ਕਿਵੇਂ AI ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕੋ

“ਜਟਿਲਤਾ” ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ — ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ

ਕੰਮ ਵਿੱਚ “ਜਟਿਲਤਾ” ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਔਖਾ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਹ ਕਈ ਛੋਟੀ-ਛੋਟੀ ਅਣਜਾਣ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਇਕ ਢੇਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:

• ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਿਲਦੇ-ਡੁੱਲਦੇ ਹਿੱਸੇ: ਕਈ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ, ਟੂਲ, ਫਾਇਲਾਂ ਅਤੇ ਡੈਡਲਾਈਨ।
• ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ: “ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ,” ਜਾਂ ਮਕਸਦ ਜਿਹੜੇ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਤਰਜੀحات ਵਿਚ ਬਦਲਾਅ: ਤੁਰੰਤ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਗਵਾਈਆਂ ਜੋ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਨਿਰਭਰਤਾ-ਬਿੰਦੂ: ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਤਿੰਨ ਹੋਰ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਜਦੋਂ ਜਟਿਲਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਮਾਗ਼ ਬੋਤਲ-ਨੈਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਯਾਦ ਰੱਖਣ, ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਤਦਅੀਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਊਰਜਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਬਜਾਏ ਕਿ ਅਸਲ ਤਰੱਕੀ ਕਰਨ ਦੇ।

ਕਿਉਂ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਤੀਜੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ

ਜਟਿਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤਰੱਕੀ ਨਾਲ ਗਲਤ ਸਮਝ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਵਧੇਰੇ ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਵਧੇਰੇ ਸੁਨੇਹੇ, ਵਧੇਰੇ ਖਾਕੇ। ਨਤੀਜੇ ਇਸ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਕੱਟ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਪਰੀਖਿਆਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: “ਇੱਕ ਦੋ-ਪੰਨੇ ਦਾ ਗਾਹਕ ਅਪਡੇਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ 5 ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਤੱਕ Legal ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲੈ ਲਵੇ”). ਇਹ ਰਸਤਾ ਬਦਲਣ ਉੱਤੇ ਵੀ ਇੱਕ ਥਿਰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

AI ਦਾ ਵਾਅਦਾ (ਅਤੇ ਸੀਮਾ)

AI ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਨਸਿਕ ਭਾਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ:

• ਇਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ,
• ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਉੱਪਰ ਲਿਆਉਣਾ,
• ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਾਕੇ ਬਣਾਉਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚੁਣ ਸਕੋ, ਸੁਧਾਰ ਸਕੋ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੋ।

ਪਰ AI ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ। ਇਹ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਬਦਲਤਾ ਨਹੀਂ। ਤੁਸੀਂ ਹੀ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ “ਚੰਗਾ” ਕੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਖਤਰੇ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖੋਗੇ

ਅੱਗੇ ਅਸੀਂ “ਜਟਿਲ” ਨੂੰ ਕੁਝ ਸੰਭਾਲਯੋਗ ਵਿਚ ਬਦਲਾਂਗੇ: ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਣਾ, ਠੀਕ ਸੰਦਰਭ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ, ਨਤੀਜੇ-ਕੇਂਦਰਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੇ, ਬੇਅੰਤ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਚਣਾ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚੈੱਕ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੱਖਣ।

AI ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਜਟਿਲਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਵੱਡੇ ਲਕਸ਼ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਟਿਲ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਫੈਸਲਿਆਂ, ਅਣਜਾਣ ਗੱਲਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। AI ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਅਫਾੜ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮਕਸਦ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਸਕੂਪੇ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਕੇ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸੋਚੋ ਕਿ “ਮੁਕੰਮਲ” ਕੀਦਾ ਹੈ ਬਜਾਏ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੇ।

ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ: ਮਕਸਦ ਤੋਂ ਕਦਮਾਂ ਤੱਕ

ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਇਹ ਫੇਜ਼, ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲਜ਼ ਨਾਲ ਇਕ ਯੋਜਨਾ ਪੇਸ਼ ਕਰੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ "ਸਭ ਕੁਝ ਆਪਣੀ ਸਿਰ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ" ਤੋਂ "ਇਕ ਡਰਾਫਟ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੋਧੋ" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:

• ਇਵੈਂਟ ਦੀ ਯੋਜਨਾ: “ਮਾਰਚ ਵਿੱਚ 50-ਸ਼ਖ਼ਸ ਗਾਹਕ ਮਿਲਾਪ” ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਵੈਨিউ ਵਿਕਲਪ, ਬਜਟ ਰੇਂਜ, ਨਿਮੰਟਰਣ ਟਾਈਮਲਾਈਨ, ਸਪੀਕਰ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਦਿਨ-ਦਾ-ਸ਼ੋ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
• ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣਾ: “ਤੀਮਾਹੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਰਿਪੋਰਟ” ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ, ਸਥਾਪਨਾ (ਏਕਸਿਕ ਸਾਰ → ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ → ਅੰਕ → ਸੁਝਾਅ), ਅਤੇ ਗੈਰਮੌਜੂਦ ਇਨਪੁੱਟ ਦੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਦੀ ਹੈ।
• ਫੀਚਰ ਲਾਂਚ: “ਟੀਮ 퍼ਮੀਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ” ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼, ਐਡਜ ਕੇਸ, ਰੋਲਆਊਟ ਯੋਜਨਾ, ਸਹਾਇਤਾ ਅਪਡੇਟ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਜਾਏਗਾ।

ਪ੍ਰੋਗਰੈਸੀਵ ਡੀਟੇਲਿੰਗ (ਵੈਕਤੀਕ ਤਰੀਕ)

ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ালী ਪੈਟਰਨ ਹੈ ਪਰਗਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਚਿੱਤਰ ਕਰਨਾ: ਪਹਿਲਾਂ ਚੌੜਾ ਰੂਪ, ਫਿਰ ਜਿਵੇਂ ਜਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਸੁਧਾਰ।

1. 5–8 ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਉੱਚ-ਸਤ੍ਹਾ ਯੋਜਨਾ ਮੰਗੋ।

2. ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਮੰਗੋ (ਲੋੜਾਂ, ਉਦਾਹਰਨ, ਖਤਰੇ)।

3. ਫਿਰ ਹੀ ਇਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੇ ਇਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਣ।

ਇਸ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾ ਲਚਕੀਲੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਲਓਂਗੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸੱਚਾਈਆਂ ਪਤਾ ਨਾ ਹੋਣ।

ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਚੋ

ਸਭ ਕੁਝ ਤੁਰੰਤ ਸੈੱਕੜਾਂ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਾਜਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਬੇਕਾਰ ਦਾ ਕੰਮ, ਗਲਤ ਸਹੀਪਨ ਅਤੇ ਇਕ ਐਸੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਰੱਖੋਗੇ।

ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਤਰੀਕਾ: ਫੈਸਲੇ-ਬਿੰਦੂਆਂ (ਬਜਟ, ਸਕੋਪ, ਦਰਸ਼ਕ, ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ) ਤੱਕ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਰੱਖੋ। AI ਨੂੰ ਸੁਪੁਰਦੀਆਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ਲਦੀ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਵਰਤੋ—ਫਿਰ ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਉਸ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨਾਲ ਤੋੜੋ।

ਸੰਦਰਭ: AI ਨੂੰ ਰਾਹ 'ਤੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

AI ਅੱਛੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹੋ ਕੰਮ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਜਾਣਦਾ ਹੋਵੇ ਕਿ "ਚੰਗਾ" ਕੀ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਦੇ, ਇਹ ਕੁਝ ਬਣਾਉਂਦਾ ਜਿਹੜਾ ਸੁਭਾਅਨ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਇਨਪੁੱਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ AI ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ

AI ਨਾਲ ਸੰਜੁੜਿਆ ਰਹਿਣ ਲਈ ਕੁਝ ਅਹਿਮ ਗੱਲਾਂ:

• Goal (ਲਕਸ਼): ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਨਤੀਜਾ, ਸਿਰਫ਼ ਟਾਸਕ ਨਹੀਂ)।
• Constraints (ਪਾਬੰਦੀਆਂ): ਬਜਟ, ਸਮਾਂ, ਟੂਲ, ਨੀਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ)।
• Audience (ਦਰਸ਼ਕ): ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ।
• Tone and style (ਅੰਦਾਜ਼): ਸਰਕਾਰੀ ਜਾਂ ਮਿੱਤਰ-ਵਤੀ, ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਵਿਸਥਾਰ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਾਜ਼।
• Success criteria (ਸਫਲਤਾ ਮਿਆਰ): ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅੰਕੜਾਂਗੇ (ਸਹੀਪਨ, ਪੂਰਨਤਾ, ਲੰਬਾਈ, ਫਾਰਮੈਟ, ਸਰੋਤ, ਆਦਿ)।

ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, AI ਚੋਣਾਂ ਹੋਰ ਸੋਝੀ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਦਾ, ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਸੋਧਦਾ ਹੈ।

ਚੰਗਾ AI ਵਿਹਾਰ: ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਣਾ

ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਖਾਲੀਆਂ ਹਨ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇਸਤੇਮਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਥੋੜ੍ਹੀ ਦੇਰ ਲਈ "ਇੰਟਰਵਿਊ" ਕਰੇ ਫਿਰ ਆਖਰੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇਵੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• “ਨਿਯਤ ਪਾਠਕ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਪੱਧਰ ਕੀ ਹੈ?”
• “ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਲਪ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼?”
• “ਕਿਹੜੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਮੈਨੂੰ ਮੰਨਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ (ਸ਼ਬਦ-ਸੰਖਿਆ, ਸਟਾਈਲ ਗਾਈਡ, ਟੂਲ)?”
• “ਤੁਹਾਡੇ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਸਫਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?”

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ 2–5 ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਅਕਸਰ ਕਈ ਰਾਉਂਡਾਂ ਦੀ ਮੁੜ-ਕਾਮ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੰਦਰਭ ਚੈੱਕਲਿਸਟ (ਕੋਪੀ/ਪੇਸਟ ਲਈ)

ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:

• ਅਖੀਰਲਾ ਸਮਾਂ: ਇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਕਦੋਂ ਹੈ
• ਫਾਰਮੈਟ: ਡੌਕ/ਈਮੇਲ/ਬੁਲੇਟਸ/ਟੇਬਲ, ਅਤੇ ਲੰਬਾਈ
• ਕਾਰ/ਨ-ਕਾਰ: ਜ਼ਰੂਰੀ ਨੁਕਤੇ, ਮਨ੍ਹਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਦਾਅਵਾਂ, ਲੋੜੀਂਦਾ ਟਰਮੀਨੋਲੋਜੀ
• ਸੰਦਰਭ: ਉਦਾਹਰਨਾਂ, ਨੋਟਸ, ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨ
• Definition of done: "ਮੁਕੰਮਲ" ਦਾ ਮਤਲਬ (ਅਤੇ ਮੈਂ ਕਿਵੇਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਾਂਗਾ)

ਥੋੜ੍ਹਾ ਸੰਦਰਭ AI ਨੂੰ ਇਕ ਅਨੁਮਾਨ-ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਇਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਹਾਇਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਤੋਂ ਨਤੀਜੇ-ਕੇਂਦਰਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਤੱਕ

ਇੱਕ ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਭਲੇ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਉੱਤਰ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਮਿਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ:

• Output quality (ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ): ਲਿਖਤ ਸਾਫ਼, ਸਹੀ ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣੀ ਹੈ?
• The “shape” of the request (ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ): ਕੀ AI ਸਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਸਹੀ ਦਰਸ਼ਕ, ਫਾਰਮੈਟ, ਸਕੋਪ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮਿਆਰ)?

ਜਦੋਂ "ਰੂਪ-ਰੇਖਾ" ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, AI ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ-ਕੇਂਦਰਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਉਹ ਅਨੁਮਾਨ ਹਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਨੁਸ਼ਚਿਤ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਢਾਂਚੇ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ਼ ਥੋੜ੍ਹਾ ਢਾਂਚਾ ਜੋੜੋ:

• Brief (ਸੰਖੇਪ): ਕੌਣ ਲਈ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਉਂ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੀ ਯੋਗ ਬਣਾਏਗਾ।
• Outline (ਰੂਪ-ਰੇਖਾ): ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਸੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਕਦਮ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ।
• Acceptance criteria (ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਿਆਰ): ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ "ਮੁਕੰਮਲ" ਦਾ ਮਤਲਬ।
• Templates (ਖਾਕੇ): ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮੇਟ ਜੋ ਛੱਡ-ਭੁੱਲ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਢਾਂਚੇ AI ਨੂੰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਤੋੜਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ-ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਤੀਜਾ ਦੇਵੇ।

ਨਤੀਜੇ-ਕੇਂਦਰਤ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨ

ਉਦਾਹਰਨ 1 (ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ + ਪਾਬੰਦੀਆਂ + Definition of done):

“350–450 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਾਹਕ ਈਮੇਲ ਲਿਖੋ ਜੋ ਸਾਡੇ ਕੀਮਤ-ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਦੇਵੇ। ਦਰਸ਼ਕ: ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਮਾਲਕ। ਟੋਨ: ਸ਼ਾਂਤ ਅਤੇ ਆਦਰ-ਯੋਗ। ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ: ਕੀ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਦੋਂ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਵਾਕ ਦਾ ਕਾਰਨ, ਅਤੇ /pricing ਲਈ ਲਿੰਕ-ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ। Done means: ਵਿਸ਼ਾ-ਪੰਤੀ + ਈਮੇਲ ਬਾਡੀ + 3 ਵਿਕਲਪਿਕ ਵਿਸ਼ਾ-ਪੰਤੀਆਂ।”

ਉਦਾਹਰਨ 2 (ਗੈਰ-ਸਪਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ/ਬਹਿ-ਹਟਾਉਣਾ):

“ਨਵੇਂ ਰਿਮੋਟ ਕਰਮਚਾਰੀ ਲਈ 10-ਬਿੰਦੂਆਵਾਲੀ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ। ਹਰ ਆਈਟਮ 12 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਰੱਖੋ। ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ (Slack, Notion, ਆਦਿ) ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਨਾ ਕਰੋ। Done means: ਨੰਬਰ-ਵਾਲੀ ਸੂਚੀ + ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫੀਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ।”

ਕੋਪੀ/ਪੇਸਟ ਮਿਨੀ-ਟੈਮਪਲੇਟ

ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋ AI ਨੂੰ ਨਤੀਜੇ-ਪਹਿਲਾ ਰੱਖਣਾ, ਇਹ ਵਰਤੋ:

Deliverable:
Audience:
Goal (what it should enable):
Context (must-know facts):
Constraints (length, tone, format, inclusions/exclusions):
Definition of done (acceptance criteria):

ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨਾ (ਬਿਨਾਂ ਫਸੇ)

ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਓਹੀ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਜਟਿਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਾਬਿਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।

AI ਨੂੰ “ਜਵਾਬ” ਦੀ ਥਾਂ ਵਿਕਲਪ ਦੱਸਣ ਲਈ ਵਰਤੋਂ

ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਨਤੀਜਾ ਮੰਗਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, 2–4 ਯੋਗ ਪਹੁੰਚਾਂ ਮੰਗੋ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ/ਨੁਕਸਾਨ ਦੱਸਵਾਓ। ਉਦਾਹਰਨ:

• ਫਾਸਟ: ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ, ਕੁਝ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਨਾਲ
• ਸੇਫ਼: ਜੋਖਮ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ
• ਕ੍ਰੀਏਟਿਵ: ਨਵਾਂ ਵਿਕਲਪ ਜੋ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ

ਇਸ ਨਾਲ ਜਟਿਲਤਾ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਮੀਨੂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕਾਬੂ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹ ਪਹੁੰਚ ਚੁਣਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜੇ (ਸਮਾਂ, ਬਜਟ, ਜੋਖਮ-ਸਹਿਸ਼ਤਾ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਬੋਲ) ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਲੂਪ: ਡਰਾਫਟ → ਸਮੀਖਿਆ → ਸੁਧਾਰ → ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ

ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਲੂਪ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਸਦਾ ਹੈ:

1. ਡਰਾਫਟ: AI ਤੋਂ ਇੱਕ ਆਉਟਲਾਈਨ, ਯੋਜਨਾ ਜਾਂ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਨ ਮੰਗੋ।
2. ਸਮੀਖਿਆ: ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਦਰਸ਼ਕ, ਟੋਨ, ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨੁਕਤੇ ਦੇ ਮੁਤਾਬਿਕ।
3. ਸੁਧਾਰ: ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹ ਬਦਲਾਅ ਮੰਗੋ (“150 ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕੱਸੋ,” “ਦੋ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਜੋੜੋ,” “X ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਹਟਾਓ”)।
4. ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ: ਕੋਈ ਟਿੱਪਣੀ ਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸੁਥਰਾ ਅੰਤਿਮ ਸੰਸਕਰਨ ਮੰਗੋ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਸੁਧਾਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਤੇ ਟੈਸਟ-ਯੋਗ ਹੋਵੇ (ਕੀ ਬਦਲਣਾ ਹੈ, ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਬਦਲਣਾ)।

ਕਦੋਂ ਸੁਧਾਰ ਰੋਕਣਾ ਹੈ

ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਫਸ ਜਾਣੇ ਵਾਲੀ ਗੁਣ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧੇ ਸਿਰਫ਼ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਰਹੋ। ਰੋਕੋ ਜਦੋਂ:

• ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਿਆਰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਨਵੇਂ ਰਾਉਂਡ ਕੇਵਲ ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆ ਰਹੇ ਹਨ (ਘਟਦੀ ਲਾਭ)।
• ਬਾਕੀ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤੀ-ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਡੇਟਾ, ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਪ੍ਰਯੋਗ)।

ਜੇ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗ ਰਿਹਾ, AI ਨੂੰ ਕਹੁੰ “ਇਸਨੂੰ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਸਕੋਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਟاپ 3 ਰਹਿ ਗਈਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿਓ।” ਅਕਸਰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਰ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਲਿਖਤ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਤਣਾ

ਅਕਸਰ ਲੋਕ AI ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੇ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵੱਡੀ ਜਿੱਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋਂ: ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਜੋ ਹੋਏ, ਅਗਲਾ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਸਦਾ ਮਾਲਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਹੋਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਸਹਾਇਕ ਮੰਨੋ

“ਸੰਖੇਪ” ਮੰਗਣ ਦੀ ਥਾਂ, AI ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਮੰਗੋ: ਰਿਮਾਇੰਡਰ, ਫੈਸਲਾ ਲਾਗ, ਖਤਰੇ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ। ਇਸ ਨਾਲ AI ਸ਼ਬਦ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਤੋਂ ਹਿਲਚਲ-ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਪੈਟਰਨ: AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਨਪੁੱਟ (ਨੋਟਸ, ਸੁਨੇਹੇ, ਡੌਕ) ਦਿਓ ਅਤੇ ਕਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੰਗੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਵਰਤ ਸਕੋ।

ਉਦਾਹਰਨ: ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ → ਐਕਸ਼ਨ ਲਿਸਟ → ਫਾਲੋ-ਅਪ

ਮੀਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਰੋ ਕੱਚੀਆਂ ਨੋਟਸ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ AI:

• ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰੇ (ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੋਇਆ)
• ਐਕਸ਼ਨ ਲਿਸਟ ਨਿਕਾਲੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਡਿਊ ਡੇਟ ਹੋਣ
• ਪ੍ਰਤੀ ਮਾਲਕ ਲਈ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਈਮੇਲ ਜਾਂ Slack ਸੁਨੇਹੇ ਖਾਕੇ ਤਿਆਰ ਕਰੇ
• ਇੱਕ “ਫੈਸਲਾ ਰਿਕਾਰਡ” ਬਣਾਓ (ਕੀ ਫੈਸਲਾ ਹੋਇਆ + ਕਿਉਂ)

ਆਖ਼ਰੀ ਹਿੱਸਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹੈ: ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਟੀਮ ਨੂੰ ਬਾਦ ਵਿੱਚ ਮੁੜ-ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਵੇਂ ਲੋਕ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਵੇਰਵੇ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਕ੍ਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਸੰਰੇਖਣ ਉਦਾਹਰਨ (ਮਾਰਕਟਿੰਗ + ਸੇਲਜ਼ + ਸਹਾਇਤਾ)

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਤੁਸੀਂ ਨਵਾਂ ਫੀਚਰ ਲਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਹਰ ਟੀਮ ਦੇ ਇਨਪੁੱਟ (ਕੈਮਪੇਨ ਬ੍ਰੀਫ, ਸੇਲਜ਼ ਸਵਾਲ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ) AI ਨੂੰ ਦੇ ਕੇ ਪੁੱਛੋ:

• ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਚੀਨ੍ਹਾ (ਉਦਾਹਰਨ: ਮਾਰਕਟਿੰਗ ਦਾ ਵਾਅਦਾ vs ਸਪੋਰਟ ਦੀ ਹਕੀਕਤ)
• ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਸੁਨੇਹਾ ਅਤੇ FAQ ਦੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ
• ਰੋਲ-ਸਪੈਸੀਫਿਕ ਅਗਲੇ ਕਦਮ: ਮਾਰਕਟਿੰਗ ਪੇਜ ਸੋਧ, ਸੇਲਜ਼ ਟਾਕ ਟ੍ਰੈਕ, ਸਪੋਰਟ ਮੈਕਰੋਜ਼

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਣ ਨਾਲ AI ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤਰੱਕੀ ਕਿਸੇ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਯਾਦ ਰੱਖਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਹੋਵੇ।

ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਣਾ (ਜਿੱਥੇ Koder.ai ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ)

ਕਈ ਜਟਿਲਤਾ ਉਸ ਵੇਲੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡੌਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ—ਇਹ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਨਤੀਜਾ "ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਵੈੱਬ ਐਪ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ", "ਇਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਸੈਟ ਅੱਪ ਕਰੋ", ਜਾਂ "ਮੋਬਾਇਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ" ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Koder.ai ਤੁਹਾਡੀ ਉਹੀ ਨਤੀਜੇ-ਪਹਿਲੀ ਵਰਕਫਲੋ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਸਿਸਟਮ Planning Mode ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਸੁਝਾਏ, ਕਦਮਾਂ ਤੇ Acceptance criteria 'ਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਐਪ ਬਣਾਓ (React ਵੈੱਬ, Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ, Flutter ਮੋਬਾਇਲ)। Features ਜਿਵੇਂ snapshots and rollback ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ source code export ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਲਕੀਅਤ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਲੈ ਜਾਣਾ ਚਾਹੋ।

ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੱਖਣਾ

AI ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨਹੀਂ ਹਟਾਉਂਦਾ। ਚੰਗੀ ਖਬਰ: ਤੁਸੀਂ ਹਲਕੀ-ਫੁੱਲਕੀ ਸਮੀਖਿਆ ਰੁਟੀਨ ਨਾਲ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਚਾਰ ਪ੍ਰਾਇਗਟਿਕ ਚੈੱਕ (ਹਰ ਵਾਰੀ ਵਰਤੋ)

Accuracy (ਸਹੀਪਨ): ਕੀ ਤੱਥ ਸਹੀ ਹਨ? ਨਾਮ, ਤਾਰੀਖ਼ਾਂ, ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਦਾਅਵੇ ਪੜਤਾਲਯੋਗ ਹਨ?

Completeness (ਪੂਰਨਤਾ): ਕੀ ਇਸਨੇ ਬੇਨਤੀ ਦਾ ਹਰ ਪਹਲੂ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ (ਲੰਬਾਈ, ਫਾਰਮੈਟ, ਦਰਸ਼ਕ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨੁਕਤੇ)?

Consistency (ਸੰਗਤਤਾ): ਕੀ ਇਹ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਟਕਰਾਅ ਰਖਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਅਤੇ ਟਰਮੀਨੋਲੋਜੀ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ?

Tone (ਅੰਦਾਜ਼): ਕੀ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ (ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ) ਵਾਂਗ ਆਵਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਦਰਸ਼ਕ ਅਤੇ ਚੈਨਲ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ?

AI ਨੂੰ ਖੁਦ-ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਵਾਓ (ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ)

“ਇਹ ਚੰਗਾ ਹੈ?” ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਇਹਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਿਆਰ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇਕ ਰਚਨਾਤਮਕ ਆਡਿਟ ਮੰਗੋ। ਉਦਾਹਰਨ:

• “ਡ੍ਰਾਫਟ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ: accuracy, completeness, consistency, tone. ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਵਾਪਸ ਕਰੋ: issue, severity (low/med/high), suggested fix.”
• “ਜਿਹੇ ਅਨੁਮਾਨ ਤੁਸੀਂ ਲਾਏ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿਓ। ਕਿਹੜੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?”
• “ਕੋਈ ਵੀ ਨੰਬਰ, ਕੋਟ ਜਾਂ ਦਾਅਵਾ ਜੋ ਬਾਹਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਉਹ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ।”

ਇਸ ਨਾਲ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ ਖਰਚ ਸਕੋ।

ਖ਼ਾਸ ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਨਜ਼ਰ-ਚੈਕ ਕਰੋ

ਕੋਈ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਵੇਰਵਾ ਇੱਕ_VERIFY ਟਾਰਗੇਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਅੰਕੜੇ, ਕੀਮਤਾਂ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਦਾਅਵੇ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਲਾਹ, ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ। ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਡੌਕਸ, ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ, ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਤਰਿਕ ਡੇਟਾ) ਚੈਕ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਰੰਤ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ, ਯਾ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਹਟਾਓ ਜਾਂ ਉਸਨੂੰ ਇਕ ਅਨੁਮਾਨ/ਅਨੁਮਾਨੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ।

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੀਖਿਆ ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਬੂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ

1. ਤੁਸੀਂ ਸਫਲਤਾ ਪਰिभਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਉਦੇਸ਼, ਦਰਸ਼ਕ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਅਤੇ “ਮੁਕੰਮਲ” ਦੀ ਲਿਸਟ)।
2. AI ਡਰਾਫਟ + ਖੁਦ-ਚੈੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਚੈਕਲਿਸਟ ਨਾਲ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. ਤੁਸੀਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਜਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਕੀ ਗਲਤ ਹੈ, ਕੀ ਘੱਟ ਹੈ, ਕੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ)।
4. AI ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨੋਟਸ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
5. ਤੁਸੀਂ ਫ਼ੈਕਟ-ਚੈਕ ਅਤੇ ਟੋਨ ਪਾਸ ਕਰਕੇ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।

ਇਹ ਚੱਕਰ ਤੇਜ਼, ਦੁਹਰਾਯੋਗ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

AI ਕਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ

AI ਜਟਿਲ ਕੰਮ ਦੀ "ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ" ਜਟਿਲਤਾ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹਾਰਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਡਰਾਫਟ, ਆਉਟਲਾਈਨ ਜਾਂ ਕਾਰਜ-ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਕੋਈ ਜਾਦੂਈ "ਸੱਚਾਈ-ਇੰਜਣ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਾਣਣਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਡਿਗਦਾ ਹੈ, ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਅਤੇ ਅਣਜਰੂਰੀ ਮੁੜ-ਕਾਮ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

AI ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ

AI ਅਕਸਰ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਕਸਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ "ਰੂਪ ਦੇਣਾ" ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੋਜਣੀ।

• ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਅਤੇ ਰਿਵਰਾਈਟਿੰਗ: ਈਮੇਲ, ਪ੍ਰਸਤਾਵ, ਨੀਤੀਆਂ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਅਤੇ ਕਾਪੀ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਟੋਨ, ਦਰਸ਼ਕ, ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਦਿਓ।
• ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ: ਲੰਮੀ ਨੋਟਸ, ਟਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਮੀਟਿੰਗ ਮਿੰਟਸ, ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ—ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ।
• ਬਰੈਨਸਟਾਰਮਿੰਗ: ਵਿਕਲਪ, ਨਾਂਕਰਨ, ਕੋਣ, ਖਤਰੇ ਦੀ ਲਿਸਟ, ਜਾਂ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ।
• ਸੰਰਚਨਾ: ਖਰਾਬ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆઉਟਲਾਈਨ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਚੈੱਕਲਿਸਟ, ਅਜੰਡਾ ਅਤੇ ਟੈਮਪਲੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ।

ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਚਾ ਮਾਲ (ਨੋਟਸ, ਲੋੜਾਂ, ਸੰਦਰਭ) ਹੈ, ਤਾਂ AI ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੱਠ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਜਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹਾਰਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

AI ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ

AI ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਉਹ ਥਾਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਹੀਪਨ ਤਾਜ਼ਾ ਤੱਥਾਂ ਜਾਂ ਅਨਕਹੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

• ਨਵੇਂ ਤੱਥ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵੇਰਵੇ: ਇਹ ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਦਰਭ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸੰਵੇਦੀ ਫੈਸਲੇ: ਕਾਨੂੰਨੀ, HR, ਮੈਡੀਕਲ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਨੀਤਿਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
• ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਿਰਦੇਸ਼: ਜੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਜਗ੍ਹਾ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਰਸਤੇ 'ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Hallucinations (ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ)

ਕਈ ਵਾਰੀ AI ਐਸਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਕੋਈ ਅਜਿਹੇ ਸਹਿ-ਕੋਲੀਗ ਨੇ ਜਿਸਨੇ ਦੂਸਰਾ ਵਾਰੀ-ਚੈੱਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਬਣਾਏ ਹੋਏ ਨੰਬਰ, ਨਕਲੀ ਹਵਾਲੇ, ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨੀ ਦਾਅਵੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫੌਲਟ ਜੋ ਝਟਕੇ ਰੋਕਦੇ ਹਨ

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲ ਮੰਗੋ:

• “ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੱਸੋ.”
• “ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਕਹੋ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਣ ਮੰਗੋ.”
• “ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋ, ਸਰੋਤ ਦਰਜ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜੋ ਨਹੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਉਸਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ.”
• “ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਂਨੂੰ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ (ਤਾਰੀਖਾਂ, ਕੀਮਤਾਂ, ਨੀਤੀਆਂ).”

ਇਹ ਡਿਫੌਲਟ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਖਤਰੇ ਵਾਲਾ ਇਕ ਛੁਪਿਆ ਹੋਇਆ ਖਤਰਾ ਨਹੀਂ।

ਕਾਬੂ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ: ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਰਵੱਯਾ

AI fastest ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ, ਸੁਝਾਵ ਦੇਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਆਜ਼ਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ “ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ” ਮਾਡਲ ਹੈ: AI ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ, ਮਨੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ

AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਹਾਇਕ ਸਮਝੋ ਜੋ ਵਿਕਲਪ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਨਾਨਕਿ ਇੱਕ ਐਸਾ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਨਤੀਜੇ "ਅਧੀਨ" ਹੋਵੇ। ਤੁਸੀਂ ਲਕਸ਼, ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ Definition of done ਦਿੰਦੇ ਹੋ; AI ਕਾਰਜਕਾਰੀਗਤੀ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਚੈੱਕਪੋਇੰਟ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ

ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਰੇਵੀਂਵੀ ਗੇਟਾਂ ਰੱਖੋ:

• Approval checkpoint: AI ਈਮੇਲ ਸੀਰੀਜ਼, ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਜਾਂ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੇ → ਮਨੁੱਖ ਨੇ ਭੇਜਣ ਜਾਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨਾ।
• Legal/compliance review: AI ਠੋਸ ਕਾਂਟਰੈਕਟ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਨੀਤੀ ਖਾਕੇ ਸੁਝਾਏ → Legal ਇਨ੍ਹਾ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੇ।
• Brand review: AI ਵੈੱਬ ਕਾਪੀ ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਪੋਸਟ ਲਿਖੇ → marketing ਆਵਾਜ਼, ਦਾਅਵੇ ਅਤੇ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੇ।
• Data sanity check: AI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਕਰੇ ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਏ → ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ।

ਇਹ ਚੈੱਕਪੋਇੰਟਸ ਬਿਊਰੋਕਰੇਸੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦੀ ਇੱਕ ਤਰੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਖਤਰਾ ਘੱਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਮਲਕੀਅਤ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭਟਕੋ ਨਾ)

ਮਲਕੀਅਤ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿੰਨ ਗੱਲਾਂ ਲਿਖ ਲੈਂਦੇ ਹੋ:

1. Outcome: ਸਫਲਤਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗੇ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਇੱਕ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਬ੍ਰੀਫ ਜੋ ਗਾਹਕ ਸਾਈਨ ਕਰ ਸਕੇ”)।
2. Constraints: ਜ਼ਰੂਰੀਆਂ ਅਤੇ ਮਨ੍ਹਾਂ ਕੀਤੇ ਗਿਆ ਕੰਮ (ਟੋਨ, ਬਜਟ, ਪਾਲਾ-ਨਿਯਮ)।
3. Decision rule: ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਜਾਂਚੇਗਾ।

ਜੇ AI ਕੁਝ “ਚੰਗਾ ਪਰ ਗਲਤ” ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ Outcome ਜਾਂ Constraints ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਸਨ—ਨ ਕਿ ਕਿ AI ਕਦੀ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।

ਟੀਮ ਲਈ ਮਾਰਗ-ਨਿਰਦੇਸ਼: ਇਸਨੂੰ ਦੁਹਰਾਯੋਗ ਬਣਾਓ

ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇੱਕਸਾਰਤਾ ਚਤੁਰਾਈ ਤੋਂ ਵਧਕੇ ਹੈ:

• ਆਮ ਟਾਸਕਾਂ ਲਈ ਸਾਂਝੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਰੱਖੋ (ਟੀਮ ਡੌਕ ਜਾਂ /playbook ਵਿੱਚ)।
• ਸਾਂਝੇ ਮਿਆਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰੋ (ਟੋਨ, ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਕਾਇਦੇ, ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ)।
• ਸਾਂਝੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦਮ ਰੱਖੋ (Approval, Legal, Brand ਦੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ)।

ਇਸ ਨਾਲ AI ਨਿੱਜੀ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਕੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਰਾਜ਼ਦਾਰੀ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ: ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਗਾਰਡਰੇਲ

AI ਵਰਤਣਾ ਜੱਟਿਲਤਾ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿੱਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ ਸੇਂਸਿਟਿਵ ਵੇਰਵੇ ਲੀਕ ਹੋ ਜਾਣ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਡਿਫੌਲਟ ਮਨੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਉਹ ਲੋਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਰਿਵਿਊ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਸਨੂੰ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜੇ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਸੰਗਠਨ ਦੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾ ਕਰ ਲਓ।

ਕੀ ਨਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ

ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ “ਕਦੇ ਵੀ ਪੇਸਟ ਨਾ ਕਰੋ” ਸਮਝੋ:

• ਰਹੱਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣ-ਪੱਤਰ: ਪਾਸਵਰਡ, API ਕੁੰਜੀਆਂ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਟੋਕਨ, SSH ਕੀ, ਰਿਕਵਰੀ ਕੋਡ
• ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ: ਪੂਰੇ ਨਾਮ ਜੋ ਆਈਡੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋ, ਘਰ ਦੇ ਪਤੇ, ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ, ਨਿੱਜੀ ਈਮੇਲ, ਜਨਮ-ਤਾਰੀਖ, ਸਰਕਾਰੀ ID
• ਮਾਲੀ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ: ਕਾਰਡ ਨੰਬਰ, ਬੈਂਕ ਖਾਤੇ, ਬੀਮਾ ਵੇਰਵੇ, ਮੈਡੀਕਲ ਨੋਟਸ
• ਗੁਪਤ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ: ਗਾਹਕ ਸੂਚੀਆਂ, ਕਾਂਟਰੈਕਟ, ਕੀਮਤ-ਗਠਬੰਧਨ, ਬਕਾਇਆ ਮਾਲੀ-ਵੇਰਵੇ, ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ
• ਸੁਰੱਖਿਆ/ਅੰਦਰੂਨੀ ਵੇਰਵੇ: ਘਟਨਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਸਾਥੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਵਿਵਰਣ

ਅਨਾਮਿਕ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਵਰਤੋ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ “ਜਟਿਲਤਾ” ਉਹ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੇਰਵੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਭਾਲੇ ਰੱਖੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸਲੀ ਨਾਂ ਥਾਵਾਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਵਰਤੋ:

• “Client A / Client B” ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ
• “$X” ਸਟਿਕ ਰਕਮ ਦੀ ਥਾਂ
• “<API_ENDPOINT>” ਜਾਂ “<INTERNAL_TOOL>” ਅਸਲੀ URLs ਦੀ ਥਾਂ

ਜੇ AI ਨੂੰ ਰਚਨਾ ਲਈ ਚਾਰਟ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸੰਗਠਿਤ ਨਮੂਨਾ-ਪੰਕਤੀਆਂ, ਨਕਲੀ ਪਰ ਯਥਾਰਥ ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਵਰਣਨ ਦਿਓ।

ਇੱਕ ਸਰਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਿਯਮ-ਪੱਤਰ ਰੱਖੋ

ਇੱਕ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਮਾਰਗ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਬਣਾਓ ਜੋ ਟੀਮ ਯਾਦ ਰੱਖੇ:

• ਕੀ ਆਗਿਆ ਹੈ (ਪਬਲਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਸੰਪੂਰਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਕੇਤ),
• ਕੀ ਸੀਮਤ ਹੈ (ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਸੂਚੀ),
• ਅਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ।

ਆਪਣੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ

ਅਸਲੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ AI ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੀ ਸੰਗਠਨ ਦੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲ ਦੇ ਐਡਮਿਨ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ (ਡੇਟਾ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ, ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ opt-out, ਵਰਕਸਪੇਸ ਨਿਯੰਤਰਣ) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ ਹੈ, ਇਕ ਵਾਰੀ ਮਿਲਕੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕੋ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai 'ਤੇ ਐਪ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹੀ "ਡਿਫੌਲਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ" ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: ਵਰਕਸਪੇਸ ਕਾਬੂ, ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਡਿਪਲੌਏ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੋਵੇ।

ਉਦਾਹਰਨ: AI ਨੂੰ ਪੂਰੇ-ਟੌਰ 'ਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇਣਾ

ਹੇਠਾਂ ਤਿਆਰ-ਉਪਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI "ਕਈ ਛੋਟੇ-ਕਦਮ" ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹੋ।

1) ਇਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬ੍ਰੀਫ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਯੋਜਨਾ

ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਨਪੁੱਟ: ਲਕਸ਼, ਡੈਡਲਾਈਨ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਬਜਟ/ਟੂਲ), ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ, "ਮਾਲ਼-ਘੱਟ" ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਤਰੇ।

ਕਦਮ: AI ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦਾ → ਮਾਇਲਸਟੋਨ ਸੁਝਾਉਂਦਾ → ਮਾਇਲਸਟੋਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਦਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਹੋਣ → ਖਤਰੇ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦਰਜ ਕਰਦਾ → ਸਾਂਝੇ-ਯੋਗ ਯੋਜਨਾ ਨਿਕਾਲਦਾ।

ਅੰਤਿਮ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ: ਇੱਕ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਯੋਜਨਾ + ਟਾਸਕ ਸੂਚੀ।

Definition of done: ਮਾਇਲਸਟੋਨ ਸਮਾਂ-ਬੱਧ ਹਨ, ਹਰ ਟਾਸਕ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਖਰ 5 ਖਤਰੇ ਲਈ ਰੋਕਥਾਮ ਹੈ।

2) ਗਾਹਕ ਈਮੇਲ ਸੀਰੀਜ਼ (ਵੈਲਕਮ, ਨਰਚਰ, ਰੀਐਕਟਿਵੇਸ਼ਨ)

ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਨਪੁੱਟ: ਉਤਪਾਦ ਮੁੱਲ-ਸੁਝਾਅ, ਦਰਸ਼ਕ, ਟੋਨ, ਪੇਸ਼ਕਸ਼, ਲਿੰਕ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੋਟਸ (opt-out ਲੈਂਗਵੇਜ)।

ਕਦਮ: AI ਯਾਤਰਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦਾ → 3–5 ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਦਾ → ਵਿਸ਼ਾ-ਪੰਤੀਆਂ + ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਲਿਖਦਾ → ਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ CTA ਜਾਂਚਦਾ → ਭੇਜਣ ਕੈਲੇੰਡਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ।

ਅੰਤਿਮ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ: ਤੁਹਾਡੇ ESP ਲਈ ਤਿਆਰ ਪੂਰੀ ਈਮੇਲ ਸੀਰੀਜ਼।

Definition of done: ਹਰ ਈਮੇਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ CTA, ਇਕਸਾਰ ਟੋਨ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਕਾਨੂੰਨੀ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਿਲ।

3) ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੀਤੀ ਦਾ ਡਰਾਫਟ (ਹਲਕੀ ਪਰ ਵਰਤੋਂਯੋਗ)

ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਨਪੁੱਟ: ਨੀਤੀ ਦਾ ਮਕਸਦ, ਸਕੋਪ (ਕੌਣ/ਕਿੱਥੇ), ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਯਮ, legal/HR ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਮਨਜ਼ੂਰ/ਅਣ-ਮਨਜ਼ੂਰ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨ।

ਕਦਮ: AI ਸੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ → ਨੀਤੀ ਲਿਖਦਾ → FAQs ਅਤੇ ਐਜ-ਕੇਸ ਜੋੜਦਾ → ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸਮਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ → ਰੋਲਆਊਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਸੁਝਾਂਉਦਾ।

ਅੰਤਿਮ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ: ਨੀਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ + ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਮਰੀ।

Definition of done: ਸਕੋਪ ਸਪਸ਼ਟ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ + ਏਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਰਸਤਾ ਦਰਜ।

4) ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਯੋਗ ਰਿਸਰਚ ਸੰਖੇਪ

ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਨਪੁੱਟ: ਰਿਸਰਚ ਸਵਾਲ, ਲਕਸ਼ ਬਾਜ਼ਾਰ, ਸਰੋਤ (ਲਿੰਕ ਜਾਂ ਚਿਟੇ-ਨੋਟਸ), ਅਤੇ ਜਿਹੜਾ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੈਣਾ ਹੈ।

ਕਦਮ: AI ਮੁੱਖ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਕਾਲਦਾ → ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ → ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਖਾਮੀਆਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ → ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ pros/cons ਨਾਲ ਸਹਿਤ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ → ਅੱਗੇ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੁਝਾਂਉਂਦਾ।

ਅੰਤਿਮ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ: 1–2 ਪੰਨੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ-ਮੇਮੋ ਹਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ।

Definition of done: 3–5 ਕਾਰਜਯੋਗ ਅੰਤਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਆਂ, ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ-ਗਿਆਨਹੀਨ ਬਿੰਦੂਆਂ।

5) “ਆਈਡੀਆ” ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਤੱਕ

ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਨਪੁੱਟ: ਨਤੀਜਾ (ਟੂਲ ਕੀ ਕਰੇ), ਯੂਜ਼ਰ/ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਟੋਰ ਕਰੋਗੇ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸਮਾਂ), ਅਤੇ Definition of done।

ਕਦਮ: AI ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਸੁਝਾਂਦਾ → ਐਡਜ ਕੇਸ ਅਤੇ ਪੇਰਮੀਸ਼ਨ ਪਛਾਣਦਾ → ਰੋਲਆਊਟ ਯੋਜਨਾ ਖਾਕਾ ਬਣਾਉਂਦਾ → ਇੱਕ MVP ਜੇਨਰੇਟ ਕਰਦਾ ਜੋ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋਵੇ।

ਅੰਤਿਮ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ: ਤैनਾਤ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ (ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਪੈਕ)।

Definition of done: ਯੂਜ਼ਰ ਮੁੱਖ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿਖਰ ਦੇ ਜੋਖਮ/ਅਣਜਾਣੀਆਂ ਦੀ ਲਿਸਟ ਹੋਵੇ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਖਾਕਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਾਰਗਰ ਬਨਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਅਤੇ ਕੁਝ ਨੂੰ ਅਸਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪ ਐਪ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ), Koder.ai ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਤੀਜੇ-ਪਹਿਲੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ—ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤैनਾਤ ਤੱਕ। /pricing 'ਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ free, pro, business, ਅਤੇ enterprise ਟੀਅਰ ਕਿਹੜੇ ਹਨ।

FAQ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅੱਗੇ ਦੇ ਕਦਮ

FAQ

ਮੈਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰਾਂ—ਬਿਨਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੋਚੇ?

ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਜੋੜੋ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟੈਮਪਲੇਟ:

• Outcome: "ਮੁਕੰਮਲ" ਕਿਵੇਂ ਲੱਗੇਗਾ
• Audience: ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ
• Format: ਬੁਲੇਟਸ, ਈਮੇਲ, ਟੇਬਲ, ਕਦਮ
• Constraints: ਲੰਬਾਈ, ਟੋਨ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਨੁਕਤੇ
• Source material: ਨੋਟਸ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਜਾਂ ਆੰਤਰੀਕ ਡੌਕ ਦਾ ਵੇਰਵਾ

ਕਿੰਨਾ ਸੰਦਰਭ ਕਾਫੀ ਹੈ?

ਉਤਨਾ ਕਿ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋ AI ਅਨੁਮਾਨ ਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਦ:

• ਪਹਿਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨ (ਇੱਕ ਵੀ chalega)
• ਤੁਹਾਡਾ ਪਸੰਦੀਦਾ ਟੋਨ (“ਦੋਸਤਾਨਾ, ਸਿੱਧਾ, ਕੋਈ ਜਾਰਗਨ ਨਹੀਂ”)
• ਮੁੱਖ ਤੱਥ, ਤਾਰੀਖਾਂ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਅਤੇ “ਨਾ ਕਰੋ”

ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕਿਵੇਂ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਾਂ?

ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਵਾਂਗੋ ਸਮਝੋ। ਜਾਂਚ ਕਰੋ:

• ਤੱਥੀ ਦਾਅਵੇ (ਹਵਾਲੇ ਮੰਗੋ ਜਾਂ ਅਣ-ਪੁਸ਼ਟੀ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ)
• ਆਪਣੇ ਮਕਸਦ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਰੂਪਤਾ
• ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਨਾਮਾਂ, ਨੰਬਰ, ਆੰਤ੍ਰਿਕ ਵੇਰਵੇ)

ਕੀ AI ਮੇਰੀ ਨੌਕਰੀ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ?

ਅਧਿਕਤਰ ਕਿਰਦਾਰ ਸਿਰਫ ਲਿਖਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ—ਉਹ ਫੈਸਲਾ, ਤਰਜੀਹਾਂ, ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। AI ਬੇਕਾਰ ਕੰਮ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਪ੍ਰਧਾਨ ਅਤੇ ਜੋ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਵੇ ਉਸਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਸਮੱਸਿਆ-ਸੋਧ (ਤੇਜ਼ ਸੁਧਾਰ)

• ਅਸਪਸ਼ਟ ਆਉਟਪੁੱਟ: ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਯੋਜਨਾ ਜਾਂ ਸੰਰਚਿਤ ਟੇਬਲ ਮੰਗੋ।
• ਗਲਤ ਟੋਨ: 2–3 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਉਦਾਹਰਨ ਪੈਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜੋ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਵੇ।
• ਬਹੁਤ ਸਧਾਰਨ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ “ਮੇਰੇ ਸੰਦਰਭ ਲਈ 3 ਵਿਕਲਪ ਦਿਓ।”

ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਯੋਜਨਾ

ਇੱਕ ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਚੁਣੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਪਡੇਟ ਭੇਜੋ”). ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਵਰਕਫਲੋ ਚਲਾਓ:

1. Outcome + Constraints ਲਿਖੋ।
2. ਨੋਟਸ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਮੰਗੋ।
3. ਖੁਦ-ਚੈੱਕ ਸੂਚੀ ਮੰਗੋ (“ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?”)।
4. ਸੋਧੋ ਅਤੇ ਭੇਜੋ।
5. ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਿੱਜੀ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਜੋਂ ਸੇਵ ਕਰੋ।

ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ-ਆਕਾਰ ਦਾ ਹੈ (ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, ਐਡਮਿਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਸਧਾਰਨ CRUD ਐਪ), ਤੁਸੀਂ ਇਹੀ ਲੂਪ Koder.ai ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: “done” ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਪਹਿਲਾ ਵਰਜ਼ਨ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ, ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਚਲਾਓ, ਇਟਰੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸ਼ਿਪ—ਬਿਨਾਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲੇ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋਏ।