AI ਦੀ مدد ਨਾਲ ਫਲੋ, ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਕੋਡ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਐਪ ਆਈਡੀਆ ਨੂੰ iOS/Android ਉੱਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤਕ ਲੈ ਜਾਣ ਦਾ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ—ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਟਿੱਪਸ ਸਮੇਤ।

ਚੰਗੀ ਐਪ ਬਿਲਡਿੰਗ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਜਾਂ ਕੋਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ, ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਯੂਜ਼ਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਤੰਗ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ (MVP) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ vibe-coding ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਦਮ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਯੂਜ਼ਰ, ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸਕੋਪ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੈਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਰੀਵਿਊਯੋਗ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ, API ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ, ਬਿਨਾਂ ਫੀਚਰਾਂ ਦੇ।
ਹੁਣ ਮੁੱਖ ਯੂਜ਼ਰ ਬਤਾਓ (ਇੱਕ ਗਰੁੱਪ)। “ਬਿਜ਼ੀ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ” ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਹੈ; ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ “3–10 ਐਕਟਿਵ ਕਲਾਇੰਟ ਸਾਂਭਣ ਵਾਲੇ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ” ਵਰਗਾ। ਸੰਦਰਭ ਜੋੜੋ: ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਅੱਜ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਪ੍ਰੌਂਪਟ: “ਮੇਰੇ ਟਾਰਗੇਟ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਨਾਰੋ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਨੂੰ 10 ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ। ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਯੂਜ਼ਰ ਪੈਰੋਨਾ 5 ਬੁਲੇਟ ਪੁਆਇੰਟਸ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ।”
ਤੁਹਾਡੀ ਮੁੱਲ-ਪੇਸ਼ਕਸੀ ਇੱਕ ਸਟਿੱਕੀ ਨੋਟ 'ਤੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
“[ਯੂਜ਼ਰ] ਲਈ, [ਐਪ] [ਜਾਬ] ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ [ਅਨੋਖਾ ਤਰੀਕਾ], ਤਾ ਕਿ ਉਹ [ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਾ] ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੇ।”
ਉਦਾਹਰਨ: “ਫ੍ਰੀਲਾਂਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਲਈ, MeetingLoop ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਵਾਲੇ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਕਲਾਇੰਟ ਟਾਸਕ ਭੁੱਲੇ ਨਾ ਜਾਣ।”
ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ, ਬਟਨਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕੜਾ ਸੈੱਟ ਉਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਪ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਮੁੱਖ ਜਾਬ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
AI ਪ੍ਰੌਂਪਟ: “ਮੇਰੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਮੁੱਲ-ਪੇਸ਼ਕਸੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ 5 ਮੁੱਖ ਯੂਜ਼ਰ ਜਾਬ ਸੁਝਾਓ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ MVP ਲਈ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਰੈਂਕ ਕਰੋ।”
ਕੁਝ ਨੰਬਰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਦੱਸਣਗੇ ਕਿ MVP ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ:
ਮੇਟਰਿਕਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਜਾਬਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਰੱਖੋ—ਵੈਨਿਟੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ: MVP ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਮੁੱਖ ਜਾਬ ਨੂੰ ਆਖਰੀ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਦੋ ਸੂਚੀਆਂ ਬਣਾਓ:
ਜੇ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਪੁڇੋ: “ਸਭ ਤੋਂ ਸਾਦਾ ਸੰਸਕਰਨ ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਫਿਰ ਵੀ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਟਾਰਗਟ ਨਤੀਜਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕੱਟ ਸਕੀਦੀਆਂ ਹਨ?”
ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟ “ਇੱਕ ਕੂਲ ਐਪ ਆਈਡੀਆ” ਨੂੰ ਇਸ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ (ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ + AI) ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲਕੜਾ-ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਸਪੇਕ ਨਹੀਂ—ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਮਝ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ ਕੀ ਕਰੇਗੀ।
ਇਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਯੂਜ਼ਰ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਪੈਰੋਨਾ ਲਿਖੋ:
ਫਿਰ ਮੁੱਖ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ 5–8 ਕਦਮਾਂ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ: “ਐਪ ਖੋਲ੍ਹੋ” ਤੋਂ “ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ” ਤਕ। ਕੰਮ ਨੂੰ ਕੰਕ੍ਰੀਟ ਰੱਖੋ (ਟੈਪ, ਚੁਣੋ, ਸੇਵ, ਭੁਗਤਾਨ, ਸਾਂਝਾ), ਹੌਲੀ-ਫ਼ੌਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ।
ਹਰ ਯਾਤਰਾ ਕਦਮ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ:
ਉਦਾਹਰਨ:
ਤੁਸੀਂ MVP ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਸ ਲਈ ਕਠੋਰ ਰਹੋ:
ਜੇ ਦੋ “Must” ਆਇਟਮ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ End-to-end ਫੀਚਰ ਸਲਾਈਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜੋ।
ਹਰ Must ਸਟੋਰੀ ਲਈ 3–6 ਚੈਕ ਲਿਖੋ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਵੇਰੀਫਾਇ ਕਰ ਸਕੇ:
ਹਲਕੀ ਸਾਈਜ਼ਿੰਗ ਵਰਤੋ, ਪੂਰਨਤਾ ਨਹੀਂ:
ਜੇ ਕੋਈ ਫੀਚਰ L ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਵੰਡੋ ਤਾਂ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ MVP ਆਇਟਮ S/M ਰਹਿਣ। ਇਹ AI-ਸਹਾਇਤਿਤ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਛੋਟਾ ਤੇ ਆਸਾਨ ਰਿਵਿਊ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪਿਕਸਲਾਂ ਦੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਜਾਂ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਪ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਰਾਹ ਦਿਣੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਕਿਹੜੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਹੋਵੇਗੀ, ਲੋਕ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਜਾਵੇਗੇ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਪਹਿਲਾ ਡ੍ਰਾਫਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਇਕ ਸਕੈਚ ਸਮਝੋ, ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ।
ਛੋਟੀ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਵਰਣਨਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ MVP ਲਕੜੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਕ੍ਰੀਨ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਲਈ ਪੂੱਛੋ (ਟੈਬਸ, ਸਟੈਕ, ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਆਦਿ)। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ:
You are a product designer. Based on this MVP: \u003cdescribe\u003e, propose:
1) a list of screens (MVP only)
2) primary navigation (tabs/drawer/stack)
3) for each screen: purpose, key components, and CTA
Keep it to ~8–12 screens.
ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਉਹਨੂੰ “ਸਕ੍ਰੀਨ ਮੈਪ” ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਟੋਰੀਬੋਰਡ ਵਾਂਗ ਰਿਵਿਊ ਕਰ ਸਕੋ: ਨੰਬਰਬੱਧ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਟਰਾਂਜ਼ੀਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ।
ਉਦਾਹਰਨ ਚਾਹੀਦਾ ਨਿਬਾਰੁਤ ਆਊਟਪੁੱਟ:
ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਲਈ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੌਂਟੇ ਹੋਵੇ, ਗਲਤ ਇੰਪੁੱਟ ਆਵੇ ਜਾਂ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਨਾਂ-ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਦਿਖਾਏ। ਇਹ ਸਟੇਟ ਅਕਸਰ ਅਸਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਲੋਡਿੰਗ ਸਪਿੰਨਰ, ਰੀਟ੍ਰਾਈ ਐਕਸ਼ਨ, ਆਫਲਾਈਨ ਸੁਨੇਹੇ)।
ਫਲੋ ਆਉਟਲਾਈਨ ਨੂੰ 3–5 ਟਾਰਗੇਟ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਕੋਲ ਲੈ ਜਾਓ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ “ਇੱਕ ਟਾਸਕ ਪੂਰਾ ਕਰਨ” ਲਈ ਕਹੋ (ਕੋਈ UI ਲੋੜ ਨਹੀਂ)। ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਹਿਚਕਿਚਾਹਟ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ, ਉਥੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਦਮ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੀਸ਼ਨ ਦਰਜ ਕਰੋ।
ਸੁਧਾਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, MVP ਸਕ੍ਰੀਨ ਮੈਪ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰ ਦਿਓ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਬਿਲਡ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ—ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਅਤੇ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਕੋਪ ਕ੍ਰੀਪ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ ਇਹ ਫ਼ਰਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਪ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਧੇਗਾ ਜਾਂ ਹਰ ਨਵੀਂ ਫੀਚਰ ਨਾਲ ਟੁਟੇਗਾ। AI ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਚਰ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਐਂਟਿਟੀਜ਼, ਰਿਲੇਸ਼ਨਸ਼ਿਪਸ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਂਚਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਵਪਾਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ।
ਉਹ ਮੁੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਿਸਟ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ: User, Project, Order, Message, Subscription ਆਦਿ। ਜੇ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ MVP ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀ ਵਿੱਚ ਨਾਊਨਸ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ।
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੁੱਛੋ:
“ਇਸ MVP ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਐਂਟਿਟੀਜ਼ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਸੁਝਾਓ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੀ, required vs optional ਫੀਲਡ, ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਰਿਕਾਰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।”
AI ਤੋਂ ਰਿਸ਼ਤਾਂ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਲਵੋ ਜਿਵੇਂ:
ਫਿਰ ਐਜ ਕੇਸ ਪੁੱਛੋ: “ਕੀ ਇੱਕ Project ਦੇ ਕਈ Owners ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ?”, “ਜੇ User ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?”, “ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਆਡਿਟ/ਹਿਸਟਰੀ ਲਈ soft delete ਚਾਹੀਦਾ?”
AI ਨੂੰ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਿਆਨ ਵਜੋਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹੋ:
ਇੱਕ ਥਾਂ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਨਿਯਮ ਰਹਿਣਗੇ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਹੋਣਗੇ: ਰਿਪੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ “Business Rules” ਡੌਕ, ਇੱਕ ਸਕੀਮਾ ਫਾਇਲ ਜਾਂ ਸਾਂਝੀ ਸਪੈੱਕ ਪੇਜ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਕੁਨਸੀਸਟੈਂਸੀ ਹੈ—UI, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੇਫਰੰਸ ਕਰਨ।
ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਬਿਨਾਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਕੈਸ਼ ਕੀਤਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੇਖਣਾ, ਡਰਾਫਟ ਆਰਡਰ, ਮੈਸੇਜ ਕਿਊ ਕਰਨਾ) ਅਤੇ ਕੀ ਸਰਵਰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ (ਭੁਗਤਾਨ, ਖਾਤਾ ਬਦਲਾਅ)। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗਾ: ਤੁਸੀਂ ਲੋਕਲ IDs, sync states ਅਤੇ conflict rules (ਉਦਾਹਰਨ: “last write wins” ਵੱਗੈਰਾ) ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਕ ਚੋਣਾਂ ਦਾ ਮਕਸਦ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਾਉਣਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—not “ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਪੂਰਾ-proof” ਸਭ ਕੁਝ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਰਲ ਸਟੈਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ MVP ਟੀਮ ਸਕਿਲਜ਼ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਵੇ।
Native (Swift/Kotlin): ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਸਪੈਸਿਫਿਕ ਪਾਲਿਸ਼, ਪਰ ਦੋ ਵਾਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
Cross-platform (React Native or Flutter): iOS + Android ਲਈ ਇੱਕ ਕੋਡਬੇਸ, ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ। MVPs ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਡਿਫਾਲਟ ਹੈ।
PWA: ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਰਸਤਾ, ਪਰ ਡਿਵਾਈਸ ਫੀਚਰ ਅਤੇ ਐਪ-ਸਟੋਰ ਪਰਸੰਨਤਾ ਸੀਮਤ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਕੈਮਰੇ, ਬਲੂਟੂਥ ਜਾਂ ਜਟਿਲ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਨਿਰਭਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਨੈਟਿਵ ਜਾਂ plugin-ਸਮਰੱਥ cross-platform ਸੈਟਅਪ ਵਲ ਝੁਕੋ।
ਕਈ MVPs ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਪੜ੍ਹਨ ਵਿਕਲਪ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ “ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ” ਦਿਸ਼ਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, Koder.ai ਚੈਟ ਤੋਂ ਪੂਰਾ-ਸਟੈਕ ਐਪ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਡਿਫਾਲਟ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: React ਫਰ ਵੈਬ, Go ਬੈਕਐਂਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਲਈ, ਅਤੇ PostgreSQL ਡਾਟਾ ਲਈ। ਮੋਬਾਈਲ ਲਈ, Flutter ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ iOS ਅਤੇ Android ਦੋਹਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਕੋਡਬੇਸ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਪੂਰੀ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—AI ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਲਿਖਤੀ ਵਰਣਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
Describe a high-level architecture for a cross-platform mobile app:
- React Native client
- REST API backend
- PostgreSQL database
- Auth (email + OAuth)
- Push notifications
Include data flow for login, fetching list items, and creating an item.
Output as: components + arrows description.
ਇਸ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਸਭ ਨੂੰ ਐਲਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ।
ਤਿੰਨ ਇਨਵਾਇਰਨਮੈਂਟ ਜਲਦੀ ਸੈਟ ਕਰੋ। Staging ਨੂੰ production ਵਰਗਾ ਬਣਾਓ (ਉਹੀ ਸਰਵਿਸਿਜ਼, ਅਲੱਗ ਡੇਟਾ) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ।
“ਥਿਨ ਸਲਾਈਸ” ਬਣਾਓ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪਾਸੇ ਸਾਬਤ ਕਰੇ:
ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਫੀਚਰ ਜੋੜਨਾ ਨਿਰਭਰ ਅਤੇ ਸ਼ਾਂਤ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਤਣਾਅਪੂਰਨ।
ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਐਪ ਤੁਹਾਡੇ ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਤੀਜੀ-ਪੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰੇਗੀ। ਇਕ ਹਲਕਾ API ਸਪੈੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ “ਰੀਰਾਈਟ” ਟਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ MVP ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਅਤੇ ਭੇਜੇ/ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਿਸਟ ਬਣਾਓ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਪੱਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਕੀ-ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ /pricing ਬਾਰੇ ਦਿਖਾਓ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਫੀਚਰ ਲਿਸਟ ਦਿਓ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ-ਪਾਸ API ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਲਿਆਓ। ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਉਦਾਹਰਨ:
“Draft a REST API for: user signup/login, create order, list orders, order status updates. Include request/response JSON, auth method, pagination, and idempotency.”
REST (ਸਧਾਰਨ, ਪੇਟਰਨ) ਜਾਂ GraphQL (ਲਚਕੀਲਾ ਕੋਏਰੀ) ਚੁਣੋ। ਨਾਮਕਰਨ ਇੱਕਸਾਰ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਰਿਸੋਰਸ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣ।
ਐਂਡਪਾਇੰਟਸ ਵਿੱਚ ਏਰਰ ਫਾਰਮੈਟ ਸਥਿਰ ਰੱਖੋ (ਮੋਬਾਈਲ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਸੰਦ ਆਏਗਾ):
{ "error": { "code": "PAYMENT_DECLINED", "message": "Card was declined", "details": {"retryable": true} } }
ਉਸ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹ ਏਜ ਕੇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ ਜੋ AI ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ:
API ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਡੌਕ (ਜਾਂ OpenAPI/Swagger) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਵਰਜ਼ਨ ਕਰੋ, ਬਦਲਾਅਾਂ 'ਤੇ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ, ਅਤੇ “done” ਕਿਰਿਟੀਰੀਆ ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋਵੋ (status codes, fields, required/optional)। ਇਹ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਲਾਜਿਕ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਰੱਖੇਗਾ ਅਤੇ ਹਫ਼ਤੇ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ—ਨਾ ਕਿ ਉਹਨੂੰ “ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਣਾ” ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸਾ UI ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ iOS ਅਤੇ Android 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਹੈ ਅਤੇ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਲਾਜਿਕ ਨਾਲ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਸਕ੍ਰੀਨ ਮੈਪ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨੂੰ UI ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਇਹ “ਅੱਛੇ ਲੇਆਉਟ” ਦੇ ਬਦਲੇ ਜ਼ਿਆਦਾ actionable ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ:
For the following screen: "Order Details"
- user goal:
- key actions:
- edge cases (empty, error, slow network):
Generate:
1) UI components (buttons, fields, lists, cards)
2) Component states (default, disabled, loading)
3) Validation rules and error copy
Return as a table.
ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡ੍ਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਲਓ। ਤੁਸੀਂ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰੋ: ਕਿਹੜੇ ਫੀਲਡ ਹਨ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਸਟੇਟ ਤੁਸੀਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਸਿਰਫ ਇੰਨੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਿਓ ਕਿ ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਇੱਕ-ਆਫ਼ ਨਾ ਬਣੇ:
AI ਨੂੰ ਬ੍ਰੈਨਡ ਟੋਨ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁੱਲ ਸੁਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ readability ਅਤੇ contrast ਲਈ ਢਾਲੋ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸਪੈੱਕ ਵਿੱਚ ਬੇਕ ਕਰੋ:
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ MVP ਇੱਥੇ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਕਰੋ:
ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਢਾਂਚਾ, ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨਿਯਮ ਇੱਕੋ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਰੰਪਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ (ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ, ਸਿਸਟਮ ਡਾਇਲਾਗ)। ਮਕਸਦ consistent ਰਹਿਣਾ ਹੈ; ਇੱਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ।
ਕੋਈ “ਅਸਲ” ਲਾਜਿਕ AI ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਆਧਾਰ ਬਣਾਓ ਜੋ ਬਦਲਾਅਆਂ ਨੂੰ ਰੀਵਿਊਯੋਗ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਪ੍ਰਡਿਕਟੇਬਲ ਰੱਖੇ। ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਵਰਕਫਲੋ AI-ਸਹਾਇਤਿਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਰੱਤੀ-ਟੁੱਟ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰੇਪੋ (ਜੇ ਮੋਬਾਈਲ + ਬੈਕਐਂਡ ਛੋਟੇ ਹੋ) ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੇਪੋ ਜੇ ਟੀਮਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ। README ਵਿੱਚ ਛੋਟਾ ਦੱਸੋ ਕਿ ਐਪ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ, configs ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ branching ਮਾਡਲ:
main: ਸਦਾ releasablefeat/login, fix/crash-on-startGit ਹੋਸਟਿੰਗ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ ਨਿਯਮ ਰੱਖੋ:
ਹਰੇਕ ਪੂਲ ਰਿਕਵੇਸਟ 'ਤੇ CI ਚਲਾਓ:
ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਿਲਣ ਯੋਗ ਰੱਖੋ (ਊਦਾਹਰਣ: debug APK/IPA ਨੂੰ CI ਰਨ 'ਤੇ ਅਟੈਚ ਕਰੋ)। ਜੇ ਤੁਸੀਂ GitHub Actions ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, workflows .github/workflows/ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਨਾਮ ਦਿਓ: ci.yml, release.yml।
AI boilerplate (ਸਕ੍ਰੀਨ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਸ਼ੈੱਲ, API ਕਲਾਇੰਟ ਸਟਬ) ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ। ਉਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ junior dev ਯਾਰ ਸਮਝੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Planning Mode ਨਾਲ ਸਕੋਪ ਲਾਕ ਕਰੋ ਫਿਰ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ snapshots/rollback ਵਰਗੀਆਂ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਹੋ ਸਕੇ।
ਇੱਕ ਟਾਸਕ ਬੋਰਡ ਬਣਾਓ (GitHub Projects/Jira/Trello) ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰਿਜ਼ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਹੋਵੇ। ਹਰ ਫੀਚਰ ਲਈ “done” ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ AI-ਜਨਰੇਟਡ ਐਪ ਲਾਜਿਕ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਟ੍ਰੇਸੇਬਲ, ਅਤੇ ਸ਼ਿਪਯੋਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
AI ਫੀਚਰ ਡੈਲੀਵਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਟੀਮ ਮੈਟ ਵਾਂਗ ਦੇਖੋ: ਮਦਦਗਾਰ ਡਰਾਫਟ, ਫ਼ੈਸਲੇ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਨਹੀਂ। ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੈਟਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ "ਸਟਾਰਟਰ ਸਟ੍ਰਕਚਰ" (ਸਕ੍ਰੀਨ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ, ਪਿਓਰ ਫੰਕਸ਼ਨ) ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿਵਹਾਰ, ਏਜ ਕੇਸ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
“ਥਿਨ” ਸਕ੍ਰੀਨ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ UI ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਨਾਮਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨਜ਼ ਨਾਲ ਵਾਇਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ: “Create a LoginScreen with email/password fields, loading state, error display, and navigation to Home on success—no networking code yet.” ਇਸ ਨਾਲ UI ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨ-ਰਹਿਤ ਤਬਦੀਲੀ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰਣਿਆਂ ਨੂੰ ਪਿਊਰ ਫੰਕਸ਼ਨਜ਼ ਵਿੱਚ ਧੱਕੋ: ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਨਿਯਮ, ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਟੇਟ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੀਸ਼ਨ। AI ਇਸਨੂੰ ਡੈਫ਼ਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਓ।
ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਪੂਰਕ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਟੈਮਪਲੇਟ:
ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਉਣ 'ਤੇ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਫੰਕਸ਼ਨਜ਼ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਕੋਡਬੇਸ 'ਚ ਫੈਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਏ।
/ai/feature-login/ ਵਰਗਾ ਫੋਲਡਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
prompt.md (ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪੁੱਛਿਆ)output.md (ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲਿਆ)ਇਸ ਨਾਲ ਟ੍ਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਬਣਦੀ ਹੈ ਜੇ ਕਈ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਬਗ ਆਵੇ।
AI-ਲਿਖੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮਰਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚੋ: ਡੇਟਾ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ, auth checks, secrets handling (ਕਦੇ ਵੀ keys ਹਾਰਡਕੋਡ ਨਾ ਕਰੋ), error messages (ਵੇਰਵੇ ਨਾ ਲੀਕ ਕਰੋ), ਅਤੇ dependency ਵਰਤੋਂ। ਨਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਟਾਈਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ।
ਜੇ AI ਅਜਿਹੇ ਪੈਟਰਨ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ (ਵੱਡੇ ਫਾਇਲ, ਨਕਲ ਹੋਇਆ ਲਾਜਿਕ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਟੇਟ), ਤੁਰੰਤ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਛੋਟੇ ਕਲਿਨ-ਅੱਪ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਚਿਪਕਣ ਵਾਲੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਹੀਂ ਬਣਦੀ।
ਟੈਸਟਿੰਗ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI-ਜਨਰੇਟਡ ਲਾਜਿਕ ਤੁਹਾਡਾ ਭਰੋਸਾ ਕਮਾਉਂਦੀ ਹੈ—ਜਾਂ ਗੈਰ-ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨਿਕਲਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਯੋਜਨਾ ਤੇਜ਼, ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਚੈੱਕਸ (ਯੂਨਿਟ + ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ) ਨੂੰ ਹਕੀਕਤੀ ਡਿਵਾਈਸ ਸੈਨਟੀ-ਚੈੱਕਸ ਨਾਲ ਮਿਕਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁੱਦੇ ਮਿਲ ਜਾਣ।
“ਬਿਜ਼ਨਸ ਨਿਯਮ” ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਪਚਾਪ ਟੁਟਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: validations, calculations, permission checks, formatting, ਅਤੇ API ਡੇਟਾ ਤੋਂ UI ਤੱਕ mapping।
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਏਜ ਕੇਸ ਵਧਾਓ, ਪਰ ਇਹ ਨਾ ਦਿਓ ਕਿ ਇਹ ਨਵਾਂ ਵਿਹਾਰ ਬਣਾ ਦੇਵੇ—ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਯਮ ਦਿਓ ਅਤੇ ਐਸੇ ਟੈਸਟ ਮੰਗੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ।
ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਇਕੱਲੇ ਚੰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ “ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਚੰਗਾ ਪਰ ਇੱਕੱਠੇ ਫੇਲ” ਨੂੰ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਕੈਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਾਂਚਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਪੂਰਕ ਪੈਟਰਨ “test server” ਸੈੱਟਅਪ (ਜਾਂ recorded fixtures) ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਟੈਸਟ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਰਹਿਣ।
ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਆਟੋਮੇਟਡ ਟੈਸਟ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਣ, ਡਿਵਾਈਸ QA ਮਨੁੱਖ-ਸਾਮ੍ਹਣੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕੈਚ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਟੈਕਸਟ, ਖਰਾਬ ਕੀਬੋਰਡ ਵਿਹੇਵਿਅਰ, ਅਜੀਬ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ।
AI ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰਿਜ਼ ਤੋਂ ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ (ਹੈਪੀ ਪਾਥ + TOP 10 ਫੇਲਿਅਰ ਪਾਥ) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੋ। ਫਿਰ ਉਸ ਲਿਸਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅਸਲ UI ਅਤੇ ਰਿਕਵਾਇਰਮੈਂਟਸ ਨਾਲ ਇਸਤਰੀਆ ਕਰੋ—AI ਅਕਸਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ “ਬਟਨ ਦੱਬਣਾ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਪੱਠ ਹਟਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਣ-ਚੀਜ਼ਾਂ ਘਟਾਉਣ ਹੈ। AI ਕਾਗਜ਼-ਕਾਰਵਾਈ ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨੀਤੀ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਬਿਲਡ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਰਿਵਿਊ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ MVP ਸਕੋਪ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਲਿਸਟਿੰਗ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰਵਾਓ: ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇੱਕ-ਲਾਈਨ ਮੁੱਲ ਬਿਆਨ, 3–5 ਮੁੱਖ ਫੀਚਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ “ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਸ਼੍ਰੇਣੀ। ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ।
ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਅੰਤਿਮ ਕਰੋ:
AI ਟਿਪ: “ਫਾਈਵ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਕੈਪਸ਼ਨਾਂ ਜੋ ਲਾਭ ਦੱਸਣ, ਨਾਂ ਕਿ ਬਟਨਾਂ” ਲਈ ਧਿਆਨ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਹਰ ਕੈਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ।
ਰਿਲੀਜ਼ ਦਿਨ ਬਾਧ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਅਕਾਊਂਟ ਮਸਲੇ ਰੋਕਦੇ ਹਨ—ਇਸ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ।
ਰਿਲੀਜ਼ ਬਿਲਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰੋ (debug builds ਨਹੀਂ)। TestFlight / Play Internal Testing ਵਰਗੇ ਇੰਟਰਨਲ ਟ੍ਰੈਕ 'ਤੇ ਇੰਸਟਾਲ, ਲਾਗਿਨ, push notifications, ਅਤੇ deep links ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ:
ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ staging 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰੋ ਅਤੇ “ਰਿਲੀਜ਼ ਕੈਂਡੀਡੇਟ” ਪਾਸ ਚਲਾਓ: migrations, background jobs, webhooks, ਅਤੇ API rate limits। ਫਿਰ ਉਹੀ artifact/config production 'ਤੇ promote ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਪੇੜ-ਪੇੜ ਰਿਲੀਜ਼ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ (ਉਦਾਹਰਨ: 5% → 25% → 100%) ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਕਦਮ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਟੂਲਿੰਗ snapshots ਅਤੇ rollback (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai snapshots/rollback ਅਤੇ source code export ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ), ਤਾਂ ਰਿੈਸਕ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਵਰਤੋ: ਵੱਡੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਜਾਣਿਆ-ਛਾਂਟਿਆ ਸਥਿਤੀ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ AI ਮਦਦ ਕਰੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ permissions, integrations, ਅਤੇ ਐਪ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਟੇਲਰਡ ਰਿਲੀਜ਼ ਚੈਕਲਿਸਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ—ਫਿਰ ਹਰ ਆਈਟਮ ਮੈਨੁਅਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੇਰੀਫਾਈ ਕਰੋ।
ਲਾਂਚ ਖਤਮ-ਰੇਖਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਹ ਮੋੜ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਲਕੜਾ ਇਹ ਹੈ: ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਸਨੂੰ ਮਾਪੋ; ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਜਾਣੋ; ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਪਾਉ।
ਛੋਟੀ ਘਣੀ ਇਵੈਂਟ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਦੱਸੇ ਕਿ ਨਵਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਮੁੱਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਿਆ ਕਿ ਨਹੀਂ।
ਉਦਾਹਰਨ: Sign Up → Complete Onboarding → Create First Item → Share/Export → Return Next Day। ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਵੈਂਟ ਵਜੋਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਬੇਸਿਕ ਪ੍ਰਾਪਰਟੀਜ਼ ਜਿਵੇਂ plan type, device OS, ਅਤੇ acquisition channel ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਸਰਲ ਰੱਖੋ: ਕੁਝ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇਣ ਨਾਲ “ਹਰ ਚੀਜ਼ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ” ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋਗੇ।
Analytics ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ; crash reporting ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ। crash reports ਸੈੱਟ ਕਰੋ:
ਅਲਰਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਰਹਿਣ ਦਿਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਵੇਖਦੀ ਹੈ (email, Slack ਆਦਿ), ਅਤੇ ਇੱਕ “on-call lite” ਨਿਯਮ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਕੌਣ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਅੰਤਰਾਲ ਤੇ, ਅਤੇ ਕੀ urgent ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੇਵਲ ਐਪ ਸਟੋਰ ਰਿਵਿਊਜ਼ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਫੀਡਬੈਕ ਰਸਤਾ ਜੋੜੋ:
ਇੱਕ ਦੋ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਪਣੀਆਂ ਹੋਣ 'ਤੇ, AI ਨੂੰ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ, ਅਵਿਰਤੀ ਅਤੇ ਗੰਭੀਰਤਾ ਮੁਤਾਬਿਕ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਮੰਗੋ:
ਸੰਖੇਪਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ—AI ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਓਨਰ ਨਹੀਂ।
ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਪਡੇਟ ਕੈਡੈਂਸ ਰੱਖੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਬਗਫਿਕਸ, ਮਹੀਨਾਵਾਰੀ ਫੀਚਰ ਰਿਲੀਜ਼). ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਰੋਡਮੇਪ ਰਖੋ ਜੋ ਮਿਲਾਉਂਦੀ ਹੋਵੇ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਬਲਿਕ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨਾਲ ਲੂਪ ਬੰਦ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ: ਜਿਵੇਂ Koder.ai “earn credits” ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਾਂ referral link ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ—ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧਣ ਦੌਰਾਨ iteration ਫੰਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਟੈਮਪਲੇਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਇਸ ਲੂਪ ਨੂੰ ਆਯੋਜਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੂੰ /blog/app-iteration-checklist 'ਤੇ ਲਿੰਕ ਕਰੋ।