AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ MVP ਦੇ ਬਜਟ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸ਼ਕਲ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਾਣੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਿੱਥੇ ਜ਼ਖਮੀ ਖਤਰੇ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਅਤੇ ਆਰਲੀ-ਪ੍ਰੋਡਕਟਾਂ ਲਈ ਸਮਝਦਾਰ ਯੋਜਨਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਜਾਵੇ।
ਟੂਲਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ—ਕਿਉਂਕਿ MVP ਆਰਥਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਆਰਥਿਕਤਾ ਇਕੋ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: “ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਇਸਨੂੰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ?” ਜੇ ਤੱਕ ਇਹ ਇੱਕ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਟੈਸਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੁਜ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇਵਾਰ ਨਕਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ MVP (minimum viable product) ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: “ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ, ਵਾਪਸ ਆਉਣਗੇ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਕਰਨਗੇ?” ਇਸਨੂੰ ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅਸਲੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਫੀਚਰ ਘੱਟ ਹੋਣ।
ਇੱਕ ਆਰਲੀ-ਸਟੇਜ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਉਹ ਹੈ ਜੋ MVP ਦੇ ਬਾਅਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: onboarding, analytics, ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ “ਆਰਥਿਕਤਾ” ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਫ਼ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਚਲਾਨ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ। ਇਹ ਮਿਲੀ-ਝੁਲੀ ਗੱਲਾਂ ਹਨ:
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਵ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਦਿੱਟਾਂ ਸਸਤੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਕਿੱਪ ਸਕਰੀਨ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨਾ, ਸਧਾਰਨ ਫਲੋ ਵਾਇਰ ਕਰਨਾ, ਟੈਸਟ ਲਿਖਣਾ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਕੋਡ ਦੀ ਸਫਾਈ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਕਈ ਵਾਰੀ ਇਤਨਾ ਤੇਜ਼ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੇ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਮੈਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਰਲੀ-ਸਟੇਜ ਸਫਲਤਾ ਅਕਸਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੁਕੜਾ ਬਣਾਓ, ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਓ, ਢੰਗ ਬਦਲੋ, ਦੁਹਰਾਓ। ਜੇ ਹਰ ਲੂਪ ਸਸਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਪੀਡ ਉਸ ਵੇਲੇ ਹੀ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗਲਤ ਬਿਲਡਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ। ਜੇ AI ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਕੇ ਸਹੀ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਬੇਛੈਨੀ ਨਾਲ ਹੋਰ ਕੋਡ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀ ਹਫਤੇ ਘੱਟ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਪਰ ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਵੱਧ ਖਰਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ ਮੈਨਸਟ੍ਰੀਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, MVP ਬਜਟ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਪ੍ਰਾਕਸੀ ਹੁੰਦਾ ਸੀ: ਤੁਸੀਂ runway ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੱਕ ਕਿੰਨੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਘੰਟੇ ਅਫੋਰਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਰਲੀ-ਸਟੇਜ ਖਰਚ ਅਜੇ ਵੀ ਪਛਾਣਯੋਗ ਬੱਕੇਟਾਂ 'ਚ ਸੰਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਸਨ:
ਇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, "ਤੇਜ਼ devs" ਜਾਂ "ਵੱਧ devs" ਮੁੱਖ ਲੀਵਰ ਵਾਂਗ ਦਿੱਸਦੇ ਸਨ। ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਹੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੂਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਅਸਲ ਬਜਟ ਕਿਲਰ ਅਕਸਰ ਅਪਰੋਕਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਸਨ:
ਛੋਟੀ ਟੀਮਾਂ ਦੋ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪੈਸਾ ਗੁਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਧੀਮੀ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ। ਜਦ ਫੀਡਬੈਕ ਧੀਮਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਲੰਮੀ ਦੇਰ ਤਕ "ਮਹਿੰਗਾ" ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਟਰੈਕ ਕਰਦੀਆਂ ਜਾਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: cycle time (idea → shipped), defect rate (ਬੱਗ ਪ੍ਰਤੀ ਰਿਲੀਜ਼), ਅਤੇ rework % (ਸ਼ਿਪ ਕੀਤੇ ਕੋਡ 'ਤੇ ਫਿਰ ਵਾਪਸ ਸਮਾਂ)। ਇਹ ਨੰਬਰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਜਟ progrès ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਜਾਂ churn ਵਿੱਚ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ "ਸਮਾਰਟ autocomplete" ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਹ ਟੂਲ ਜੋ ਛੋਟੇ ਟਾਸਕ ਫਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਰ ਕਰਕੇ ਪੂਰੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤੱਕ ਫੈਲਦੇ ਹਨ। MVPs ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਟੂਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ—ਸਗੋਂ ਇਹ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਭਰਤਾਪੂਰਵਕ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਫਾਈ ਕੰਮ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਐਡੀਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਐਸਾ ਸਹਾਇਕ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਟੂਲ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ "ਹਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਘੰਟੇ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ" ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ, ਪਰ ਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਸਕੈਨਿੰਗ 'ਤੇ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਟੂਲ ਇੱਕ ਟਾਸਕ ਨੂੰ end-to-end ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਫੀਚਰ scaffold ਕਰੋ, ਕਈ ਫਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕਰੋ, ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ। ਜਦ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਛੋਟਾ ਕੈਚ ਇਹ ਹੈ: ਇਹ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਕੰਮ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦ requirements ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ "ਕਰਨ ਨਾਲ ਖਤਮ" ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨਿਰਣਾ ਜਾਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (UX ট্রੇਡ-ਆਫ, ਏਜ-ਕੇਸ ਵਿਹਾਰ, error handling ਮਿਆਰੀ), ਤਾਂ ਇਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਨਮੂਨਾ ਹੈ "vibe-coding" ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ—ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਐਪ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ ਕੋਡ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਨ scaffold ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, Koder.ai ਪੂਰੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਜਨਰੇਟ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ (web, backend, ਅਤੇ mobile) ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ planning mode ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਚੈੱਕਪੌਇੰਟਸ ਵਰਗੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ ਰਾਹੀਂ।
ਦੋ ਹੋਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ MVP ਆਰਥਿਕਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ:
ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਅੱਜ ਸਮਾਂ ਗੁਆ ਰਹੀ ਹੈ:
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੈਟਅਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸਟੈਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਨਿਯਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ਼ ਇੱਕ “ਪਾਵਰ ਟੂਲ” ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੰਮਾਂ ਲਈ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ MVP ਲਈ ਟੀਮ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ। ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਚਮਕਦੇ ਹਨ ਉਹ ਹੈ ਪੈਛਾਣਯੋਗ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਤੱਕ ਦੇ ਲੂਪ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਨਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖ ਸਕੋ।
ਆਰਲੀ-ਸਟੇਜ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਹੱਦ ਤੱਕ ਓਹੋ ਹੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ 'ਤੇ ਲੱਗਦਾ ਹੈ: authentication, ਬੇਸਿਕ CRUD ਸਕ੍ਰੀਨ, admin panels, ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਮੰਨੇ UI ਪੈਟਰਨ (ਟੇਬਲ, ਫਾਰਮ, ਫਿਲਟਰ, ਸੈਟਿੰਗ ਪੰਨੇ)।
AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਟੀਮ ਪਹਿਲੀ ਪਾਸ ਇਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਫਿਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਵਰਕਫਲੋ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਲੋਜਿਕ, ਜਿਹੜੇ ਏਜ-ਕੇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ)।
ਲਾਗਤ ਬਚਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: boilerplate 'ਚ ਘੱਟ ਘੰਟੇ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ-ਚੱਲ ਰੱਖਣ ਲਈ ਦੇਰ ਘੱਟ।
MVP ਬਜਟ ਅਕਸਰ ਅਣਜਾਣੀਆਂ ਨਾਲ ਖ਼ਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: "ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸ API ਨਾਲ ਇੰਟੀਗਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?", "ਕੀ ਇਹ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ?", "ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਠੀਕ ਰਹੇਗਾ?" AI ਟੂਲ ਛੋਟੇ ਐਕਸਪੈਰੀਮੈਂਟ (ਸਪਾਈਕ) ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਟੈਸਟ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੇ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਏ, ਪਰ AI ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਮਹਿੰਗੇ ਕਈ-ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਦਿਸ਼ਾਵਾਰ ਡਿਟੋਰ ਘਟਦੇ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਆਰਥਿਕ ਬਦਲਾਵ ਇਟਰਾਟ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਹੈ। ਜਦ ਛੋਟੇ ਬਦਲਾਅ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਤੁਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ: onboarding ਸੁਧਾਰੋ, ਇੱਕ ਫਾਰਮ ਸਧਾਰੋ, ਕਾਪੀ ਠੀਕ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਗੁੰਮ-ਰਾਹਤ ਨਿਰਯਾਤ ਜੋੜੋ।
ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਗੁਣਾ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ।
ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਡੈਮੋ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ ਫੰਡ ਜਾਂ ਪਾਇਲਟ ਰੈਵਨਿਊ ਜਲਦੀ ਖੋਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕ "ਪਤਲਾ ਪਰ ਪੂਰਾ" ਫਲੋ—login → core action → result—assembly ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਲਾਈਡਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਡੈਮੋ ਕਰ ਸਕੋ।
ਡੈਮੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਸਮਝੋ, ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਰੇਡੀ ਕੋਡ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ MVP ਅਪਨੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸਸਤਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਛੁਪਿਆ ਟਰੇਡਆਫ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੇਜ਼ੀ ਸਕੋਪ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਜਦ ਟੀਮ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, "ਨਾਈਸ-ਟੂ-ਹੈਵ" ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸਮਾਂ ਲੰਬਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਔਖਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦ ਫੀਚਰ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰ stakeholder ਦੀ ਆਈਡੀਆ ਲਈ ਹਾਂ ਕਹਿ ਦੇਣਾ ਲਭਪਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ MVP ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਰਹਿਣ ਦੀ ਥਾਂ ਅੰਤੀਮ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਵਰਸ਼ਨ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਲਾਭਕਾਰੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ ਤਦ ਹੀ ਲਾਗਤ ਜਿੱਤ ਹੈ ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹੀ ਸਿੱਖਣ-ਲਕਸ਼্য ਜਲਦੀ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁੱਗਣਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਕੰਮ ਕਰੇ, ਵਿਵਿਧਤਾ ਲੰਬੀ-ਅਵਧੀ ਖਰਚ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ:
ਇੱਥੇ "ਸਸਤਾ ਕੋਡ" ਮਹਿੰਗਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: MVP ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਫਿਕਸ ਜਾਂ ਬਦਲਾਅ ਲੰਮਾ ਲਗਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਮੂਲ MVP ਯੋਜਨਾ 6–8 ਕੋਰ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼ ਸੀ, ਤਾਂ ਉਸ ਤੇ ਟਿਕੇ ਰਹੋ। AI ਨੂੰ ਵਰਤੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਫਲੋਜ਼ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਮੇਟ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ, ਬੋਆਇਲਰਪਲੇਟ, ਟੈਸਟ ਸੈਟਅਪ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਕੰਪੋਨੈਂਟ।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਹੁਣ ਕੋਈ ਫੀਚਰ "ਸੌਖਾ ਹੈ", ਤਾਂ ਇਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਅਗਲੇ ਦੋ ਹਫਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਤੋਂ ਜੋ ਸਿੱਖਾਂਗੇ ਉਸਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ? ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਰੱਖੋ—ਕਿਉਂਕਿ ਵਾਧੂ ਕੋਡ ਦੀ ਲਾਗਤ ਸਿਰਫ਼ ਜਨਰੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਕੁਝ ਚੱਲਦਾ ਹੈ" ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਇਸ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਐਸਾ ਭੇਜ ਦਿਓ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। MVP ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਭਰੋਸਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਲੀਕ, ਟੁੱਟਿਆ ਬਿਲਿੰਗ ਫਲੋ, ਜਾਂ ਅਸਮਾਨ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਬਚਾਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਚ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਖਾਸ ਹਕੀਕਤ 'ਚ ਕਮਜ਼ੋਰ:
AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਅਕਸਰ ਕੰਪਾਈਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਤੇਜ਼ click-through ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ idiomatic ਲੱਗਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਓਹੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਛਾਣਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ: ਗਲਤ ਲੇਅਰ 'ਚ authorization checks, input validation ਜੋ ਖਤਰਨਾਕ ਕੇਸ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦੇਂਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ error handling ਜੋ ਫੇਲਿਆ ਨੂੰ ਚੁਪ ਕਰਕੇ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
AI ਆਉਟਪੁਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਵਾਂਗ ਸਲਾਓ:
AI-ਚਲਿਤ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿਓ ਜਦ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਨੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੇ:
ਜੇ ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਲਿਖੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਰਥਿਕ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਸ ਇੱਕ ਐਸੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਸਕੋ—ਜਾਂ ਇੱਕ ਗੰਢ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਪੈਸਾ ਦੇਓਗੇ।
AI ਉਹੀ ਕੰਮ ਬਿਹਤਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟਾਸਕ ਸੀਮਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: "ਇਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ", "ਇੱਕ ਨਵਾਂ endpoint ਜੋ ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰਦਾ ਹੈ"। ਇਹ ਤਬ ਜ਼ਿਆਦਾ modular ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਾਫ਼ contract ਹੁੰਦੇ ਹਨ—controllers/services, domain modules, ਛੋਟੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਸੁਤੰਤਰ API schemas।
ਜਦ modules ਦੇ ਕ੍ਰਿਸਪ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਕੋਈ ਇਕ ਹਿੱਸਾ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸੋਧਣ ਲਈ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਵੀ ਅਸਾਨ ਹੋ ਜਾਦੀ ਹੈ: ਮਨੁੱਖ ਇਨਪੁਟ/ਆਉਟਪੁਟ ਦੀ boundary 'ਤੇ ਵਰਤਾਰਾ ਦੱਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਲਾਈਨ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ।
ਸਭ থেকে ਆਮ ਫੇਲਯੂਰ ਮੋਡ ਅਸਮਾਨ ਅੰਦਾਜ਼ ਅਤੇ ਨਕਲ੍ਹੀ ਲੌਜਿਕ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਕੁਝ ਗੈਰ-ਵਿਕਲਪਿਕ ਚੀਜ਼ਾਂ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਗਾਰਡਰੇਲ" ਸਮਝੋ ਜੋ AI ਆਉਟਪੁਟ ਨੂੰ ਕੋਡਬੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਰਖਿਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਣ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਦਿਓ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "golden path" ਉਦਾਹਰਣ (ਇੱਕ endpoint end-to-end ਤੱਕ ਲਿਖਿਆ ਹੋਇਆ) ਨਾਲ ਕੁਝ ਮਨਜ਼ੂਰ ਪੈਟਰਨ (ਇਕ ਸੇਵਾ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੀ ਹੈ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਐਕਸੈੱਸ ਕਰਨਾ, retries ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਣੇ) drift ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਵਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੁਝ ਧੰਨਵਾਦ ਤੁਰੰਤ ਵਾਪਸੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ AI-ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੜ ਲੈਂਦੇ ਹਨ:
ਇਹ enterprise extras ਨਹੀਂ ਹਨ—ਇਹ ਉਹ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਸਸਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮਹਿੰਗਾ ਬਣਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਟੀਮ ਦੀ ਲੋੜ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਛੋਟੀ ਟੀਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜਿੱਤਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ AI ਆਉਟਪੁਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝ ਕੇ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਿਾ ਕਿ ਫੈਸਲਾ।
ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਹੈਟ ਪਹਿਨ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲੂਪ ਵਰਤੋ: human sets intent → AI drafts → human verifies।
ਇਨਸਾਨ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਇਨਪੁਟ (user story, constraints, API contract, "done means..." ਚੈੱਕਲਿਸਟ) ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ, ਬੋਆਇਲਰਪਲੇਟ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਪਾਸ implementations ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਨਸਾਨ verify ਕਰਦਾ ਹੈ: tests ਚਲਾਉਣਾ, diffs ਪੜھਣਾ, assumptions ਨੂੰ ਚੈਲੇਂਜ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਪੱਕਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਵਰਤਾਰਾ spec ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਉਸਦਾ ਇੱਕ ਘਰ ਚੁਣੋ—ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ spec doc ਜਾਂ ticket—ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ current ਰੱਖੋ। ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਰੋ: ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਟਾਲ ਰਹੇ ਹੋ। ਸੰਬੰਧਤ tickets ਅਤੇ PRs ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਤੁਸੀਂ context ਬਿਨਾਂ ਮੁੜ-ਚਰਚਾ ਕਰ ਸਕੋ।
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਦਿਨਚਰਿਆ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਗਤੀ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ MVP ਵਿੱਚ "ਚੁੱਪ-ਚਾਪੀ ਜਟਿਲਤਾ" ਇਕੱਠੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੁਕਦੀ ਹੈ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਐਸਟਿਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ। ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਅਨੁਮਾਨ ਹੁਣ ਇਹ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਨ: "ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?" ਅਤੇ "ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ?"
ਹਰ ਫੀਚਰ ਲਈ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵੰਡੋ:
ਟਾਈਮ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਜਟ ਕਰੋ। AI-draftable ਆਈਟਮ ਛੋਟੇ ਰੇਂਜ (e.g., 0.5–2 ਦਿਨ) ਨਾਲ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। human-judgment ਆਈਟਮ ਵੱਡੇ ਰੇਂਜ (e.g., 2–6 ਦਿਨ) ਰੱਖੋ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਖੋਜ-ਭਰਿਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
"ਕੀ AI ਨੇ ਸਮਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ?" ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਥਾਂ ਅਜਿਹੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਮਾਪੋ:
ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਲਦੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ churn ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਬਚਤ ਅਕਸਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵੱਲ ਖਰਚ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਹਰ ਚੈੱਕਪੋਇੰਟ ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਕੁਚਲ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਕਿ "ਸਸਤਾ ਕੋਡ" ਮਹਿੰਗਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ—ਤਦ forecasting ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਖਤਰੇ ਦੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜੋ "ਸਿਰਫ਼ ਚੱਲਦਾ ਹੈ" ਸੰਜੋਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ, ਰਾਜ਼-ਫ਼ਰਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ IP ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕੁੱਝ ਬਚਾਏ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਿਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਬਲਿਕ ਚੈਨਲ ਸਮਝੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਨਿਯਮ ਨਾਂ ਬਣਾਓ। API keys, ਕ੍ਰੈਡੇਨਸ਼ੀਅਲ, ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲੌਗ, ਗਾਹਕ PII, ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤ ਕੋਡ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੂਲ 'ਚ ਨਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਠੇਕੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ। ਜੇ ਸੰਦੇਹ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ redact ਕਰੋ: اصلی ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਇਰਜ਼ ਦੀ ਥਾਂ placeholders ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਕੇ ਦਿਓ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟ ਅਤੇ ਹੋਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ (ਸਿਰਫ਼ ਐਡੀਟਰ plugin ਨਹੀਂ), ਇਸ ਵਿੱਚ environment configuration, logs, ਅਤੇ DB snapshots ਵੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ—ਇਹ ਸਮਝੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ audit controls ਕੀ ਹਨ।
AI-ਜਨਰੇਟ ਕੋਡ ਅਕਸਰ hardcoded tokens, debug endpoints, ਜਾਂ insecure defaults ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। dev/staging/prod ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਗਲਤੀਆਂ ਤੁਰੰਤ incidents ਨਾ ਬਣਨ।
CI ਵਿੱਚ secret scanning ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਲੀਕ ਜਲਦੀ ਫੜੀ ਜਾਵੇ। ਇੱਕ ਹਲਕੀ-ਫੁਲਕੀ ਸੈਟਅਪ (pre-commit hooks + CI checks) ਬਹੁਤ ਘੱਟਾਈ ਨਾਲ ਰਿਪੋ ਜਾਂ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ credentials ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਇਹ ਮੌਕਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣੋ: prompts ਸੰਭਾਲੇ ਜਾਂ ਸਟਰੋਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਉਹ training ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਆਉਟਪੁਟ ਦੇ ਮਾਲਕੀ ਹੱਕ ਅਤੇ restricions ਦੀ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਰੋ ਜਦ ਕੋਡ ਜਨਰਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ-ਝੁਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ audit trail ਰੱਖੋ: ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਕਿਸ ਫੀਚਰ ਲਈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਨਪੁਟਸ ਦਿੱਤੇ ਗਏ (ਉੱਚ-ਸਤਹ ਤੇ)। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਵੇਲੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ provenance ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ investors, enterprise ਗ੍ਰਾਹਕ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਕਵਿਜ਼ੀਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ।
ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ: ਕੀ ਡਾਟਾ ਮਨ੍ਹਾਂ ਹੈ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਟੂਲ, ਲੋੜੀਂਦੇ CI checks, ਅਤੇ exceptions ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਟੀਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਦੀਆਂ ਹਨ—"ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੇਜ਼" ਨੂੰ ਡਿਫ਼ੌਲਟ ਬਣਾਓ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਨਹੀਂ बदलਦੇ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਜਾਂ ਸਾਬਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਗਲਤ ਸ਼ੇਪ ਚੁਣਣਾ ਫਿਰ ਵੀ ਪੈਸੇ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਵਧੀਆ ਦਿਸਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਨਾਲ।
ਜਦੋਂ ਮਕਸਦ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ ਤਾਂ prototype-first ਜਾਓ। ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਉਹ ਬਿੰਦੂ ਹਨ ਜਿਹੜੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦੇ ਉੱਤਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ "ਕੀ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਚਾਹੂਗਾ?" ਜਾਂ "ਕਿਹੜਾ ਵਰਕਫਲੋ ਠੀਕ ਹੈ?"—ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ uptime, security, ਜਾਂ scalability ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ।
AI ਟੂਲ ਇੱਥੇ ਚਮਕਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ UI, stub ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਫਲੋਜ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸਨੂੰ ਜਾਣ-ਬੂਝਕੇ ਨਾਸ਼ਯੋਗ ਰੱਖੋ। ਜੇ prototype ਗਲਤੀ ਨਾਲ "ਉਤਪਾਦ" ਬਣ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰੀਵਰਕ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਵਰਤਾਰਾ ਅਤੇ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ MVP-first ਜਾਓ। ਇੱਕ MVP ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਦਰਸ਼ਕ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਾਅਦੇ-ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾ ਵਰਜ਼ਨ ਜਲਦੀ ਸਿਪਿੰਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ MVP ਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਮੁੱਢਲੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਬੁਨਿਆਦੀ analytics, error handling, ਅਤੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕੋਰ ਫਲੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਣ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗ ਲੱਭ ਲੈ ਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ early-stage product ਤੇ ਜਾਓ। ਇੱਥੇ "ਚੰਗਾ-ਕਾਫ਼ੀ" ਕੋਡ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, observability, access control, ਅਤੇ support workflows ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
AI-ਸਹਾਇਕ ਕੋਡਿੰਗ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਧੀਆ ਗੇਟਾਂ ਲਾ ਕੇ—reviews, test coverage, ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਊੰਡਰੀਜ਼—ਤਾਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਰੀਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਭੇਜਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕੋਂ।
ਇਸ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨੂੰ ਵਰਤੋ:
ਜੇ ਫੇਲ ਹੋਣਾ ਸਸਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਮਕਸਦ ਹੈ, ਤਾਂ prototype। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਦੇ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ MVP। ਜੇ ਲੋਕ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਾਂਗ ਵਰਤਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਲਕਸ਼्य "ਵਧੇਰੇ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨਾ" ਨਹੀਂ—ਬਲਕਿ "ਸਹੀ ਸਿੱਖਣ (ਜਾਂ ਸਹੀ ਫੀਚਰ) ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ" ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਲੀਨਅਪ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ।
ਇੱਕ ਇਕ-ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟੁਕੜਾ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਾਂਗ ਬਰਤੋਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: onboarding ਫਲੋ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ (signup, verification, ਪਹਿਲੀ ਕਾਰਵਾਈ) ਨਾ ਕਿ "ਐਪ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉ"।
ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ time-to-ship, bug rate, ਜਾਂ onboarding completion)। ਸਕੋਪ ਇੰਨਾ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਜਾਂ ਦੋ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਦੇਖ ਸਕੋ।
AI ਆਉਟਪੁਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਠੀਕ ਫਿਕਸ ਗੱਲ ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਨ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਨਹੀਂ—ਇਸਦਾ ਹੱਲ ਹਲਕੀ-ਫੁਲਕੀ ਗੇਟ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਚੰਗੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਬਣਨ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੀਮ ਤੇਜ਼ commit ਕਰਨ ਦੀ ਫਂਸੇ ਵਿੱਚ ਫਸਣ ਤੋਂ ਬਚਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ slow releases ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇ AI build time ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਫੀਚਰਾਂ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। ਬਚਤ ਨੂੰ ਡਿਸਕਵਰੀ 'ਤੇ ਰੀ-ਇਨਵੈਸਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਵੋ।
ਉਦਾਹਰਨ:
ਨਤੀਜਾ ਗੁਣਾ ਵਾਲਾ ਹੈ: ਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ, ਘੱਟ ਰੀਵਰਾਈਟ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ conversion।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਆਪਣੀ MVP ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨੇ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਲਗਾਉ, ਫਿਰ ਕੁਝ implementation ਪੈਟਰਨ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਰੋ ਜੋ ਟੀਮ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਸਕੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ chat → plan → build → deploy ਦਾ end-to-end workflow ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਨਾਂ ਕਿ ਕਈ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਤਾਂ Koder.ai ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ web (React), backends (Go + PostgreSQL), ਅਤੇ mobile (Flutter) ਲਈ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤੇ ਅਮਲਿਕ ਕੰਟ੍ਰੋਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ source code export, deployment/hosting, custom domains, ਅਤੇ snapshots + rollback—ਸਭ ਲਾਭਕਾਰੀ ਜਦੋਂ "ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲੋ" ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ।
MVP ਆਰਥਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਫੀਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
AI ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਛੋਟੇ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੀਵਰਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ—not ਸਿਰਫ਼ ਹੋਰ ਕੋਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ("ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਹ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?") ਅਤੇ ਇਹ ਕੱਚਾ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇੱਕ MVP ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ("ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਪੈਸਾ ਦੇਣਗੇ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਆਣਗੇ?") ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
ਇੱਕ ਆਰਲੀ-ਸਟੇਜ ਪ੍ਰੋਡਕਟ MVP ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ on-boarding, analytics, support ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਟਾਸਕਾਂ 'ਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਕੋਪ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਮਾਪਦੰਡ ਸਾਫ਼ ਹੋਣ ਤੇ।
ਆਪਣੇ ਬੋਟਲਨੇਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣੋ:
ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਸੈਟਅਪ ਅਕਸਰ ‘‘ਇੱਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਜੋ ਸਾਰੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤਦੇ ਹੋ’’ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ ਟੂਲ ਟਾਰਗਟ ਡਿਊਟੀ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਅਕਸਰ scope creep ਨੂੰ ਬੁਲਾਂਦੀ ਹੈ: ਹਰ stakeholder ਦੀ ਅਗਿਆ ਨੂੰ ਹਾਂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਤਿਰਿਕਤ ਸਕਰੀਨ, ਇਕੀਕਰਨ ਅਤੇ "ਚੰਗੀ ਦੇਖਣ ਵਾਲੀ" ਫੀਚਰਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹੋਰ ਕੋਡ ਦਾ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਖਰਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ: ਹੁਣੇ ਕਿਸੇ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁੱਛੋ—ਕੀ ਇਹ ਆਉਂਦੇ 2 ਹਫਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਸਚੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ? ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਦੋਂ ਉਸਨੂੰ ਰੱਖੋ।
AI ਆਉਟਪੁਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਵਾਂਗ ਮੰਨੋ:
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਫੇਲਯੂਰ ਮੋਡ "ਪਲੌਸੀਬਲ ਪਰ ਸੁੱਕਾ ਗਲਤ" ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਜੋ ਸੱਜਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਐਜ-ਕੇਸਾਂ 'ਚ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਾਊਂਡਡ ਟਾਸਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: "ਇਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ", "ਇਸ ਮਾਡਲ ਲਈ ਰੀਪੋਜ਼ਟਰੀ ਲਿਖੋ" ਆਦਿ। ਇਸ ਨਾਲ modular ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
"Generated spaghetti" ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਕੁਝ ਔਪਚਾਰਿਕ ਨਿਯਮ ਰੱਖੋ:
ਇੱਕ "golden path" reference implementation ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਦੇਣ ਲਈ ਦਿਓ ਤਾਂ ਜੋ ਨਵਾਂ ਕੋਡ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੇ।
ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੋ ਬੁੱਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ:
AI-draftable ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਪਣੇ ਐਸਟਿਮੇਟ ਛੋਟੇ ਰੇਂਜਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ; ਜੁਡ਼ਜਮੈਂਟ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਵੱਡੇ ਰੇਂਜ ਰੱਖੋ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਖੋਜ-ਭਰੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਜੋ ਦੱਸਣ ਕਿ AI ਸਹਾਇਤਾ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ:
ਜੇ lead time ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ ਪਰ rework ਅਤੇ bugs ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਬਚਤ ਸ਼ਾਇਦ ਬਾਦ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਲੱਗ ਰਹੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਸਰਵਜਨੀਨ ਚੈਨਲ ਸਮਝੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। API keys, ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲੌਗਸ, ਗਾਹਕ PII ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤ ਕੋਡ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਨਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਨੀਤੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਗਿਆ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ।
ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਕਦਮ:
ਇੱਕ ਇੱਕ-ਪੰਨਾ usage policy ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ: ਕੀ ਡਾਟਾ ਮਨਾਂ ਹੈ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਟੂਲ, ਲੋੜੀਂਦੇ checks, ਅਤੇ ਕੌਣ ਛੋਛ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
