्रॉम्प्ट्स बाधाएँ और सत्यापन शामिल करते हैं, तब आप अधिक संगत, एक्सेसिबल, और रिव्यूयोग्य UI आउटपुट पाते हैं।
बैकएंड काम किनारे के मामलों से भरा है: आंशिक विफलताएँ, अस्पष्ट डेटा, रिट्राई, और प्रदर्शन आश्चर्य। अच्छे प्रॉम्प्ट उन निर्णयों को पिन डाउन करने में मदद करते हैं जिन्हें चैट में आसान माना जा सकता है पर प्रोडक्शन में ठीक करना महंगा होता है।
“API बनाओ” कहने के बजाय मॉडल को एक ऐसा कॉन्ट्रैक्ट बनाकर दें जिसे आप रिव्यू कर सकें।
माँगे:
उदाहरण प्रॉम्प्ट:
Design a REST API for managing subscriptions.
Return:
1) Endpoints with method + path
2) JSON schemas for request/response
3) Status codes per endpoint (include 400/401/403/404/409/422/429)
4) Pagination and filtering rules
5) Idempotency approach for create/cancel
Assume multi-tenant, and include tenant scoping in every query.
(ऊपर वाला कोड-ब्लॉक अनुवादित नहीं किया गया है क्योंकि fenced code को बरकरार रखना है।)
एक स्थिर “एरर शेप” और सुसंगत वेलिडेशन माँगे ताकि क्लाइंट समस्याओं को पूर्वानुमानित तरीके से संभाल सके।
उपयोगी बाधाएँ:
जब तक आप स्पष्ट रूप से प्रदर्शन विकल्प न माँगे, मॉडल अक्सर सही-पर-धीमा कोड जेनरेट करता है। अपेक्षित ट्रैफ़िक, लेटेंसी लक्ष्य, और डेटा साइज के लिए प्रॉम्प्ट करें, फिर ट्रेड-ऑफ़ माँगें।
अच्छे जोड़:
फीचर का हिस्सा मानकर ऑब्ज़र्वेबिलिटी माँगे। मॉडल से निकालवाएँ कि क्या नापेंगे और क्या कार्रवाई ट्रिगर करेगा।
माँगे जाने योग्य चीज़ें:
मोबाइल ऐप सिर्फ “बुरा कोड” होने से नहीं फेल होते—वे असल डिवाइस की गड़बड़ी से फेल होते हैं: नेटवर्क ड्राप होता है, बैटरी खत्म होती है, बैकग्राउंड एक्सेक्यूशन सीमित है, और छोटे UI त्रुटियाँ एक्सेसिबिलिटी ब्लॉकर बन सकती हैं। मोबाइल विकास के लिए अच्छे प्रॉम्प्ट का अर्थ है मॉडल से सीमाओं के लिए डिज़ाइन माँगना, केवल फीचर नहीं।
"ऑफ़लाइन मोड जोड़ो" कहने के बजाय एक ऐसा प्लान माँगें जो ट्रेड-ऑफ़ स्पष्ट करे:
ये प्रॉम्प्ट मॉडल को हैप्पी-पाथ से बाहर सोचने को मजबूर करते हैं और ऐसे निर्णय पैदा करते हैं जिन्हें आप रिव्यू कर सकते हैं।
मोबाइल बग अक्सर ऐसे स्टेट से आते हैं जो “आम तौर पर ठीक” होते हैं जब तक यूज़र बैक टैप न करे, डिवाइस घुमाए, या डीप लिंक से वापस न आएँ।
ऐसे प्रॉम्प्ट उपयोग करें जो फ्लोज़ को बयां करें:
“यहाँ स्क्रीन और इवेंट हैं (login → onboarding → home → details). एक स्टेट मॉडल और नेविगेशन नियम प्रस्तावित करें। प्रोसेस डेथ के बाद स्टेट कैसे रिस्टोर करेंगे, और डुप्लिकेट टैप्स व तेज़ बैक नेविगेशन को कैसे हैंडल करेंगे यह शामिल करें।”
यदि आप एक साधारण फ्लो डायग्राम या रूट्स की सूची पेस्ट करते हैं, तो मॉडल उन ट्रांज़िशन्स और फेल्योर मोड्स की चेकलिस्ट दे सकता है जिन्हें आप टेस्ट कर सकते हैं।
सामान्य UI सलाह नहीं, प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट समीक्षा माँगें:
“इस स्क्रीन की iOS Human Interface Guidelines / Material Design और मोबाइल एक्सेसिबिलिटी के खिलाफ समीक्षा करें। ठोस मुद्दे लिखें: टच टार्गेट साइज, कॉन्ट्रास्ट, डायनामिक टाइप/फॉन्ट स्केलिंग, स्क्रीन रीडर लेबल्स, कीबोर्ड नेविगेशन, और हैप्टिक्स उपयोग।”
क्रैश रिपोर्ट तब actionable होती हैं जब आप स्टैक ट्रेस के साथ प्रसंग जोड़ते हैं:
“इस स्टैक ट्रेस और डिवाइस जानकारी (OS वर्ज़न, डिवाइस मॉडल, ऐप वर्ज़न, मेमोरी प्रेशर, रीप्रोड स्टेप्स) के साथ संभावित रूट कारण प्रस्तावित करें, कौन से लॉग/मेट्रिक्स जोड़ें, और एक सुरक्षित फ़िक्स + रोलआउट प्लान दें।”
यह संरचना “क्या हुआ?” को “अब क्या करें?” में बदल देती है—और यही जगह है जहाँ मोबाइल पर प्रॉम्प्टिंग सबसे अधिक लाभ देती है।
अच्छे प्रॉम्प्ट पुन: प्रयोज्य होते हैं। सबसे अच्छे प्रॉम्प्ट एक छोटे स्पेसिफिकेशन की तरह होते हैं: स्पष्ट इरादा, कार्य करने के लिए पर्याप्त प्रसंग, और एक जाँच योग्य आउटपुट। ये पैटर्न चाहे आप UI सुधार रहे हों, API आकार दे रहे हों, या मोबाइल क्रैश डाइग्नोस कर रहे हों, सभी जगह काम करते हैं।
एक भरोसेमंद संरचना:
यह वेब (a11y + ब्राउज़र सपोर्ट), बैकएंड (कंसिस्टेंसी + एरर कॉन्ट्रैक्ट), मोबाइल (बैटरी + डिवाइस सीमाएँ) में अस्पष्टता घटाता है।
जब आप जानते हैं कि क्या चाहिए, डायरेक्ट आउटपुट उपयोग करें: “TypeScript टाइप + उदाहरण पेलोड जेनरेट करें।” यह तेज़ है और लंबी व्याख्याओं से बचाता है।
जब निर्णय मायने रखते हैं, ट्रेड-ऑफ़ और संक्षिप्त तर्क माँगें: पेजिनेशन रणनीति चुनना, कैशिंग सीमाएँ तय करना, या flaky मोबाइल टेस्ट डायग्नोसिस। एक व्यावहारिक समझौता: “संक्षेप में प्रमुख मान्यताएँ और ट्रेड-ऑफ़ बताएं, फिर अंतिम उत्तर दें।”
प्रॉम्प्ट को मिनी कॉन्ट्रैक्ट मानकर संरचित आउटपुट माँगें:
यह परिणामों को रिव्यूयोग्य, डिफ़-फ्रेंडली और स्कीमा चेक के अनुकूल बनाता है।
(ऊपर का JSON ब्लॉक कोड फेंस के अंदर है और अनुवादित नहीं किया गया है।)
गॉर्डरैल जोड़ें:
यदि आपकी टीम AI नियमित रूप से उपयोग करती है, तो प्रॉम्प्ट्स "चैट संदेश" नहीं रहकर इंजीनियरिंग एसेट बन जाते हैं। गुणवत्ता सुधारने का सबसे तेज़ तरीका है प्रॉम्प्ट्स को वही ट्रीटमेंट देना जो आप कोड को देते हैं: स्पष्ट इरादा, सुसंगत संरचना, और बदलावों का ट्रेल।
ओनरशिप दें और प्रॉम्प्ट्स को वर्शन कंट्रोल में रखें। जब कोई प्रॉम्प्ट बदले, आपको जवाब देना चाहिए: क्यों, क्या सुधरा, और क्या टूट सकता है। एक हल्का तरीका है हर रेपो में /prompts फोल्डर रखना, हर वर्कफ़्लो के लिए एक फ़ाइल (उदा., pr-review.md, api-design.md)। परिवर्तन को पुल रिक्वेस्ट में रिव्यू करें, जैसे किसी अन्य योगदान को।
यदि आप एक “vibe-coding” प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai इस्तेमाल कर रहे हैं, तो यही सिद्धांत लागू होता है: यहां भी चैट-आधारित इंटरफ़ेस होने पर भी, प्रोडक्शन कोड पैदा करने वाले इनपुट्स को वर्शन किया जाना चाहिए (या कम से कम पुन: उपयोग टेम्पलेट के रूप में कैप्चर करना चाहिए), ताकि टीमें स्प्रिंट्स के दौरान परिणामों को दोहरा सकें।
अधिकांश टीमें बार-बार वही AI-सहायता प्राप्त कार्य करती हैं: PR रिव्यू, इनसिडेंट सारांश, डेटा माइग्रेशन, रिलीज नोट्स। प्रॉम्प्ट टेम्पलेट बनाएं जो इनपुट्स (प्रसंग, बाधाएँ, डिफ़िनिशन ऑफ़ डन) और आउटपुट्स (फॉर्मैट, चेकलिस्ट, स्वीकृति मानदंड) को स्टैण्डर्डाइज़ करें। इससे इंजीनियर्स के बीच वैरिएन्स घटेगा और परिणाम सत्यापित करना आसान होगा।
एक अच्छा टेम्पलेट आमतौर पर शामिल करता है:
डॉक्यूमेंट करें कि कहाँ मानव को आउटपुट मंज़ूर करना चाहिए—खासकर सुरक्षा-संवेदनशील क्षेत्र, अनुपालन-सम्बंधी परिवर्तन, प्रोडक्शन DB एडिट्स, और कोई भी बदलाव जो ऑथ या पेमेंट्स को छूता हो। इन नियमों को प्रॉम्प्ट के पास (या /docs/ai-usage.md में) रखें ताकि कोई भी स्मृति पर निर्भर न रहे।
जब आपका टूलिंग समर्थन करे, तो वर्कफ़्लो में “सेफ इटरेशन” मैकेनिक्स कैप्चर करें। उदाहरण के लिए, Koder.ai जैसी प्लेटफ़ॉर्म्स snapshots और rollback सपोर्ट करती हैं, जो उत्पन्न बदलावों के साथ प्रयोग करना, डिफ़्स रिव्यू करना, और यदि आवश्यक हो तो वापस जाना आसान बनाती हैं।
जब प्रॉम्प्ट प्रथम-कक्षा आर्टिफैक्ट बनते हैं, आप पुनरुत्पादकता, ऑडिटिबिलिटी, और सुरक्षित AI-सहायता प्राप्त डिलिवरी पाते हैं—बिना टीम की गति घटाए।
प्रॉम्प्ट्स को किसी अन्य इंजीनियरिंग एसेट की तरह ट्रीट करें: यदि आप उन्हें माप नहीं सकते, तो आप सुधार नहीं कर सकते। "लगता है काम कर रहा है" नाज़ुक है—खासकर जब वही प्रॉम्प्ट टीम द्वारा दुबारा उपयोग किया जाएगा, CI में चलाया जाएगा, या नए कोडबेस पर लागू होगा।
अपने प्रॉम्प्ट्स के लिए “ज्ञात इनपुट → अपेक्षित आउटपुट” की छोटी सूट बनाएं। कुंजी यह है कि आउटपुट को चेक किया जा सके:
उदाहरण: एक ऐसा प्रॉम्प्ट जो API एरर कॉन्ट्रैक्ट जेनरेट करे उसे हमेशा एक ही फ़ील्ड्स, एक ही नामकरण और स्टेटस कोड्स उत्पन्न करने चाहिए।
जब आप प्रॉम्प्ट को अपडेट करते हैं, नए आउटपुट की तुलना पिछली आउटपुट से करें और पूछें: क्या बदला और क्यों? डिफ़्स रिग्रेशन को स्पष्ट करते हैं (मिसिंग फील्ड्स, टोन का बदलना, क्रम बदलना) और समीक्षकों को व्यवहार पर ध्यान केंद्रित करने देते हैं न कि केवल शैली पर।
प्रॉम्प्ट्स को उसी डिसिप्लिन के साथ टेस्ट किया जा सकता है जैसे कोड:
यदि आप पूरे एप्लिकेशन्स (वेब, बैकएंड, या मोबाइल) जनरेट कर रहे हैं—जैसे Koder.ai की चैट-ड्रिवन बिल्ड प्रक्रिया—तो ये चेक्स और भी महत्वपूर्ण हो जाते हैं क्योंकि आप जल्दी बड़े बदलाव पैदा कर सकते हैं। तेज़ी को रिव्यू थ्रूपुट बढ़ानी चाहिए, न कि कठोरता घटानी चाहिए।
अंत में, ट्रैक करें कि प्रॉम्प्ट वाकई डिलिवरी में सुधार लाते हैं या नहीं:
यदि कोई प्रॉम्प्ट मिनट तो बचाता है पर रीवर्क बढ़ाता है, तो वह “अच्छा” नहीं है—वह सिर्फ तेज़ है।
LLM का उपयोग इंजीनियरिंग में यह बदल देता है कि “डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षित” क्या होता है। मॉडल यह नहीं जानता कि कौन-सी जानकारी गोपनीय है, और यह ऐसा कोड जेनरेट कर सकता है जो दिखने में ठीक लगे पर चुपके से कमजोरियाँ लाता हो। AI सहायत को ऐसे गार्डरैइल चाहिए—बिल्कुल उसी तरह जैसे CI, dependency scanning, या कोड रिव्यू को चाहिए।
मान लें कि आप जो कुछ भी चैट में पेस्ट करते हैं वह संग्रहीत, लॉग्ड, या देखा जा सकता है। कभी भी API कीज़, एक्सेस टोकन्स, प्राइवेट सर्टिफिकेट्स, ग्राहक डेटा, या अंदरूनी URLs न पेस्ट करें। इसके बजाय प्लेसहोल्डर्स और न्यूनतम, सिंथेटिक उदाहरणों का उपयोग करें।
यदि आपको डिबग करने में मदद चाहिए, तो साझा करें:
एक टीम रेडैक्शन वर्कफ़्लो (टेम्पलेट और चेकलिस्ट) बनाएं ताकि लोग समय की पाबंदी में अपने नियम न बना लें।
AI-जनरेट किया गया कोड क्लासिक समस्याएँ ला सकता है: इंजेक्शन जोखिम, असुरक्षित डिफ़ॉल्ट, गायब ऑथ चेक, जोखिम भरे डिपेंडेंसी विकल्प, और कमजोर क्रिप्टो।
एक व्यावहारिक प्रॉम्प्ट आदत है मॉडल से उसके खुद के आउटपुट की आलोचना करवाना:
ऑथेंटिकेशन, क्रिप्टोग्राफ़ी, परमिशन चेक्स, और एक्सेस कंट्रोल के लिए “सिक्योरिटी रिव्यू प्रॉम्प्ट” को डिफिनिशन ऑफ़ डन का हिस्सा बनाएं। इन्हें मानव समीक्षा और स्वत: चेक्स (SAST, dependency scanning) के साथ जोड़ें। यदि आपकी आंतरिक मानक हैं, तो उन्हें प्रॉम्प्ट में लिंक करें (उदा., “हमारे auth गाइडलाइन्स /docs/security/auth को फॉलो करें”)।
लक्ष्य AI को प्रतिबंधित करना नहीं है—बल्कि सुरक्षित व्यवहार को सबसे आसान बनाना है।
प्रॉम्प्टिंग तब सबसे अच्छा स्केल करती है जब इसे व्यक्तिगत चालाकी नहीं बल्कि टीम कौशल माना जाए। लक्ष्य “बेहतर प्रॉम्
यह उन समीक्षा योग्य इनपुट्स को लिखने जैसा है जो असिस्टेंट को किसी विशिष्ट, जांचने योग्य परिणाम की ओर निर्देशित करते हैं—जैसे कोई टिकट, स्पेक या टेस्ट प्लान। महत्वपूर्ण यह है कि आउटपुट को स्पष्ट बाधाओं और स्वीकृति मानदंडों के मुकाबले जाँचा जा सके, केवल “अच्छा दिखता है” पर नहीं।
एक व्यावहारिक प्रॉम्प्ट आम तौर पर शामिल करता है:
यदि आप प्रॉम्प्ट से कुछ टेस्ट केस नहीं लिख सकते, तो संभवतः वह अभी भी बहुत अस्पष्ट है।
अस्पष्ट प्रॉम्प्ट मॉडल को आपके प्रोडक्ट नियमों, डिज़ाइन सिस्टम और त्रुटि अर्थशास्त्र का अनुमान लगाने पर मजबूर करते हैं। अनुरोधों को आवश्यकताओं में बदलें:
उदाहरण: बताएं कि पर क्या होता है, कौन से फ़ील्ड अपरिवर्तनीय हैं, और हर त्रुटि के लिए UI में कौन सा कॉपी दिखेगा।
बाधाएँ “सुंदर पर गलत” आउटपुट को रोकती हैं। इनमें शामिल करें:
बिना बाधाओं के, मॉडल उन अस्थायी मान्यताओं से भर देगा जो आपके सिस्टम से मेल नहीं खा सकतीं।
UI प्रतिबंध और गुणवत्ता आवश्यकताएँ पहले से निर्दिष्ट करें:
यह डिज़ाइन सिस्टम से विचलन कम करता है और “डॉन” की परिभाषा स्पष्ट बनाता है जिससे समीक्षा तेज़ होती है।
समीक्षा योग्य कॉन्ट्रैक्ट मांगें, सिर्फ कोड नहीं:
टेस्ट माँगें जो अमान्य पेलोड, ऑथ विफलताएँ और किनारे के मामलों को कवर करें।
वास्तविक डिवाइस सीमाएँ और विफलताएँ शामिल करें:
मोबाइल प्रॉम्प्ट्स को केवल हैप्पी-पाथ नहीं, बल्कि फ्लो और रिकवरी पथ बताने चाहिए।
जब कार्य स्पष्ट हो, तो डायरेक्ट आउटपुट पूछें (उदा., “एक TypeScript टाइप + उदाहरण पेलोड जेनरेट करें”)।
निर्णय महत्वपूर्ण होने पर ट्रेड-ऑफ़ और संक्षिप्त तर्क माँगें (पेजिनेशन, कैशिंग, flaky टेस्ट डायग्नोसिस)।
व्यावहारिक मध्य मार्ग: एक संक्षिप्त मान्यताओं/फायदे-नुकसान सूची माँगें, फिर अंतिम आउटपुट दें।
संरचित, लिंटेबल आउटपुट माँगकर रिज़ल्ट को रिव्यू और डिफ्फ़ के अनुकूल बनाएं:
changes, assumptions, risks, tests होंसंरचित आउटपुट अस्पष्टता घटाते हैं, रिग्रेशन स्पष्ट करते हैं और CI में स्कीमा मान्यकरण की सहूलियत देते हैं।
प्रॉम्प्ट और वर्कफ़्लो ऐसे बनाएं कि रिस्क और लीक कम हों:
AI आउटपुट को उसी तरह व्यवहार करें जैसे किसी भी अन्य कोड को: तब तक भरोसेमंद न मानें जब तक समीक्षा और वैलिडेशन न हो।
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