ਸਿੱਖੋ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਬਰੇਨਸਟੋਰਮ ਨੂੰ ਢੰਗ-ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਐਪ ਸਕਰੀਨਾਂ, ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਲਾਜਿਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ—ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਯੋਜਨਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੈ ਕੇ ਜਾਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ “ਖਿਆਲ ਨੂੰ ਸਕਰੀਨਾਂ, ਲਾਜਿਕ ਅਤੇ ਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ”, ਉਹ ਤਿੰਨ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਹੜੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸਕਰੀਨ ਉਹ ਪੰਨੇ ਜਾਂ ਵਿਊ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਾਈਨ-ਅਪ ਪੰਨਾ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਸੈਟਿੰਗ ਪੇਜ਼, “ਟਾਸਕ ਬਣਾਓ” ਫਾਰਮ। ਇੱਕ ਸਕਰੀਨ ਕੇਵਲ ਸਿਰਲੇਖ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ—ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਸ 'ਤੇ ਕੀ ਹੈ (ਫੀਲਡ, ਬਟਨ, ਸੁਨੇਹੇ) ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ (ਉਸ ਸਕਰੀਨ 'ਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਨੀਤ) ਵੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਫਲੋਜ਼ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਕਰੀਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਵੇ। ਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਰਗ-ਦਰਸ਼ਕ ਰਸਤੇ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ ਕਿੱਥੇ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਫਲੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਖੁਸ਼ੀ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ” (ਜਿੱਥੇ ਸਾਰੀ ਚੀਜ਼ ਸਹੀ ਚੱਲਦੀ ਹੈ) ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਵਕਲਪ (ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ: ਪਾਸਵਰਡ ਭੁੱਲ ਗਿਆ, ਤ੍ਰੁਟੀ ਸਥਿਤੀ, ਵਾਪਸੀ ਵਾਲਾ ਯੂਜ਼ਰ) ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਲਾਜਿਕ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਪਿੱਛੇ ਫੈਸਲੇ ਜਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਕਸਰ ਸਕਰੀਨ 'ਤੇ ਵੀ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ):
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਉਤਪਾਦ ਯੋਜਨਾ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ:
AI ਇੱਥੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗੰਦੇ ਨੋਟਸ (ਫੀਚਰ, ਇੱਛਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ) ਲੈ ਕੇ ਇਹ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਖਾਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਤاکہ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤਿਕ੍ਰਿਆ ਦੇ ਸਕੋ, ਸਹੀ ਕਰ ਸਕੋ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕੋ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਇੱਕ ਸਾਦਾ ਟਾਸਕ ਐਪ ਦੀ:
ਇਹ ਮੂਲ ਮਤਲਬ ਹੈ: ਯੂਜ਼ਰ ਕੀ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਿਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਸ਼ਾਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੱਚੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਚਾਰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ। ਉਹ ਛਿਟੇ-ਬਿੱਟੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ: ਫੋਨ ਐਪ ਵਿੱਚ ਨੋਟਸ, ਲੰਮੇ ਚੈਟ ਧਾਗੇ, ਮੀਟਿੰਗ ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼, ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਕੈਚ, ਵੋਇਸ ਮੈਮੋ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਰੀ-ਮਿੰਟ 'ਤੇ ਜੋੜੇ ਗਏ “ਹੋਰ ਇੱਕ ਚੀਜ਼” ਵਿਚਾਰ। ਹਰ ਟੁਕੜਾ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕਠੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਕੁਝ ਇਕ ਥਾਂ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪੈਟਰਨ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੀ:
ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਟੀਮ ਗਲਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ—ਇਹ ਆਮ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਨਪੁਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਕਤਾਂ 'ਤੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ “ਕਿਉਂ” ਢਿੱਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਵਿਚਾਰ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਲਕੜੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ (“onboarding ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਓ”), ਤਾਂ ਫਲੋਜ਼ ਸਕਰੀਨਾਂ ਦਾ ਇਕ ਮਿਕਸ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਵਾਧੂ ਕਦਮ, ਵਿਕਲਪਿਕ ਰਾਹ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲੇ।
ਇਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਕਰੋ: “ਨਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਖਾਤਾ ਜੁੜਵਾਉਣ ਅਤੇ ਦੋ ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਫਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ।” ਹੁਣ ਟੀਮ ਹਰ ਕਦਮ ਦਾ ਮੂਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਉਸ ਨਤੀਜੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸ਼ੋਰ ਹੈ?
ਬੇਕਰਾਰ ਮਕਸਦਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਟੀਮ ਸਕਰੀਨਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ—ਅਤੇ ਫਲੋਜ਼ ਜਟਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਕ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਕਈ ਮਕਸਦ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਸੰਰਚਨਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਟਾਲ ਦਿਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (“ਅਸੀਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗੇ”), ਪਰ ਇਹ ਅਕਸਰ ਦਰਦ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵੱਲ ਘੁਮਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਆਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲੋਪਰ ਐਡਜ ਕੇਸ ਮੰਗਦਾ ਹੈ। QA ਟਕਰਾਅ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਫੀਚਰ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ 'ਤੇ ਅਸਹਿਮਤੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਹਰ ਕੋਈ ਪਿੱਛੇ ਮੁੜਦਾ ਹੈ—ਲਾਜਿਕ ਲਿਖਦਾ, ਸਕਰੀਨਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ, ਟੈਸਟ ਕਰਦਾ।
ਰੀਵਰਕ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜੁੜ ਚੁੱਕੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਬਰੈਨਸਟੋਰਮਿੰਗ ਰੱਬ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੂਪ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸੁਗਠਿਤ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
AI ਇਸ ਅਟਕੀ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ—ਨਵਾਂ ਸੁਝਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਢੇਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਟੀਮ ਅੱਗੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕੇ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ ਨੋਟਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਧ-ਵਾਕ, ਸਕਰੀਨਸ਼ਾਟ, ਵੋਇਸ ਮੈਮੋ ਅਤੇ “ਯਾਦ ਰੱਖਣਯੋਗ” ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਮਿਕਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਾਂ 'ਚ ਫੈਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਇਸ ਗੰਦੇਪਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਚਰਚਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਰਾੱਤਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਇਕਸਾਰ ਬੁਲੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਬਿਨਾ ਅਰਥ ਬਦਲੇ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ:
ਇਹ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੇ ਮੈਂ ਚਿੱਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਸ ਵੱਖਰੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾਂ 'ਚ ਲਿਖਿਆ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਰੁੱਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਅੱਗੇ, AI ਸਮਾਨ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗਰੁੱਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਟਿਕੀ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ diwar ਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਸਮਝੋ—ਤੇ ਫਿਰ ਹਰ ਗੁੱਟ ਲਈ ਲੇਬਲ ਸੁਝਾਓ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਹ “Onboarding”, “Search & Filters”, “Notifications”, ਜਾਂ “Billing” ਵਰਗੀਆਂ ਗੁੱਟਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਦੁਹਰਾਏ ਨੀਅਤ ਅਤੇ ਸਾਂਝੀ ਬੋਲਚਾਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਚੰਗੀ ਕਲੱਸਟਰੀੰਗ ਸਿਰਫ ਕੀਵਰਡ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ—ਇਹ ਰਿਸ਼ਤੇ ਵੀ ਰੋਸ਼ਨ ਕਰਦੀ ਹੈ (“ਇਹ ਆਈਟਮ ਸਭ checkout ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ”)।
ਬਰੇਨਸਟੋਰਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕੋ ਲੋੜ ਅਕਸਰ ਕਈ ਵਾਰੀ ਥੋੜ੍ਹੇ-ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ 'ਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਕੁਝ ਵੀ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮੂਲ ਫ੍ਰੇਜ਼ਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੋ ਅਤੇ ਇਕ ਮਰਜ ਕੀਤੀ ਵਰਜਨ ਸੁਝਾਓ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚੁਣ ਸਕੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਸਹੀ ਹੈ।
ਸਕਰੀਨਾਂ ਅਤੇ ਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, AI ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਖਿੱਚ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਜੇ ਵੀ ਗਰੁੱਪ ਨਾਂ, ਸਕੋਪ ਦੇ ਵਿਚ/ਬਾਹਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਮਰਜਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ—ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਮੰਨਤਾ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਸਕਰੀਨਾਂ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਗੁੱਟ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ: “finding content”, “saving”, “account”, “payments”), ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਉਹ ਗੁੱਟ ਸਕਰੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜਵਾਬਦੇ ਹਨ ਇਹ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ information architecture (IA) ਹੈ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਖਾਕਾ ਕਿ ਕੀ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦੇ ਹਨ।
AI ਹਰ ਗੁੱਟ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਕੁਝ ਟੌਪ-ਲੈਵਲ ਸੈਕਸ਼ਨਾਂ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਕਸਰ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟੈਬ ਬਾਰ ਜਾਂ ਮੇਨੂ ਵਿੱਚ ਵੇਖਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, “discover” ਗੁੱਟ ਨੂੰ Home ਜਾਂ Explore ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ “identity + preferences” ਨੂੰ Profile ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਕਸਦ ਕੁਦਰਤੀ ਬਕਟ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਹਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਫਲੋ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ।
ਉਹਨਾਂ ਸੈਕਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ, AI ਇੱਕ ਸਕਰੀਨ ਸੂਚੀ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ। ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਵੋਗੇ:
ਇਹ ਸਕਰੀਨ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ "ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ" ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੇ।
AI ਇਹ ਵੀ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ-ਭਾਰੀ ਹੋਏ:
ਇਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—UI ਟ੍ਰੇਂਡਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
AI ਉਹ ਸਕਰੀਨਾਂ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ:
ਚੌੜਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਕੁਝ ਲਗਭਗ ਸੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸਕਰੀਨ ਸੂਚੀ ਚੁਣੋ। ਫਿਰ ਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ—“Home” ਨੂੰ “Home” ਅਤੇ “Explore” ਵਿਚ ਵੰਡੋ, ਜਾਂ “Notifications” ਨੂੰ Profile ਹੇਠਾਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ ਮੈਪ ਹਕੀਕਤੀ ਯੂਜ਼ਰ ਉਮੀਦਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਲਕੜੀ ਨਾਲ ਮਿਲ نہ ਜਾਵੇ।
ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋ ਮੰਨ-ਦਿਸ਼ਾ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਕਰੀਨਾਂ ਤੋਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਗੰਦਾ ਬਰੇਨਸਟੋਰਮ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਇਹ ਯੂਜ਼ਰ ਲਕੜੀਆਂ ਨਿਕਾਲੇ—ਉਹ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਪੁਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਟਾਸਕ ਜੋ ਉਹ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ “ਅਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾਈਏ?” ਤੋਂ “ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਸਫਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?” ਵੱਲ ਮੁੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਰਦਿਸ਼ਟ ਯੂਜ਼ਰ ਟਾਈਪ ਲਈ 3–5 ਸਿਖਰਲੇ ਲਕੜੀਆਂ ਲਿਖੇ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਲਕੜੀ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਗਠਿਤ, ਸਾਂਕੜੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਲੋ ਮੰਗੋ (ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ, ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ). ਇਹ “ਸਾਰਿਆਂ ਚੱਲਦੇ” ਫਲੋਜ਼ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਅਗਲੇ, AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੈਪੀ ਪਾਥ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ: ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਨ ਕ੍ਰਮ ਜਿੱਥੇ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਠੀਕ ਹੋਵੇ। ਨਤੀਜਾ ਨੂੰ ਕਹਾਣੀ ਵਾਂਗ ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨੰਬਰ ਵਾਲੇ ਕਦਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ (ਉਦਾਹਰਨ: “User selects plan → enters payment → confirms → sees success screen”).
ਜਦੋਂ ਹੈਪੀ ਪਾਥ ਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਏ, ਤਾਂ ਸਧਾਰਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਖਾਂ ਜੋੜੋ:
ਇਹ ਮੰਗੋ ਕਿ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਚੋਣਾਂ (ਬਟਨ, ਚੋਣਾਂ, ਪੁਸ਼ਟੀ) ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਦਮ (ਵੈਧਤਾ, ਸੰਭਾਲਣਾ, ਸਿੰਕ) ਵੱਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਇਹ ਫ਼ਰਕ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ UI ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣਾ ਹੈ, ਕੀ ਸੁਨੇਹਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਕੀ ਪਿਛੋਕੜ ਲਾਜਿਕ ਹੈ।
ਅਖੀਰਕਾਰ, ਫਲੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਵੇਰਵਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜੋ ਟੀਮ ਡੌਕਸ ਜਾਂ ਟਿਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
ਇਹ ਕਦਮ Figma ਖੋਲ੍ਹਣ ਜਾਂ ਲਿਖਤ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਕੋਈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲਾਜਿਕ ਇਹ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ ਉਹ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਨਹੀਂ), ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਗਲਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਕੀ ਕਰੇ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਉਸ ਸਥਾਨ ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਸਮਾਂ ਖੋ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਫਲੋਜ਼ “ਤਿਆਰ” ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਫੈਸਲੇ, ਸਥਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
AI ਇੱਥੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਂ ਲਿਖਤੀ ਫਲੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ-ਭਾਸ਼ਾਈ “ਲਾਜਿਕ ਲੇਅਰ” ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਡਿਵ 'ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਛੋਟੇ if/then ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਪਰਮੀਸ਼ਨ ਚੈੱਕਾਂ ਵਜੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ। ਮਕਸਦ ਹੈ ਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਪੂਰਨਤਾ ਨਹੀਂ।
ਉਦਾਹਰਣ ਆਮ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਜੋ ਫਲੋ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ:
ਜਦੋਂ AI ਇਹ ਨਿਯਮ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰੇ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ-ਦੋਸਤ ਨਾਂ (ਉਦਾਹਰਣ: “R3: Must be signed in to save”) ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਫਲੋ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸਕਰੀਨ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਸਕਰੀਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਮੰਗੋ:
ਫਲੋਜ਼ ਹਕੀਕਤ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਡੇਟਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹੈ। AI ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਇਹ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
“ਅਣਖੁਸ਼ ਰਸਤੇ” ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ:
ਲਾਜਿਕ ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ “ਫੈਸਲਾ + ਨਤੀਜਾ” ਸਾਰਣੀ ਵਜੋਂ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਜਾਰਗਨ ਘਟਾਓ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਲਕਾ ਟੈਂਪਲੇਟ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕੋ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਫੀਚਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਸਮੀਖਿਆ ਅਨੁਪਾਤੀ ਰਹੇ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਸਕਰੀਨ ਮੈਪ ਅਤੇ ਕੁਝ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼ ਹੋਣ, ਅਗਲਾ ਖਤਰਾ ਹੈ “ਹਰ ਸਕਰੀਨ ਨੂੰ ਨਵਾਂ-ਨਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ।” AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਿਰਤਾ ਚੈੱਕਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ: ਇਹ ਨੋਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਹੀ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਤਿੰਨ ਨਾਮ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਸਮਾਨ ਸਕਰੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੇਆਉਟ ਹਨ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੋਪੀ ਟੋਨ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਛੋਟਾ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸੈੱਟ ਸੁਝਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਫਲੋਜ਼ ਦੋਹਰਾਏ ਹਨ। ਪਰ-ਸਕਰੀਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੇ ਬਦਲੇ, ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਬਲਾਕ ਮਾਨੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਅਤੇ ਆਖ਼ਰੀ UI ਕੰਮ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਲਾਜਿਕ ਬਗ ਘਟਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕੋ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਇੱਕੋ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਨਾਮਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਕਰੋ:
ਇੱਕ ਗਲਾਸਰੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਕਰੀਨਾਂ ਅਤੇ ਫਲੋਜ਼ ਵਿਚ ਗਲਤ-ਮੈਚਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ।
ਛੇਤੀ-ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਭੀ ਮਢੇ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੋਪੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ:
ਹਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਈ ਯਾਦ-ਦਿਹਾਨੀਆਂ ਜੁੜੋ: ਕੀਬੋਰਡ ਫੋਕਸ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਰੰਗ-ਕਾਂਟਰਾਸਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ। ਇਹ ਵੀ ਫਲੈਗ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਪੈਟਰਨ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬਰਾਂਡ ਨਿਯਮਾਂ (ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਟੋਨ, ਬਟਨ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ) ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਸਕਰੀਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਦੂਰ ਨਾ ਖਿਚਨ।
AI ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਭ ਇੱਕੋ “ਮੌਜੂਦਾ ਸਚਾਈ” ਵੇਖ ਰਹੇ ਹੁੰ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਜਾਵੇ—ਮਕਸਦ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਸੰਪਾਦਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰੱਖੇ ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਲੋਕ ਰਾਏ ਦੇਣ।
ਇੱਕ ਮਾਸਟਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਹਰ ਸਮੂਹ ਲਈ ਨਜ਼ਾਰੇ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ ਬਿਨਾਂ ਮੂਲ ਫੈਸਲੇ ਬਦਲੇ:
ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਖਾਸ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ (ਉਦਾਹਰਣ: “Based on ‘Flow A’ and ‘Rules’ below, write an exec summary”) ਤਾਂ ਜੋ ਨਿਕਾਸੇ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ।
ਜਦੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਗੰਦਾ ਰੂਪ (Slack ਧਾਗੇ, ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ) ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਚੇਪਸਟਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਿਕਾਸ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਕਲਾਸਿਕ “ਅਸੀਂ ਇਸ ਉੱਤੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਬਦਲਿਆ” ਵਾਲੀ ਖਾਈ ਘਟਦੀ ਹੈ।
ਹਰ итਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਚੰਗਲੌਗ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ diff-ਸਟਾਈਲ ਸੁਮੇਹ ਬਣਾਓ:
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਚੇਕਪੌਇੰਟ ਤੈਅ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਦਿਸ਼ਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸਕਰੀਨ ਮੈਪ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੁੱਖ ਫਲੋਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਲਾਜਿਕ/ਐਡਜ ਕੇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ। ਚੇਕਪੌਇੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, AI ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਅੰਤਿਮ ਨਾ ਕਰਨ ਲਈ।
ਮਾਸਟਰ ਡੌਕ ਇੱਕ ਥਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ: /docs/product-brief-v1) ਅਤੇ ਟਾਸਕਾਂ ਤੋਂ ਉਸ ਡੌਕ ਲਈ ਰੈਫਰੈਂਸ ਦਿਓ। AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਵਿਰੀਏਸ਼ਨ ਨੂੰ “ਵਿਊਜ਼” ਮੰਨੋ, ਜਦਕਿ ਮਾਸਟਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰੈਫਰੰਸ ਰਹੇ।
ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਚੰਗੇ ਦਿਖਣ ਵਾਲੇ ਫਲੋਚਾਰਟ” ਕੁਝ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਬਿਲਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫਲੋ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਬਾਓ ਜਿਵੇਂ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਕਰਨਗੇ।
ਉਦਾਹਰਣ:
ਹਰ ਸਿਨੇਰੀਓ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸੁਝਾਈ ਫਲੋ ਰਾਹੀਂ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਦੌੜਾਓ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਕਿ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫਲੋ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਹਰ ਸਕਰੀਨ ਲਈ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:
ਇਸ ਨਾਲ ਉਹ ਲੋੜਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਤਾਂ QA ਵਿਚ ਆਉਂਦੀਆਂ।
ਫਲੋ ਸਕੈਨ ਕਰੋ:
“Shortest path” ਸੁਝਾਓ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਫਲੋ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰੋ। ਜੇ ਵਾਧੂ ਕਦਮ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ (ਕਿਉਂ ਉਹ ਹਨ, ਕਿਹੜਾ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ)।
Targeted ਸਵਾਲ ਬਣਾਓ, ਉਦਾਹਰਣ:
ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਰਿਵਿਊ ਡੌਕ ਵਿੱਚ ਲਿਆਓ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਅਗਲੇ ਭਾਗ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਪ੍ਰੇਰਣ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ "ਚੁਸਤ" ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਹ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਉਹੀ ਸੰਦਰਭ ਦਿਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਦਿਓਗੇ: ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਕਿਹੜੇ ਫੈਸਲੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵਰਕਸ਼ਾਪ, ਕਾਲ, ਜਾਂ ਵਾਈਟਬੋੜਡ ਤੋਂ ਗੰਦੇ ਨੋਟਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
ਇਹ “ਅਸੀਂ ਜੋ ਕੁਝ ਕਿਹਾ” ਨੂੰ ਉਹ ਗੁੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਕਰੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ।
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚੋਣ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਪੱਧਰ ਮੰਗੋ।
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕੋ ਟੈਂਪਲੇਟ ਮੁੜ-ਵਰਤੋਂਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਇਕਸਾਰ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਵੇਗੀ—ਜੋ AI ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਅਤੇ итਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਤਮ ਮਕਸਦ ਸਿਰਫ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਫਾਇਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਆਰਟੀਫੈਕਟਾਂ (ਸਕਰੀਨਾਂ, ਫਲੋਜ਼, ਅਤੇ ਲਾਜਿਕ) ਨੂੰ ਇੰਪਲੇਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ। Koder.ai ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਯੋਜਨਾ ਲੈ ਕੇ ਤੁਹਾਨੂੰ “ਡਰਾਫਟ ਫਲੋਜ਼” ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ, ਜਾਂ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਾਂ ਤੱਕ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੀਖਿਆਯੋਗ ਸਪੈਸ ਮੰਨ ਕੇ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। Planning mode, snapshots, ਅਤੇ rollback ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਫਲੋਜ਼ ਅਤੇ ਲਾਜਿਕ 'ਤੇ итਰੇਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਉਸਦਾ ਸਾਫ਼ ਇਤਿਹਾਸ ਰਹੇ।
AI ਢਾਂਚਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹਾਨ ਹੈ—ਗੰਦੇ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਸਕਰੀਨਾਂ, ਨਿਯਮਾਂ, ਅਤੇ ਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਖਾਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਭਰ ਦੇਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਘੱਟ ਹੋਵੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਨੋਭਾਵ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: AI ਸੁਝਾਅ ਦੇਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। AI:
ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਮੰਨੋ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਕੁਝ ਜੋ ਲੋੜਾਂ ਵੱਜੋਂ ਆਵਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ (“Users will…”, “The system should…”)।
AI ਨਾਲ ਬਰੇਨਸਟੋਰਮ ਕਰਦਿਆਂ, ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪੇਸਟ ਨਾ ਕਰੋ:
ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਪਛਾਣਯੋਗ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ (“User A”, “Enterprise customer”, “Refund scenario”) ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੰਦਰਭ ਆਪਣੀਆਂ ਟੀਮ ਡੌਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
ਫਲੋ ਅਤੇ ਲਾਜਿਕ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਿਕ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ (ਅਕਸਰ PM ਜਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ). AI ਡਰਾਫਟਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਖਣ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਪਰ ਫੈਸਲੇ canonical ਥਾਂ (PRD, spec, ਜਾਂ ਟਿਕਟ ਸਿਸਟਮ) ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋ ਤਾਂ ਸਹਾਇਕ ਡੌਕਸ ਨੂੰ ਸRelative links ਨਾਲ ਜੋੜੋ ਜਿਵੇਂ /blog/flow-walkthrough-checklist.
ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਚੈਕਲਿਸਟ “ਸੁੰਦਰ ਪਰ ਗਲਤ” ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ:
ਇੱਕ ਚੰਗੀ AI-ਸਹਾਇਤ ਫਲੋ:
ਜੇ ਇਹ ਮਿਆਰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ, ਤਦ ਫਿਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰੋ—ਆਪਣੀਆਂ ਸਹੀਤਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ।
Screens ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਪੰਨੇ, ਮੋਡਲ, ਫਾਰਮ)। ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਸਕਰੀਨ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮِل ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦੱਸ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਕਿ ਸਕਰੀਨ 'ਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਉਹ ਅਜੇ ਵਿਰਛਿਤ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਲੇਬਲ ਹੈ, ਅਸਲ ਸਕਰੀਨ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਫਲੋ ਯੂਜ਼ਰ ਵੱਲੋਂ ਕਿਸੇ ਲਕੜੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਿਆ ਗਿਆ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਰਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਸਕਰੀਨਾਂ 'ਤੇ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਫਿਰ ਇੱਕ ਗਿਣਤੀਵਧੀ ਹੈਪੀ ਪਾਥ ਲਿਖੋ, ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਸਖ਼ਤੀ/ਸ਼ਾਖਾਂ (skip, edit, cancel, retry) ਸ਼ਾਮِل ਕਰੋ।
Logic ਉਹ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਹਨ ਜੋ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਅਨੁਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਕੀ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਇਨਪੁਟ ਅਕਸਰ ਛਿਟੇ-ਬਿੱਟੇ ਅਤੇ ਅਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਨੋਟਸ, ਚੈਟ, ਰੋਜ਼-ਸਕੇਚ, ਆਖ਼ਰੀ-ਮਿੰਟ ਦੇ ਵਿਚਾਰ—ਇਸ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ 'ਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੱਗਦਾ ਹੈ:
ਰਚਨਾ ਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਟੀਮ ਫੈਸਲੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ/ਡੇਵ 'ਤੇ ਟਾਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਂ—AI ਪਹਿਲੀ “ਕਲੀਨਅਪ ਪਾਸ” ਲਈ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ:
ਸ਼੍ਰੇਸ਼ਟ ਅਭਿਆਸ: ਮੂਲ ਨੋਟਸ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖੋ ਅਤੇ AI ਵਰਜਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਨਯੋਗ ਡਰਾਫਟ ਮੰਨ ਕੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰੋ।
AI ਸਮਾਨ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ (Sticky notes ਸੌਰਟ ਕਰਨ ਵਾਂਗ)—ਵੇਖਣ ਯੋਗ ਗੱਲਾਂ:
ਇਨਸਾਨੀ ਸਮੀਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਆਇਟਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਮਿਲਾਉਣ ਨਾ ਦਿਓ ਜਦ ਤਕ ਟੀਮ ਇਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾ ਕਰੇ।
ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ-ਪਾਸੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (IA) ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇੱਕ ਚੰਗਾ IA ਡਰਾਫਟ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭੁੱਲੇ ਹੋਏ ਸਕਰੀਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਖਾਲੀ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਤ੍ਰੁਟੀਆਂ, ਸੈਟਿੰਗਸ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋ ਮਕਸਦ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਕਰੀਨਾਂ ਤੋਂ। ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਲਈ:
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫਲੋਜ਼ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਫਲੋ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਸਹੀ ਨਿਯਮਾਂ, ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਐਡਜ ਕੇਸ ਬਣਾ ਲਈਦੇ ਜਾਣ:
ਇਸਨੂੰ “ਫੈਸਲਾ → ਨਤੀਜਾ” ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਵੀ ਸਮਝ ਸਕਣ।
AI ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਚੈਕਰ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਉਹ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕੋ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਨਾਮਾਂ ਨਾਲ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਸਕਰੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ layout ਹਨ, ਜਾਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੋਪੀ ਟੋਨ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਅਤੇ ਯੂਆਈ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਜਿਕ ਬਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਕੇਵਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਹੀਂ ਲਿਆਉਂਦਾ—ਇਹ ਤਦ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ "ਮਾਸਟਰ" ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਵੇਖ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ—ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਮ ਦਾ ਹੋਵੇ।
ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਹੀ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿਥੇ "ਚੰਗੇ ਦੇਖਣ ਵਾਲੇ" ਫਲੋਜ਼ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਬਿਲਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯਥਾਰਥ ਟੈਸਟ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਚਰਣ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਏ ਨਹੀਂ ਸੁਣਾ ਸਕਦੇ, ਫਲੋ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਜੇ ਇੱਕ ਫਲੋ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਲਾਜਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂ ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਫੇਲ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ।