Vibe Coding: जब सबसे कठिन हिस्सा यह तय करना हो कि क्या बनाना है

बाधा स्थान बदल गया—और इससे क्या बदलता है

पहली बार जब आप एआई को मिनटों में एक काम करने वाली स्क्रीन, API कॉल, या ऑटोमेशन बनाते देखते हैं, तो यह एक चीट कोड जैसा लगता है। जो पहले दिनों के टिकट, इंतज़ार और बार-बार पूछताछ लेता था, अचानक सामने आ जाता है: “यह फीचर है।”

और फिर एक अलग तरह की खामोशी आती है।

क्या यह सही फीचर है? क्या इसे होना चाहिए? "काम कर रहा" का मतलब आपके उपयोगकर्ताओं, आपके डेटा, आपकी नीतियों और आपके बिजनेस के लिए क्या है?

मूल बदलाव: टाइप करने से निर्णय लेने पर

वाइब कोडिंग मेहनत खत्म नहीं करती—यह मेहनत को दूसरी जगह ले जाती है। जब कोड बनाना तेज़ और सस्ता हो जाता है, तो बाधा टीम की इम्प्लीमेंटेशन क्षमता नहीं रहती। बाधा बन जाती है आपकी अच्छी फैसले लेने की क्षमता:

• हम किस समस्या को हल कर रहे हैं, और किसके लिए?
• हम क्या-क्या trade-off करने को तैयार हैं (सटीकता, समय, सुरक्षा, स्कोप)?
• किस स्थिति में इसे “हो गया” माना जाएगा?

जब इन सवालों के जवाब अस्पष्ट होते हैं, तो तेज़ी शोर पैदा करती है: ज़्यादा प्रोटोटाइप, आधे-अधूरे फीचर्स, और “लगभग सही” आउटपुट की संख्या बढ़ जाती है।

यह लेख किसके लिए है

यह एक व्यावहारिक गाइड है उन लोगों के लिए जिन्हें तेज़ आउटपुट को असली परिणामों में बदलना है—प्रोडक्ट मैनेजर, संस्थापक, डिज़ाइनर, टीम लीड और गैर-टेक स्टेकहोल्डर्स जो अब प्रोम्प्ट करके "बिल्ड" कर रहे हैं।

आप सीखेंगे कि कैसे अस्पष्ट वाइब से स्पष्ट आवश्यकताओं तक पहुंचें, जब सब कुछ जल्दी शिप होने जैसा लगे तब प्राथमिकता कैसे तय करें, कब प्रोटोटाइप को प्रोडक्ट बनाना चाहिए, और ऐसे फीडबैक लूप कैसे सेट करें जिससे एआई-सहायित कोडिंग सिर्फ ज्यादा कोड नहीं बल्कि मापनीय वैल्यू दे।

वाइब कोडिंग का व्यवहार में मतलब

"वाइब कोडिंग" एक अनौपचारिक नाम है जहाँ आप हर लाइन मैन्युअली लिखने के बजाय एआई को निर्देश देते हैं। आप साधारण भाषा में बताएंगे, एआई कोड प्रस्तावित करेगा, और आप साथ में इटरैट करेंगे—जैसे पेयर प्रोग्रामिंग हो जहाँ आपका "पेयर" तेज़ी से ड्राफ्ट कर सकता है, अनुरोध पर रिफैक्टर कर सकता है, और विकल्प समझा सकता है।

Koder.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म में यह चैट-टू-बिल्ड वर्कफ़्लो प्रोडक्ट है: आप जो ऐप चाहते हैं बताइए, सिस्टम एक काम करने वाला वेब/सर्वर/मोबाइल इम्प्लीमेंटेशन जेनरेट करता है, और आप बातचीत में इटरैट करते हैं—बिना कई टूल जोड़कर सिर्फ़ एक प्रोटोटाइप चलाने की ज़रूरत के।

दिन-प्रतिदिन यह कैसा दिखता है

अधिकांश वाइब कोडिंग साइकिल एक जैसी लय अपनाती हैं:

1. प्रॉम्प्ट: आप लक्ष्य, बाधाएँ और संदर्भ बताते हैं ("एक चेकआउट फॉर्म जोड़ें जिसमें वैलिडेशन हो, मौजूदा डिज़ाइन रखा जाए, Stripe का उपयोग करें")।
2. जेनरेट: एआई कोड, टेस्ट, या योजना बनाता है।
3. रिव्यू: आप इसे कोड रिव्यूअर की तरह पढ़ते हैं—सहीपन, एज केस, सुरक्षा और प्रोडक्ट फिट चेक करते हैं।
4. इटरैट: आप प्रॉम्प्ट सख्त कर देते हैं ("कार्ड डेटा न स्टोर करें; फेल्ड पेमेंट हैंडल करें; एनालिटिक्स इवेंट नाम जोड़ें")।

यह क्या नहीं है

यह जादू नहीं है और न ही "कुछ भी तुरंत बनाओ"। एआई आत्मविश्वास से गलत हो सकता है, आपके डोमेन को गलत समझ सकता है, या सूक्ष्म बग्स जोड़ सकता है। जजमेंट, टेस्टिंग, और जवाबदेही अभी भी मनुष्यों के पास ही है। वाइब कोडिंग बदलता है कि कोड कैसे बनता है, न कि ज़रूरी जांच-पड़ताल की आवश्यकता।

आम वर्कफ़्लोज़ जो आप देखेंगे

• चैट-टू-कोड: चैट में फीचर समझाना और सुझाए गए बदलाव पेस्ट या अप्लाई करना।
• IDE में कोडजन: इनलाइन सुझाव, रिफैक्टर्स, टेस्ट जनरेशन और "इस फ़ंक्शन को साफ़ कर दो" जैसे एडिट।
• एजेंट-स्टाइल टास्क: किसी लक्ष्य को देना ("CSV में एक्सपोर्ट जोड़ो") और टूल को मल्टी-स्टेप बदलाव चलाने देना, फिर एक प्रस्तावित डिफ देखने का रिव्यू।

नई सीमित संसाधन: इरादे की स्पष्टता

जब कोड जेनरेट करना सस्ता हो जाता है, दुर्लभ संसाधन बनता है स्पष्ट निर्णय: क्या मौजूद होना चाहिए, "होना" का क्या मतलब है, क्या बाहर रखना है, और कौन से जोखिम स्वीकार्य हैं। आपका इरादा जितना स्पष्ट होगा, आउटपुट उतना बेहतर होगा—और बाद में महँगी आश्चर्य कम होंगे।

कम कोड लिखने से बेहतर निर्णयों की ज़रूरत क्यों बढ़ती है

कुछ साल पहले सॉफ़्टवेयर में मुख्य बाधा डेवलपर का समय था: सिंटैक्स, बॉयलरप्लेट, सर्विसेज़ को जोड़ना, और "सिर्फ़ रन कराना"। वे रगड़ें टीमों को चयनात्मक बनाती थीं। अगर कोई फीचर तीन सप्ताह लेता, तो आप कड़ी बहस करते कि क्या यह वर्थ है।

एआई-सहायित कोडिंग से बहुत सी उस रगड़ें गिर जाती हैं। आप UI वेरिएंट जेनरेट कर सकते हैं, अलग डेटा मॉडल आज़मा सकते हैं, या घंटे में प्रूफ़-ऑफ़-कॉन्सेप्ट बना सकते हैं। परिणामस्वरूप बाधा बदलकर निर्देशन बन जाती है: टेस्ट, ट्रेडऑफ़, और यह तय करना कि वास्तव में क्या मूल्यवान है।

सस्ता एक्सप्लोरेशन, ज़्यादा निर्णय

जब ऑप्शन बनाना महँगा होता है, तो आप स्वाभाविक रूप से उन्हें सीमित करते हैं। जब ऑप्शन सस्ते होते हैं, आप अधिक बनाते हैं—जानबूझकर या नहीं। हर "तेज़ प्रयोग" नई चुनौतियाँ जोड़ता है:

• कौन सा वर्शन लक्ष्य से मिलता है?
• क्या रखा जाए, हटाया जाए, या मर्ज किया जाए?
• अभी किन एज केस को स्वीकार्य माना जाए?

तो जबकि कोड आउटपुट बढ़ता है, निर्णयों की मात्रा और भी तेज़ी से बढ़ती है।

निर्णय ऋण: नई बर्बादी

"निर्णय ऋण" वह चीज़ है जो तब जमा होती है जब आप कठिन चुनाव टाल देते हैं: अस्पष्ट सफलता मानदंड, धुंधली जिम्मेदारी, या अनसुलझे ट्रेडऑफ़ (गति बनाम गुणवत्ता, लचीलापन बनाम सरलता)। कोड जेनरेट करना आसान हो सकता है, पर प्रोडक्ट को दिशा देना कठिन हो जाता है।

सामान्य लक्षणों में कई आधे-अधूरे इम्प्लीमेंटेशन, ओवरलैपिंग फीचर्स, और बार-बार रीराइट्स शामिल हैं क्योंकि "यह ठीक नहीं लगा।"

अस्पष्ट लक्ष्य अभी भी चक्रव्यूह पैदा करते हैं

अगर लक्ष्य अस्पष्ट है ("ऑनबोर्डिंग को बेहतर बनाओ"), तो एआई कुछ बना देने में मदद कर सकता है, पर यह नहीं बता सकता कि क्या इसने एक्टिवेशन बढ़ाया, सपोर्ट टिकट घटाए, या time-to-value घटाया। स्पष्ट लक्ष्य के बिना टीमें कई इटरैशनों से गुजरती हैं जो उत्पादक दिखती हैं—जब तक आप महसूस नहीं करते कि आपने गति भेज दी, प्रगति नहीं।

नई बाधा: क्या मौजूद होना चाहिए यह तय करना

जब कोड सस्ता बन जाता है, दुर्लभ संसाधन बन जाती है स्पष्टता। "मुझे एक फीचर बनाओ" अब इम्प्लीमेंटेशन की रिक्वेस्ट नहीं रहती बल्कि निर्णायकता की रिक्वेस्ट बन जाती है: क्या बनाना चाहिए, किसके लिए, और किस मानक तक।

वे मुख्य निर्णय जिन्हें आप आउटसोर्स नहीं कर सकते

एआई या किसी टीममेट को प्रॉम्प्ट करने से पहले कुछ छोटे प्रोडक्ट निर्णय लें जो काम की रूपरेखा परिभाषित कर दें:

• समस्या: हम किस दर्द को हल कर रहे हैं, और इससे यह अनुरोध क्यों आया?
• यूज़र: यह किसके लिए है (प्राइमरी यूज़र) और किनको अप्रत्यक्ष रूप से प्रभावित करेगा?
• परिणाम: शिप होने के बाद क्या सच होना चाहिए (व्यवहार में बदलाव, समय की बचत, कम त्रुटियाँ)?
• बाधाएँ: समय, बजट, कानूनी/कम्प्लायंस, प्लेटफ़ॉर्म, इंटीग्रेशन, एक्सेसिबिलिटी।
• सक्सेस मेट्रिक्स: आप कैसे जानेंगे कि यह काम कर गया (अपनाना, कन्वर्शन, रिटेंशन, सपोर्ट टिकट, लेटेंसी)।

इनके बिना, आपको "एक समाधान" मिलेगा—पर यह पता नहीं चलेगा कि क्या वह सही है।

"क्या" को "कैसे" से अलग रखें

एक उपयोगी नियम: "क्या" को मानवीय शब्दों में तय करें; एआई को "कैसे" सुझाने दें।

• क्या के निर्णय: यूज़र फ्लो, परमिशन्स, आवश्यक डेटा, एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया, एरर स्टेट्स।
• कैसे के निर्णय: फ्रेमवर्क, कोड स्ट्रक्चर, इम्प्लीमेंटेशन डिटेल्स, रिफैक्टर।

अगर आप बहुत जल्दी दोनों मिलाते हैं ("इसे React में X लाइब्रेरी के साथ बनाओ"), तो आप गलती से गलत प्रोडक्ट बिहेवियर लॉक इन कर सकते हैं।

वे छुपे हुए निर्णय जो बाद में नुकसान करते हैं

वाइब कोडिंग अक्सर डिफॉल्ट्स शिप कर देता है जिन्हें आपने सचेत रूप से नहीं चुना। इन्हें स्पष्ट रूप से कॉल आउट करें:

• डिफॉल्ट्स: प्रारंभिक सेटिंग्स, खाली स्टेट्स, प्री-फिल्ड फ़ील्ड्स।
• एज केस: डुप्लिकेट, रिट्राइज, आंशिक विफलताएँ, ऑफ़लाइन व्यवहार।
• डेटा हैंडलिंग: क्या स्टोर होगा, कितने समय तक, एक्सपोर्ट/डिलीट की जरूरतें।
• परमिशन्स: कौन देख/एडिट/डिलीट कर सकता है, ऑडिट लॉग, एडमिन ओवरराइड।

एक त्वरित प्री-प्रॉम्प्ट चेकलिस्ट

प्रॉम्प्ट लिखने से पहले जवाब दें:

1. उपयोगकर्ता कौन है और वह कौन सा काम करना चाह रहा है?
2. सबसे छोटा स्वीकार्य परिणाम क्या है?
3. क्या नहीं होना चाहिए (जोखिम, कम्प्लायंस, सुरक्षा)?
4. कौन-कौन से इनपुट/आउटपुट मौजूद हैं (डेटा, सिस्टम, रोल)?
5. 3 स्वीकृति परीक्षण क्या हैं जो साबित करें कि यह काम करता है?

ये निर्णय "कोड जेनरेट करो" को "एक परिणाम देने" में बदल देते हैं।

अस्पष्ट वाइब से स्पष्ट आवश्यकताओं तक

एआई एक धुंधली कल्पना को तेज़ी से काम करने वाले कोड में बदल सकता है—पर यह नहीं बता सकता कि "अच्छा" आपके बिजनेस के लिए क्या है। ऐसे प्रॉम्प्ट कि "इसे बेहतर बनाओ" फेल होते हैं क्योंकि वे लक्ष्य नहीं बताते: किसके लिए बेहतर, किस परिदृश्य में, कैसे मापा जाएगा, और किस ट्रेडऑफ़ के साथ।

कार्यान्वयन से पहले परिणाम से शुरू करें

बदलाव माँगने से पहले जिस परिणाम की आप चाह रहे हैं उसे लिख लें। "यूज़र चेकआउट तेज़ पूरा कर लें" एक actionable लक्ष्य है। "चेकआउट बेहतर करो" नहीं। एक स्पष्ट परिणाम मॉडल (और आपकी टीम) को यह दिशा देता है कि क्या रखना है, क्या हटाना है, और क्या मापना है।

भारी प्रक्रियाओं की बजाय हल्के-फुल्के आर्टिफैक्ट्स का उपयोग करें

आपको 30-पृष्ठ की स्पेक की ज़रूरत नहीं है। इन छोटे प्रारूपों में से एक चुनें और उसे एक पेज तक रखें:

• वन-पेज PRD: समस्या, लक्ष्य, नॉन-गोल्स, सफलता मीट्रिक, बाधाएँ, खुले सवाल
• यूज़र स्टोरी: "एक __ के तौर पर, मैं चाहता हूँ __, ताकि __"
• एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया: ठोस शर्तें जो "हो गया" साबित करें

यदि आप Koder.ai जैसे चैट-फर्स्ट बिल्डर का उपयोग कर रहे हैं, ये आर्टिफैक्ट्स प्रॉम्प्ट्स के साथ साफ़ तरीके से मैप होते हैं—खासकर जब आप एक सुसंगत टेम्पलेट इस्तेमाल करते हैं जैसे "संदर्भ → लक्ष्य → बाधाएँ → एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया → नॉन-गोल्स"। यह संरचना अक्सर चमकदार डेमो और असली शिपेबल चीज के बीच का अंतर बनाती है।

स्पष्ट बनाम अस्पष्ट आवश्यकताओं (उदाहरण)

• अस्पष्ट: "ऑनबोर्डिंग स्मूद करो"

• स्पष्ट: "ऑनबोर्डिंग ड्रॉप-ऑफ 45% से 30% तक घटाएं 'कंपनी साइज' स्टेप हटाकर; उपयोगकर्ता स्किप कर सकें और फिर भी डैशबोर्ड तक पहुँचें।"

• अस्पष्ट: "बेहतर सर्च जोड़ो"

• स्पष्ट: "सर्च 95% क्वेरीज के लिए <300ms में रिज़ल्ट लौटाए और प्रोडक्ट नाम के लिए एक्ज़ैक्ट मैच + टाइपो टॉलरेंस सपोर्ट करे।"

• अस्पष्ट: "सिक्योरिटी सुधारो"

• स्पष्ट: "एडमिन रोल्स के लिए MFA ज़रूरी करें; सभी परमिशन चेंज लॉग करें; ऑडिट लॉग 365 दिन रखें।"

प्रॉम्प्ट में बाधाएँ स्पष्ट रूप से लिखें

गति बढ़ने से सीमाएँ चुपके से टूट सकती हैं। प्रॉम्प्ट और स्पेक दोनों में बाधाएँ शामिल करें:

• समय/बजट: "2 दिनों में शिप होना चाहिए; कोई नया पेड सर्विस नहीं।"
• टेक लिमिट: "सिर्फ PostgreSQL; Kafka न जोड़ें।"
• कम्प्लायंस: "लॉग में कोई PII नहीं; GDPR डिलीट 30 दिनों में।"

साफ़ आवश्यकताएँ वाइब कोडिंग को "चीज़ें जेनरेट करो" से "सही चीज़ बनाओ" में बदल देती हैं।

प्राथमिकता जब सब कुछ सस्ता लगे

एआई-सहायित कोडिंग से "मेहनत" का आभास गायब हो जाता है। यह गति के लिए अच्छा है—पर इससे गलत चीज़ें तेज़ी से शिप करना भी आसान हो जाता है।

हल्के-फुल्के स्कोरिंग पद्धति का उपयोग करें

सिंपल impact/effort मैट्रिक्स अभी भी काम करता है, पर RICE से स्पष्टता बढ़ती है:

• Reach (पहुँच): एक दिए गए अवधि में कितने लोग इसका उपयोग करेंगे?
• Impact (प्रभाव): यह प्रमुख मीट्रिक को कितना हिलाएगा (small/medium/large)?
• Confidence (विश्वास): आप reach और impact के बारे में कितने सुनिश्चित हैं?
• Effort (प्रयास): आइडिया से done तक का समय (न कि सिर्फ़ पहला डेमो)।

भले ही एआई कोडिंग समय घटा दे, effort में अभी भी प्रोडक्ट सोच, QA, डॉक्यूमेंटेशन, सपोर्ट और भविष्य का रखरखाव शामिल है। यही जगह है जहाँ "बनाना सस्ता" रुक जाता है।

गति अवसर लागत को छिपा सकती है

जब हर चीज़ बिल्ड करने लायक लगने लगे, असली लागत बन जाती है जो आप नहीं बना रहे: वह बग जिसे आपने फिक्स नहीं किया, वह onboarding फ्लो जिसे आपने नहीं सुधारा, वह ग्राहक अनुरोध जिसे आपने नज़रअंदाज़ किया।

एक व्यवहारिक गार्डरेल: एक छोटा "Now / Next / Later" लिस्ट रखें और Now में 1–2 बेट तक ही सीमित रखें। अगर नया आइडिया आता है, उसे किसी चीज़ की जगह लेना चाहिए—ऊपर जोड़ना नहीं।

WIP सीमित करें और शुरू करने से पहले "done" परिभाषित करें

"डन" की परिभाषा में शामिल करें: सफलता मीट्रिक, बेसिक QA चेक, एनालिटिक्स इवेंट, और निर्णय समझाने वाला आंतरिक नोट। अगर यह जल्दी पूरा नहीं कर सकता तो यह प्रोटोटाइप है—न कि फीचर।

कैसे ना कहें (और पहले क्या काटें)

प्राथमिकता तय करते समय नीचे दिए क्रम में काटें:

1. एज केस (हैप्पी पाथ रखें)
2. नाइस-टू-हैव्स (कोर वादा रखें)
3. कस्टमाइज़ेशन (एक ओपिनियन डिफॉल्ट शिप करें)
4. पॉलिश (सिर्फ़ उपयोग साबित होने के बाद)

वाइब कोडिंग तब सबसे बेहतर काम करती है जब आप हर "हाँ" को आउटपुट नहीं बल्कि परिणामों की प्रतिबद्धता के रूप में देखें।

प्रोटोटाइप बनाम प्रोडक्ट: क्या "रेअल" में ग्रेजुएट करना चाहिए

एआई-सहायित कोडिंग प्रोटोटाइप को तेज़ी से दिखा देता है—और यही उपहार और जाल दोनों है। जब टीम एक दिन में फीचर के तीन वेरिएंट बना सकती है, तो वे प्रोटोटाइप्स ध्यान के लिए प्रतिस्पर्धा करने लगते हैं। लोग उस डेमो को याद रखते हैं जो सबसे कूल दिखता था, न कि जो सही समस्या हल करता था। जल्द ही आप "टेम्पररी" चीज़ों का मेंटेनेंस करने लगते हैं जो चुपके से डिपेंडेंसी बन जाती हैं।

क्यों प्रोटोटाइप बढ़ते हैं (और सबको भ्रमित करते हैं)

प्रोटोटाइप बनाना आसान है, पर उन्हें इंटरप्रेट करना मुश्किल। वे महत्वपूर्ण रेखाएँ धुंधली कर देते हैं:

• क्या यह कांसेप्ट है या कमिटमेंट?
• क्या यह सुरक्षित, कम्प्लायंट और सपोर्टेबल है?
• क्या यह कुछ असल माप रहा है, या बस कुछ संभव दिखा रहा है?

स्पष्ट लेबल के बिना, टीमें केवल उसी चीज़ की इम्प्लीमेंटेशन विवरण पर बहस कर रही होती हैं जो सिर्फ़ एक सवाल का जवाब था।

प्रोटोटाइप लैडर का उपयोग करें

प्रोटोटाइप्स को विभिन्न लक्ष्यों और अपेक्षाओं वाले सीढ़ी के रूप में देखो:

1. Sketch: विचार और यूज़र फ्लो स्पष्ट करें।
2. Clickable: समझ और चाहत परीक्षण करें।
3. Functional: वास्तविक डेटा पाथ के साथ फ़ीसिबिलिटी और एज केस टेस्ट करें।
4. Production: विश्वसनीयता, सुरक्षा, मॉनिटरिंग, और सपोर्ट के लिए बनाएं।

हर रैंग का एक स्पष्ट सवाल होना चाहिए जो वह हल करना चाहता है।

मान्यकरण संकेत के साथ निर्णय लें

प्रोटोटाइप तब ग्रेजुएट होता है जब उत्साह के आधार पर नहीं बल्कि साक्ष्य के आधार पर निर्णय लिया जाए। इन संकेतों को देखें:

• यूज़र इंटरव्यूज़ जो समस्या और प्रस्तावित वर्कफ़्लो की पुष्टि करते हों
• छोटे पायलट परिभाषित ऑडियंस और सफलता मानदंड के साथ
• रिटेंशन/यूसेज पैटर्न (दोहराया उपयोग, time-to-value, टास्क कंप्लीशन)

दुर्घटनावश प्रोडक्ट बनने से रोकने वाला नियम

एक प्रोटोटाइप को स्केल मत करो—ज़्यादा यूज़र्स, ज़्यादा डेटा, ज़्यादा इंटीग्रेशन—बिना एक दस्तावेज़ित निर्णय के। उस निर्णय में ओनर, सफलता मीट्रिक, और वे चीज़ें जानी चाहिए जो आप इसे फंड करने के लिए रोक देंगे।

अगर आप तेज़ी से इटरैट कर रहे हैं तो "reversibility" को प्रथम श्रेणी की आवश्यकता बनाएं। उदाहरण के लिए, Koder.ai snapshots और rollback सपोर्ट करता है, जो आक्रामक रूप से प्रयोग करने का व्यावहारिक तरीका है जबकि जब प्रोटोटाइप घुमाव पर जाता है तब वापस जाने योग्य स्थिति रहती है।

गुणवत्ता और जोखिम: गति ज़िम्मेदारी नहीं हटाती

वाइब कोडिंग यह महसूस करा सकता है कि आप "बस शिप कर दें" क्योंकि कोड तेज़ी से आता है। पर जोखिम प्रोफ़ाइल छोटा नहीं होता—यह शिफ्ट हो जाता है। जब आउटपुट सस्ता होता है, कम-गुणवत्ता वाले निर्णय और कमजोर सुरक्षाएँ तेज़ी से बढ़कर amplified हो जाती हैं।

क्या गलत होता दिखता है

सामान्य फ़ेल्योर मोड्स अजीब नहीं हैं—यह वे सामान्य गलतियाँ हैं जो अधिक मात्रा पर होती हैं:

• सिक्योरिटी होल्स: असुरक्षित ऑथ चेक, इंजेक्शन रिस्क, एक्सपोज़्ड एंडपॉइंट्स, ज़्यादा परमिसिव CORS।
• टूटी हुई फ्लो: एज केस छोड़े जाना, भ्रमित UX स्टेट्स, आंशिक एरर हैंडलिंग।
• अस्पष्ट डेटा ओनरशिप: डेटा कहाँ रहता है, कौन एक्सेस कर सकता है, रिटेंशन नियम, और ऑडिटेबिलिटी।

एआई-जनरेटेड कोड को अभी भी उसी scrutiny की जरूरत है

एआई-सहायित कोड को ऐसे ही ट्रीट करें जैसे किसी नए तेज़ काम करने वाले टीममेट ने लिखा हो: मददगार, पर स्वतः सही नहीं। रिव्यू नॉन-नेगोशिएबल है—खासकर ऑथेंटिकेशन, पेमेंट्स, परमिशन्स, और किसी भी चीज़ के साथ जो कस्टमर डेटा को छूती है।

गति को सुरक्षित रखने वाले गार्डरेल्स

कुछ हल्के अभ्यास वेलोसिटी को बरकरार रखते हुए आश्चर्य घटाते हैं:

• कोड रिव्यू को गेट बनाएं (भले ही बदलाव "छोटा" हो)।
• ऑटोमेटेड टेस्ट्स क्रिटिकल पाथ्स के लिए: लॉगिन, खरीद, कोर CRUD, और परमिशन्स।
• थ्रेट मॉडलिंग नए फीचर के लिए: "क्या गलत हो सकता है, और हम कैसे नोटिस करेंगे?"
• लॉगिंग + मॉनिटरिंग: स्ट्रक्चर्ड लॉग्स, एरर ट्रैकिंग, और महत्वपूर्ण वर्कफ़्लोज़ के अलर्ट।

एक सरल "नो‑गो" सूची

इन नियमों को जल्दी करें और बार-बार दोहराएं:

• प्रॉम्प्ट में कोई सीक्रेट्स नहीं (API कीज़, टोकन, ग्राहक डेटा)।
• एआई ने सुझाई अनरिव्यूड डिपेंडेंसीज़ नहीं जोड़ने।
• अनिश्चित या अनुपलब्ध लाइसेंस वाली लाइब्रेरीज़ नहीं जोड़ना।
• महत्वपूर्ण पाथ्स पर टेस्ट्स के बिना फीचर्स मर्ज न करें।

गति तब ही लाभ है जब आप जिस चीज़को शिप कर रहे हैं उस पर भरोसा कर सकें—और जब भरोसा नहीं हो तब समस्याओं का जल्दी पता लगा सकें।

फीडबैक लूप जो आउटपुट को परिणामों में बदल दें

तेज़ बिल्डिंग तब ही मायने रखती है जब हर इटरैशन आपको कुछ असली सिखाए। लक्ष्य "ज़्यादा आउटपुट" नहीं है। लक्ष्य यह है कि आपने जो शिप किया (या मॉक किया) उसे साक्ष्य में बदलें जो अगले निर्णय को निर्देश दे।

हर बार चलाने वाला लूप

एक सरल लूप वाइब कोडिंग को ग्राउंडेड रखता है:

prompt → build → test → observe → decide

• Prompt: उपयोगकर्ता की समस्या, इरादा, और आप क्या सीखना चाहते हैं बताएं।
• Build: सबसे छोटा वर्शन बनाएं जो उस सवाल का जवाब दे सके।
• Test: इसे "मेरी मशीन पर काम करता है" के बजाय असली उपयोग के साथ आज़माएं।
• Observe: लोगों ने असल में क्या किया और क्या कहा, कैप्चर करें।
• Decide: साक्ष्य के आधार पर रोकें, आगे बढ़ें, या दिशा बदलें।

जल्दी फ़ीडबैक इकट्ठा करें (भारी प्रक्रिया के बिना)

आपको सिग्नल पाने के लिए रिसर्च डिपार्टमेंट की ज़रूरत नहीं है:

• इन-ऐप प्रॉम्प्ट्स: किसी प्रमुख क्रिया के बाद एक सवाल (“क्या इसने आपको तेज़ी से पूरा करने में मदद की? हाँ/नहीं”)।
• सेशन नोट्स: 3–5 उपयोगकर्ताओं से पूछें; सटीक उद्धरण और जहां हिचक हुई वहाँ नोट करें।
• हल्की एनालिटिक्स: उस परिणाम से जुड़े कुछ इवेंट ट्रैक करें (start → complete, time-to-complete, drop-off)।
• सपोर्ट चैनल स्कैनिंग: फीचर का उल्लेख करने वाले संदेशों को टैग करें; रिपीट्स गिनें।

निर्णय चेकपॉइंट्स और टाइमबॉक्स

हर इटरैशन के बाद एक चेकपॉइंट चलाएं:

• Go: साक्ष्य बताता है कि यह उपयोगी और सुरक्षित है—उसे सुधारें।
• Change: कुछ वैल्यू है, पर दृष्टिकोण गलत है—हाइपोथेसिस संशोधित करें।
• Stop: कम वैल्यू या उच्च जोखिम—आर्काइव करें।

अनंत इटरैशन से बचने के लिए प्रयोगों को टाइमबॉक्स करें (उदाहरण: "दो दिन या 20 यूज़र सेशन्स")। जब टाइमबॉक्स खत्म हो, तो निर्णय लें—भले ही निर्णय हो "रोक दें जब तक हम X माप नहीं पाते।"

टीम भूमिकाएँ: कौन निर्णय लेता है, कौन रिव्यू करता है, कौन परिणामों का मालिक है

जब एआई मांग पर कोड बना सकता है, तो "कौन इसे इम्प्लीमेंट कर सकता है" मुख्य बाधा नहीं रहती। जिन टीमें वाइब कोडिंग में सफल हैं वे भूमिकाओं को हटाती नहीं—बल्कि निर्णय, रिव्यू, और जवाबदेही के इर्द‑गिर्द संतुलन बनाती हैं।

निर्णायक: एक गला जिसे दबाना है (अच्छे अर्थ में)

प्रत्येक पहल के लिए एक स्पष्ट निर्णायक चाहिए: एक PM, संस्थापक, या डोमेन लीड। यह व्यक्ति इन सवालों का जवाब देने के लिए ज़िम्मेदार है:

• हम किस समस्या को किसके लिए और क्यों अभी हल कर रहे हैं?
• "डन" का मतलब क्या है (सक्सेस मीट्रिक + एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया)?
• हम स्पष्ट रूप से क्या नहीं बना रहे हैं?

नामित निर्णायक के बिना, एआई आउटपुट आधे-अधूरे फीचर्स का ढेर बन सकता है जिन्हें किसी ने माँगा नहीं और जिन्हें कोई भरोसेमंद तरीके से शिप नहीं कर सकता।

डेवलपर्स टाइपिस्ट से रिव्यूअर, आर्किटेक्ट और कोच बनते हैं

डेवलपर्स अभी भी बनाते हैं—पर उनकी ज़्यादा वैल्यू शिफ्ट हो जाती है:

• एआई-जनरेटेड कोड का रिव्यू: सहीपन, सुरक्षा, प्रदर्शन, और मेंटेनेबिलिटी के लिए।
• आर्किटेक्चर निर्णय: बाउंड्रीज़, डेटा मॉडल, इंटीग्रेशन पैटर्न, और सिस्टम में फिट होना।
• कोचिंग: दूसरों को प्रॉम्प्ट कैसे लिखते हैं, सीमाएँ कैसे तय करते हैं, और प्रॉडक्ट इरादा कैसे इम्प्लीमेंटेबल टास्क में बदलते हैं यह सिखाना।

इंजीनियर्स को लाइन-लेखन करने वाले की बजाय एडिटर और सिस्टम थिंकर समझें।

गैर-टेक योगदानकर्ता: स्पेक राइटर और मूल्यांकनकर्ता

डिज़ाइनर, सपोर्ट लीड, ऑप्स, और सेल्स सीधे योगदान दे सकते हैं—अगर वे इम्प्लीमेंटेशन डिटेल्स की बजाय स्पष्टता पर फोकस करें।

वे मददगार इनपुट्स जो वे ओन कर सकते हैं:

• एक पेज की स्पेस: यूज़र स्टोरी, बाधाएँ, एज केस, उदाहरण, और क्या मापना है।
• एक टेस्ट स्क्रिप्ट: "यहाँ क्लिक करें, यह दर्ज करें, यह अपेक्षा करें।"
• एक रियलिटी चेक: क्या प्रोटोटाइप वास्तव में कस्टमर की समस्या हल कर रहा है?

लक्ष्य प्रॉम्प्ट बेहतर करने का नहीं, बल्कि सफलता किस तरह दिखेगी यह परिभाषित करने का है ताकि टीम आउटपुट का न्याय कर सके।

सहयोगी रीतियाँ जो गति को अराजकता में नहीं बदलने देतीं

कुछ हल्के रीती-रिवाज़ भूमिकाओं को स्पष्ट बनाते हैं:

• प्रॉम्प्ट रिव्यूज़ (10 मिनट): बड़ा कोड जनरेट करने से पहले प्रॉम्प्ट + सीमाएँ साझा करें।
• डेमो फ्रायडे: दिखाएँ क्या बदला, आगे क्या है, और क्या काट दिया गया।
• निर्णय लॉग्स: छोटा चल रहा रिकॉर्ड कि क्या निर्णय लिया गया, किसने और क्यों (इसे अपने ट्रैकर या /blog/decision-log टेम्पलेट में लिंक करें)।

परिणामों का मालिक बनें (सिर्फ शिप करने का नहीं)

प्रति फीचर एक "आउटकम ओनर" असाइन करें—अक्सर वही होता है जो निर्णायक भी होता है—जो अपनाने, सपोर्ट लोड, और यह ट्रैक करे कि फीचर मीट्रिक को हिला रहा है या नहीं। वाइब कोडिंग बिल्डिंग को सस्ता करती है; इसे सीखना तेज़ होना चाहिए, जवाबदेही धुंधली नहीं।

बिना अराजकता के वाइब कोडिंग के लिए व्यावहारिक वर्कफ़्लो

गति तब ही उपयोगी है जब उसे सही लक्ष्य पर निर्देशित किया गया हो। एक हल्का वर्कफ़्लो एआई-सहायित कोडिंग को उत्पादक बनाए रखता है बिना आपके रेपो को प्रयोगों के आर्काइव में बदल दिए।

एक सरल एंड-टू-एंड फ्लो

आइडिया से मापनीय परिणाम तक एक स्पष्ट फ़नल के साथ शुरू करें:

1. बैकलॉग: अनुरोधों को एक-लाइनर के रूप में पकड़ें साथ में "क्यों" (कौन लाभान्वित होगा, कौन सी समस्या हल होती है)।
2. स्पेक: चुने हुए आइटम को छोटे, परीक्षणयोग्य विवरण में बदलें (इनपुट, आउटपुट, एज केस, और "डन" का क्या मतलब)।
3. जेनरेट: स्पेक से AI का उपयोग करके कोड, टेस्ट, और डॉक्स ड्राफ्ट कराएँ—विकल्पों से भरे अस्पष्ट चैट से नहीं।
4. रिव्यू: मनुष्य व्यवहार, सुरक्षा/प्राइवेसी प्रभाव, और मानकों के साथ संगति सत्यापित करें।
5. मर्ज: संभव हो तो फ़्लैग के पीछे शिप करें।
6. मापें: परिणाम की पुष्टि करें (एक्टिवेशन, समय की बचत, त्रुटि दर, सपोर्ट टिकट)।

अगर आप आकलन कर रहे हैं कि यह आपकी टीम में कैसे फिट बैठता है, तो मानदंड सरल रखें: क्या आप बार-बार "आइडिया" से "मापी गई परिवर्तन" तक जा सकते हैं? (/pricing)

गुणवत्ता बनाए रखने वाले सहायक आर्टिफैक्ट्स

कुछ छोटे "डिफ़ॉल्ट्स" अधिकांश अराजकता रोक देते हैं:

• प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स: "संदर्भ → लक्ष्य → बाधाएँ → एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया → नॉन-गोल्स।"
• कोडिंग मानक: नामकरण, लॉगिंग, एरर हैंडलिंग, और डिपेंडेंसी नियम।
• एक्सेप्टेंस टेस्ट्स: सादे-भाषा परिदृश्य और ऑटोमेटेड चेक्स (यूनिट/इंटीग्रेशन)।

निर्णय दस्तावेज़ करें, सिर्फ़ कोड नहीं

डॉक्यूमेंटेशन को निर्णय रिकॉर्ड की तरह ट्रीट करें:

• कौन-सी धारणाएँ बनाई गईं (और उन्हें फॉल्सिफाई करने वाला क्या होगा)
• किन विकल्पों को खारिज किया गया (और क्यों)
• ज्ञात जोखिम और फॉलो-अप्स

एक व्यावहारिक टिप अगर आप मैनेज्ड एन्वायरनमेंट में बना रहे हैं: "exitability" को स्पष्ट बनाएं। Koder.ai जैसे टूल सॉर्स कोड एक्सपोर्ट सपोर्ट करते हैं, जो मदद करता है कि एआई त्वरकता को लीवरेज के रूप में ट्रीट करें—लॉक-इन न बनाएं—जब कोई प्रोटोटाइप लंबी उम्र वाला प्रोडक्ट बनता है।

यदि आपको इस वर्कफ़्लो की सेटअप या रिव्यू जिम्मेदारियों के कैलीब्रेशन में मदद चाहिए, तो इसे एक ओनर के पास रूट करें और ज़रूरत पड़े तो बाहरी मार्गदर्शन लें। (/contact)

उदाहरण: “एक फीचर बनाओ” को स्पष्ट निर्णय में बदलना

एक PM ने मैसेज छोड़ा: “क्या हम एक 'Smart Follow‑Up' फीचर जोड़ सकते हैं जो यूज़र्स को उन लीड्स को ईमेल करने की याद दिलाए जिनसे उन्होंने संपर्क नहीं किया?” एआई-सहायित कोडिंग के साथ टीम दो दिनों में तीन वर्ज़न बना देती है:

• एक शेड्यूल्ड रिमाइंडर मोडल
• एक इनबॉक्स जैसी "Follow‑Ups" टैब
• एक ऑटोमैटिक ड्राफ्ट किया गया ईमेल

फिर सब कुछ अटक जाता है। सेल्स और अधिक ऑटोमेशन चाहते हैं ("उनके लिए ड्राफ्ट करो"), सपोर्ट चिंतित है कि यूज़र गलत ईमेल भेज देंगे, और डिज़ाइन कहता है UI भारी हो रहा है। कोई भी तय नहीं कर पाता कि कौन सा वर्शन "बेहतर" है क्योंकि मूल अनुरोध ने सफलता क्या है नहीं बताया था।

टीम कहाँ अटकी

उनके पास था:

• विरोधाभासी लक्ष्य: समय बचाना बनाम गलतियों से बचना बनाम ऐप को सरल रखना
• अस्पष्ट यूज़र: SDRs? संस्थापक? एजेंसियाँ?
• कोई मीट्रिक नहीं: कम मिस्ड फॉलो‑अप्स, उच्च प्रतिक्रिया दर, या कम चर्न?

इसलिए टीम अल्टरनेटिव्स बनाते रही बजाय निर्णय लेने के।

फिक्स: इसे वाइब नहीं, निर्णय बनाइए

उन्होंने रिक्वेस्ट को मापनीय परिणाम में फिर से लिखा:

लक्ष्य परिणाम: “7 दिनों में बिना फॉलो‑अप वाले लीड्स का % 32% → 20% कर देना SDR टीम्स के लिए।”

सीमित स्कोप (v1): सिर्फ़ 'Hot' मार्क किए गए लीड्स के लिए रिमाइंडर्स।

एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया:

• उपयोगकर्ता लीड व्यू में फॉलो‑अप तारीख सेट कर सकता है
• रिमाइंडर इन‑ऐप दिखेगा (ईमेल नहीं) दिन में एक बार
• उपयोगकर्ता एक क्लिक में snooze या mark done कर सके
• ट्रैकिंग इवेंट: followup_reminder_completed

अब टीम सबसे सरल बिल्ड चुन सकती है जो उस परिणाम को साबित करे।

पुनरुपयोगीय चेकलिस्ट

• प्राथमिक उपयोगकर्ता कौन है?
• परिणाम क्या बदलता है, और कितना?
• v1 में क्या है (और स्पष्ट रूप से बाहर क्या है)?
• क्या चीज़ इसे "ना" बना देगी? (जोखिम, कम्प्लायंस, सपोर्ट भार)
• एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया और देखने के लिए एक मीट्रिक क्या है?