08 अप्रैल 2025·8 मिनट
अकेले काम करने वाले पेशेवर कैसे AI से वे टूल बनाते हैं जो वे हमेशा चाहते थे
एक कथात्मक मार्गदर्शिका जो बताती है कि क्रिएटर्स, कंसल्टेंट्स और फ्रीलांसर कैसे अपनी काम के लिए सरल कस्टम टूल AI से बनाते हैं—बिना डेवलपर टीम के।
एक कथात्मक मार्गदर्शिका जो बताती है कि क्रिएटर्स, कंसल्टेंट्स और फ्रीलांसर कैसे अपनी काम के लिए सरल कस्टम टूल AI से बनाते हैं—बिना डेवलपर टीम के।
आप “अंततः फ़ोकस करने” के लिए बैठते हैं, और तुरंत जुगलिंग शुरू हो जाती है। एक टैब क्लाइंट ब्रिफ के लिए, दूसरा पिछले महीने के प्रपोजल के लिए जिसे आप फिर से इस्तेमाल कर रहे हैं, एक डॉक अधूरे नोट्स से भरा हुआ, एक स्प्रेडशीट जिसमें आप डिलिवरेबल ट्रैक करते हैं, और एक चैट थ्रेड जहाँ क्लाइंट ने रातों‑रात तीन नए प्रश्न पूछे। इसके बीच में आपको फॉलो‑अप ई‑मेल लिखना, अनुमानित समय निकालना और गंदे इनपुट को कुछ परिष्कृत में बदलना होता है।
अगर आप क्रिएटर हैं, तो यह कैप्शन, आउटलाइन और चैनलों में कंटेंट रिपर्पज़िंग हो सकती है। अगर आप कंसल्टेंट हैं, तो यह मीटिंग नोट्स, इनसाइट्स और डिलिवरेबल हैं जिन्हें संगत बनाना होता है। अगर आप फ्रीलांसर हैं, तो यह प्रपोजल्स, स्कोप, इनवॉइस और आवर्ती क्लाइंट अनुरोध हैं जो हमेशा “थोड़े अलग” दिखते हैं, पर असल में अक्सर एक जैसे ही होते हैं।
ज़्यादातर सोलो प्रोफेशनल्स में कौशल की कमी नहीं होती। कमी होती है दोहराने योग्य सिस्टम्स की। वही काम बार‑बार आ रहे होते हैं:
बड़ी ऐप्स ये वादा करती हैं, पर अक्सर और ज़्यादा सेटअप, अनचाहे फीचर्स और आपके काम के बिखरने की जगहें जोड़ देती हैं।
परफेक्ट ऑल‑इन‑वन प्लेटफ़ॉर्म की तलाश करने के बजाय, आप AI से छोटे, व्यक्तिगत टूल बना सकते हैं—सरल सहायक जो एक काम जिसे आप बार‑बार करते हैं के इर्द‑गिर्द डिज़ाइन किए गए होंगे। इन्हें रीयूज़ेबल शॉर्टकट समझिए जो आपके वर्किंग तरीके को दोहराने योग्य प्रक्रिया में बदल दें।
इन टूल्स में कोड की ज़रूरत नहीं है। ये एक संरचित प्रॉम्प्ट, टेम्पलेट, या हल्का वर्कफ़्लो के रूप में शुरू हो सकते हैं। उद्देश्य "अपने बिज़नेस को ऑटोमेट करना" नहीं है। उद्देश्य हर बार नई साइकिल न बनाना है जब आप काम पर बैठते हैं।
यह लेख प्रायोगिक और स्टेप‑बाय‑स्टेप है। आप सीखेंगे कि सोलो प्रो ये छोटे AI टूल कैसे बनाते हैं:
अंत तक, आपके पास सिर्फ़ आइडियाज़ नहीं होंगी—आपके पास पहला टूल बनाने और उसे अपनी दैनिक वर्कफ़्लो में शामिल करने का सीधा रास्ता होगा।
"AI से टूल बनाना" का मतलब यह नहीं कि आपको एक ऐप कोड करना होगा या कोई प्रोडक्ट लॉन्च करना होगा। सोलो प्रो के लिए, एक टूल बस एक दोहराने योग्य तरीका है जो किसी विशिष्ट काम को तेज़ी से, कम गलतियों के साथ और कम मानसिक दबाव में कर देता है।
ज़्यादातर उपयोगी AI टूल इस तरह के दिखते हैं:
यदि यह आपको सप्ताह में दो बार 30 मिनट बचाता है, तो यह असली टूल है।
बड़ी "ऑल‑इन‑वन" प्रणालियाँ अकेले बनाए रखना मुश्किल होती हैं। छोटे टूल्स आसान होते हैं:
एक फोकस्ड टूल आपके काम को अधिक सुसंगत भी बनाता है—क्लाइंट नोटिस करते हैं जब आपकी आउटपुट का फॉर्मैट और टोन भरोसेमंद होता है।
AI तब सबसे अच्छा काम करता है जब आप इसे एक संकीर्ण भूमिका देते हैं। सामान्य "टूल जॉब्स" में शामिल हैं:
आपका काम नियम तय करना है; AI बार‑बार होने वाली सोच संभाल लेगा।
जो लोग "छोटे" AI टूल्स से सबसे ज़्यादा लाभ उठाते हैं वे हमेशा इंजीनियर नहीं होते। वे सोलो प्रो होते हैं जो वही सोच‑काम बार‑बार करते हैं—और इसे तेज़, ज़्यादा संगत तरीके से करना चाहते हैं।
क्रिएटर्स के पास सिग्नल का खज़ाना होता है: कमेंट्स, डीएम, वॉच‑टाइम, क्लिक‑थ्रू, सब्सक्राइबर प्रश्न। समस्या है गंदे ऑडियंस इनपुट को स्पष्ट निर्णय में बदलना।
एक क्रिएटर‑बिल्ट टूल अक्सर कच्चे नोट्स (प्रश्न, थीम, पिछले पोस्ट) लेता है और एक पेज का कंटेंट ब्रिफ देता है: हुक, मुख्य बिंदु, उदाहरण, और कॉल‑टू‑एक्शन—उनकी आवाज़ में लिखा हुआ। यह रिपीट होने वाले प्रश्नों को सीरीज के रूप में फ़्लैग भी कर सकता है, या उन एंगल्स का सुझाव दे सकता है जो पहले से अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं।
कंसल्टेंट जल्दी डायग्नोज़ करके और साफ़ समझाकर जीतते हैं। पर डिस्कवरी नोट्स लंबी, असंगत और क्लाइंट्स के बीच तुलना करना मुश्किल कर देती हैं।
एक कंसल्टेंट टूल कॉल ट्रांसक्रिप्ट, सर्वे रिस्पॉन्स और डॉक्स को एक संरचित सार में बदल सकता है: लक्ष्य, प्रतिबंध, जोखिम, और प्राथमिकता वाली सिफारिशों का सेट। असली मूल्य है स्पष्टता—"यहाँ 12 आइडियाज़ हैं" नहीं, बल्कि "यहाँ 3 मूव्स हैं जो मायने रखते हैं, और क्यों।"
फ्रीलांसर समय खो देते हैं काम के किनारों पर: इन्टेक फॉर्म, अस्पष्ट अनुरोध, अनंत संशोधन, अस्पष्ट स्कोप।
एक फ्रीलांसर टूल क्लाइंट रिक्वेस्ट को एक तंग ब्रिफ में ट्रांसलेट कर सकता है, स्कोप विकल्प (गुड/बेटर/बेस्ट) प्रस्तावित कर सकता है, और डिलिवरी चेकलिस्ट जेनरेट कर सकता है—ताकि प्रोजेक्ट साफ़ शुरू हों और साफ़ खत्म हों।
इन तीनों के बीच पैटर्न सरल है: दोहराए जाने वाले काम एक वर्कफ़्लो बन जाते हैं। AI इंजन है, पर "टूल" वही प्रक्रिया है जिसे आप पहले से चला रहे हैं—इनपुट, आउटपुट और नियम के रूप में पकड़ लिया गया।
ज़्यादातर सोलो प्रो को "और AI" नहीं चाहिए। उन्हें अपने हफ्ते को खा रहे एक छोटे काम को बंद करना चाहिए।
सबसे आसान जीतें ऐसे कार्यों से आती हैं जो:
अपना कैलेंडर और सेंट फोल्डर खोलें और पैटर्न देखें। सामान्य अपराधियों में शामिल हैं वही स्पष्टीकरण बार‑बार क्लाइंट को लिखना, डिलिवरेबल फॉर्मैट करना, फॉलो‑अप भेजना, बैकग्राउंड रिसर्च, और हैंडऑफ़ के दौरान टूल्स के बीच जानकारी ले जाना।
एक उपयोगी प्रॉम्प्ट अपने लिए: “मैं क्या करता/करती हूँ जो दिमाग़ को कॉपी‑पेस्ट करने जैसा लगता है?”
ऐसा कुछ चुनें जिसे आप बिना भरोसा खोए ऑटोमेट कर सकें अगर वह परफेक्ट न हो। उदाहरण:
ऐसे पहले टूल से बचें जो अंतिम निर्णय लें (प्राइसिंग, कानूनी भाषा, संवेदनशील HR) या कोई भी चीज़ जो निजी क्लाइंट डेटा को स्पर्श करे जिसे आप नियंत्रित नहीं कर सकते।
अगर आप जीत न मापें तो टूल बनाना मुश्किल है—या उसे सुधारना।
एक मीट्रिक चुनें:
एक टूल का उद्देश्य एक साफ़ परिणाम होना चाहिए। न कि “मेरा पूरा क्लाइंट वर्कफ़्लो मैनेज करो,” बल्कि “यह इनपुट को यह आउटपुट बनाये।”
अगर आप आउटपुट एक वाक्य में वर्णन कर सकते हैं, तो आपने अच्छा पहला बिल्ड खोज लिया है।
जब आपने वह काम चुन लिया, तो अपने टूल को एक सरल मशीन की तरह डिज़ाइन करें: क्या अंदर जाता है, क्या बाहर आता है, और हर बार क्या सत्य होना चाहिए। यह कदम "AI से चैट करने" को एक दोहराने योग्य संपत्ति में बदल देता है।
साधारण भाषा में इनपुट लिखें—टूल को अच्छा काम करने के लिए जो कुछ भी चाहिए। फिर आउटपुट को परिभाषित करें जैसे कि आप क्लाइंट को दे रहे हों।
उदाहरण:
अगर आप आउटपुट स्पष्ट रूप से दर्शा नहीं पा रहे, तो टूल भटक जाएगा।
गार्डरेइल्स वे नियम हैं जो परिणाम को उपयोगी और ऑन‑ब्रांड रखते हैं। सामान्य में:
प्रॉम्प्ट लिखने से पहले, परिभाषित करें कि “अच्छा” कैसा दिखता है:
यह चेकलिस्ट बाद में परीक्षण मानक बन जाती है—और टूल पर भरोसा करना आसान कर देती है।
उपयोगी "AI टूल" कोई जादुई प्रॉम्प्ट नहीं है जिसे आप रहस्य की तरह संभालते हैं। यह एक दोहराने योग्य प्रक्रिया है जिसे आप (या आपकी टीम) हर बार एक ही तरह चला सकें। सबसे आसान तरीका है सादे‑भाषा के प्रॉम्प्ट टेम्पलेट से शुरू करना—ऐसा कुछ जिसे कोई भी एडिट कर सके बिना यह महसूस किए कि वे कोड छेड़ रहे हैं।
पाँच हिस्सों का लक्ष्य रखें, इस क्रम में:
यह संरचना प्रॉम्प्ट को पठनीय रखती है और जब परिणाम भटकते हैं तो डिबग करना आसान बनाती है।
AI पर भरोसा खोने का सबसे तेज़ तरीका है कि वह खाली जगहें भरोसे से भर दे। एक नियम जोड़ें कि जब प्रमुख जानकारी गायब हो तो AI क्लARIFY करने वाले प्रश्न पूछे। आप "स्टॉप कंडीशंस" भी परिभाषित कर सकते हैं, जैसे: यदि आप दिए गए नोट्स से उत्तर नहीं दे सकते, तो बताएं क्या गायब है और इंतज़ार करें।
एक सरल तरीका: न्यूनतम आवश्यक इनपुट की सूची दें (उदा., लक्ष्य ऑडियंस, टोन, वर्ड काउंट, स्रोत नोट्स). यदि कोई भी खोया हुआ है, तो पहला आउटपुट ड्राफ्ट नहीं बल्कि प्रश्न होना चाहिए।
निम्नलिखित को शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग करें और टूल के अनुसार कस्टमाइज़ करें:
You are: [ROLE]
Goal: [WHAT YOU WILL PRODUCE]
Context:
- Audience: [WHO IT’S FOR]
- Constraints: [TIME, LENGTH, BUDGET, POLICY]
- Source material: [PASTE NOTES / LINKS / DATA]
Process:
1) If any required info is missing, ask up to 5 clarifying questions before writing.
2) Use only the source material; don’t invent details.
3) If you make assumptions, label them clearly.
Output format:
- [HEADINGS / BULLETS / TABLE COLUMNS]
Example of a good output:
[INSERT A SHORT EXAMPLE]
एक बार जब आपके पास एक काम कर रहा प्रॉम्प्ट हो, उसे "v1" के रूप में फ्रीज़ कर दें और बदलावों को इम्प्रोवमेंट समझ कर लागू करें—इंप्रोवाइज़ेशन की तरह नहीं।
एक टूल "एक बार काम करने" पर पूरा नहीं होता। यह तब पूरा होता है जब यह उन असली इनपुट्स पर लगातार उपयोगी आउटपुट देता है जिन्हें आप वास्तव में देखते हैं—ख़ासकर गंदे मामलों पर।
एक ड्राफ्ट प्रॉम्प्ट या वर्कफ़्लो से शुरू करें। इसे चलाएँ, फिर एंड‑यूज़र की तरह आउटपुट की जाँच करें। पूछें: क्या इसने नियमों का पालन किया? क्या कोई महत्वपूर्ण संदर्भ छूटा? क्या इसने तथ्य गढ़े? एक‑दो लक्षित समायोजन करें, फिर उसे नया वर्ज़न सेव करें।
लूप को कसा रखें:
हर बार जब आप टूल बदलें उसे फिर से चलाने के लिए 6–10 टेस्ट केस बनाएं:
यदि आपका टूल केवल "अच्छे" इनपुट पर ही काम करता है, तो यह क्लाइंट‑वर्क के लिए तैयार नहीं है।
एक साधारण नोट पर्याप्त है:
परफ़ेक्शन एक जाल है। तब रोकें जब टूल भरोसेमंद रूप से ऐसा आउटपुट दे जो समय बचाता है और सिर्फ हल्का एडिट मांगता है। यही वह बिंदु है जहाँ वर्ज़निंग मायने रखती है: आप V1.0 भेज सकते हैं, फिर बिना प्रक्रिया बिगाड़े सुधार कर सकते हैं।
आपको असली वैल्यू पाने के लिए भव्य "प्लेटफ़ॉर्म" की ज़रूरत नहीं है। सबसे तेज़ जीतें ऐसे छोटे टूल्स जैसी दिखती हैं जो गंदे इनपुट लेकर भरोसेमंद रूप से उपयोगी पहला ड्राफ्ट देती हैं—ताकि आप निर्णय, स्वाद और क्लाइंट बातचीत में अपना समय लगा सकें।
समस्या: हर वीडियो/पॉडकास्ट से पहले खाली पन्ने के सामने बैठना।
टूल: एक टॉपिक + ऑडियंस + 2–3 रेफरेंस लिंक पेस्ट करें। मिलती है एक पूरी “एपिसोड किट”:
मानव निर्णय आवश्यक रहता है: आपकी आवाज़ के लिए सबसे मजबूत हुक चुनना, दावों का सत्यापन, और यह तय करना कि क्या नहीं कहना है।
समस्या: क्लाइंट इंटरव्यूज़ से लंबे नोट्स बनते हैं पर स्पष्ट दिशा नहीं मिलती।
टूल: इंटरव्यू नोट्स और एंगेजमेंट गोल डालें। आउटपुट संरचित होता है:
मानव निर्णय आवश्यक रहता है: राजनीति और सन्दर्भ की व्याख्या, जोखिमों की प्राथमिकता, और सिफारिशों को क्लाइंट की वास्तविकता से मेल करना।
समस्या: प्राइस देने से पहले बहुत सारी बैक‑एंड‑फोर्थ संदेशवही होती है।
टूल: क्लाइंट इन्टेक फॉर्म डालें। टूल वापस देता है:
मानव निर्णय आवश्यक रहता है: सीमाएँ तय करना, वैल्यू के आधार पर प्राइसिंग, और कमिट करने से पहले रेड‑फ्लैग्स देखना।
साझा पैटर्न: AI पहले 60–80% संभालता है। आप अंतिम निर्णय रखते हैं।
एक टूल “असली” तभी है जब आप इसे अपनी भविष्य की खुद या किसी teammate को दे सकें और हर बार वही तरह का आउटपुट पाएं।
ज़्यादातर सोलो प्रो पहला वर्ज़न तीन सरल फ़ॉर्मैट में शिप करते हैं:
ये वर्ज़न आसान हैं, शेयर करने में आसान हैं, और टूटना मुश्किल है—प्रारंभिक उपयोग के लिए परफ़ेक्ट।
मैन्युअल कॉपी/पेस्ट तब ठीक है जब आप टूल का वैलिडेशन कर रहे हों। अपग्रेड करें जब:
एक अच्छा नियम: उन हिस्सों को ऑटोमेट करें जो उबाऊ और त्रुटि‑प्रवण हैं, न कि उन हिस्सों को जहाँ आपका निर्णय काम को मूल्यवान बनाता है।
आप अपने टूल को उन सिस्टम्स से जोड़ सकते हैं जो आप पहले से उपयोग करते हैं—एक वेब फॉर्म, स्प्रेडशीट, आपके नोट्स, प्रोजेक्ट बोर्ड और डॉक टेम्पलेट्स के बीच इनपुट्स और आउटपुट्स पास करके। लक्ष्य है एक साफ़ हैंडऑफ़: कलेक्ट → जेनरेट → रिव्यू → डिलिवर।
अगर आप कई सेवाओं को जोड़ना नहीं चाहते, तो आप वर्कफ़्लो को एक सरल आंतरिक ऐप के रूप में पैकेज कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, Koder.ai पर आप एक "फॉर्म → AI ड्राफ्ट → रिव्यू" फ़्लो को चैट के जरिए हल्का वेब टूल बना सकते हैं (किसी क्लासिक कोडिंग के बिना), फिर स्नैपशॉट्स और रोलबैक के साथ सुरक्षीत रूप से इटरेट कर सकते हैं जब आप प्रॉम्प्ट या फॉर्मैट पर बदलाव करें। जब यह स्थिर हो जाए, तो आप स्रोत कोड एक्सपोर्ट कर सकते हैं या होस्टिंग और कस्टम डोमेन के साथ डिप्लॉय कर सकते हैं—उपयोगी है अगर आप टूल को क्लाइंट्स या सहयोगियों के साथ शेयर करना चाहें बिना इसे पूरा प्रोडक्ट बनाने के।
यदि आप और वर्कफ़्लो उदाहरण चाहते हैं, देखें /blog।
AI टूल्स सुपरपावर की तरह लगते हैं—जब तक कि वे आत्मविश्वास से गलत कुछ आउटपुट न कर दें, संवेदनशील विवरण लीक न करें, या कोई ऐसा निर्णय न कर दें जिसे आप समर्थन न कर सकें। अगर आप क्लाइंट वर्क में AI उपयोग कर रहे हैं, तो "कहाँ‑कहाँ ठीक है" पर्याप्त नहीं है। भरोसा ही प्रॉडक्ट है।
संवेदनशील डेटा obvious है: क्लाइंट नाम, वित्त, स्वास्थ्य जानकारी, कॉन्ट्रैक्ट्स और आंतरिक रणनीति को रैंडम चैट्स में पेस्ट न करें।
फिर है विश्वसनीयता जोखिम: हैलुसिनेशन (बनावटी तथ्य), पुरानी जानकारी, और सूक्ष्म तार्किक त्रुटियाँ जो परिष्कृत दिखती हैं। बायस भी झांक सकता है, ख़ासकर हायरिंग, प्राइसिंग सिफारिशों, कंप्लायंस भाषा, या किसी भी ऐसे विषय में जिसमें लोग शामिल हों।
अंत में, ओवर‑कन्फिडेंस जोखिम: टूल "निर्णय" लेने शुरू कर देता है बजाय असिस्ट करने के, और आप डबल‑चेक करना बंद कर देते हैं क्योंकि यह सामान्यतः सही लगता है।
शुरूआत में एनोनिमाइज़ करें। नामों को रोल से बदलें ("Client A"), पहचान हटाएँ, और संवेदनशील डॉक्स का सार दें बजाय उन्हें अपलोड करने के।
वर्कफ़्लो में सत्यापन शामिल करें: जब टूल तथ्यात्मक दावे करे तो स्रोत/साइटेशन फ़ील्ड आवश्यक करें, और किसी भी चीज़ को क्लाइंट को भेजने से पहले अंतिम मानव अनुमोदन स्टेप जोड़ें।
जहाँ संभव हो, लॉग रखें: किन इनपुट्स का उपयोग हुआ, किस प्रॉम्प्ट/टेम्पलेट का वर्ज़न चला, और आपने क्या परिवर्तन किए। इससे गलतियाँ ठीक करने और समझाने में मदद मिलती है।
यदि आप टूल को ऐप के रूप में डिप्लॉय कर रहे हैं (सिर्फ़ प्रॉम्प्ट चलाने के बजाय), तो यह भी सोचें कि यह कहाँ चलता है और डेटा कहाँ से बहता है। कुछ प्लेटफॉर्म AWS पर चलते हैं और विभिन्न क्षेत्रों में एप्लिकेशन डिप्लॉय कर सकते हैं ताकि डेटा‑रेसिडेंसी की ज़रूरतें पूरी हों—जब क्लाइंट वर्क की प्राइवेसी प्रतिबंध हों तो यह मददगार है।
ऐसे नियम लिखें:
डिलिवर करने से पहले रुकें अगर:
एक भरोसेमंद AI टूल सबसे तेज़ उत्तर देने वाला नहीं है—यह वह है जो सुरक्षित ढंग से फेल होता है और आपको नियंत्रण में रखता है।
अगर आपका AI टूल "काम कर रहा है", तो आप उसे बिना बहस के साबित कर पाएंगे। सबसे सरल तरीका है वर्कफ़्लो को मापना, न कि टूल को।
1–4 मीट्रिक चुनें जिन्हें आप एक हफ्ते पहले और बाद में ट्रैक कर सकें:
पहले: आप मैन्युअली क्लाइंट प्रपोजल लिखते हैं। हर एक में ~2.5 घंटे लगते हैं, आपको आम तौर पर दो रिविज़न राउंड चाहिए, और क्लाइंट्स को पहले ड्राफ्ट के लिए 48 घंटे इंतज़ार करना पड़ता है।
बाद में: आपका प्रपोजल टूल एक संरचित ब्रीफ़ (इंडस्ट्री, गोल, प्रतिबंध, उदाहरण) लेता है और पहला ड्राफ्ट + स्कोप चेकलिस्ट देता है। अब पहला ड्राफ्ट 45 मिनट में बनता है, रिविज़न एक राउंड पर गिर जाते हैं, और आपका टर्नअराउंड 12 घंटे है।
यह स्टोरी प्रेरक है क्योंकि यह विशिष्ट है। एक सरल लॉग रखें (तारीख, टास्क, मिनट, रिविज़न काउंट), और आपके पास प्रमाण होगा।
जब गति और सुसंगतता मूल्य हों, तो डिलिवरेबल के लिए कीमत तय करने पर विचार करें (उदा., “24 घंटे में प्रपोजल पैकेज”) बजाय अपने समय के। तेज़ डिलिवरी का मतलब हमेशा "सस्ता" नहीं होना चाहिए—अगर क्लाइंट कम जोखिम और कम रिविज़न खरीद रहा है तो वह प्राइस वैल्यू में बदल सकती है।
परिणाम आपके वर्कफ़्लो, इनपुट की गुणवत्ता, और कितनी अनुशासित आप टूल को बार‑बार एक ही तरह से उपयोग करते हैं उस पर निर्भर करेंगे।
आपको बड़े "AI रणनीति" की ज़रूरत नहीं है। एक छोटा, भरोसेमंद टूल—एक ही दोहराने योग्य काम के इर्द‑गिर्द—हर हफ्ते घंटे बचा सकता है और आपका काम हल्का बना सकता है।
दिन 1: एक काम चुनें (और "डन" परिभाषित करें)। कम से कम साप्ताहिक काम चुनें: कॉल नोट्स सारांश, प्रपोजल ड्राफ्ट, कच्चे आइडियाज़ को आउटलाइन में बदलना, क्लाइंट ई‑मेल री‑राइट आदि। एक सेंटेंस का फिनिश लाइन लिखें (उदा., “हमारे स्टैंडर्ड फॉर्मैट में क्लाइंट‑रेडी प्रपोजल”)।
दिन 2: उदाहरण इकट्ठा करें। 3–5 पिछले "अच्छे" आउटपुट और 3–5 गंदे इनपुट इकट्ठा करें। जो मायने रखते हैं उन पर हाइलाइट करें: टोन, सेक्शन्स, लंबाई, अनिवार्य विवरण, और आम गलतियाँ।
दिन 3: पहला प्रॉम्प्ट ड्राफ्ट करें। सरल से शुरू करें: रोल + गोल + इनपुट्स + नियम + आउटपुट फॉर्मैट। हर बार टूल को फॉलो करने के लिए एक छोटी चेकलिस्ट शामिल करें।
दिन 4: गार्डरेइल्स जोड़ें। तय करें कि टूल गायब जानकारी मिलने पर क्या पूछेगा, क्या कभी नहीं गढ़ना चाहिए, और अनिश्चित होने पर क्या करना चाहिए (उदा., “3 स्पष्ट प्रश्न पूछो”)।
दिन 5: असली गंदे डेटा के साथ टेस्ट करें। 10 वैरिएशन चलाएँ। फ़ेल्यर्स ट्रैक करें: गलत टोन, मिसिंग सेक्शन्स, ओवरकन्फिडेंट, ज़्यादा लंबा, अपर्याप्त विशिष्टता।
दिन 6: वर्ज़न और नाम दें। v1.1 बनाएं अपडेटेड नियमों और 1–2 बेहतर उदाहरणों के साथ। इसे कहीं सेव करें जहाँ आप जल्दी री‑यूज़ कर सकें (टेम्पलेट, स्निपेट, कस्टम GPT)।
दिन 7: अपने वर्कफ़्लो में डिप्लॉय करें। इसे उस जगह डालें जहाँ आप वाकई इसका उपयोग करेंगे: प्रोजेक्ट टेम्पलेट में एक चेकलिस्ट स्टेप, एक सेव्ड प्रॉम्प्ट, या एक ऑटोमेशन। अगर आप प्लान चुन रहे हैं, संबंधित: /pricing।
यदि आपका टूल हफ्ते में बार‑बार उपयोग होने लगे, तो इसे छोटे ऐप में पैकेज करने पर विचार करें ताकि इनपुट्स, आउटपुट्स और वर्ज़न्स लगातार बने रहें। वहाँ एक वाइब‑कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai मदद कर सकता है: आप चैट से एक सरल वेब टूल बना सकते हैं, स्नैपशॉट्स के साथ वर्ज़न्स रख सकते हैं, और तैयार होने पर डिप्लॉय कर सकते हैं—सब कुछ फिर से खड़ा किए बिना।
5 हालिया रन की समीक्षा करें, एक उदाहरण रीफ़्रेश करें, किसी भी नियम को अपडेट करें जिसने दोबारा काम कराया, और अगले महीने के लिए नए "एज‑केस" नोट करें।
छोटा शुरू करें। एक ऐसा टूल बनाएं जिस पर आप भरोसा करें, फिर दूसरा जोड़ें। कुछ महीनों में आपके पास एक व्यक्तिगत टूलकिट होगा जो चुपचाप आपके डिलिवरी के तरीके को अपग्रेड कर देगा।
अगर आप जो बनाया उसे सार्वजनिक करना चाहते हैं, तो उसे एक टेम्पलेट, छोटे ऐप, या वर्कफ़्लो के रूप में पैकेज कर दें ताकि दूसरे उससे सीख सकें। (Koder.ai में उन लोगों के लिए क्रेडिट कमाने का प्रोग्राम और रेफरल्स भी हैं जो प्लेटफ़ॉर्म के बारे में कंटेंट बनाते हैं—उपयोगी अगर आप अपने एक्सपेरीमेंट से अगले महीने का टूलिंग खर्च कवर करना चाहें।)
AI “टूल” किसी जटिल ऐप का नाम नहीं है—यह एक सेव्ड प्रॉम्प्ट + टेम्पलेट जितना सरल हो सकता है जो एक निश्चित इनपुट को एक अपेक्षित आउटपुट में लगातार बदल दे (उदा., गंदे नोट → क्लाइंट‑रेडी सारांश)। यदि आप इसे हर बार एक ही तरह चला सकते हैं और यह मतलबपूर्ण समय बचाता है, तो यह टूल माना जाता है。
अच्छे शुरुआती फ़ॉर्मैट्स:
ऐसा काम चुनें जो बार‑बार आता हो, उबाऊ हो, और अनुमाननीय हो। ऐसी चीज़ चुनें जहाँ गलतियों का जोखिम कम हो क्योंकि आप फिर भी उसे रिव्यू करेंगे।
अच्छे उदाहरण:
अपने पहले टूल को अंतिम निर्णय (प्राइजिंग, कानूनी भाषा, संवेदनशील HR मामले) संभालने के लिए मत बनाइए।
इसे एक छोटे मशीन की तरह लिखें:
यदि आप आउटपुट एक वाक्य में नहीं बता सकते, तो टूल का स्कोप संकुचित कर दें।
दोहराने योग्य प्रॉम्प्ट संरचना का इस्तेमाल करें:
सुरक्षित व्यवहार के लिए स्पष्ट गार्डरेइल जोड़ें:
यह आत्मविश्वास से भरे हुए भराव को रोकेगा और भरोसा बनाए रखेगा।
एक छोटा टेस्ट सेट चलाएँ (6–10 केस):
छोटे‑छोटे बदलाव करें: एक बार में सिर्फ़ एक निर्देश बदलें, फिर नई वर्ज़न सेव करें (v0.2, v0.3)। एक छोटा चेंजलॉग रखें कि क्या सुधरा और क्या टूटा।
ऐसा प्रारंभ करें जहाँ आप वाकई इसे बार‑बार उपयोग करेंगे:
ऑटोमेशन केवल तब करें जब मैनुअल वर्ज़न लगातार मददगार साबित हो और आप इसे हर हफ्ते कई बार चला रहे हों।
व्यावहारिक “सेफ डिफ़ॉल्ट” अपनाएँ:
अगर ज़रूरी हो, तो नियम लिखें: “यदि इनपुट से सत्यापित नहीं हो सकता तो पूछें कि क्या गायब है।”
वर्कफ़्लो परिणामों को ट्रैक करें, न कि बस टूल के बारे में उत्साह:
एक सरल लॉग रखें (तारीख, टास्क, मिनट, रिविज़न काउंट)। एक स्पष्ट बीफोर/आफ्टर स्टोरी अक्सर पर्याप्त होती है।
अक्सर हाँ—जब गति और नियमितता ही मूल्य हों। डिलिवरेबल‑बेस्ड प्राइसिंग पर विचार करें (उदा., “24 घंटे में प्रपोजल पैकेज”) बजाए घंटे‑बिलिंग के।
खुद को सुरक्षा दें:
तेज़ आउटपुट का मतलब यह नहीं कि आपको सस्ता देना चाहिए—यदि क्लाइंट कम जोखिम और कम रिविज़न खरीद रहा है तो इसकी कीमत अलग हो सकती है।
अगर संभव हो तो एक अच्छा उदाहरण जोड़ें—उदाहरण नियमों की जगह लेता है।