30 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਕਿਵੇਂ AI ਉਪਕਰਨ PM ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਲਕੀਰ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ
AI ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਨਾਲ PMs ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਕਿਉਂ AI PM ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਲਕੀਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ درمیان ਵੰਡ ਕਾਫ਼ੀ ਸਾਫ਼ ਸੀ: PMs ਡਿਸਕਵਰੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ (ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ) ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਸ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸਨ (ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਸਮਾਂ ਕਿੰਨਾ ਲੱਗੇਗਾ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਟਰੇਡਆਫ਼ ਕਬੂਲਯੋਗ ਹਨ)।
AI ਉਪਕਰਨ ਉਸ ਵੰਡ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ — ਪਰ ਉਹ ਉਸ ਹэндਆਫ਼ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਸਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦਾ ਸੀ।
ਰਵਾਇਤੀ ਵੰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ منحصر ਸੀ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਇਕਾਈ ਮੰਨਦੀਆਂ ਸਨ: ਇੱਕ PRD, ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫਾਈਲ, ਟੈਸਟ ਪਲਾਨ। PMs ਇਨਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਜਾਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਾਂ ਕੁਝ ਬਣਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਹਦਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਸੀ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਲੇਖਕ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਮੂਮਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਹੁੰਦੇ।
AI ਕੰਮ ਦੀ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸਾਂਝੇ ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ
AI-ਮਦਦ ਨਾਲ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰਨ, ਸਾਰਾਂਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ “ਮਾਡਲ” ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ ਜੀਵੰਤ ਸੰਦਰਭ ਜੋ ਪੁੱਛਿਆ, ਰੀਫੈਕਟਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰਜਮਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਹੀ ਮੂਲ ਇਰਾਦਾ ਜਲਦੀ-ਨਾਲ ਇਹ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ
- ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜਾਂ UI ਕਾਪੀ
- ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਜਾਂ API ਖਾਕਾ
- ਟੈਸਟ ਰੂਪਰੇਖਾ ਅਤੇ ਏਜ ਕੇਸ
ਜਦੋਂ ਤਰਜਮਾ ਸਸਤਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੀਮਾ ਹਿਲਦੀ ਹੈ। PMs ਅਗਾਂਹ Implementation ਦੀ ਜਾਂਚ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (“ਜੇ ਅਸੀਂ X ਵੱਲ ਬਦਲਾਈ ਕਰੀਏ ਤਾਂ ਕੀ ਲੱਗੇਗਾ?”), ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜਲਦੀ-прੋਡਕਟ ਇਰਾਦੇ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ (“ਜੇ ਅਸੀਂ Y ਲਈ optimize ਕਰੀਏ, ਤਾਂ ਲਕਸ਼ ਤਬ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ?”)।
ਇਹ ਭੂਮਿਕਾ ਬਦਲਾਉ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੈ
AI ਤੁਹਾਡੇ ਪੁਰਾਣੇ ਲੇਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਘੜੀ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਉਮੀਦਾਂ ਵੀ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: PMs ਤੋਂ ਅਮੀਤਤਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਸ ਤੋਂ ਸਕੋਪ ਵਿੱਚ ਬੇਹਤਰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੀ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜੋ ਧੁੰਦਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਕੰਮ: ਸਪੈੱਕਸ, ਛੋਟੇ ਕੋਡ ਬਦਲਾਅ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਵਾਲ—ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਤੇਜ਼ੀ ਮਤਲਬੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ AI ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੈਕਟਸ ਵਿੱਚ ਤਰਜਮਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
PRD ਤੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼: AI ਇਕ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ
AI ਟੂਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ “ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ” ਲਿਖਣ ਵਾਲੇ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਖਾਲੀ ਸਫ਼ੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ—ਅਕਸਰ ਇਤਨਾ ਵਧੀਆ ਕਿ ਟੀਮ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ, ਤੰਗ ਅਤੇ ਰੇਖਾਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਕੀ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ)
ਆਮ PM ਨਿਕਾਸ ਤੇਜ਼ ਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:
- PRD ਡਰਾਫਟਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਹਿੱਸੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਸਮੱਸਿਆ, ਲਕਸ਼, ਨਾਂ-ਲਕਸ਼, ਅਨੁਮਾਨ, ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ, ਖੁੱਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ)
- ਰੋਡਮੇਪ ਵਿਕਲਪ (ਜਿਵੇਂ “ਫਾਸਟ ਫਾਲੋ,” “ਪਲੇਟਫ਼ਾਰਮ-ਪਹਿਲਾਂ,” “ਪਾਇਲਟ-ਪਹਿਲਾਂ”) ਸਮੇਤ ਟਰੇਡਆਫ਼ ਅਤੇ ਖਤਰੇ
- ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਜੋ ਪੈਰਸੋਨਾਸ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮ ਸ਼ਾਇਦ ਛੱਡ ਦੇ ਹੋਰ ਏਜ ਕੇਸ ਭੀ
- ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਤਰਜਮਾ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਜਿੱਤ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ AI “ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ” ਹੈ। ਜਿੱਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਲਗਾਤਾਰ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਕਲਪ ਤੁਰੰਤ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ PMs ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਸ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਮਨੋਰਥ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ 'ਤੇ ਬਹਿਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਮੁੱਖ ਨਾਕਾਮੀ ਮੋਡ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰਾਂਪਟ → ਅਸਪਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ
AI ਅੰਦੇਸ਼ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ “ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸੁਧਾਰੋ,” ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਅਾਪਕ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਧੁੰਦਲੇ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਮਿਲਣਗੇ। ਫਿਰ ਟੀਮ ਇੰਪਲੀమెਂਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਬਹਿਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕੀਤੇ ਕਿ “ਵਧੀਆ” ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਕੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਧਾਰਾ ਹੱਲ: ਪ੍ਰਾਂਪਟ 'ਚ ਸੰਦਰਭ + ਫੈਸਲਾ + ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ। ਲਕਸ਼ਤ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਤੋਂ, ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਜੋ ਬਦਲਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ ਉਹ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ।
ਇੱਕ “ਸੋর্স ਅਫ਼ ਟਰੁਥ” ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਸਭਨੂੰ ਸੰਰਖਿਤ ਰੱਖੇ
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਮਝੋ, ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨਹੀਂ।
- ਲਿਖਤਾਂ ਨੂੰ ਵਰਜਨ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕੋਡ (ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇਤਿਹਾਸ, ਚੇਂਜਲੌਗ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਹਲਕੀ RFC ਟੈਮਪਲੇਟ)।
- ਦੋ ਪਾਸੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ: PM ਇਰਾਦਾ/ਤਰਜੀਹ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ; engineering ਵਰਕ ਕਰਨਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ ਅਤੇ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਕੰਮ ਦਰਸਾਏ।
- ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਨਜ਼ੂਰੀ: ਕਿਸਨੇ ਸਾਇਨ-ਆਫ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਭੂਜ਼ ਮੁੜ-ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨੂੰ ਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਲਿੰਕ ਕਰੋ: PRD → ਐਪਿਕ → ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ → ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ, ਤਾਂ ਜੋ ਸੰਪਾਦਨ ਨਾਹ ਸ਼ਰਰੂਪ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਨਾ ਹੋਣ।
ਇਸ ਨਾਲ ਗਤੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਬਗੈਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਗੁਆਉਂਦੇ—ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ “ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸੀ” ਵਾਲੀਆਂ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਿਸਕਵਰੀ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗਾਰਡਰੇਲ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ
AI ਮੈਦਾਨੀ ਡਿਸਕਵਰੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸঙ্কੁਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗੰਦਲੇ ਇਨਪੁੱਟ—ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਾਂ, ਕਾਲ ਨੋਟਸ, ਐਪ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਸਰਵੇ ਕਮੈਂਟ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਥ੍ਰੇਡ—ਨੂੰ ਸਟਰੱਕਚਰਡ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹੱਥੋਂ ਹੱਥ ਸਭ ਕੁੱਝ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇੱਕੋ ਹੀ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਮੁੜ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਦਰਦ, ਉਹਨਾਂ ਸੰਦਰਭਾਂ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਲਾਇਕ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ।
ਕੱਚੇ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਥੀਮਾਂ ਤੱਕ
ਅਧੁਨਿਕ AI ਟੂਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਨ ("ਮੋਬਾਈਲ 'ਤੇ ਚੈਕਆਉਟ ਫੇਲ ਹੋ ਰਿਹਾ hai"), ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ "ਜੋਬ" ਨਿਕਾਲਣ, ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਟ੍ਰਿਗਰਾਂ (ਡਿਵਾਈਸ ਟਾਈਪ, ਯੋਜਨਾ ਟੀਅਰ, ਵਰਕਫਲੋ ਕਦਮ) ਨੂੰ ਉਭਾਰੇ ਵਿਚ ਚੰਗੇ ਹਨ। ਕੀਮਤ ਸਿਰਫ ਗਤੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਾਂਝਾ ਸੰਦਰਭ ਵੀ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਟੈਕਨੀਕਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰੁਝਾਨ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਲੈਟੈਂਸੀ ਸਪਾਈਕ, ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਏਜ ਕੇਸ) ਜਦੋਂ ਕਿ PMs ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਕ ਹਲਕੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ
ਡਿਸਕਵਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਰੱਖਣ ਲਈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ AI-ਚਲਿਤ ਅਨੁਮਾਨਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੂਪ ਵਰਤੋ:
- ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਇਨਪੁੱਟ ਟੈਗ ਕਰੋ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੈਟਾ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਸੈਗਮੈਂਟ, ਚੈਨਲ, ਤਤਕਾਲੀਤਾ, ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਖੇਤਰ। ਕੁਝ ਸਰਲ ਟੈਗ ਸਾਰੰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ।
- ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਬਣਾਓ: ਹਫਤਾਵਾਰ (ਜਾਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਪ੍ਰਤੀ) ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਥੀਮ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਵ੍ਰਿਤੀ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕੋਟਸ, ਅਤੇ ਸ਼ਿਖਰ ਹਾਈਪੋਥੇਸਿਜ਼ ਹਨ।
- ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਪਦੰਡ ਨਾਲ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ: ਸਹਿਮਤ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ (ਪਹੁੰਚ, ਗੰਭੀਰਤਾ, ਆਮਦਨ ਜੋਖਮ, ਰਣਨੀਤਿਕ ਮਿਲਾਪ, ਭਰੋਸਾ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਥੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ।
- ਪੱਕਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ: 1–2 ਛੋਟੀ ਜਾਂਚਾਂ ਲਈ ਚੁਣੋ—ਟਾਰਗਿਟਡ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਛੋਟਾ ਸਰਵੇ, ਫਨਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਾਂ ਲੌਗ ਕਵੇਰੀਜ਼—ਤਾਂ ਜੋ ਥੀਮ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਏ।
ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਖਤਰੇ: ਅਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਹਾਣੀਆਂ
AI ਸੌਖੇ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਭਾਵੁਕ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਓਵਰਫਿਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ, ਗੁੱਸੇਲੇ ਟਿਕਟ, ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਚੈਨਲ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਮਝਦਾਰ ਕਹਾਣੀਆਂ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵਿਰੋਧਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਗਾਰਡਰੇਲ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸੇਗਮੈਂਟਾਂ 'ਚ ਸਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਮਪਲਿੰਗ, ਯੂਜ਼ਰ ਬੇਸ ਸਾਈਜ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਵਜ਼ਨ ਦਿੰਨਾ, “ਆਵ੍ਰਿਤੀ” ਨੂੰ “ਪ੍ਰਭਾਵ” ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਵਲੋਕਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਪਸ਼ਟ ਫਰਕ ਰੱਖਣਾ।
ਕੀ ਹਾਲੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
AI ਸਾਰਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਹੁਨਰ ਮੰਗਦੇ ਹਨ।
ਟਰੇਡਆਫ਼ ਚੁਣਨਾ, ਰਣਨੀਤੀ ਸੈਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕੀ ਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਇਹ ਸਭ ਰਣਨੀਤੀ, ਸਮੇਂ, ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗਤ, ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਅਸਰਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਮੰਗਦੇ ਹਨ। ਮਕਸਦ ਤੇਜ਼ ਡਿਸਕਵਰੀ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸੋਚ ਨੂੰ ਠੇਕਾ ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ UX: ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ, ਜੀਵੰਤ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
AI ਇਹ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਥਿਰ ਮੌਕਸ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, PMs, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ 'ਤੇ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਦਿਨ-ਬ-ਦਿਨ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਅਕਸਰ AI ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਅਤੇ ਸੋਧਿਆ ਹੋਇਆ।
ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ: ਫਲੋਜ਼, UI ਕਾਪੀ, ਅਤੇ ਸਟੇਟ
AI-ਸਹਾਇਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ LLMs ਨਾਲ, ਟੀਮ ਝਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:
- ਮੁੱਖ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼ (ਹੈਪੀ ਪਾਥ ਅਤੇ ਆਮ ਡਿਟੂਰ)
- UI ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਕਾਪੀ (ਬਟਨ ਲੇਬਲ, ਖਾਲੀ ਸਟੇਟ, ਐਰਰ ਸੁਨੇਹੇ, ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਹਿੰਟ)
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਗਮੈਂਟਾਂ, ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਕ੍ਰੀਨ ਵੈਰੀਅੰਟ
ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ "ਇਹ ਕਿੱਹਦਾ ਹੈ" ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ "ਇਹ ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ" ਅਤੇ "ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਹਰ ਸਟੇਟ ਲਈ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਸੁਝਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਇੰਜੀਨੀਅਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿਕਲਪ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਫਿਰ ਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਭੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਭਾਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਫਿਲਟਰੀਂਗ, ਬਲਕ ਕਾਰਜ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰੈਸਿਵ ਡਿਸਕਲੋਜ਼ਰ ਲਈ ਵਿਕਲਪ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਖਿਲਾਫ਼ ਚੈੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨਾਲ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਛੋਟਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਇੰਪਲੀమెਂਟੇਸ਼ਨ ਵੇਰਵੇ UX ਦੇ ਹਾਲੇ ਵੀ ਲਚਕੀਲਾਪੂਰਵਕ ਹੋਣ 'ਤੇ ਹੀ ਉਪਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾਕਿ ਇੱਕ ਦੇਰ ਨਾਲ ਹੋਏ ਹੈਂਡਆਫ਼ਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ।
PMs ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਏਜ ਕੇਸ ਨੂੰ ਡਿਵ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ
PMs AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦੀ ਸਰੋਪਾਈ ਅਤੇ ਏਜ ਕੇਸ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ-ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: “ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੇ ਤਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਕੀ ਵੇਖਦਾ ਹੈ?”, “ਇਸ ਐਰਰ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੂੰ ਬੇਇਜਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾਵੇ?”, “ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਭੁਲਾਵਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?”
ਉਹ ਪ੍ਰਾਰੂਪ FAQ, ਟੂਲਟਿਪ, ਅਤੇ A/B ਟੈਸਟਾਂ ਲਈ ਵਿਕਲਪਕ ਸੁਨੇਹੇ ਭੀ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ।
ਨਵਾਂ ਹੈਂਡਆਫ਼ਟ: ਘੱਟ ਮੌਕਸ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੁਹਰਾਅ
ਹੈਂਡਆਫ਼ਟ "ਫਾਈਨਲ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ" ਤੋਂ ਸਾਂਝੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ + ਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਤੱਕ ਬਦਲਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ, ਕੀ ਮੁਅੱਹਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਮਾਪਯੋਗ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇੱਕ ਜੀਵੰਤ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ—ਇਸ ਨਾਲ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ UX ਲਗਾਤਾਰ, ਕ੍ਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ PMs ਨੂੰ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਨੇੜੇ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਾਇਲਟ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ
ਇੰਟਰਨਲ ਟੂਲ ਜਾਂ ਪਾਇਲਟ ਫੀਚਰ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਟਰੇਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਦੇ।
AI ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਉਤਪਾਦ ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਦੂਰੀ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ PM ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਛੋਟੀ UI, ਨਮੂਨਾ API ਬੇਨਤੀ, ਜਾਂ ਨਿਯੂਨਤਮ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਮੰਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗੱਲਬਾਤ ਧਾਰਮਿਕ ਲੋੜਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਬਿਹੈਵਿਅਰ ਵੱਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਥੇ ਵੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਵਾਈਬ-ਕੋਡਿੰਗ” ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਗਤੀ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਟੁਕੜੇ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ PM ਇੱਕ ਫਲੋ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਉਸਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੋਹਾਂ ਇਕੋ ਆਰਟੀਫੈਕਟ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਬਰਕਰਾਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਸਾਈਕਲ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਟੂਲ ਉਹ ਕੰਮ ਚਮਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਰਨਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਪਰ ਪੂਰੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਾਈਕਲ ਨੂੰ ਖ਼ਰਚ ਕਰਨ ਦਾ ਜੁਸਟਿਫਿਕੇਸ਼ਨ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ:
- ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ: ਇੱਕ ਬੇਸਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੰਰਚਨਾ, ਸਟਬਡ ਐਂਡਪੌਇੰਟ, ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲੇਆਉਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
- ਗਲੂ ਕੋਡ: ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਫੀਲਡ ਮੈਪ ਕਰਨਾ, ਪੇਲੋਡ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ, UI ਇਵੈਂਟ ਵਾਇਰ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਐਡਾਪਟਰ ਲਿਖਣਾ।
- ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਰੈਫਰੈਂਸ ਸਨਿੱਪੇਟਸ: ਨਮੂਨਾ ਕਵੇਰੀਜ਼, ਵੈਧਤਾ ਨਿਯਮ, ਏਜ-ਕੇਸ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਪੈਟਰਨ, ਜਾਂ “ਇਹ React/Swift/Python ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲੱਗੇਗਾ?”
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, AI ਕੋਡ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਕੈਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਕੁਝ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅੰਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ।
ਜਿਹੜੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨਾਲ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ
ਜੋ ਕੋਡ “ਚੱਲਦਾ” ਹੈ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾ मतलब ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ ਕਿ ਉਹ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਠੀਕ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ (ਸੀਕ੍ਰੇਟ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, PII, ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਚੈਕ), ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ (ਸੇਵਾ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ), ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰਤਾ (ਪਾਠਯੋਗਤਾ, ਮਾਨਿਤਰਿੰਗ, ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ) ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਅਕਸਰ ਉਹ ਸੰਦਰਭੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਗੁੰਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ—ਜਿਵੇਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਜ਼, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਿਯਮ, ਜਾਂ ਸਕੇਲਿੰਗ ਉਮੀਦਾ।
ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਉਮੀਦਾਂ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ
ਚੰਗੀ ਟੀਮ ਨਿਯਮ: ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਉਤਪਾਦਨ ਕੋਡ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਕਿਸ ਨੇ ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਹੋਵੇ।
PM-ਦਰਿਆਫ਼ਤ ਸਨਿੱਪੇਟਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਜਾਂ ਢਾਂਚਾਵਾਂ ਵਾਂਗ ਵਰਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ—ਇਰਾਦੇ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਹੀ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ, ਟੈਸਟ, ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ ਥ੍ਰੈਟ ਮਾਡਲਿੰਗ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਬਿਲਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਸਿਧੀ ਸਿਧੀ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਜੇਕਰ Koder.ai ਇੱਕ ਕੰਮਕਾਜ React UI ਅਤੇ Go ਬੈਕਐਂਡ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ (PostgreSQL ਪਿੱਛੇ) ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵੀ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਮਰਜ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਮਲਕੀਅਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। Snapshots/rollback ਅਤੇ ਸੋਅਰਸ-ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਮਦਦਗਾਰ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ।
ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ, QA, ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਹੋਰ ਇੰਟ੍ਰਵੀਨ ਕੀਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ
AI ਉਪਕਰਨ “ਅਸੀਂ ਕੀ ਸੋਚਿਆ ਸੀ” ਅਤੇ “ਅਸੀਂ ਕੀ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤਾ” ਦਰਮਿਆਨ ਲੂਪ ਨੂੰ ਕਸ ਕੇ ਬੰਨ੍ਹ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਪਹਿਲਾਂ PMs ਵੱਲੋਂ ਲਿਖੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜਾਂ QA ਵੱਲੋਂ ਸਮਝੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ, ਹੁਣ LLMs ਉਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕ-ਦਮ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ, API ਟੈਸਟ, ਅਤੇ end-to-end ਫਲੋਜ਼।
ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਤੋਂ ਟੈਸਟ ਕੇਸ (ਤੇਜ਼)
ਜਦੋਂ ਮਾਪਦੰਡ ਸਾਫ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, AI ਅਜਿਹੇ ਟੈਸਟ ਸਨਾਰੀਓਜ਼ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਵਿਚਕਾਰ ਉਹ ਏਜ ਕੇਸ ਭੀ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਅਕਸਰ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, “ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੀ ਈਮੇਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਮੁੜ-ਸੰਪਰਕ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ” ਵਰਗਾ ਮਾਪਦੰਡ ਗਲਤ ਈਮੇਲ, ਮਿਆਦ-ਪੂਰਾ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਿੰਕ, ਅਤੇ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੌਗਇਨ ਕਰਨ ਦੇ ਪ੍ਰਯਾਸਾਂ ਲਈ ਟੈਸਟ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਉਭਰ ਰਿਹਾ ਹੈ:
- PM ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਕਸਰ Gherkin-ਸਟਾਈਲ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਬੁੱਲੇਟ ਪੁਆਇੰਟ).
- AI ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਸੁੱਟ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਸਨਾਰੀਓਜ਼ + ਸੁਝਾਏ ਹੋਏ Assertions, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਹਿਚਾਣੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੇਸ).
- ਇੰਜੀਨੀਅਰਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (ਸੁਧਾਰਯੋਗਤਾ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉ, ਸਹੀ ਟੈਸਟ ਲੈਵਲ ਚੁਣਨਾ).
ਇਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਬਣਦਾ ਹੈ: ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁਣ ਹینڈਆਫ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ—ਉਹ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਸੱਬੂਟ ਦੇ ਬੀਜ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਖਤਰਾ: ਆਟੋ-ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਭਰੋਸਾ
ਆਟੋ-ਜਨਰੇਟ किए ਟੈਸਟ ਮੰਨਣਯੋਗ ਦਿੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਜਿਹੜੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਹੀਂ ਕਵਰ ਕਰਦੇ। ਆਮ ਨਾਕਾਮੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿਚ ਹੈਪੀ ਪਾਥ ਹੀ ਟੈਸਟ ਹੋਣਾ, ਗਲਤ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ assertion (ਜਿਵੇਂ UI ਟੈਕਸਟ ਜਗ੍ਹਾ ਸਟੇਟ ਚੇन्ज) ਜਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਜੋ ਅਸਲੀ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖਤਰਾ ਹੈ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਅੰਧਤਾ: ਟੀਮ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਮਰਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਵਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ “ਟੈਸਟ ਮੌਜੂਦ ਹਨ,” ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਤ ਫੇਲਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਾ ਕਰਨ।
AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਡ੍ਰਾਫਟ ਮੰਨੋ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਨਹੀਂ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ: ਟੈਸਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ “ਟੈਸਟੇਬਲ ਲੋੜਾਂ”
ਇਸ ਛੋਟੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਪਦੰਡ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋਣ ਅਤੇ ਘੁੰਮਨ-ਫਿਰਨ ਘੱਟ ਹੋਵੇ:
- ਪ੍ਰਤੀਤ ਨਤੀਜਾ: ਕੀ ਸਫਲਤਾ/ਨਾਕਾਮੀ ਨੂੰ ਬੇ-ਝਿਜਕ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- Given/When/Then ਸਪਸ਼ਟਤਾ: ਪਹਿਲੀ ਸਥਿਤੀ, ਕਾਰਵਾਈ, ਉਮੀਦਿਤ ਨਤੀਜਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣ
- ਡੇਟਾ ਨਿਯਮ ਸ਼ਾਮਲ: ਵੈਧਤਾ ਨਿਯਮ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ (ਚੰਗੇ + ਮਾੜੇ ਇਨਪੁੱਟ)
- ਏਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ: ਫੇਲਿਅਰ/ਟਾਈਮਆਉਟ/ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
- ਗੈਰ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਨੋਟਸ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਆਡੀਟ ਲੌਗਿੰਗ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ, ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ
- ਸਕੋਪ ਸੀਮਾਵਾਂ: ਇਸ ਰਿਲੀਜ਼ ਲਈ ਕੀ ਖ਼ਾਸ طور 'ਤੇ ਬਾਹਰ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਲੋੜਾਂ ਟੈਸਟੇਬਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਰਜ ਲਈ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਇਹ ਗਲਤਫਹਮੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ: ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ, ਵੱਧ ਸਾਂਝਿਆ ਸੰਦਰਭ
AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਗੱਲ-ਬਾਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: “ਨਵੀਂ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਨੇ ਐਕਟਿਵੇਸ਼ਨ ਵਧਾਈ?” ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ SQL, ਇੱਕ ਚਾਰਟ, ਅਤੇ ਲਿਖਤੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ।
ਉਹ ਗਤੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਂਦੀ ਹੈ—PMs ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤ ਜਾਂਚ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਨਾਂ ਕਿ ਐਡ-ਹਾਕ ਨਿਕਾਸ ਉੱਤੇ।
AI-ਲਿਖੀ SQL ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ (ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ)
ਆਧੁਨਿਕ ਟੂਲ SQL ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਫਨਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਸੁਝਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ A/B ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਉਪਲਿਫਟ, ਭਰੋਸਾ, ਸੈਗਮੈਂਟ ਵਿਭਾਜਨ)। PMs ਲਈ ਇਹ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਲਾਂਚ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਲਈ, ਇਹ ਘੱਟ ਇੱਕ-ਬਾਰੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ ਸੁਧਾਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸੈਲਫ਼-ਸੇਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਾਂਝੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ
ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੈ: AI ਖੁਸ਼ੀ-ਖ਼ੁਸ਼ੀ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦੇਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਇੱਕ ਹੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਸੈਲਫ਼-ਸੇਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਨੇ ਸਥਿਰ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ:
- ਘਟਨਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਗੁਣ ("signup_complete" ਦਿਆਂ ਕੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?)
- ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਫਾਰਮੂਲੇ (ਐਕਟਿਵੇਸ਼ਨ, ਰਿਟੇੰਸ਼ਨ, ਰੈਵਨਿਊ ਅਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ)
- ਪ੍ਰਯੋਗ ਗਾਰਡਰੇਲ (ਇਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਬਾਹਰ, ਨਮੂਨਾ ਅਨੁਪਾਤ ਜਾਂਚ)
ਜਦੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, PM-ਚਲਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜੋੜੀਦਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੰਬਰਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਨਾਕਾਮੀ ਬਿੰਦੂ: ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਘਟਨਾਵਾਂ
ਦੋ ਮੁੱਦੇ ਆਮ ਹਨ:
- ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡ੍ਰਿਫਟ: "ਐਕਟਿਵ ਯੂਜ਼ਰ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਟ੍ਰੈਂਡ ਤੁੱਲ-ਤੋਲ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਅਸਪਸ਼ਟ ਘਟਨਾ ਨਾਮ: "click_cta" ਤਿੰਨ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਗਲਤ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕਵੈਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਪਰ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਹੱਲ: ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਗਲੋਸਰੀ + ਹਲਕੀ ਸਮੀਖਿਆ
ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਗਲੋਸਰੀ ਬਣਾਓ (ਇੱਕ ਸਰੋਤ-ਅਫ-ਸੱਚ) ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਲਈ ਛੋਟੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖੋ: ਮੁੱਖ ਰਿਲੀਜ਼, ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਤੀਜੇ, ਅਤੇ ਬੋਰਡ-ਇਸਤਰੇ ਮਾਪਦੰਡ।
15-ਮਿੰਟ "ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ PR" (PM ਡਰਾਫਟ; ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ/ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ) ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨੰਬਰਾਂ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਾਂਝਾ ਸੰਦਰਭ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਬੈਕਲੌਗ, ਤਰਜੀਹ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ: ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ
ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਘਟਾਓ
2-4 ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਸਾਫ਼ ਮੁਕੱਦਮਿਆਂ ਨਾਲ ਦੌੜਾਓ ਜਦੋਂ Koder.ai ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਬੈਕਲੌਗ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ—ਪਰ ਇਹ ਉਸਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਗਰੂਮਿੰਗ ਨੂੰ ਅਧਿਕਰਤ ਭਾਗ-ਲਿਖਤ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਕੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲਾ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਟੀਮ AI ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਦੀ ਹੈ, ਬੈਕਲੌਗ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—not ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਸੂਚੀ।
ਗਰੂਮਿੰਗ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਅਤੇ ਵੱਧ ਵਿਸ਼ੇਸ਼)
ਰੀਫਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿੱਚ, AI ਗੰਦਲੇ ਇਨਪੁੱਟ—ਸੇਲਜ਼ ਕਾਲਾਂ ਦੇ ਨੋਟਸ, ਸਪੋਰਟ ਥ੍ਰੇਡ, ਜਾਂ ਮੀਟਿੰਗ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ—ਨੂੰ ਕConsistent ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ ਟਿਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ:
- ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ: ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਰ, ਸੁਝਾਏ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ, ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਸੰਦਰਭ (ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੈਗਮੈਂਟ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਏਜ ਕੇਸ) ਦੀ ਪਹਿਚਾਣ
- ਸਾਈਜ਼ਿੰਗ ਸੁਝਾਅ: ਪਿਛਲੇ ਸਮਾਨ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ
- ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਕਸ਼ਾ: ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਪਸਟ੍ਰੀਮ/ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼
ਮੁੱਖ ਬਦਲਾਅ: PMs ਘੱਟ ਡਰਾਫਟਿੰਗ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਯਤ ਇਰਾਦਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਣਗੋਲੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅਨੁਮਾਨ ਸੁਧਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਜੋਖਮ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ
AI-ਸਹਾਇਤ ਸਮੀਖਿਆਉਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖਤਰਾ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਰੰਗ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟਿਕਟ ਨੂੰ “ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬੱਕ” ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਗੈਰ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ, ਛੁਪਿਆ ਹੋਇਆ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਕੰਮ, ਸੁਰੱਖਿਆ/ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਮੁੱਦੇ, ਅਤੇ ਇੰਟਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ।
ਇਸ ਨਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਕਸਰ ਗਰੂਮਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਹੀ ਅਣਜਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਉਭਾਰਦੀ ਹੈ—ਅਕਸਰ mid-sprint ਦੀ ਬਜਾਏ—ਤਾਂ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਜੋਖਮ ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਬਣ ਜਾਣ।
ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਰੂਪ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਹਰ ਉਮੀਦਸ਼ੁਦਾ ਆਈਟਮ ਨਾਲ ਇੱਕ “ਰਿਸਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ” ਤਿਆਰ ਕਰੇ: ਕੀ ਚੀਜ਼ 2× ਅਧਿਕ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕੀਏਲੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਲਈ spike ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਤਰਜੀਹ: ਆਟੋ-ਰੈਂਕ ਕੀਤੇ ਬੈਕਲੌਗ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ
ਆਟੋ-ਤਰਜੀਹ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ: ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦਿਓ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬੈਕਲੌਗ ਸੋਰਟ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਖ਼ਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ optimize ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਜੋ ਰਣਨੀਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੰਮ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕੰਮ, ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਿਸ਼ਵਾਸ।
ਇਕ ਸਰਲ ਨਿਯਮ ਵਰਤੋ: AI ਸੁਝਾਅ ਦਿਵੇ; ਮਨੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਦਰਜ ਕਰਦੇ। ਜੇ ਇੱਕ ਆਈਟਮ ਉੱਪਰ ਜਾਂ ਹੇਠਾਂ ਗਿਆ, ਤਿਕਟ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤੀ ਕਾਰਨ (ਸਟ੍ਰੈਟਜੀ ਸਬੰਧ, ਜੋਖਮ, ਗ੍ਰਾਹਕ ਵਚਨ) ਸਿੱਧਾ ਲਿਖੋ ਤਾਂ ਟੀਮ ਸਿਰਫ਼ ਰੈਂਕ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਨਿਰਣਾ ਲੈਂਦੀ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮਲਕੀਅਤ, ਜੋਖਮ, ਅਤੇ ਸੁਸ਼ਾਸਨ
ਜਦੋਂ PMs ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕੋ ਹੀ AI ਟੂਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਨਵੇਂ ਨੁਕਸਾਨੀ ਮੋਡ ਵੀ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੁਸ਼ਾਸਨ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਆਹਸਾਸ ਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ, ਕੌਣ ਚੈੱਕ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਇਹ ਟੀਮ ਨੂੰ ਧੀਮਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ)
AI-ਸਹਾਇਤ ਕੰਮ ਉਹ ਤਰੀਕੇ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ ਜਦ ਤਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਮਹਿੰਗੀ ਨਾ ਹੋ ਜਾਏ:
- ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣਾ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਣਨੀਤੀ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਹੋਣਾ।
- ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੋਡ: ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਸਨਿੱਪੇਟਸ ਜੋ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ, ਨਰਮ ਅਥਾਰਟੀ, ਜਾਂ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਪੈਂਡੇੰਸੀਜ਼ ਲਿਆ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਲਾਈਸੈਂਸ ਮੁੱਦੇ: ਨਕਲਕਿਤ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨੀਤੀਆਂ ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੋਕ ਲਗੇ ਹੋਏ ਕੋਡ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ।
- ਅਣ-ਟ੍ਰੇਸੇਬਲ ਫੈਸਲੇ: ਲੋੜਾਂ ਜਾਂ ਬਦਲਾਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਇਆ ਨਾਹ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇਤਿਹਾਸ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ।
ਮਲਕੀਅਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ: ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਨਾਮ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਵਰਕਫਲੋ ਦਰਜੇ 'ਤੇ ਮਲਕੀਅਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨਾਲ:
- ਟੂਲਿੰਗ ਮਨਜ਼ੂਰੀ: ਸੁਰੱਖਿਆ/IT ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੇਂਡਰ ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਯਮੈਂਟ ਮੋਡ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਮਲਕੀਅਤ ਰੱਖਣ।
- ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ: ਇੱਕ ਮਾਲਕ (ਅਕਸਰ Security ਜਾਂ Data) ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਆਨੁਮਤ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮੀਖਿਆ: ਜਿਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਬਦਲਾਵ ਮਰਜ ਕੀਤਾ ਉਹ ਅੰਤਿਮ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਰੱਖਦਾ—PM ਲਈ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਕੋਡ ਬਦਲਾਵ, QA ਲਈ ਟੈਸਟ ਕਵਰੇਜ।
ਟੀਮਾਂ ਅਸਲੀ ਵਿੱਚ ਪਾਲਣਗੇ ਅਸਾਨ ਨੀਤੀਆਂ
ਨਿਯਮ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਲਾਗੂਯੋਗ ਰੱਖੋ:
- ਰੇਡੈਕਸ਼ਨ ਡਿਫੌਲਟ: “ਪਰੰਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਗਾਹਕ PII ਨਹੀਂ” ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਰੇਡੈਕਸ਼ਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ।
- ਆਡਿਟ ਲੌਗਾਂ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਰਟੀਫੈਕਟਾਂ (PRDs, ਮੁੱਖ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼, ਕੋਡ PRs) ਲਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਤਿਹਾਸ ਸਟੋਰ ਕਰੋ।
- ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ: ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਪਰਵਾਨਤ ਟੂਲਾਂ ਦੀ, ਨਾਲ ਹੀ ਦਰਸਾਉ ਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਗਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ SDLC ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਸਮਝੋ: ਚੇਟ ਤੋਂ ਕੀ ਜਨਰੇਟ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਨਿਰਯਾਤ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ ਕਦੋਂ ਜਰੂਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦ ਤਕ iterations ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ snapshots/rollback ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੇ ਜਾਣ।
ਘਟਨਾ ਸੰਭਾਲਣਾ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ ਦਾ ਰਾਹ
AI ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਉਤਪਾਦਕ ਜੋਖਮ ਵਾਂਗੋ ਹੀ ਸਲਝਾਓ:
- PRs ਅਤੇ ਸਪੈਕਸ ਵਿੱਚ “AI-ਸਹਾਇਤ ਬਦਲਾਵ” ਟੈਗ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਟੀਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਸ ਕਰ ਸਕੇ।
- ਇੱਕ ਵਾਪਸੀ ਰਸਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ (ਕਮਿਟ ਰਿਵਰਟ, ਫਲੈਗ ਅਣਇਨੇਬਲ, ਪਿਛਲਾ ਨਕਲ ਰੀਸਟੋਰ).
- ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪੋਸਟ-ਇੰਸੀਡੈਂਟ ਸਮੀਖਿਆ ਚਲਾਓ ਜੋ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆ ਸੁਧਾਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵੇ—ਅਗਲੇ ਵਾਰ ਕੀ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ, ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਜਾਂ ਲੌਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।
ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ
ਅਸਲੀ ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ
ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਰਿਵਿਊ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਡੋਮੇਨ 'ਤੇ ਰੱਖੋ।
AI ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ—ਇਹ ਨਵੇਂ "ਦਰਮਿਆਨੀ" ਕੰਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ PM ਜਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ। ਜਿਹੜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇਹ ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਅ ਤੋਂ ਬਚ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਵੇਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੰਮ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਲਕੀਅਤ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
ਕੁਝ ਨਿਗੜੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ:
- ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਜ਼: ਆਮ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ curated, ਵਰਜਨ-ਕਾਬਿਲ ਪ੍ਰਾਂਪਟ (ਫੀਡਬੈਕ ਸਾਰਾਂਸ਼, ਰਿਲੀਜ਼ ਨੋਟਸ ਡਰਾਫਟ, ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ). ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਕਤੀਗਤ ਛੋਟੇ ਟਰਿਕਸ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਪੁਨਰਵਰਤਨੀਯ ਸੰਪਤੀ ਸਮਝੋ।
- AI-ਸਹਾਇਤ ਕੰਮ ਲਈ ਸਪੈੱਕ ਟੈਮਪਲੇਟਸ: ਹਲਕਾ PRD/ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਜੋ ਮਾਡਲ ਧਾਰਣਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ “ਵਧੀਆ ਕੀ ਹੈ” ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਮੁਲਾਂਕਣ ਹਾਰਨੇਸ: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਣ ਦੇ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕੇ—ਗੋਲਡਨ ਉਦਾਹਰਣ, ਚੈੱਕਲਿਸਟ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਲੋੜ ਡਰਾਫਟ, ਸਪੋਰਟ ਮੈਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੈਰੇਟਿਵ ਲਈ ਵੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੰਮ “ਹਰ ਕਿਸੇ ਦਾ ਕੰਮ” ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਉਹ ਕਿਸੇ ਦੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ। ਇੱਕ ਮਾਲਕ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ, ਅਪਡੇਟ ਕੈਡੈਂਸ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੈਆਰ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿਣਗੇ (ਵਿਕੀ, ਰੇਪੋ, ਜਾਂ ਦੋਹਾਂ)।
ਉਹ ਉਭਰਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵੱਧ ਦੇਖੋਗੇ
- AI ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲੀਡ: AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲਕਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦਾ, ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਗਤੀ ਤੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਟਰੇਡਆਫ਼ ਕਰਦਾ।
- ਡਿਵੈਲਪਰ ਐਕਸਪੀਰੀਅਂਸ (DX): ਇਹ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਟੂਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ (CI/CD, ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ, ਡਾਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ) ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਟੂਲ ਸਟੀਵਰਡ (ਜਾਂ AI Ops Steward): ਪਹੁੰਚ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਮਾਡਲ ਚੋਣ, ਵੇਂਡਰ ਕਾਨਟਰੈਕਟ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨੇਜ ਕਰਦਾ—ਅਕਸਰ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀਦਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਇਹ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਫ਼ੋਰਮਲ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਛੋਟੀਆਂ ਵਿਚ ਮੌਜੂਦਾ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀਆਂ ਹੈਟਾਂ।
ਹੁਨਰ ਅਪਗਰੇਡ: PMs ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ درمیانی ਮਿਲਦੇ ਹਨ
PMs ਟੈਕਨੀਕੀ ਸਾਖ਼ਤੀ ਤੋਂ ਫਾਇਦਾ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਉੱਚ-ਸਤਰ ਤੇ ਡਿਫਜ਼ ਪੜ੍ਹਨਾ, APIs ਨੂੰ سمجھਣਾ, ਅਤੇ ਮੌਲੈਕੂਲਾ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਝ ਰੱਖਣਾ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸੋਚ ਤੋਂ ਲਾਭਾਨਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਫਰੇਮਿੰਗ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ—ਸਿਰਫ਼ ਇੰਪਲੀਮੇੰਟੇਸ਼ਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ।
ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਜੋ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੀ ਹੈ
ਜੋੜੀ ਸੈਸ਼ਨ ਚਲਾਓ (PM + ਇੰਜੀਨੀਅਰ) ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਸਪੈੱਕ, ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਇਕੱਠੇ ਬਣਾਏ ਜਾਣ, ਫਿਰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਜੋ ਚੰਗਾ ਕਾਮ ਕਰ ਗਿਆ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਪਲੇਬੁੱਕ (ਟੈਮਪਲੇਟ, ਕਰੋ/ਨਾ ਕਰੋ, ਸਮੀਖਿਆ ਚੈੱਕਲਿਸਟ) ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਸਿੱਖਿਆ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਕੁਟਿਆ ਹੋ ਜਾਵੇ।
AI ਬਿਨਾਂ ਭੂਮਿਕਾ ਗੁੰਝਲਦੇ ਹੋਏ ਅਪਨਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਪਲੇਅਬੁੱਕ
ਥੋੜੀ ਢਾਂਚਾ ਬਹੁਤ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ AI ਲਾਉਣਾ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਉਣਾ ਜਿੱਥੇ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਟੀਮ ਇਹ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ-ਦਰ-कਦਮ ਪਾਇਲਟ ਯੋਜਨਾ (ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਟੀਮ)
-
ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਸਕੋਪ ਵਾਲਾ ਫੀਚਰ ਚੁਣੋ (ਨਾ ਕੋਈ ਛੋਟਾ ਕਾਪੀ ਬਦਲਾਅ, ਨਾ ਕੋਈ ਕਈ-ਕਵਾਰਟਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਿਵਰਾਈਟ). ਸ਼ੁਰੂ/ਅੰਤ ਬਿੰਦੂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਪਹਿਲੇ ਵਿਚਾਰ ਡਰਾਫਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੱਕ।
-
ਪਾਇਲਟ ਲਈ ਇੱਕ-ਸਫ਼ਾ ਭੂਮਿਕਾ ਨਕਸ਼ਾ ਲਿਖੋ: ਕੌਣ ਸਮੱਸਿਆ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ (PM), ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਖ ਕੌਣ ਲੈਂਦਾ (engineering), UX ਫੈਸਲੇ ਕੌਣ ਲੈਂਦਾ (design), ਅਤੇ ਕਿਣੀ ਗੁਣਾ (QA) ਕੌਣ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ। ਦਰਸਾਓ ਕਿ ਕੌਣ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੌਣ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ।
-
ਸਿਰਫ 2–3 AI ਵਰਤੋਂ-ਮਾਮਲੇ ਚੁਣੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
- PRD/ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨਾ
- ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਤੋਂ ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨਾ
- ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਅਪਡੇਟਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਟਰੇਡਆਫ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
-
ਇਨਪੁੱਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਟੈਮਪਲੇਟ ਅਤੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ "ਡਨ" ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ (ਕੀ ਚੀਜ਼ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਕੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ) ਰੱਖੋ।
-
2–4 ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਲਈ ਚਲਾਓ, ਫਿਰ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੁਕ ਕੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਜਾ ਕੇ ਤੇਜ਼ ਇੰਪਲੀਮੇੰਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਇਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਬਿਲਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਦੀ planning mode ਨਾਲ snapshots/rollback)। ਮਕਸਦ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਬਾਇਪਾਸ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਦੁਹਰਾਈ ਸਸਤੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਦਕਿ ਸਮੀਖਿਆ ਦਰਵਾਜੇ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕ ਜਿਹੜੇ ਸਭਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਟਰੈਕ ਕਰੋ (ਪਿਛਲੇ ਸਮਾਨ ਫੀਚਰ) ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ:
- ਚੱਕਰ ਸਮਾਂ: ਵਿਚਾਰ → ਸ਼ਿਪ
- ਰੀਵਰਕ ਦਰ: ਮੁੜ-ਖੋਲ੍ਹੇ ਟਿਕਟ, ਸਕੋਪ ਚੰਗਾ-ਖਰਾਬ, ਹਰ ਸਟੋਰੀ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮੀਟਿੰਗਾਂ
- ਡਿਫੈਕਟ ਦਰ: QA ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਰਿਲੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਮਿਲੀਆਂ ਬੱਗਸ
- ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਸਕੋਰ: ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਸ਼ੁਰੂ 'ਤੇ engineering/QA ਵੱਲੋਂ 1–5 ਰੇਟਿੰਗ ਕਿ ਸਟੋਰੀ ਕਿੰਨੀ ਤਿਆਰ ਹੈ
ਰੀਤਾਂ ਜੋ ਡ੍ਰਿਫਟ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ
ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਰਿਪੋ (ਵਰਜਨਡ, ਚੰਗੇ/ਖਰਾਬ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ) ਰੱਖੋ। ਹਫਤਾਵਾਰ 20 ਮਿੰਟ ਸਮੀਖਿਆ ਰੱਖੋ ਜਿੱਥੇ ਟੀਮ AI-ਜਨਰੇਟ ਆਰਟੀਫੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਵਜੋਂ ਵੇਖ ਕੇ ਲੇਬਲ ਕਰੇ: ਸਹੀ, ਭ੍ਰਮਿਤ, ਘਾਟ-ਸੰਦਰਭ, ਜਾਂ ਮਿਹਨਤ ਯੋਗ ਨਹੀਂ।
ਆਖਰੀ ਉਦਦੇਸ਼ ਸਿਧਾਂਤ: ਸਾਂਝੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟ, ਸਪਸ਼ਟ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਦਿੱਖਧਾਰੀ ਫੈਸਲੇ।