19 दिस॰ 2025·8 मिनट
वाइब कोडिंग समझाइए: वर्कफ़्लो और 3 वास्तविक निर्माण उदाहरण
जानिए वाइब कोडिंग क्या है, वर्कफ़्लो कैसे काम करता है साधारण कदमों में, और देखें 3 व्यावहारिक उदाहरण (वेब ऐप, API, मोबाइल) जिन्हें आप कॉपी कर सकते हैं।
जानिए वाइब कोडिंग क्या है, वर्कफ़्लो कैसे काम करता है साधारण कदमों में, और देखें 3 व्यावहारिक उदाहरण (वेब ऐप, API, मोबाइल) जिन्हें आप कॉपी कर सकते हैं।
वाइब कोडिंग का मतलब है कि आप सामान्य भाषा में बताकर AI से सॉफ़्टवेयर बनवाते हैं, फिर परिणाम पर इटरेट करते हैं जब तक वह आपकी उम्मीद के मुताबिक काम न करे।
मकसद सरल है: एक खाली कोड फ़ाइल से शुरू करने के बजाय इरादा बताकर तेज़ी से काम करने वाले स्क्रीन, API और फीचर हासिल करना। आप बताते हैं कि ऐप क्या करेगा, कौन सा डेटा उपयोग होगा, और “पूरा” दिखने पर क्या माना जाएगा। AI उसे कोड और प्रोजेक्ट संरचना में बदल देता है, और आप "लॉगिन सरल बनाओ" या "ऑर्डर्स में स्टेटस और टाइमस्टैम्प जोड़ो" जैसे फीडबैक से मार्गदर्शन करते हैं।
इसे एक तेज़ जूनियर डेवलपर का निर्देशन समझिए। यह बहुत कोड जल्दी लिख सकता है, पर इसे स्पष्ट निर्देश और समय-समय पर सुधार चाहिए। Koder.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर चैट मुख्य इंटरफेस होता है: आप ऐप वर्णन करते हैं, यह React वेब UI, एक Go बैकएंड और ज़रूरत होने पर PostgreSQL डेटाबेस सेटअप जेनरेट कर सकता है। आप फिर बदलाव रिव्यू कर सकते हैं, कुछ गलत हुआ तो रोलबैक कर सकते हैं, और जब चाहें सोर्स कोड एक्सपोर्ट कर सकते हैं।
कुछ गार्डरेल उम्मीदें सेट करने में मदद करते हैं:
वाइब कोडिंग आमतौर पर दो तरह के लोगों को सबसे ज्यादा मदद करती है: गैर-टेक्निकल बिल्डर जिनके पास स्पष्ट आइडिया है पर वे पूरा डेव स्टैक सीखना नहीं चाहते, और व्यस्त टीमें जो कॉन्सेप्ट से उपयोगी प्रोटोटाइप या इनरनल टूल तक तेज़ी से पहुँचना चाहती हैं। अगर आप साधारण वाक्यों में अपनी मंशा समझा सकते हैं, तो आप शुरू कर सकते हैं।
वाइब कोडिंग एक लूप है। आप बताइए क्या चाहिए, सिस्टम प्रोजेक्ट और कोड जेनरेट करता है, आप चलाकर देखते हैं कि क्या हुआ, फिर अनुरोध समायोजित करते हैं जब तक यह आपकी मंशा से मेल न खाए। काम हर लाइन टाइप करने से हटकर साफ़ निर्णय लेने और अच्छा फीडबैक देने में बदल जाता है।
छोटी उपयोगी स्लाइस से शुरू करें, पूरे ड्रीम प्रोडक्ट से नहीं। बताइए ऐप किस लिए है, कौन उपयोग करता है, और “पूर्ण” का क्या अर्थ है।
सरल रूप: “Y के लिए X बनाओ, इसे A और B करना चाहिए, और C नहीं करना चाहिए।” इंसान अभी भी यहाँ नेतृत्व करते हैं। आप फीचर्स, नियम और प्राथमिकताएँ चुनते हैं।
सिस्टम उबाऊ भाग खुद बना देता है: प्रोजेक्ट सेटअप, रूटिंग, डेटाबेस वायरींग, बेसिक UI और लॉजिक का पहला वर्शन। Koder.ai जैसे टूल पर यह कुछ घंटे के सेटअप और बॉयलरप्लेट काम को चैट की तरह महसूस करवा सकता है।
साधारण शब्दों में स्ट्रक्चर माँगें: “तीन स्क्रीन बनाओ,” “लॉगिन जोड़ो,” “Items PostgreSQL टेबल में स्टोर करो,” या “JSON लौटाने वाला endpoint एक्सपोज़ करो।” पहले पास में परफेक्ट कोड न माँगें। एक काम करने योग्य ड्राफ्ट का लक्ष्य रखें जिसे आप छू सकें।
सिर्फ़ चैट आउटपुट मत पढ़िए। ऐप चलाइए और असली संकेत खोजिए।
पहले उन चीज़ों से शुरू करें जो उपयोगकर्ता सबसे पहले नोटिस करेंगे (क्या स्क्रीन सही दिखती और व्यवहार करती हैं?), फिर कम दिखने वाले भाग जाँचे (क्या डेटा सही सेव और लोड हो रहा है?). फिर कुछ एज केस देखें: खाली इनपुट, डुप्लिकेट्स, और स्पष्ट खराब मान।
अगर समय हो तो अपने सबसे महत्वपूर्ण नियमों के लिए कुछ सरल टेस्ट जोड़ें ताकि बाद में वे चुपचाप टूटें न।
अब प्रोडक्ट ओनर और रिव्युअर की तरह जवाब दें। बताइए क्या गलत है, क्या बदलना है, और क्या रखना है। विशिष्ट रहें: “लेआउट रखो, लेकिन बटन को हेडर में ले आओ,” या “नकारात्मक अमाउंट को 400 error से reject करें।”
कई लूप के बाद, आपके पास कुछ ऐसा होगा जो आपकी मंशा से मेल खाता है, न कि सिर्फ़ जेनरेटेड कोड का ढेर। तेज़ी ही “वाइब” है, पर गुणवत्ता आपके निर्णयों और समीक्षा से आती है।
वाइब कोडिंग तब सबसे अच्छा काम करती है जब लक्ष्य साधारण भाषा में समझाया जा सके, और “लगभग सही” होने की लागत कम हो। आपको तेज़ फ़ीडबैक चाहिए, न कि पहले ही परफेक्ट सिस्टम। अगर आप नतीजा देखकर कह सकते हैं “हाँ, यही चाहिए” या “इस हिस्से को बदलो,” तो आप सही क्षेत्र में हैं।
अच्छा मैच वो है जहाँ गति योजना से ऊपर है। उदाहरण के लिए, एक छोटी टीम को सेल्स कॉल्स रिव्यू करने के लिए इनरनल डैशबोर्ड चाहिए — आप स्क्रीन, फ़ील्ड और कुछ नियम बता कर तब तक इटरेट कर सकते हैं जब तक यह टीम के तरीके से मेल न खाए।
यह अक्सर प्रोटोटाइप, इनरनल टूल्स (डैशबोर्ड, एडमिन पैनल, सरल ऑटोमेशन) और मानक फ्लोज़ वाले संकुचित MVPs (लॉगिन, CRUD) में चमकता है। यह "ग्लू" ऐप्स के लिए भी अच्छा है जो कुछ सर्विसेज़ को जोड़ते हैं, क्योंकि आप इनपुट और आउटपुट परिभाषित कर के जल्दी सत्यापित कर सकते हैं।
जब आवश्यकताएँ सख्त, गहरी या अपवादों से भरी हों तो मुश्किल बढ़ जाती है। इसमें जटिल कंप्लायंस नियम (जहाँ सटीक शब्द matter करते हैं), भारी परफ़ॉर्मेंस ट्यूनिंग, और बड़े लेगेसी सिस्टम शामिल हैं। इन मामलों में वाइब कोडिंग का उपयोग किया जा सकता है, पर काम सावधान स्पेक्स, समीक्षा और परीक्षण की तरफ़ शिफ्ट हो जाता है, सिर्फ़ चैट नहीं।
एक व्यावहारिक तरीका है: छोटा शुरू करें और केवल तभी बढ़ाएँ जब आउटपुट अनुमाननीय रहे। एक पतला स्लाइस end-to-end बनाइए (एक स्क्रीन, एक API रूट, एक डेटा टेबल)। अगर वह स्लाइस साफ़ बनकर आता है तो अगला जोड़ें।
ऐसे संकेत जो बताते हैं कि आपको धीमा होना चाहिए और योजना कड़ाई से लिखनी चाहिए:
अगर ये दिखें, तो रुक कर स्पष्ट नियम, उदाहरण इनपुट/आउटपुट और कुछ “must pass” टेस्ट लिखें। Koder.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर planning mode और snapshots मदद करते हैं ताकि आप बिना काम करने वाला वर्शन खोए इटरेट कर सकें।
अच्छी वाइब कोडिंग आपके पहले चैट संदेश से पहले शुरू होती है। अगर आपका प्रॉम्प्ट धुंधला होगा तो बिल्ड भी धुंधला होगा। अगर प्रॉम्प्ट विशिष्ट होगा तो AI ठोस विकल्प बना सकता है और आप समीक्षा में समय बिताएंगे बजाय फिर से लिखने के।
चैट में पेस्ट करने लायक एक छोटा प्रोजेक्ट ब्रिफ बनाइए। इसे ठोस रखें: लक्ष्य (एक वाक्य), उपयोगकर्ता कौन हैं, आप किन स्क्रीन पर क्लिक करने की उम्मीद करते हैं, मुख्य डेटा जिसे आप स्टोर करते हैं (और महत्वपूर्ण फ़ील्ड), और कोई कठोर सीमाएं (mobile-friendly, UTC dates, dark mode इत्यादि)।
फिर फीचर्स उदाहरणों के साथ बताइए, न कि नारे के रूप में। “Users can manage tasks” अस्पष्ट है। “A user can create a task with title, due date, and priority; mark it done; and filter by status” AI को कुछ टेस्टेबल देता है।
अगर आप ऐसा कोड चाहते हैं जिसे आप मेन्टेन कर सकें, तो पहले एक साधारण स्ट्रक्चर माँगें: कौन से पेज हैं, किन टेबल्स की ज़रूरत है, और कौन से API endpoints उन्हें जोड़ते हैं। तकनीकी न होने पर भी आप यह साधारण शब्दों में बता सकते हैं।
इसे आप इस एडैप्टेबल प्रॉम्प्ट के रूप में इस्तेमाल कर सकते हैं (Koder.ai जैसे टूल्स में अच्छा काम करता है):
Build a small web app called “Team Tasks”.
Users: Admin, Member.
Goal: track tasks for a small team.
Screens:
1) Login
2) Task list (filter: All, Open, Done)
3) Task details
4) Admin: Users list
Data:
Task(id, title, description, status, due_date, created_by, assigned_to)
User(id, name, email, role)
Rules:
- Members can only edit tasks they created.
- Admin can view and edit everything.
Please propose:
- Pages/components
- Database tables
- API endpoints (CRUD)
Then generate the first working version.
स्कोप को कंट्रोल में रखने के लिए v1 को छोटा रखें। एक उपयोगी पंक्ति जोड़ें: “If anything is unclear, ask up to 5 questions before building.” इससे अनुमान कम होगा और ऐसी सुविधाएँ जो आपने नहीं माँगीं, वे नहीं बनेंगी।
एक सरल रिद्म जो अधिकांश बिल्ड्स पर काम करता है:
एक पैराग्राफ ब्रिफ से शुरू करें: किसके लिए है, मुख्य काम क्या है, और “पूरा” का मतलब क्या है। दो-तीन must-haves और दो-तीन nice-to-haves जोड़ें, फिर बस रोक दें। शुरुआत में ज़्यादा डिटेल आम तौर पर कन्फ्यूज़न पैदा करती है।
फिर सबसे छोटा runnable वर्शन माँगें: एक कोर फ्लो end-to-end, भले ही वह साधारण दिखे। उदाहरण: बुकिंग ऐप के लिए यह हो सकता है: सर्विस लिस्ट पेज, समय चयन पेज और कन्फर्मेशन स्क्रीन जिसमें बुकिंग सेव हो।
सबसे पहले हैप्पी पाथ टेस्ट करें, फिर धीरे-धीरे बढ़ाएँ। मुख्य फ्लो पर क्लिक करें और केवल वही ठीक करें जो उसे ब्लॉक कर रहा हो। उसके बाद एक-एक एज केस जोड़ें: डबल-बुकिंग रोकना, टाइमज़ोन हैंडलिंग, मिसिंग फ़ील्ड्स, बंद दिनों की जाँच।
जब कुछ काम कर रहा हो तो एक checkpoint (snapshot, tag, या जो भी आपका टूल सपोर्ट करता है) लें ताकि अगर अगला बदलाव कुछ तोड़े तो आप वापस जा सकें। Koder.ai जैसे टूल्स इस प्रैक्टिस में हाँ मददगार होते हैं: snapshots और rollback से एक्सपेरिमेंटेशन कम रिस्की लगता है।
अंत में, फीचर्स जोड़ने से पहले पॉलिश करें। स्पष्ट वैलिडेशन मैसेज, लोडिंग स्टेट्स, दोस्ताना एरर और समझदार डिफ़ॉल्ट्स वह चीज़ें हैं जो ऐप को असली महसूस कराती हैं।
एक छोटा टास्क ट्रैकर कल्पना कीजिए जो आप लैपटॉप पर उपयोग करते हैं: साइन इन करें, सूची देखें, टास्क जोड़ें, एडिट करें और डिलीट करें। वाइब कोडिंग में आप पहले उस फ्लो को साधारण वाक्यों में वर्णित करते हैं, फिर बिल्डर से कहते हैं कि इसे काम करने वाले स्क्रीन और डेटा में बदल दे।
पहले पेजेस और एक्शन्स बताइए, टेक्नोलॉजी नहीं। उदाहरण: साइन-इन पेज (email + password, साइन आउट), टास्क पेज (लिस्ट, क्रिएट, एडिट, डिलीट), और वैकल्पिक रूप से टास्क डिटेल्स (नोट्स, ड्यू डेट, स्टेटस) और बेसिक सेटिंग्स स्क्रीन।
फिर डेटा को मानव शब्दों में बताइए। “स्कीमा डिज़ाइन करें” कहने के बजाय बताइए टास्क में क्या-stuff होना चाहिए: title, optional notes, status (todo/doing/done), optional due date, और क्रिएट/अपडेट के टाइमस्टैम्प। साथ ही टास्क एक यूज़र से संबंधित होते हैं।
यदि आप Koder.ai जैसे वाइब-कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर रहे हैं, तो एक छोटा पहला वर्शन माँगें जो end-to-end चलता हो: React स्क्रीन, Go बैकएंड और PostgreSQL डेटाबेस आपके बताए फ़ील्ड्स के साथ। पहले पास को तंग रखें: साइन-इन, टास्क देखें, टास्क जोड़ें। जब वह काम करे तो इटरेट करें।
एक व्यावहारिक रिद्म है “पहले काम कराओ, फिर बेहतर बनाओ।” एक असल अनुक्रम:
हर राउंड एक और चैट रिक्वेस्ट होती है जो पहले से मौजूद चीज़ों पर बनती है। कुंजी है कि बदलाव के बारे में स्पष्ट रहें और क्या नहीं टूटना चाहिए यह बताएं।
एक छोटे वेब ऐप के लिए भी कुछ बातें तय करती हैं कि यह ठोस लगता है:
एक अच्छा इटरेशन रिक्वेस्ट ऐसा लगे: “स्टेटस फ़िल्टर जोड़ो (All, Todo, Doing, Done) टैब्स के साथ। डेटाबेस वही रखें। API को स्टेटस से फ़िल्टर करने के लायक अपडेट करो, और टैब बदलने पर लोडिंग स्टेट दिखाओ।” छोटा, टेस्टेबल और गलत समझने के लिए मुश्किल।
API वाइब कोडिंग के लिए सबसे आसान जगहों में से एक है क्योंकि काम ज्यादातर नियम होते हैं: आप क्या स्टोर करते हैं, कौन-सी कार्रवाइयाँ अनुमति हैं, और जवाब कैसा दिखेगा।
कल्पना कीजिए एक छोटा स्टोर सिस्टम जिसमें दो चीज़ें हैं: customers और orders। आपकी वाक्यें सरल हो सकती हैं: “Customers के पास name और email हैं। Orders एक customer से जुड़ा है, items हैं, total price है, और status जैसे draft, paid, shipped।” इतना ही शुरू करने के लिए काफी है।
ठोस रहिए: आप क्या कर सकते हैं, क्या भेजना है, और क्या वापस मिलता है।
आप बेसिक्स (create, list, get one, update, delete) outline कर सकते हैं customers और orders के लिए, फिर कुछ फ़िल्टर जोड़ें जो आप जानते हैं कि चाहिए होंगे (उदा., orders को customer_id और status से list करना)। उसके बाद बताइए errors कैसे दिखेंगे “not found,” “bad input,” और “not allowed,” और कौन से endpoints login माँगते हैं।
फिर इनपुट नियम और error responses जोड़ें। उदाहरण नियम: email मान्य और unique होना चाहिए; order items कम से कम 1 होना चाहिए; total items के sum से match करना चाहिए; status केवल आगे बढ़ सकता है (draft -> paid -> shipped)।
अगर आप बेसिक सुरक्षा पहली ही बार में चाहते हैं तो token auth (bearer token), सरल roles (admin vs support), और rate limiting (उदा., 60 requests प्रति मिनट प्रति token) माँगे। Koder.ai की planning mode इस सब पर सहमति बनाने में मदद कर सकती है।
पहले exhaustive परीक्षण की कोशिश न करें। बस इतना चाहिए कि API बताई गई तरह व्यवहार कर रहा है।
# Create customer
curl -X POST http://localhost:8080/customers \\
-H \"Authorization: Bearer <token>\" \\
-H \"Content-Type: application/json\" \\
-d '{"name":"Mina Lee","email":"[email protected]"}'
# Expected: 201 + JSON with id, name, email
# Create order
curl -X POST http://localhost:8080/orders \\
-H \"Authorization: Bearer <token>\" \\
-H \"Content-Type: application/json\" \\
-d '{"customer_id":1,"items":[{"sku":"A1","qty":2,"price":12.50}]}'
# Expected: 201 + status "draft" + computed total 25.00
# Bad input example (invalid email)
# Expected: 400 + {"error":"invalid_email"}
अगर ये कॉल सही स्टेटस कोड और फील्ड लौटाते हैं तो आपके पास एक काम करने वाला बेसलाइन है। वहां से इटरेट करें: pagination, बेहतर फिल्टरिंग, और स्पष्ट error messages जोड़ें उसके बाद नए फीचर्स जोड़ें।
एक अच्छा मोबाइल उदाहरण है एक साधारण habit tracker। मोबाइल ऐप्स मुश्किल इसलिए लगते हैं क्योंकि स्क्रीन छोटी है, ऑफ़लाइन उपयोग होता है, और डिवाइस फीचर्स आते हैं। इन सीमाओं को पहले ही स्पष्ट करने से बेहतर नतीजे मिलते हैं।
दिन एक पर एक काम बताइए: “दिन-दर-दिन habits की quick check-ins ट्रैक करना।” फिर वे स्क्रीन सूचीबद्ध करें जो आप चाहते हैं। सूची छोटी रखने से AI नेविगेशन स्ट्रक्चर साफ़ चुन पाएगा।
एक ठोस पहला वर्शन:
फिर ऑफ़लाइन और सिंकिंग के बारे में स्पष्ट रहें। कई मोबाइल ऐप कम कनेक्टिविटी पर चलते हैं। अगर आप ऑफ़लाइन-फर्स्ट चाहते हैं तो कहें: “सब कुछ ऑफ़लाइन काम करे। जब यूज़र बाद में साइन इन करे तो बैकग्राउंड में सिंक हो और कॉन्फ्लिक्ट्स को सबसे हालिया परिवर्तन रखकर हल करें।” अगर अभी सिंक नहीं चाहिए तो वो भी कहें—लोकल-ओनली पहला रिलीज़ तेज़ और कम जोखिम भरा होता है।
फिर डिवाइस फीचर्स का जिक्र करें: नोटिफिकेशन्स (डेली रिमाइंडर, टाइमज़ोन हैंडलिंग), कैमरा (optional photo attachments), लोकेशन (अकसर ज़रूरी नहीं), और बायोमेट्रिक्स (यदि नोट्स संवेदनशील हों)।
सरल रखने के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म पर ध्यान दें और बाद में बढ़ाएँ। उदाहरण: “पहले Android बनाओ बेसिक नोटिफिकेशन्स के साथ। iOS बाद में आएगा।” Koder.ai का उपयोग करते हुए Flutter मोबाइल ऐप माँगना व्यावहारिक डिफ़ॉल्ट है क्योंकि यह एक ही कोडबेस रखता है।
एक ठोस प्रॉम्प्ट जो आम तौर पर अच्छा काम करता है:
“Build a Flutter habit tracker app with 4 screens: Onboarding, Daily List, Add Habit, Stats. Offline first using local storage. No login for v1. Daily reminder notification at a user-chosen time. Keep the UI clean with a bottom nav. Generate sample data for testing.”
फिर छोटे स्टेप्स में इटरेट करें: नेविगेशन चेक करें, ऑफ़लाइन व्यवहार चेक करें, रिमाइंडर्स जोड़ें, फिर stats पॉलिश करें। छोटे लूप बड़े री-राइट्स से बेहतर होते हैं।
वाइब कोडिंग से सबसे तेज़ वैल्यू लेने का तरीका इसे छोटे, टेस्टेबल बेट्स की तरह ट्रीट करना है। ज़्यादातर समस्याएँ तब होती हैं जब आप सीधे “फिनिश्ड प्रोडक्ट” की ओर कूद जाते हैं बिना यह लॉक किए कि "वर्किंग" का मतलब क्या है।
एक त्वरित परिदृश्य: आप बुकिंग वेब ऐप बना रहे हैं और कहा “एक कैलेंडर और पेमेंट्स बनाओ,” टूल स्क्रीन, डेटाबेस और पेमेंट स्टब जेनरेट कर देता है। दिखने में पूरा लग सकता है, पर आपने कभी परिभाषित नहीं किया कि जब कोई दिन फ़ुल हो, कार्ड फेल हो, या कोई उपयोगकर्ता प过去 तारीख में बुक करने की कोशिश करे तो क्या होगा। ये छोटे गैप बड़े बग बन जाते हैं।
Koder.ai या किसी भी टूल पर बने प्रोजेक्ट के लिए शुरुआत में ये चेक कर लें (अंत में नहीं):
स्कोप छोटा रखें, प्रॉम्प्ट विशिष्ट रखें, और बदलाव क्रमिक रखें। यही तरीका वाइब कोडिंग को मजेदार और उत्पादक बनाता है बजाय उलझन के।
बिल्ड जारी रखने से पहले एक त्वरित “क्या यह असली है?” पास कर लें। वाइब कोडिंग तेज़ है, पर छोटी चूकें (टूटा बटन, ऐसा फ़ील्ड जो कभी सेव नहीं होता) आख़िरी मिनट में छिप सकती हैं।
मुख्य फ्लो से शुरू करें। पहली बार उपयोगकर्ता की तरह क्लिक करके देखिए और ऐप की मदद न करें।
फिर रिलीज़ रियलिटी चेक करें। अगर आप शिप करते हैं और कुछ गलत होता है तो आपको वापस जाने का सुरक्षित तरीका चाहिए।
पहला प्रोजेक्ट चुनें जो छोटा पर पूरा हो। अच्छा स्टार्टर एक सिंगल-पर्पस टूल है जिसमें एक मुख्य स्क्रीन और एक डेटाबेस टेबल हो (उदाहरण: सरल बुकिंग सूची, हल्का CRM, या habit tracker)। इसे संकीर्ण रखें ताकि आप पूरा लूप खत्म कर सकें।
अगर आप Koder.ai (koder.ai) इस्तेमाल कर रहे हैं तो planning mode में शुरू करें ताकि बिल्ड कोड जेनरेट होने से पहले व्यवस्थित रहे। एक छोटा स्लाइस बनाइए, अक्सर snapshots लें ताकि आप बदलावों की तुलना कर सकें और अगर ज़रूरत पड़े तो रोलबैक कर सकें, फिर जब आप संरचना और कोर फ्लोज़ से संतुष्ट हों तो सोर्स कोड एक्सपोर्ट करें।
एक वाक्य में अपना “definition of done” लिखें (उदाहरण: “एक यूज़र आइटम जोड़ सकता है, उसे सूची में देख सकता है, और रिफ्रेश के बाद भी वह मौजूद रहे”). वह एक वाक्य वाइब कोडिंग को केंद्रित रखता है और अनंत tweaks को रोकता है।
वाइब कोडिंग का मतलब है कि आप सामान्य भाषा में बताकर सॉफ़्टवेयर बनवाते हैं — AI को बताइए क्या चाहिए, वह कोड और प्रोजेक्ट स्ट्रक्चर बनाता है, और आप फीडबैक देकर इसे तब तक सुधारते हैं जब तक यह सही ढंग से काम न कर ले।
आप अभी भी फैसले और समीक्षा के लिए जिम्मेदार हैं — “वाइब” तेज़ी है, ऑटोपायलट नहीं।
एक सरल लूप सबसे अच्छा काम करता है:
पहले "वर्किंग ड्राफ्ट" का लक्ष्य रखें, फिर पॉलिश करें।
चैट में पेस्ट करने के लिए एक छोटा-सा ब्रिफ बनाकर शुरू करें:
पूरा उत्पाद से शुरू न करें। एक पतला स्लाइस बनाइए:
उदाहरण: “लॉगिन → आइटम सूची → आइटम जोड़ें।” अगर वो स्लाइस स्थिर है तो अगला स्लाइस जोड़ें।
यहां तेज़, वास्तविक चेक करने के आदेश में हैं:
अगर महत्वपूर्ण है तो छोटे टेस्ट माँगें ताकि बाद में रेग्रेशन न हो।
किसी समस्या को ठीक करने के लिए संकीर्ण, टेस्टेबल फीडबैक दें। अच्छे उदाहरण:
"मॉडर्न बनाओ" जैसे अस्पष्ट अनुरोध देने से बचें जब तक आप concrete उदाहरण न दें (spacing, colors, component, error text)।
जब ये पैटर्न दिखें तो धीमा हो जाएँ और स्पष्ट योजना बनाएं:
ऐसी स्थिति में छोटा स्पेक लिखें: example inputs/outputs, “must pass” नियम, और 2–3 प्रमुख टेस्ट. फिर एक-एक करके बदलाव करें।
Planning mode तब उपयोगी है जब आप कोड बदलने से पहले सहमति चाहते हैं। माँगें:
जब योजना आपकी मंशा से मेल खाए तो पहला runnable वर्शन जनरेट करें और वहीं से इटरेट करें।
Snapshots को checkpoint की तरह उपयोग करें जब कुछ काम कर रहा हो (उदा., login + list + add स्थिर हो)। अगर नया बदलाव कुछ तोड़ दे तो पिछले अच्छे snapshot पर rollback कर दें और बदलाव को अधिक संकुचित तरीके से दोहराएँ।
यह प्रयोग को कम रिस्की बनाता है।
जबसource कंट्रोल पूरी तरह चाहिए या आप कस्टम पाइपलाइन में जाना चाहते हैं तो export करें:
एक व्यावहारिक तरीका यह है: प्लेटफ़ॉर्म पर तेजी से बनाइए और इटरेट कीजिए, फिर जब structure और प्रमुख फ्लो स्थिर हों तो source export कर लें।
फिर जोड़ें: “अगर कुछ अस्पष्ट है तो बिल्ड करने से पहले 5 प्रश्न पूछो।”