09 ਜੂਨ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਸੋਲੋ ਫਾਉਂਡਰਾਂ ਲਈ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ: ਪੂਰੇ-ਸਟੈਕ ਐਪ ਬਣਾਓ
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਲੇ ਵੈੱਬ, ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ ਉਤਪਾਦ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮ ਵਰਕਫਲੋ ਸਿੱਖੋ—ਬਿਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਜਾਂ ਗਤੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੇ।
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਲੇ ਵੈੱਬ, ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ ਉਤਪਾਦ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮ ਵਰਕਫਲੋ ਸਿੱਖੋ—ਬਿਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਜਾਂ ਗਤੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੇ।
“ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਮਾਹਿਰ ਹੋ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ end-to-end ਉਤਪਾਦ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਅਨੁਭਵ, ਵਿਕਲਪਿਕ ਮੋਬਾਈਲ ਐਕਸੈਸ, ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਸਰਵ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਬੈਕਐਂਡ, ਅਤੇ ਉਹ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹਿੱਸੇ (auth, payments, deployment) ਜੋ ਇਹ ਸੱਚਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਤੁਸੀਂ ਚਾਰ ਜੁੜੇ ਹਿੱਸੇ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ:
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਸੋਲੋ ਸਕੋਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
AI ਉਸ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟਾਸਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰ ਸਕੋ।
ਵਰਤੋਂ ਸਹੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਸੈਟਅਪ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਂਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾ ਸਕੋ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਮੂਲਯਵਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਠੀਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਹਮ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਹੈ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨਾ, ਸੀਮਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ।
ਜਿੱਤ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ “ਸਭ ਕੁਝ ਬਣਾਓ।” ਜਿੱਤ ਇੱਕ ਐਸੇ MVP ਨੂੰ ਭੇਜਣਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ, ਉਦੋਂ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਫੀਚਰ ਸੈਟ ਨਾਲ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਸੰਭਾਲ ਸਕੋ। ਪਹਿਲੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਲਈ ਲਕੜੀ ਇਹ ਹੋਵੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡਿਪਲੋਇ, ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕੋ। ਜਦੋਂ ਵਰਤੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅਹੰਕਾਰ ਹੈ, AI ਹੋਰ ਮੁੱਲਵਾਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ—ਕਿਉਂਕਿ ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਕਲਪਨਾਤਮਕ ਬਜਾਏ ਅਸਲੀ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਗੇ।
ਸੋਲੋ ਫਾਉਂਡਰ ਵਜੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ “ਖਰਾਬ ਕੋਡ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਤੱਕ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਬਣਾ ਰਹਿਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਖਤ MVP ਸਕੋਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੋਟਾ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਚਿਤ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਧਾਨ ਯੂਜ਼ਰ (“ਸਭ”) ਨਾ ਰੱਖ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ Konkreet ਦਰਦ ਲਿਖੋ। ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੇ ਬਿਆਨ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ:
ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਪਿਆਰਾ ਨਤੀਜਾ ਚੁਣੋ: ਉਹ ਪਹਿਲਾ ਪਲ ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, “ਹਾਂ, ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਮੇਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹੱਲ ਦਿਤਾ।” ਪੂਰਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਹੀਂ—ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਜਿੱਤ।
ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਚਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। 5–10 ਸਟੋਰੀਜ਼ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ:
As a freelance designer, I can generate an invoice and send it so I get paid faster.
ਹਰ ਸਟੋਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਡਨ ਚੈਕਲਿਸਟ ਜੋ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵੈਰੀਫਾਈ ਹੋ ਸਕੇ। ਉਦਾਹਰਨ:
ਇਹ ਚੈਕਲਿਸਟ AI ਨੂੰ ਜਦੋਂ ਉਹ ਵਾਧੂ ਫੀਚਰ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਬਣ ਜਾਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਸਪੈੱਕ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਕੋਡ ਸਬੰਧੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਰੱਖੋ:
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਕੋਡ ਮੰਗਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਸਪੈੱਕ ਨੂੰ ਟਾਪ 'ਤੇ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਇਸ 'ਤੇ ਟਿਕਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ “ਰਚਨਾਤਮਕ” ਮੋੜਾਂ ਅਤੇ ਵੱਧ ਸ਼ਿਪਯੋਗ ਕੰਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ।
ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ “ਨਹੀਂ” ਕਹਿਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਆਮ v1 ਕਟ:
ਆਪਣੀ ਸਪੈੱਕ ਵਿੱਚ ਨਾ-ਗੋਲ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਵਜੋਂ ਸਾਂਭੋ। ਜੇ ਕੋਈ ਬੇਨਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਪਿਆਰਾ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸੇਵਾ ਕਰਦੀ, ਇਹ v2 ਲਿਸਟ 'ਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਨਹੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਦੀ।
ਤੁਹਾਡਾ ਲਕੜੀ “ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ” ਸਟੈਕ ਚੁਣਨਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਹ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਸੰਦਰਭ-ਬਦਲਾਅ ਨਾਲ ਆਪਰੇਟ, ਡੀਬੱਗ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕੋ। AI ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਅਜਾਣੇ ਟੂਲਾਂ ਦੇ ਢੇਰ ਤੋਂ ਬਚਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ।
ਸੋਲੋ-ਮਿੱਤਰ ਸਟੈਕ ਮਿਲਜੁਲ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਮਾਡਲ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਘੱਟ “ਗਲੂ ਵਰਕ”।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਟੈਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Koder.ai ਵਰਗਾ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ (React ਵੈੱਬ ਲਈ, Go ਬੈਕਐਂਡ ਲਈ, PostgreSQL ਡੇਟਾ ਲਈ) ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਇਟਰੈਟ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਜਦੋਂ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋ ਤਾਂ سورਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮੋਬਾਈਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਉਤਪਾਦ ਵਾਂਗ ਦੁਪਰਭਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦੂਜੇ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਮਾਨ ਲਓ। ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰਣੈ ਕਰੋ:
ਜੋ ਵੀ ਚੁਣੋ, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਸ਼ੇਅਰ ਰੱਖੋ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਭੁਗਤਾਨ, ਜਾਂ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹੱਲ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਵਿਆਪਕ-ਉਪਯੋਗ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਟ ਕਰੋ। “ਬੋਰਿੰਗ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਪ੍ਰਡਿਕਟੇਬਲ ਡੌਕਸ, ਸਟੇਬਲ SDKs, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਾਹਰਨ—AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ ਲਈ parfait।
ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਿਖੋ: ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਖਰਚਾ, ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਘੰਟੇ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ managed hosting vs self-hosting, paid APIs vs open source, ਅਤੇ ਦਿਨ-ਇੱਕ ਤੋਂ ਹੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੁਝ ਟੁੱਟਿਆ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹੀ ਢਾਂਚਾ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੋਡ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਮੈਂਟੇਨੇਬਲ ਢੰਗ ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰੇਪੋ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ (ਚਾਹੇ ਮੋਬਾਈਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨੀ ਹੋਵੇ)। ਫੋਲਡਰ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਤਰਕੀਬੀ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਹਾਇਕ ਬਦਲਾਵਾਂ ਲਈ “ਸਹੀ ਥਾਂ” ਲੱਭ ਸਕੋ।
ਇੱਕ ਸਰਲ, ਸੋਲੋ-ਫ੍ਰੈਂਡਲੀ ਲੇਆਉਟ:
/apps/web (ਫ੍ਰੰਟਐਂਡ)/apps/api (ਬੈਕਐਂਡ)/packages/shared (ਟਾਈਪਸ, ਯੂਟਿਲਿਟੀ)/docs (ਨੋਟਸ, ਫੈਸਲੇ, ਪ੍ਰੋਮਪਟ)ਬ੍ਰਾਂਚਿੰਗ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਰੱਖੋ: main + ਛੋਟੇ-ਅਰਸੇ ਵਾਲੇ ਫੀਚਰ ਬ੍ਰਾਂਚਾਂ ਜਿਵੇਂ feat/auth-flow। ਛੋਟੇ PRs ਅਕਸਰ merge ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਰੋਲਬੈਕ ਆਸਾਨ ਹੋ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਲਿੰਟਿੰਗ ਜੋੜੋ ਤਾਂ ਕਿ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੁਹਾਡੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਖੁਦ ਬੈਠ ਜਾਏ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕੜੀ ਇਹ ਹੋਵੇ: “ਜਨਰੇਟਡ ਕੋਡ ਸੇਕ ਚੈਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ” (ਜਾਂ ਲੈਂਡ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ੋਰ ਨਾਲ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਵੇ)।
ਲੋੜੀਨਾ ਸੈਟਅਪ:
AI ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਕਰਦਿਆਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ: “ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ lint ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ; ਨਵੀਆਂ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਨਾ ਜੋੜੋ; ਫੰਕਸ਼ਨ ਛੋਟੇ ਰੱਖੋ; ਟੈਸਟ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।” ਇਹ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਚਰਨ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਕ README ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਭਰ ਸਕੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੇ:
dev, test, lint, build)ਜੇ ਤੁਸੀਂ .env.example ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵਾਂ config ਵੈਲਯੂ ਜੋੜੇ ਤਾਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਕ ਲਾਇਟਵੈਟ Issue tracker ਵਰਤੋ (GitHub Issues ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ)। Issues ਨੂੰ ਟੈਸਟੇਬਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ: “User can reset password” ਨਾ ਕਿ “Add auth stuff.” ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੰਧੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ “ਅਗਲੇ ਤਿੰਨ ਮਾਈਲਸਟੋਨ” ਦੀ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਅਸਲੀ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ।
AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ “ਬਹੁਤ” ਅਤੇ “ਉਪਯੋਗੀ” ਇੱਕੋ ਨਹੀਂ। ਫਰਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋमਪਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦائرਾ-ਵਾਲੀ ਸਪੈੱਕ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: ਸਪਸ਼ਟ ਲਕੜੀ, ਵਿਵਕ Pाबੰਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਸਰਤ ਵਾਲਾ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ।
ਚਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
“ਸੈੱਟਿੰਗ ਪੇਜ ਬਣਾਓ” ਦੀ ਥਾਂ ਕਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਫੀਲਡ ਹਨ, ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੇਵ ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਰੀਫੈਕਟਰ ਜਦੋਂ AI ਗੰਦਲਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪੈਟਰਨ:
ਇਸ ਨਾਲ diffs ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
“ਕਿਉਂ” ਪੁੱਛਣ ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫੜ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਲਾਭਦਾਇਕ ਪ੍ਰੋਮਪਟਾਂ:
UI, API, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਿਤ ਸੰਰਚਨਾ ਵਰਤੋਂ:
Task: <what to build>
Current state: <relevant files/routes/components>
Goal: <expected behavior>
Constraints: <stack, style, no new deps, performance>
Inputs/Outputs: <data shapes, examples>
Edge cases: <empty states, errors, loading>
Deliverable: <one file/function change + brief explanation>
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ “ਸੋਲੋ ਫਾਉਂਡਰ ਸਪੈੱਕ ਫਾਰਮੈਟ” ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਵੈੱਬ ਫਰੰਟਐਂਡ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿਥੇ AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਜਿਥੇ ਇਹ ਵੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ “ਜੋ ਵੀ UI ਚਾਹੇ” ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਹੈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨਾ: ਸਪਸ਼ਟ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਊ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪੈਟਰਨ।
ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਧਾਰਣ-ਪਾਠ ਵਾਇਰਫ੍ਰੇਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਰਚਨਾ ਲਈ ਕਹੋ, ਨਿੱਤ-ਪੋਲਿਸ਼ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਉਦਾਹਰਨ: “ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਵਜੋਂ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇਖ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ, ਨਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਵੇਰਵਾ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹਾਂ।” ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਬਾਕਸੀ ਵਾਇਰਫ੍ਰੇਮ ਨਾਲ ਜੋੜੋ: ਹੈਡਰ / ਲਿਸਟ / ਪ੍ਰਾਈਮਰੀ ਬਟਨ / ਖਾਲੀ ਰਾਜ।
AI ਨੂੰ ਜਨਰੇਟ ਕਰਵਾਓ:
ਜੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਪੇਜ ਮੰਗੋ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਟਰਨ ਰੱਖਣ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ। “ਪੂਰਾ ਫਰੰਟਐਂਡ” ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਵਿੱਚ ਮੰਗਣ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗੰਦਲਾਪਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰਾ ਬ੍ਰੈਂਡ ਬੁੱਕ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਗਠਨ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਟੋਕਨ ਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸੈੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਜੋ ਹਰ ਪੇਜ ਵਰਤਦਾ ਹੈ:
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਕਰੋ: “ਮੌਜੂਦਾ tokens ਵਰਤੋ; ਨਵੀਆਂ ਰੰਗਾਂ ਨਾ ਜੋੜੋ; Button ਅਤੇ TextField ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋ; spacing 8px ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਰਹੇ।” ਇਹ ਸਕਰੀਨ-ਪਰ-ਸਕਰੀਨ “ਨਵਾਂ ਸਟਾਈਲ” ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਐਕਸੇਸਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਡਿਫ਼ੋਲਟ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਫਾਰਮ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦਿਆਂ ਲੋੜੀਂਦਾ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਪ੍ਰੋਮਪਟ: “ਇਸ ਫਾਰਮ ਨੂੰ ਐਕਸੇਸਬਲ ਬਣਾਓ: ਲੇਬਲ ਜੋੜੋ, aria-describedby ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ, ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਾਰੇ ਕੰਟਰੋਲ ਕੀਬੋਰਡ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ।”
ਅਧਿਕাংশ “ਧੀਮੀ ਐਪਸ” ਅਸਲ ਵਿੱਚ “ਅਸਪਸ਼ਟ ਐਪਸ” ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਤੋਂ ਲੋੜੀਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰੋ:
ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਵੀ ਪੱਕਾ ਕਰੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਹਰ ਕੀ-ਸਟ੍ਰੋਕ 'ਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਫੈਚ ਨਾ ਕਰੇ। ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿਓ: “Search ਨੂੰ 300ms debounce ਕਰੋ” ਜਾਂ “ਕੇਵਲ submit 'ਤੇ fetch ਕਰੋ।” ਇਹ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਨਿਯਮ ਤੁਹਾਡੇ ਫਰੰਟਐਂਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾ ਜਟਿਲ optimizations ਦੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪੇਜਾਂ ਨੂੰ ਪਤਲਾ, ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਮਪਟਾਂ ਨੂੰ ਕਠੋਰ ਰੱਖੋਗੇ, ਤਾਂ AI ਇੱਕ ਗੁਣਾ-ਵਧਾਉਣ ਵਾਲਾ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ—ਬਿਨਾ ਤੁਹਾਡੀ UI ਨੂੰ ਗੈਰ-ਮੈਂਟੇਨੇਬਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ।
ਮੋਬਾਈਲ ਭੇਜਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਦੋ ਵਾਰੀ ਲਿਖਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਲਕੜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ, ਇੱਕ ਬੈਕਐਂਡ, ਅਤੇ ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਲੌਜਿਕ ਸਾਂਝਾ ਰੱਖੋ—ਫਿਰ ਵੀ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ “ਘਣਾ” ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਓ।
ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤਿੰਨ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਵਿਕਲਪ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ React 'ਚ ਵੈੱਬ ਬਣਾਈ ਹੈ, ਤਾਂ React Native ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ ਹੈ।
ਮੋਬਾਈਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਤੁਹਾਡੇ ਵੈੱਬ UI ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਫਲੋਜ਼ ਸਧਾਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਤਰਜੀਹ ਦੇਓ:
AI ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਵੈੱਬ ਫਲੋ ਤੋਂ ਇੱਕ “ਮੋਬਾਈਲ-ਫਰਸਟ ਫਲੋ” ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਟੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ।
ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਨਾ ਕਰੋ। ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਕਲਾਸਿਕ ਬੱਗੋਂ ਬਚਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵੈੱਬ ਖੇਤੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਮੋਬਾਈਲ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਥਵਾ ਉਲਟ)।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪੈਟਰਨ:
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨ, ਇੱਕ API ਕਾਲ, ਇੱਕ ਸਟੇਟ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਰੱਖਣ ਦਿਓ ਤਾਂ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਮੈਂਟੇਨੇਬਲ ਰਹੇ।
ਸੋਲੋ-ਮਿੱਤਰ ਬੈਕਐਂਡ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੋਰਿੰਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਪ੍ਰਡਿਕਟੇਬਲ ਏਂਡਪੋਇੰਟ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਜਾਦੂ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕੜੀ “ਸੁਪਰ-ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ” ਬਣਾਉਣਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਕ ਐਸੀ API ਭੇਜਣ ਦੀ ਹੈ ਜੋ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕੋ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ “API contract” ਡੌਕ (ਅੱਠੇ README) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਹਰ ਏਂਡਪੋਇੰਟ ਲਈ ਲਿਖੋ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਲੈਂਦਾ ਅਤੇ ਕੀ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਏਂਡਪੋਇੰਟ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:
POST /api/projects)ਇਸ ਨਾਲ ਆਮ ਸੋਲੋ-ਫਾਉਂਡਰ ਜਾਲ: ਫਰੰਟਐਂਡ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਕਲਾਇੰਟ ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ “ਬੈਕਐਂਡ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ” ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਨਿਯਮ (pricing, permissions, status transitions) ਇੱਕ ਸੇਵਾ/ਮੌਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, ਨਾ ਕਿ controllers ਅਤੇ clients ਵਿਚ ਵੰਡੇ ਹੋਏ। ਫਰੰਟਐਂਡ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, “ਕੀ ਮੈਂ X ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ?” ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਵੈੱਬ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਵਿੱਚ ਲੋਗਿਕ ਨੂੰ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋ।
ਛੋਟੇ ਜੋੜੇ ਘੰਟਿਆਂ ਬਚਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ:
AI ਰੂਟਸ, controllers, DTOs, middleware ਆਦਿ ਲਈ ਬੋਇਲਰਪਲੇਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬੇਹੱਦ ਚੰਗਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਡੈਵ ਦੀ PR ਵਾਂਗ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ:
ਪਹਿਲਾ ਵਰਜ਼ਨ ਛੋਟਾ, ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਵਧਾਉਣ ਯੋਗ ਰੱਖੋ—ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰੋਗੇ।
ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਛੋਟਾ ਫੈਸਲਾ” ਵੱਡੀ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਲਾਗਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੋਲੋ ਫਾਉਂਡਰ ਵਜੋਂ ਲਕੜੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਸਕੀਮਾ ਪੂਰਨ ਹੋਵੇ—ਇਹ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਵਾਪਸ ਵੇਖਣ 'ਤੇ ਸਮਝ ਸਕੋ।
AI ਨੂੰ ਮੰਗਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਕੋਰ ਇਤਾਈਟਾਂ ਦੀ ਸਧਾਰਨ ਸੂਚੀ ਲਿਖੋ: users, projects, content, subscriptions/payments, ਅਤੇ ਕੋਈ “join” ਜਿਵੇਂ memberships। ਫਿਰ ਇਸ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਟੇਬਲ/ਕਲੇਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰੋ।
ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਚੰਗਾ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ:
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ ਵਰਤਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਸਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰੇ ਕਿ ਹਰ ਟੇਬਲ ਕੀ ਲਈ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਵਾਧੂ ਟੇਬਲਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਕਰੇ, ਤਾਂ ਪਿੱਛੇ ਹਟੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਉਹੀ ਰੱਖੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ MVP ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਲੋਕਲ/ਡੈਵ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰੀ ਇੱਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਾਸਤਵਿਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਕੀਮਾ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ seed data ਜੋੜੋ—ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਯੂਜ਼ਰ, ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਅਤੇ ਕੁਝ content ਆਈਟਮ ਜੋ dev 'ਚ ਐਪ ਨੂੰ ਵਰਤਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ "ਰਨ ਇਹ ਲੋਕਲ" ਕਹਾਣੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਤੇਜ਼ ਇਟਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਅਹੰਕਾਰਪੂਰਕ ਹੈ।
AI ਲਈ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੋਮਪਟ: “ਇਸ ਸਕੀਮਾ ਲਈ migrations ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ, ਨਾਲ ਹੀ seed ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜੋ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਅਤੇ 5 realistick content ਆਈਟਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।”
ਸੋਲੋ ਬਿਲਡਰ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਜਦ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਆਦਤਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਟਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ:
project_id, user_id, created_at, status)।ਜੇ AI ਉਹੋ queries ਜਨਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ “ਸਭ ਕੁਝ” ਫੈਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ। "Works on my machine" ਜਲਦੀ "production ਵਿੱਚ timeout" ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ rows ਵਧ ਗਏ।
ਤੁਹਾਨੂੰ compliance ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇੱਕ recovery ਯੋਜਨਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਮਿਟਾਉਗੇ vs ਪੁਰਾਣਾ ਕਰਕੇ ਰੱਖੋਗੇ (ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਲਈ)। ਸਧਾਰਣ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਐਡਜ ਕੇਸ ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਮੈਨੇਜਿੰਗ ਅਸਾਨ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ auth ਤੇ payments “ਅਮਲ ਵਿੱਚ” ਲਿਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਫਿਰ ਵੀ ਖਾਤਾ ਹਾਈਜੈਕਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਹਕਾਂ ਦੇ ਡਬਲ ਚਾਰਜ ਹੋਣ ਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਲਕੜੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਪੂਰਨਤਾ—ਇਹ ਬੋਰਿੰਗ, ਪਰ ਪਰਖੇ ਹੋਏ ਰਿਵਾਜ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫੋਲਟ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਅਕਸਰ MVPs ਲਈ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਵਿਕਲਪ:
ਜੋ ਵੀ ਚੋਣ ਕਰੋ, rate limiting ਚਾਲੂ ਕਰੋ, verify email ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ store ਕਰੋ (web ਲਈ httpOnly cookies)।
deny-by-default ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ:
userresource (project, workspace, doc)role (owner/member/viewer)ਹਰ ਸਰਵਰ-ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ authorization ਚੈੱਕ ਕਰੋ, UI 'ਤੇ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਸਾਫ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇੱਕ ID ਅਨੁਮਾਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, fir vi ਉਹ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
ਸਧਾਰਣ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ one-time payments ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਜੇ ਮੁੱਲ ਲਗਾਤਾਰ ਹੈ ਤਾਂ subscriptions। PCI ਸਕੋਪ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ payment provider ਦਾ hosted checkout ਵਰਤੋ।
Webhooks ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: success, failure, cancellation, ਅਤੇ plan changes ਹੈਂਡਲ ਕਰੋ। webhook handling ਨੂੰ idempotent ਬਣਾਓ (ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ) ਅਤੇ ਹਰ ਇਵੈਂਟ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਵਾਦ ਸुल੍ਹਾ ਸਕੋ।
ਜਰੂਰੀ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੀ ਸਟੋਰ ਕਰੋ। API keys env vars ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੋਟੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕਦੇ ਵੀ client ਨੂੰ secrets ਭੇਜੋ ਨਾ। ਬੁਨਿਆਦੀ audit logs ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ (ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਕੀਤਾ, ਕਦੋਂ) ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕੋ ਬਿਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੇ।
ਸੋਲੋ ਭੇਜਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ—ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਸਤਹ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਕੁਝ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੇ ਜੋ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਲਕੜੀ "ਪਰਫੈਕਟ ਕਵਰੇਜ" ਨਹੀਂ—ਇਹ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਉਸ ਦਿਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਰਮਿੰਦਗੀ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਐਲਾਨ ਕਰੋ।
ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ-ਦੋ-ਦਸ critical flow tests ਦੀ ਬਜਾਏ 3–6 ਮੁੱਖ ਯਾਤਰਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਪਾਓ:
ਇਹ ਫਲੋਜ਼ ਉਹ ਨੁਕਸ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਟੁੱਟੀ auth, ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਬਿਲਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ।
AI ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ requirements ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸਪੈੱਕ ਦਿਓ ਅਤੇ ਮੰਗੋ:
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੋਮਪਟ:
1) 8 high-value test cases (happy path + edge cases)
2) Unit tests for validation logic
3) One integration test for the main endpoint
Keep tests stable: avoid asserting UI copy or timestamps.
ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਬਿੰਦਾਸੀ ਨਾਲ قبول ਨਾ ਕਰੋ। brittle assertions ਹਟਾਓ (ਠੀਕ ਕਾਪੀ, ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਪਿਕਸਲ-ਸਥਿਤ UI)। fixture ਛੋਟੇ ਰੱਖੋ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਸਧਾਰਨ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜੋ:
ਇਸ ਨਾਲ "ਕਿਸੇ ਯੂਜ਼ਰ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਟੁੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ" ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਐਰਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕੋ।
ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹੀ ਛੋਟੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਚਲਾਓ:
ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਹੀ ਹੀਰੋਇਜ਼ਮ ਨੂੰ ਹਰਾ ਦਿੰਦੀ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹੀ ਪੂਰਾ ਟੀਮ ਹੋ।
ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕ ਪਲ نہیں—ਇਹ ਛੋਟੇ, ਵਾਪਸ ਕਰਨਯੋਗ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ। ਸੋਲੋ ਫਾਉਂਡਰ ਲਈ ਲਕੜੀ ਹੈ ਅਚਾਨਕ ਘਟਨਾਵਾਂ ਘੱਟ ਕਰਨ: ਅਕਸਰ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰੋ, ਹਰ ਵਾਰੀ ਥੋੜਾ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆਓ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ।
ਇੱਕ staging environmenਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ production ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ ਉਤਨਾ ਨੇੜੇ ਹੋਵੇ: ਇੱਕੋ runtime, ਇੱਕੋ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮ, ਇੱਕੋ auth ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ। ਹਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਦਲਾਅ staging 'ਤੇ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰੋ, ਮੁੱਖ ਫਲੋਜ਼ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਓਹੀ build production ਵਿੱਚ promote ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ preview deployments ਸਹਾਇਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ pull requests ਲਈ preview ਲਾਉਣ ਨਾਲ UI ਬਦਲਾਵ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ sanity-check ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai 'ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ snapshots ਅਤੇ rollback ਵਰਗੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ solo iteration ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਾਰੰਬਾਰ, AI-ਜਨਰੇਟ ਬਦਲਾਵ ਮਰਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਡਿਪਲੋਇ ਅਤੇ ਹੋਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਸਟਮ ਡੋਮੇਨ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਚਾਹੋ sumber code ਨਿਰਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕੰਫ਼ਿਗਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੇਪੋ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖੋ। API keys, ਡੇਟਾਬੇਸ URLs, ਅਤੇ webhook secrets hosting provider ਦੇ secret manager ਜਾਂ environment settings ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਕਿਸੇ value ਨੂੰ ਰੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਉਹ env var ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਜੋ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ:
DATABASE_URL, PAYMENTS_WEBHOOK_SECRET).env ਫਾਈਲ ਜੋ gitignored ਹੋ)CI ਇਸਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ “works on my machine” ਨੂੰ production gates ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਬੇਕਰਾਰੀ ਕਾਰਜ ਟਾਲੋ। ਇੱਕ ਢੀਲਾ ਚੱਕਰ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਬਿਲਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪਬਲਿਕ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਕੀ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਕੀ ਟੁੱਟਿਆ, ਅਤੈ ਕਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤਾ—ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਉਹ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਹੜੀ ਤੁਹਾਡੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਦੇ ਸਕੇ। ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ Koder.ai ਵੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ) ਐਸੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਕਾਰ ਨਿਰਮਾਣਕਾਂ ਲਈ ਕਰੈਡਿਟ ਕਮਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ—ਕੀਮਤ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਵਰਕਫਲੋ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ—/pricing ਵੇਖੋ। ਹੋਰ ਸੋਲੋ-ਮਿੱਤਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਲਈ /blog ਬ੍ਰਾਉਜ਼ ਕਰੋ।
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਚਛੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ, ਜਾਂਚਯੋਗ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੈਟਅਪ (scaffolding), CRUD ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣਾ, API ਰੂਟ ਵਾਇਰਿੰਗ, ਫਾਰਮ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਨਿੱਪੇਟ।
ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਫੈਸਲਾ-ਭਾਰੀ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਫੈਸਲੇ, ਅਤੇ UX ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ—ਇਹ ਉਹ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬੰਨ੍ਹਣਾ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਪਏਗੀ।
ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ “ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ end-to-end ਉਤਪਾਦ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਖੇਤਰ ਦਾ ماهਰ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕੋ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ-ਜਿਹਾ ਪਿਆਰਾ ਨਤੀਜਾ (smallest lovable outcome) ਚੁਣੋ: ਉਹ ਪਹਿਲਾ ਪਲ ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੇ “ਹਾਂ, ਇਸ ਨੇ ਮੇਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰ ਦਿੱਤੀ।”
ਪ੍ਰਯੋਗਤਮ ਕਦਮ:
ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਸਪੈੱਕ AI ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਮਪਟ 'ਚ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਨਾਲ ਚਿਪਕੇ ਰਹੇ।
ਉਹ ਸਟੈਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਸੰਦਰਭ-ਬਦਲਾਅ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕੋ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ/ਡਿਪਲੋਇ ਕਰ ਸਕੋ।
ਅਥਾਰਟੀ ਲਈ ਢੰਗ:
ਅਣਜਾਣੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ—AI ਕੋਡਿੰਗ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਮੋਬਾਈਲ ਦੀ ਚੋਣ ਪਹਿਲੇ ਹੀ ਕਰ ਲਵੋ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਦੋਹਰਾਉਂਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ React 'ਚ ਵੈੱਬ ਬਣਾਏ ਹੋ, ਤਾਂ React Native ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਘੱਟ ਤਕਲੀਫ਼ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਹਮੇਸ਼ਾ ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਕਸਰਤਾ ਲੂਪ ਰੱਖੋ ਜੋ ਡਿਫਸ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਏ:
ਇਸ ਨਾਲ “ਵੱਡੇ ਰਿਫੈਕਟਰ” ਵਾਲੀਆਂ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਵ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਿਵਿਊ ਜਾਂ ਰੋਲਬੈਕ ਲਈ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਮੈਂਟੇਨੇਬਲ ਨਾ ਬਣਨ ਦੇ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ‘ਬੋਰਿੰਗ’ ਢਾਂਚਾ ਸੈੱਟ ਕਰੋ:
/apps/web, /apps/api, /packages/shared, )ਬੈਕਐਂਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਇਕ ਛੋਟੀ ‘ਕਾਨਟ੍ਰੈਕਟ’ ਵਜੋਂ ਲਓ ਅਤੇ ਲੌਜਿਕ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰੱਖੋ:
AI ਨੂੰ scaffolding ਲਈ ਵਰਤੋ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਡੈਵ ਦੀ PR ਵਾਂਗ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ (status codes, auth checks, edge cases)।
ਮੁੱਖ ਵਹਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਹਾਈ-ਵੈਲਿਊ ਫਲੋਜ਼ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:
AI ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਐਡਜ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਮੰਗੋ, ਫਿਰ ਨਾਜੁਕ assertions ਹਟਾਓ (ਟੈਕਸਟ, ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ)।
/docs.env.example ਜੋ ਸਹਾਇਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕੇਨਾਲ ਹੀ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਜਿਵੇਂ: “ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਟਰਨ ਫੋਲੋ ਕਰੋ; ਨਵੀਆਂ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਨਾ ਜੋੜੋ; ਟੈਸਟ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।”