06 मई 2025·8 मिनट
कैसे प्रॉम्प्ट की स्पष्टता आर्किटेक्चर, डेटा मॉडल और रखरखाव को आकार देती है
देखें कि कैसे स्पष्ट प्रॉम्प्ट बेहतर आर्किटेक्चर, साफ़ डेटा मॉडल और आसान रखरखाव को प्रेरित करते हैं — साथ में व्यावहारिक तकनीकें, उदाहरण और चेकलिस्ट।
देखें कि कैसे स्पष्ट प्रॉम्प्ट बेहतर आर्किटेक्चर, साफ़ डेटा मॉडल और आसान रखरखाव को प्रेरित करते हैं — साथ में व्यावहारिक तकनीकें, उदाहरण और चेकलिस्ट।
“प्रॉम्प्ट स्पष्टता” का मतलब है कि आप जो चाहते हैं उसे इस तरह बयान करना कि प्रतिस्पर्धी व्याख्याओं के लिए कम से कम जगह बचे। उत्पाद की भाषा में यह साफ़ आउटपुट, उपयोगकर्ता, प्रतिबंध, और सफलता के माप के रूप में दिखता है। इंजीनियरिंग की भाषा में यह स्पष्ट आवश्यकताओं में बदल जाता है: इनपुट, आउटपुट, डेटा नियम, त्रुटि व्यवहार, और गैर-कार्यात्मक अपेक्षाएँ (प्रदर्शन, सुरक्षा, अनुपालन)।
प्रॉम्प्ट केवल टेक्स्ट नहीं है जिसे आप एआई या किसी टीममेट को देते हैं। यह पूरे बिल्ड का बीज है:
जब प्रॉम्प्ट तिखा होता है, तो डाउनस्ट्रीम आर्टिफैक्ट्स आम तौर पर संरेखित रहते हैं: “हमने क्या मानना था” पर कम बहस होती है, आख़िरी मिनट के परिवर्तन कम होते हैं, और एज केस में कम सरप्राइज़ आते हैं।
अस्पष्ट प्रॉम्प्ट लोगों (और एआई) को अंतर भरने के लिए मजबूर करते हैं—और वे अनुमान भूमिकाओं के बीच शायद ही कभी मेल खाते हैं। एक के लिए “तेज़” का मतलब सब-सेकंड हो सकता है; दूसरे के लिए वह साप्ताहिक रिपोर्ट के लिए “पर्याप्त तेज” हो सकता है। एक व्यक्ति सोचता है “कस्टमर” में ट्रायल यूज़र्स शामिल हैं; दूसरा उन्हें बाहर रखता है।
यह मिसमैच फिर से-कार्य पैदा करता है: डिज़ाइन लागू होने के बाद संशोधित होते हैं, डेटा मॉडल्स को माइग्रेट करना पड़ता है, API में ब्रेकिंग परिवर्तन आते हैं, और परीक्षण असली स्वीकृति मानदंड कैप्चर नहीं करते।
स्पष्ट प्रॉम्प्ट साफ़ आर्किटेक्चर, सही डेटा मॉडल और मेंटेन करने योग्य कोड के मौके काफी बढ़ा देते हैं—पर वे गारंटी नहीं देते। आपको अभी भी रिव्यू, ट्रेड-ऑफ़, और पुनरावृत्ति की ज़रूरत होगी। फर्क यह है कि स्पष्टता उन बातचीत को ठोस (और सस्ती) बनाती है, इससे पहले कि अनुमान तकनीकी ऋण बन कर कठोर हो जाएँ।
जब प्रॉम्प्ट अस्पष्ट होता है, टीम (मानव या एआई) अंतर भरने के लिए अनुमानों का सहारा लेती है। वे अनुमान कंपोनेंट्स, सर्विस बॉउंड्रीज़, और डेटा फ़्लो में दृढ़ हो जाते हैं—अक्सर तब तक कोई महसूस भी नहीं करता कि एक निर्णय लिया जा चुका है।
अगर प्रॉम्प्ट यह नहीं बताता कि कौन क्या मालिक है, आर्किटेक्चर “अभी काम कर रहा है” की दिशा में बह जाएगा। आप आश्चर्यजनक सेवाएँ देखेंगे जो एक स्क्रीन या तात्कालिक इंटीग्रेशन को संतुष्ट करने के लिए बनाई गईं, बिना किसी स्थिर जिम्मेदारी मॉडल के।
उदाहरण के लिए, “सब्सक्रिप्शन जोड़ो” जैसा प्रॉम्प्ट बिल्ट-इन बिलिंग, एंटाइटलमेंट्स, और ग्राहक स्थिति को एक कैच-ऑल मॉड्यूल में मिला सकता है। बाद में हर नई फ़ीचर इसे छूती है, और बॉउंड्रीज़ वास्तविक डोमेन को नहीं दर्शातीं।
आर्किटेक्चर पाथ-डिपेंडेंट है। एक बार जब आपने बॉउंड्रीज़ चुन लीं, आपने भी चुन लिया है:
यदि मूल प्रॉम्प्ट ने प्रतिबंध स्पष्ट नहीं किए (उदा., “रिफंड सपोर्ट होना चाहिए,” “प्रति अकाउंट कई प्लान हो सकते हैं,” “प्रोरेटेशन नियम”), तो आप एक सरलीकृत मॉडल बना सकते हैं जो आगे फैल नहीं सके। बाद में इसे ठीक करने का मतलब अक्सर माइग्रेशन, कॉन्ट्रैक्ट परिवर्तनों और इंटीग्रेशन का पुनः-परीक्षण होता है।
हर स्पष्टीकरण संभावित डिज़ाइनों के पेड़ को संकुचित कर देता है। यह अच्छा है: कम “शायद” रास्तों का मतलब है कम आकस्मिक आर्किटेक्चर।
एक सटीक प्रॉम्प्ट केवल इम्प्लीमेंटेशन को आसान नहीं बनाता—यह ट्रेड-ऑफ़्स को दिखाता है. जब आवश्यकताएँ स्पष्ट हों, टीम जान-बूझकर बॉउंड्रीज़ चुन सकती है (और कारण दस्तावेज़ित कर सकती है), बजाय इसके कि वे पहले तैयार व्याख्या से विरासत में मिलें जो सिर्फ़ कम्पाइल हो गयी।
प्रॉम्प्ट अस्पष्टता जल्दी दिख जाती है:
स्पष्ट प्रॉम्प्ट पूर्णतः सही आर्किटेक्चर की गारंटी नहीं देता, पर यह काफी हद तक सुनिश्चित करता है कि सिस्टम संरचना असली समस्या का प्रतिबिंब बने—और जैसे-जैसे यह बढ़े, बनाए रखना आसान रहे।
स्पष्ट प्रॉम्प्ट सिर्फ़ आपको “एक उत्तर” पाने में मदद नहीं करते—वे यह भी मजबूर करते हैं कि आप घोषित करें सिस्टम किसके लिए जिम्मेदार होगा। यही फर्क है साफ़ आर्किटेक्चर और फीचर्स के ढेर के बीच जो निर्णय नहीं कर पाते कि वे कहाँ का हैं।
अगर आपका प्रॉम्प्ट ऐसा लक्ष्य कहता है: “उपयोगकर्ता 30 सेकंड में PDF के रूप में इनवॉइस एक्सपोर्ट कर सकते हैं,” तो यह तुरंत समर्पित जिम्मेदारियों का संकेत देता है (PDF जनरेशन, जॉब ट्रैकिंग, स्टोरेज, नोटिफिकेशन)। एक गैर-लक्ष्य जैसे “v1 में रीयल-टाइम सहयोग नहीं” आपको समय से पहले वेबसॉकेट्स, शेयर लॉक और संघर्ष समाधान को शामिल करने से रोकता है।
जब लक्ष्य मापनीय और गैर-लक्ष्य स्पष्ट हों, आप तेज़ी से सीमाएँ खींच सकते हैं:
एक अच्छा प्रॉम्प्ट एक्टर्स (कस्टमर, एडमिन, सपोर्ट, ऑटोमेटेड शेड्यूलर) और उनके ट्रिगर किए गए मुख्य वर्कफ़्लो को पहचानता है। वे वर्कफ़्लो साफ़-सुथरे रूप से कंपोनेंट्स में मैप होते हैं:
प्रॉम्प्ट अक्सर उन “हर जगह” आवश्यकताओं को मिस करते हैं जो आर्किटेक्चर पर हावी होती हैं: authentication/authorization, auditing, rate limits, idempotency, retries/timeouts, PII हैंडलिंग, और observability (लॉग/मेट्रिक्स/ट्रेस)। यदि इन्हें निर्दिष्ट नहीं किया गया, तो वे असंगत रूप से लागू होते हैं।
डेटा मॉडल अक्सर तब गलत हो जाता है जब SQL लिखने से बहुत पहले—जब प्रॉम्प्ट ऐसे अस्पष्ट संज्ञाओं का उपयोग करता है जो “स्पष्ट” लगती हैं। customer, account, और user जैसे शब्द कई वास्तविक चीज़ों का मतलब हो सकते हैं, और हर व्याख्या अलग स्कीमा बनाती है।
यदि प्रॉम्प्ट कहता है “कस्टमर और उनके अकाउंट स्टोर करो,” तो आप जल्दी ऐसे प्रश्नों का सामना करेंगे जिन्हें प्रॉम्प्ट ने स्पष्ट नहीं किया:
परिभाषाओं के बिना, टीमें nullable कॉलम, कैच-ऑल टेबल्स, और ओवरलोडेड फ़ील्ड्स (type, notes, या metadata) जोड़ कर तुलना करती हैं, जो धीरे-धीरे "जहाँ कुछ भी रख दें" बन जाते हैं।
स्पष्ट प्रॉम्प्ट संज्ञाओं को नियमों के साथ स्पष्ट एंटिटीज़ में बदल देता है। उदाहरण: “एक Customer एक संगठन है। एक User एक लॉगिन है जो एक संगठन से संबंधित हो सकता है। एक Account हर संगठन के लिए एक बिलिंग अकाउंट है।” अब आप आत्मविश्वास के साथ डिज़ाइन कर सकते हैं:
customer_id बनाम user_id परस्पर प्रतिस्थाप्य नहींप्रॉम्प्ट स्पष्टता को लाइफसाइकिल भी कवर करना चाहिए: रिकॉर्ड कैसे बनाए जाते हैं, अपडेट होते हैं, निष्क्रिय/हटाए जाते हैं, और रखे जाते हैं। “कस्टमर डिलीट करें” का मतलब हार्ड डिलीट, सॉफ्ट डिलीट, या कानूनी रिटेंशन के साथ सीमित एक्सेस हो सकता है। इसे पहले से बताने से टूटे हुए फ़ॉरेन कीज़, अनाथ डेटा, और असंगत रिपोर्टिंग से बचा जा सकता है।
एक ही अवधारणा के लिए तालिकाओं और API में सुसंगत नामों का उपयोग करें (उदा., हमेशा customer_id, कभी-कभी org_id नहीं)। ओवरलोडेड कॉलम के बजाय अलग-अलग अवधारणाओं को मॉडल करना पसंद करें—billing_status को account_status से अलग रखें, बजाय एक अस्पष्ट status के जो पाँच अलग चीज़ें मतलब दे।
एक डेटा मॉडल उतना ही अच्छा है जितनी आपने शुरुआत में सूचना दी। यदि प्रॉम्प्ट कहता है “कस्टमर और ऑर्डर स्टोर करो,” तो आपको संभवतः ऐसा स्कीमा मिलेगा जो डेमो के लिए काम करता है पर वास्तविक दुनिया स्थितियों में जैसे डुप्लिकेट, इम्पोर्ट्स, और आंशिक रिकॉर्ड के साथ फेल कर जाता है।
एंटिटीज़ को स्पष्ट रूप से नाम दें (उदा., Customer, Order, Payment) और परिभाषित करें कि प्रत्येक कैसे पहचाना जाता है।
कई मॉडल इसलिए टूटते हैं क्योंकि स्टेट निर्दिष्ट नहीं था। स्पष्ट करें:
यह बताएं कि क्या मौजूद होना चाहिए और क्या गायब हो सकता है।
उदाहरण:
शुरू में इन्हें निर्दिष्ट करें ताकि छिपे हुए असंगतियाँ न बनें।
वास्तविक सिस्टम को गंदे रीयालिटी से निपटना पड़ता है। स्पष्ट करें कि कैसे हैंडल करना है:
API कॉन्ट्रैक्ट्स सबसे तेज़ जगहों में से एक हैं जहाँ प्रॉम्प्ट स्पष्टता का फायदा दिखता है: जब आवश्यकताएँ स्पष्ट होती हैं, API का दुरुपयोग मुश्किल होता है, इसे वर्शन करना आसान होता है, और ब्रेकिंग चेंज की संभावना कम होती है।
“ऑर्डर अपडेट करने के लिए एक एंडपॉइंट जोड़ें” जैसे अस्पष्ट प्रॉम्प्ट असंगत व्याख्याओं की गुंजाइश छोड़ते हैं (पार्टियल बनाम फुल अपडेट, फ़ील्ड नाम, डिफ़ॉल्ट मान, एसिंक्रोनस बनाम सिंक्रोनस)। स्पष्ट कॉन्ट्रैक्ट आवश्यकताएँ निर्णय जल्द करती हैं:
PUT (रिप्लेस) है या PATCH (आंशिक)“अच्छे एरर” कैसे दिखते हैं यह परिभाषित करें। कम-से-कम, यह निर्दिष्ट करें:
यहाँ अस्पष्टता क्लाइंट बग और प्रदर्शन में असमानता पैदा करती है। नियम बताएं:
कठोर request/response उदाहरण और constraints (min/max लंबाई, अनुमत मान, तारीख फ़ॉर्मैट) शामिल करें। कुछ उदाहरण अक्सर एक पेज की prose से अधिक गलतफहमी रोकते हैं।
अस्पष्ट प्रॉम्प्ट सिर्फ़ “गलत उत्तर” नहीं बनाते। वे छिपे हुए अनुमानों को जन्म देते हैं—छोटे, अनदस्तावेज़ निर्णय जो कोड पाथ्स, डेटाबेस फील्ड्स, और API प्रतिक्रियाओं के across फैल जाते हैं। परिणाम होता है सॉफ्टवेयर जो केवल उन अनुमानों के तहत काम करता है जो बिल्डर ने बताए थे, और असली उपयोग अलग होने पर टूट जाता है।
जब प्रॉम्प्ट ने जगह छोड़ी होती है (उदा., “रिफंड सपोर्ट करें” बिना नियमों के), टीमें विभिन्न स्थानों पर अंतर भर लेती हैं: एक सेवा रिफंड को रिवर्सल मानती है, दूसरी उसे अलग लेन-देन, और तीसरी आंशिक रिफंड बिना प्रतिबंध के अनुमति देती है।
स्पष्ट प्रॉम्प्ट अनुमान घटा कर अपरिवर्तनीयताएँ बताती हैं (“रिफंड 30 दिनों के भीतर अनुमति है,” “आंशिक रिफंड की अनुमति है,” “डिजिटल सामान के लिए स्टॉक वापस नहीं होता”)। ये कथन पूरे सिस्टम में प्रत्याशित व्यवहार लाते हैं।
रखरखाव योग्य सिस्टम सहज रूप से समझ में आने वाले होते हैं। प्रॉम्प्ट स्पष्टता समर्थित करती है:
यदि आप AI-सहायता प्राप्त विकास का उपयोग कर रहे हैं, तो स्पष्ट आवश्यकताएँ मॉडल को सुसंगत इम्प्लीमेंटेशन जनरेट करने में भी मदद करती हैं बजाय सम्भाव्य-विपरीत टुकड़ों के।
रखरखाव में सिस्टम चलाना शामिल है। प्रॉम्प्ट में observability अपेक्षाएँ बतानी चाहिए: क्या लॉग किया जाना चाहिए (और क्या नहीं), कौन से मेट्रिक्स महत्वपूर्ण हैं (एरर रेट, लेटेंसी, रिट्राईज़), और विफलताओं को कैसे surfaced किया जाना चाहिए। बिना इनके टीम समस्याएँ केवल तभी खोजती है जब ग्राहक बता दें।
अस्पष्टता अक्सर निम्नलिखित के रूप में दिखती है: कम cohesion और उच्च coupling — अलग-अलग जिम्मेदारियाँ एक साथ फंची हुई, “हेल्पर” मॉड्यूल्स जो सबको छूते हैं, और व्यवहार जो कॉलर के अनुसार बदलता है। स्पष्ट प्रॉम्प्ट संकरात्मक घटकों, संकुचित इंटरफेस, और प्रत्याशित परिणामों को प्रोत्साहित करते हैं—जो भविष्य के बदलावों को सस्ता बनाते हैं। एक व्यावहारिक लागू करने की विधि के लिए देखें /blog/review-workflow-catch-gaps-before-building।
अस्पष्ट प्रॉम्प्ट केवल अस्पष्ट टेक्स्ट नहीं देते—वे डिज़ाइन को "जेनरिक CRUD" डिफ़ॉल्ट की ओर धकेलते हैं। एक स्पष्ट प्रॉम्प्ट शुरुआती निर्णय मजबूर करता है: बॉउंड्रीज़, डेटा मालिकाना, और डेटाबेस में क्या सत्य होना चाहिए।
“ऐटम्स को मैनेज करने के लिए एक सरल सिस्टम डिज़ाइन करें। यूज़र्स आइटम बना, अपडेट और शेयर कर सकते हैं। यह तेज़ और स्केलेबल होना चाहिए, एक साफ़ API के साथ। बदलावों का इतिहास रखें।”
जो एक बिल्डर (मानव या एआई) भरोसेमंद तरीके से अनुमान नहीं लगा सकता:
“इन नियमों के साथ generic items को मैनेज करने के लिए REST API डिज़ाइन करें: आइटम्स में
title(आवश्यक, अधिकतम 120),description(वैकल्पिक),status(draft|active|archived),tags(0–10) हों। प्रत्येक आइटम का एक मालिक (user) होगा। शेयरिंग per-item विशेष उपयोगकर्ताओं के लिए rolesviewer|editorके साथ होगी; कोई पब्लिक लिंक नहीं। हर परिवर्तन ऑडिटेबल होना चाहिए: किसने क्या और कब बदला यह स्टोर करें, और हर आइटम के लिए आख़िरी 50 परिवर्तन पुनःप्राप्त करने की सुविधा दें। गैर-कार्यात्मक: रीड के लिए 95वां पर्सेंटाइल API लेटेंसी < 200ms; लिखने की थ्रूपुट कम है। डेटा मॉडल एंटिटीज़ और एंडपॉइंट्स दें; एरर केस और परमिशन्स शामिल करें।”
अब आर्किटेक्चर और स्कीमा निर्णय तुरंत बदल जाते हैं:
items, item_shares (many-to-many with role), और item_audit_events (append-only). status enum बन जाता है, और tags 10-टैग सीमा लागू करने के लिए जुड़ने वाली टेबल में जाने की संभावना है।| अस्पष्ट वाक्यांश | स्पष्ट संस्करण |
|---|---|
| “Share items” | “विशेष उपयोगकर्ताओं के साथ साझा करें; roles viewer/editor; कोई पब्लिक लिंक नहीं” |
| “Keep history” | “एक्टर्स, टाइमस्टैम्प और बदले गए फ़ील्ड्स के साथ ऑडिट इवेंट स्टोर करें; आइटम के आख़िरी 50 परिवर्तन पुनःप्राप्त करें” |
| “Fast and scalable” | “p95 रीड लेटेंसी < 200ms; कम राइट थ्रूपुट; मुख्य वर्कलोड परिभाषित करें” |
| “Clean API” | “एंडपॉइंट्स + रिक्वेस्ट/रिस्पॉन्स शेप्स + परमिशन एरर” |
एक स्पष्ट प्रॉम्प्ट लंबा होने की आवश्यकता नहीं रखता—यह संरचित होना चाहिए। लक्ष्य यह है कि आप इतना संदर्भ दें कि आर्किटेक्चर और डेटा मॉडलिंग निर्णय स्पष्ट हों, अनुमानित न हों।
1) Goal
- What are we building, and why now?
- Success looks like: <measurable outcome>
2) Users & roles
- Primary users:
- Admin/support roles:
- Permissions/entitlements assumptions:
3) Key flows (happy path + edge cases)
- Flow A:
- Flow B:
- What can go wrong (timeouts, missing data, retries, cancellations)?
4) Data (source of truth)
- Core entities (with examples):
- Relationships (1:N, N:N):
- Data lifecycle (create/update/delete/audit):
- Integrations/data imports (if any):
5) Constraints & preferences
- Must use / cannot use:
- Budget/time constraints:
- Deployment environment:
6) Non-functional requirements (NFRs)
- Performance: target latency/throughput, peak load assumptions
- Uptime: SLA/SLO, maintenance windows
- Privacy/security: PII fields, retention, encryption, access logs
- Compliance: (if relevant)
7) Risks & open questions
- Known unknowns:
- Decisions needed from stakeholders:
8) Acceptance criteria + Definition of Done
- AC: Given/When/Then statements
- DoD: tests, monitoring, docs, migrations, rollout plan
9) References
- Link existing internal pages: /docs/<...>, /pricing, /blog/<...>
सेक्शन्स 1–4 को पहले भरें। यदि आप मुख्य एंटिटीज़ और सोर्स ऑफ़ ट्रूथ नाम नहीं कर पा रहे, तो डिज़ाइन अक्सर "API जो रिटर्न करता है" में बह जाता है, जो बाद में गंदे माइग्रेशंस और अस्पष्ट मालिकाना का कारण बनता है।
NFRs के लिए, अस्पष्ट शब्दों (“तेज़”, “सुरक्षित”) से बचें। उन्हें संख्याओं, थ्रेशोल्ड्स, और स्पष्ट डेटा हैंडलिंग नियमों से बदलें। एक मोटा अनुमान भी (उदा., “p95 < 300ms पढ़ने के लिए 200 RPS पर”) चुप्पी से अधिक कार्यान्वनीय है।
स्वीकृति मानदंड में कम से कम एक नकारात्मक केस (उदा., अवैध इनपुट, परमिशन डिनीड) और एक ऑपरेशनल केस (उदा., विफलताओं का प्रदर्शन) शामिल करें। यह डिज़ाइन को वास्तविक व्यवहार पर आधारित रखता है, न कि केवल आरेखों पर।
जब आप एआई-एंड-टू-एंड के साथ बना रहे हों—सिर्फ़ स्निपेट जनरेट नहीं कर रहे—तो प्रॉम्प्ट स्पष्टता और भी ज़्यादा मायने रखती है। वाइब-कोडिंग वर्कफ़्लो में (जहाँ प्रॉम्प्ट आवश्यकताएँ, डिज़ाइन, और इम्प्लीमेंटेशन चलाते हैं), छोटी अस्पष्टताएँ स्कीमा विकल्पों, API कॉन्ट्रैक्ट्स, और UI व्यवहार में फैल सकती हैं।
Koder.ai इस स्टाइल के विकास के लिए डिज़ाइन किया गया है: आप चैट में संरचित प्रॉम्प्ट पर पुनरावृत्ति कर सकते हैं, Planning Mode का उपयोग कर सकते हैं ताकि अनुमानों और खुले प्रश्नों को स्पष्ट किया जा सके पहले कि कोड जनरेट हो, और फिर एक पूरा वेब/बैकेंड/मोबाइल ऐप स्टैक (React वेब पर, Go + PostgreSQL बैकएंड पर, Flutter मोबाइल के लिए) शिप कर सकते हैं। Snapshots और rollback जैसी उपयोगी सुविधाएँ आपको ज़रूरत पड़ने पर सुरक्षित प्रयोग करने देती हैं, और source code export टीमों को मालिकाना रखना और “ब्लैक बॉक्स” प्रणालियों से बचना संभव बनाती है।
यदि आप टीम के साथ प्रॉम्प्ट साझा कर रहे हैं, तो ऊपर दिया गया प्रॉम्प्ट टेम्पलेट जीवित स्पेसिफिकेशन की तरह व्यवहार करने पर क्लीनर बॉउंड्रीज़ और कम आकस्मिक ब्रेकिंग चेंज देता है।
एक स्पष्ट प्रॉम्प्ट तब "पूरा" नहीं होता जब वह पठनीय लगे। यह तब पूरा होता है जब दो अलग लोग उस प्रॉम्प्ट से लगभग वही सिस्टम डिज़ाइन बताएँ। एक हल्का-फुल्का रिव्यू वर्कफ़्लो अस्पष्टता को जल्दी पकड़ने में मदद करता है—उससे पहले कि वह आर्किटेक्चर चर्न, स्कीमा रीवाइट्स, और API ब्रेकिंग चेंज बन जाए।
किसी एक व्यक्ति (PM, इंजीनियर, या एआई) से प्रॉम्प्ट को इस तरह से दोहराने को कहें: लक्ष्य, गैर-लक्ष्य, इनपुट/आउटपुट, और प्रतिबंध। उस रीड-बैक की तुलना आपके इरादे से करें। कोई भी मिसमैच एक ऐसी आवश्यकता है जो स्पष्ट नहीं थी।
निर्माण शुरू करने से पहले "अप्रत्याशितता जो डिज़ाइन बदल दे" की एक सूची बनाएं। उदाहरण:
प्रश्नों को सीधे प्रॉम्प्ट में छोटे "ओपन प्रश्न" सेक्शन के रूप में लिखें।
अनुमान ठीक हैं, पर केवल जब वे दृश्य हों। प्रत्येक अनुमान के लिए एक विकल्प चुनें:
एक विशाल प्रॉम्प्ट की बजाय 2–3 छोटे इटरेशन करें: बॉउंड्रीज़ स्पष्ट करें, फिर डेटा मॉडल, फिर API कॉन्ट्रैक्ट। हर पास अस्पष्टता को घटाए, न कि स्कोप जोड़ें।
मज़बूत टीमें भी छोटी, दोहरावदार तरीकों में स्पष्टता खो देती हैं। अच्छाई यह है: अधिकांश समस्याएँ कोड लिखने से पहले आसानी से पकड़ कर सुधारी जा सकती हैं।
अस्पष्ट क्रियाएँ (vague verbs) डिज़ाइन निर्णय छिपाती हैं। शब्द जैसे “सपोर्ट”, “हैंडल”, “ऑप्टिमाइज़”, या “आसान बनाओ” नहीं बताते कि सफलता कैसी दिखेगी।
अपरिभाषित एक्टर्स मालिकाना गैप बनाते हैं। “सिस्टम उपयोगकर्ता को नोटिफाई करता है” सवाल उठाता है: कौन सा सिस्टम कंपोनेंट, किस प्रकार का उपयोगकर्ता, और किस चैनल से?
गायब प्रतिबंध आकस्मिक आर्किटेक्चर की ओर ले जाते हैं। यदि आप स्केल, लेटेंसी, प्राइवेसी नियम, ऑडिट needs, या deployment बॉउंड्रीज़ नहीं बताते, तो इम्प्लीमेंटेशन अनुमान करेगा—और बाद में आपको कीमत चुकानी पड़ सकती है।
एक सामान्य जाल है टूल्स और इंटरनल चुनने का ("माइक्रोसर्विसेज इस्तेमाल करो", "MongoDB में स्टोर करो", "इवेंट सोर्सिंग इस्तेमाल करो") जब आप वाकई परिणाम चाह रहे होते हैं ("स्वतंत्र डिप्लॉयमेंट", "लचीला़ स्कीमा", "ऑडिट ट्रेल"). क्यों चाहिये वह बताइए, फिर मापनीय आवश्यकताएँ जोड़िए।
उदाहरण: "Kafka का उपयोग करो" कहने की बजाए लिखें "इवेंट्स 7 दिनों के लिए durable होने चाहिए और प्रोजेक्शंस को पुनर्निर्माण करने लायक replayable होने चाहिए।"
विरोधाभास अक्सर ऐसे दिखते हैं: “रियल-टाइम होना चाहिए” और साथ में “बैच ठीक है”, या “कोई PII न रखें” और “यूज़र्स को ईमेल भेजें और प्रोफ़ाइल दिखाएँ”। प्राथमिकताओं को रैंक कर (must/should/could) और ऐसे स्वीकृति मानदंड जोड़ कर समाधान करें जो दोनों सत्य न हो सकें।
एंटी-पैटर्न: “ऑनबोर्डिंग सरल बनाओ.” उपाय: “नए उपयोगकर्ता <3 मिनट में ऑनबोर्ड पूरा कर सकें; अधिकतम 6 फ़ील्ड; save-and-resume समर्थित।”
एंटी-पैटर्न: “एडमिन अकाउंट मैनेज कर सकते हैं.” उपाय: क्रियाओं को परिभाषित करें (suspend, reset MFA, change plan), अनुमतियाँ, और ऑडिट लॉगिंग।
एंटी-पैटर्न: “उच्च प्रदर्शन सुनिश्चित करें.” उपाय: “P95 API लेटेंसी <300ms @ 200 RPS; रेट-लिमिट होने पर gracefully degrade करें।”
एंटी-पैटर्न: मिश्रित शब्दावली (“customer,” “user,” “account”). उपाय: एक छोटी ग्लॉसरी जोड़ें और पूरे दस्तावेज़ में उसी का पालन करें।
स्पष्ट प्रॉम्प्ट केवल असिस्टेंट को "समझाने" में मदद नहीं करते। वे अनुमान घटाते हैं, जो तत्काल साफ़ सिस्टम बॉउंड्रीज़, कम डेटा-मॉडल सरप्राइज़, और उन API के रूप में दिखता है जिन्हें विकसित करना आसान होता है। दूसरी ओर अस्पष्टता फिर से-कार्य बन कर आती है: अनपेक्षित माइग्रेशंस, ऐसे एंडपॉइंट्स जो असली वर्कफ़्लो से नहीं मिलते, और रखरखाव के कार्य जो बार-बार उठते रहते हैं।
इसे उपयोग करें इससे पहले कि आप आर्किटेक्चर, स्कीमा, या API डिज़ाइन के लिए कहें:
यदि आप और व्यावहारिक पैटर्न चाहते हैं, तो /blog ब्राउज़ करें या /docs में सपोर्टिंग गाइड्स देखें।
प्रॉम्प्ट स्पष्टता का मतलब है जिसकी आप चाह रहे हैं उसे इस तरह लिखना कि प्रतिस्पर्धी व्याख्याओं के लिए कम जगह रहे। व्यावहारिक रूप से इसका मतलब है कि आप लिख दें:
यह "इरादा" को ऐसे आवश्यकताओं में बदल देता है जिन्हें डिज़ाइन, लागू और परीक्षण किया जा सकता है।
अस्पष्टता बिल्डरों (लोगों या एआई) को अनुमान भरने पर मजबूर करती है, और अलग-अलग भूमिकाओं में ये अनुमान कभी-कभी मेल नहीं खाते। लागत बाद में ऐसे दिखती है:
स्पष्टता असहमति को पहले उजागर कर देती है—जब उन्हें ठीक करना सस्ता होता है।
आर्किटेक्चरल निर्णय पाथ-डिपेंडेंट होते हैं: शुरुआती व्याख्याएँ सर्विस बॉउंड्रीज़, डेटा फ्लो और "कहाँ नियम चलते हैं" के रूप में कठोर हो जाती हैं। अगर प्रॉम्प्ट जिम्मेदारियाँ (जैसे बिलिंग बनाम एंटाइटलमेंट्स बनाम ग्राहक स्थिति) निर्दिष्ट नहीं करता, तो टीम अक्सर एक कैच-ऑल मॉड्यूल बनाती है जिसे बदलना मुश्किल हो जाता है।
एक स्पष्ट प्रॉम्प्ट मालिकाना (ownership) स्पष्ट करने में मदद करता है और आकस्मिक बॉउंड्रीज़ से बचाता है।
डिज़ाइन स्पेस संकुचित करने के लिए स्पष्ट लक्ष्यों, गैर-लक्ष्यों और प्रतिबंधों को जोड़ें। उदाहरण:
प्रत्येक ठोस कथन कई "शायद" आर्किटेक्चर्स को निकाल देता है और ट्रैड-ऑफ को जानबूझकर बनाता है।
वे क्रॉस-कटिंग आवश्यकताएँ स्पष्ट रूप से नामित करें, क्योंकि वे लगभग हर घटक को प्रभावित करती हैं:
यदि आप इन्हें निर्दिष्ट नहीं करते, तो वे असंगत रूप से लागू या छोड़ दिए जाते हैं।
"कस्टमर", "एकाउंट" और "यूज़र" जैसे शब्दों को ठीक-ठीक परिभाषित करें। जब आप ऐसा नहीं करते, तो स्कीमा nullable कॉलम और ओवरलोडेड फ़ील्ड्स की ओर बहता है।
एक अच्छा प्रॉम्प्ट बताता है:
यह विवरण कीज, constraints और auditability को तय करता है बजाए अनुमान के।
कॉन्ट्रैक्ट व्यवहार के बारे में स्पष्ट रहें ताकि क्लाइंट्स अनजाने में अनिर्दिष्ट डिफ़ॉल्ट्स पर निर्भर न हो सकें:
PUT बनाम PATCH, writable/immutable फील्ड्स)छोटे request/response उदाहरण जोड़ें—ये अक्सर लंबी व्याख्या से बेहतर स्पष्टता देते हैं।
यदि आपका Definition of Done इसमें शामिल है तो हाँ—प्रॉम्प्ट स्पष्टता ऑपरेबिलिटी (लॉगिंग/मेट्रिक्स) को भी बेहतर करती है। स्पष्ट अपेक्षाएँ जोड़ें:
यदि ये निर्दिष्ट नहीं होते, तो ओब्ज़र्वेबिलिटी असमान रहती है और प्रोडक्शन समस्याएँ ग्राहकों द्वारा ही खोजी जाती हैं।
एक छोटा रिव्यू लूप उपयोग करें जो अस्पष्टता को निर्माण से पहले उभार दे:
यदि आप एक संरचित प्रक्रिया चाहते हैं, तो देखें /blog/review-workflow-catch-gaps-before-building।