AI ਟੂਲ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਉਂਡਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਅਤੇ MVP ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਜਾਣੋ।
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਹਿਲਾਂ ਕੁਝ ਸਖ਼ਤ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹਿਆ ਹੁੰਦਾ ਸੀ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਪੇਕਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ, ਸਕ੍ਰੀਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ—ਸਭ ਕੁਝ ਸਹੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ। AI ਟੂਲ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਪਰ ਇਹ "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਹੈ" ਤੋਂ "ਮੈਂ ਕੁਝ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ" ਤੱਕ ਜਾਣ ਦੀ ਲਾਗਤ (ਅਤੇ ਸਮਾਂ) ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਹਨਾਂ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਬਜਟ ਕੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਲਕੜੀ ਇੱਕੋ ਹੈ ਜ਼ਿੰਨ੍ਹਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ।
ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਉਂਡਰਾਂ ਲਈ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕਿਸੇ ਜਾਦੂਈ ਬਟਨ ਨੂੰ ਦਬਾ ਕੇ "ਐਪ ਬਣਾਓ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜ਼ਿਆਦਾ शुरुआਤੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੁਕਤਾ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲੰਮੀ, ਮਹਿੰਗੀ ਡਿਸਕਵਰੀ ਫੇਜ਼ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਗੱਲਬਾਤ 'ਤੇ konkret artifacts ਲੈ ਕੇ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼, ਨਮੂਨਾ ਸਕ੍ਰੀਨ, ਡਰਾਫਟ ਕਾਪੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਇਰਟਾਈਜ਼ਡ ਫੀਚਰ ਲਿਸਟ।
ਅਕਸਰ ਅਰੰਭਕ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੇ ਵਿੱਚ ਦੀ ਦੇਰੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਇਨਪੁੱਟਸ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ, ਹੌਲੀ ਹੱਥ-ਬਦਲੀ, ਅਨੰਤ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਦੀ ਲਾਗਤ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
AI ਰਚਨਾ, ਆਯੋਜਨ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪ ਖੋਜਣ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ: ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ, ਅਤੇ ਐਸੀ ਆਰਕਿਟੈਕਚਰਲ ਫੈਸਲੇ ਜੋ ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਟਿਕਣ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ—ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਹਿਰ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ।
ਇਹ ਗਾਈਡ ਫਾਉਂਡਰਾਂ, ਓਪਰੇਟਰਾਂ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਲਈ ਹੈ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਕੋਡ ਨਹੀਂ ਲਿਖਦੇ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਟੀਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ—ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ MVP ਤੱਕ—ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ AI ਟੂਲ ਕਿੱਥੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਫ਼ਰੈਮਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਉਂਡਰ ਵਜੋਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਛਲਾਂਗ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਛੋਟੇ, ਸਿੱਖਣਯੋਗ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਹੈ। AI ਟੂਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਕਤ sab to zyada ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਕਦਮ ਤੱਕ ਘੱਟ ਗੁੰਝਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਖਤਮੀਆਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।
ਇਕ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਦਾ ਹੈ:
Idea → requirements → design → build → test → launch → iterate
ਹਰ ਤੀਰ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗਤੀ ਰੁਕ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਤਕਨੀਕੀ ਕੋ-ਫਾਊਂਡਰ ਨਾ ਹੋਵੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਨਿਰਮਾਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕੇ।
ਜਿਆਦਾਤਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਕੁਝ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, AI ਇੱਕ ਥਕਣਹਾਰ ਸਹਾਇਕ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਫਾਰਮੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਮਕਸਦ "ਕੁਝ ਵੀ ਬਣਾਉਣਾ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਵਾਅਦਾ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਉਤਪਾਦ ਜੋ end-to-end ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
AI ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡਾਕਯੂਮੈਂਟ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੁਝ ਅਸਲੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ।
ਸਾਰੇ "AI ਟੂਲ" ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਉਂਡਰ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚਣਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਹਰ ਇੱਕ ਬਿਲਡਿੰਗ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਦਮ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੁਝ ਲੈ ਕੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤੱਕ।
ਚੈਟ ਸਹਾਇਕ ਤੁਹਾਡੇ ਲਚੀਲੇ "ਦੂਜੇ ਦਿਮਾਗ" ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫੀਚਰ ਆਉਟਲਾਈਨ ਕਰਨ, ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਲਿਖਣ, ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਈਮੇਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਐਡਜ ਕੇਸ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਖਰਾਪ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਰਤੋਂ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਫਸੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਲਪ, ਟਰੇਡਆਫ਼ਸ, ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀ ਸਧੀ ਸੰਖੇਪ ਵਿਆਖਿਆ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ AI ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਮੈਂ ਵੇਰਵਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ" ਤੋਂ "ਮੈਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹਾਂ" ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰਫ ਵਾਇਰਫਰੇਮ, ਲੇਆਊਟ ਸੁਝਾਅ, UI ਕਾਪੀ ਸੁਧਾਰ, ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ (ਸਾਇਨਅਪ, ਚੈਕਆਊਟ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ) ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰਜ਼ ਦੇਵ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ—ਪਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਯੂਜ਼ੇਬਿਲਟੀ ਵਿਚਾਰ ਲਈ ਬਦਲੀ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ (ਜਾਂ ਕੋਈ ਡਿਵੈਲਪਰ) ਕੋਡ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋ, ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਛੋਟੇ ਕੌਮਪੋਨੇਟ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸੁਝਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਰਰ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਉਪਯੋਗ ਆਇਟਰੇਟਿਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਰਨ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਐਰਰ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛੋ।
ਇਹ ਟੂਲ ਪ੍ਰੌਂਪਟ, ਟੈਮਪਲੇਟ, ਅਤੇ ਗਾਈਡ ਕੀਤੀ ਸੈਟਅੱਪ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਉਂਕਿ ਤੇਜ਼ MVP ਅਤੇ ਇੰਟਰਨਲ ਟੂਲਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ (ਫਾਰਮ, ਵਰਕਫਲੋ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ) ਹੋ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਸ਼ਨ:
ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਰਗੇ Koder.ai ਗੱਲ-ਚੈਟ-ਚਲਿਤ ਸਪੇਕ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਐਪ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ—ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ React ਵੈੱਬ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ, Go ਬੈਕਐਂਡ, ਅਤੇ PostgreSQL ਡੇਟਾਬੇਸ—ਅਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਸੋਰਸ-ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ/ਹੋਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟਸ/ਰੋਲਬੈਕ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੈਕਟिकल ਕੰਟਰੋਲ ਰੱਖਦੇ ਹਨ。
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ—"ਜਦੋਂ X ਹੁੰਦਾ ਹੈ, Y ਕਰੋ।" ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਜੁੜਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ: ਲੀਡ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਭੇਜੋ, ਡੇਟਾ ਸਿੰਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਕੰਮ ਘਟਾਓ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਉਂਡਰ ਵਿਚਾਰ ਇੱਕ ਅਹਿਸਾਸ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: "ਇਹ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।" AI ਟੂਲ ਇੱਥੇ ਇਸ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਆਈਡੀਆ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਇਹ ਵੈਲਿਡੇਟ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਸੋਚਣ ਵਾਲਾ ਸਾਥੀ ਸਮਝੋ ਜੋ ਉਹ ਉੱਕੜੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਟਾਲ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ AI ਚੈਟ ਟੂਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ 10 ਮਿੰਟ ਲਈ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਪੈਰਾ ਉਤਪਾਦ ਬ੍ਰੀਫ ਲਿਖੇ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕੜੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਹਾਈਪ ਨਹੀਂ।
A simple prompt:
Act as a product coach. Ask me one question at a time to clarify my product idea. After 10 questions, write a one-paragraph product brief with: target user, problem, proposed solution, and why now.
(ਨੋਟ: ਉਪਰੋਕਤ ਕੋਡ ਬਲਾਕ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।)
ਇੱਕ ਵਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬ੍ਰੀਫ ਹੋਵੇ, ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਠੋਸ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਧੱਕੋ:
AI ਨੂੰ 3 ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ ਅਤੇ ਟਰੇਡਆਫ਼ਸ ਵੇਰਵਾ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਚੁਣ ਸਕੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਫੀਚਰ ਲਿਸਟ ਨੂੰ ਦੋ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹੋ: ਪਹਿਲੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਲਈ ਜਰੂਰੀ ਵਿਰੁੱਧ ਬਾਅਦ ਦਾ ਚੰਗਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਇੱਕ-ਵਾਕੀ ਜਾਇਜ਼ਾ ਨਾਲ।
ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸੈਨੀਟੀ-ਚੈਕ ਕਰੋ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ "ਜਰੂਰੀ" ਹਟਾ ਦਿਤਾ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਤਪਾਦ ਫਿਰ ਵੀ ਮੁੱਖ ਕੀਮਤ ਪਰਦਾਨ ਕਰਦਾ?
ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਜੋਖ਼ਿਮ ਭਰੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ—ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ:
AI ਨੂੰ ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਸੁਝਾਓ (ਇੱਕ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼, ਇੱਕ ਕਨਸਿਯਰਜ ਪਾਇਲਟ, ਇੱਕ ਫੇਕ-ਡੋਰ ਫੀਚਰ) ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ MVP ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ—ਇਹ ਸਬੂਤ ਬਣਾ ਸਕੇ।
ਵਧੀਆ ਲੋੜਾਂ ਟੈਕਨੀਕੀ ਲੱਗਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਤੁਹਾਡੇ "ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਇਹ ਐਪ X کرے" ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਬਿਆਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, no-code ਬਿਲਡਰ, ਜਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ: As a [type of user], I want to [do something], so I can [get value]. ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ acceptance criteria (ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲਗੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ) ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਹੋ।
ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰੌਂਪਟ:
You are a product manager. Based on this idea: [paste idea], generate 12 user stories across the main flow and edge cases. For each story, include 3–5 acceptance criteria written in simple language.
Acceptance criteria ਨੂੰ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਟ ਨਹੀਂ। "User can reset password using email link within 15 minutes" ਬਾਹਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ "Password reset works well." ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਟਵੇਟ PRD ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛੋ:
AI ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵੇਰਵੇ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਹੋ ਜਿਵੇਂ empty states, loading states, ਅਤੇ error messages—ਇਹ ਅਕਸਰ ਮਿਸ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਿਲਡ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਹੋ ਜਾਣ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਰੂਪ ਕਰੇ:
ਇਹ ਇੱਕ ਬੈਕਲੌਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਠੇਕੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਇੱਕੋ ਸਮਝ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਣ।
ਆਖ਼ਿਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ "ਗੈਪ ਚੈਕ" ਚਲਾਓ। AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੇ ਅਤੇ ਗੁਆਚੀ ਹੋਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ:
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕمالੀ-ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ MVP ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ (ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਰੱਖਣਾ) ਅਟਲ ਇਲਜ਼ਾਮ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਵਧੀਆ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਰੰਗਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ—ਇਹ ਸਹੀ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ, ਸਹੀ ਕ੍ਰਮ, ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਫੀਚਰ ਲਿਸਟ" ਤੋਂ ਇੱਕ konkreਟ UI ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਮੀਖਿਆ, ਸਾਂਝਾ, ਅਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਰਫ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ screen inventory ਅਤੇ low-fidelity wireframes ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇ।
ਲਕੜੀ ਦਾ ਮਕਸਦ pixel-perfect UI ਨਹੀਂ—ਇਹ ਕਿਆ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਉਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਆਮ ਨਤੀਜੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋਗੇ:
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ:
Turn these requirements into: (1) a screen list, (2) a simple user flow, and (3) low-fidelity wireframe descriptions for each screen. Keep it product-manager friendly.
ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਉਂਡਰ ਅਕਸਰ ਅੰਦਰ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਘਟਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। AI ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਲਓ—ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਾਇਸ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਸੋਧੋ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰ ਵਾਂਗ "ਵਾਕ ਥਰੂ" ਕਰੇ। ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਚੈੱਕ ਕਰੋ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਵਿੱਚ ਫੜਨਾ ਮਹਿੰਗਾ ਰੀਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਅਤੇ ਕਾਪੀ ਸੁਤੰਤਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਠਾ ਕਰੋ:
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ no-code ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ-ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਤੋਂ ਕੁਝ ਐਸਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਸਕੋ, ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕੋ, ਅਤੇ ਸਿੱਖ ਸਕੋ—ਅਕਸਰ ਇਕੋ ਦਿਨ ਵਿੱਚ।
ਮਕਸਦ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ; ਤੇਜ਼ੀ ਹੈ: ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਅਸਲੀ ਬਣਾ ਦਿਓ।
"Prompt-to-app" ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਸਕ੍ਰੀਨ, ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ। ਤੁਸੀਂ_dascribe_ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ("ਇੱਕ customer portal ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਰਿਕਵੇਸਟ ਸਬਮਿਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ status ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ"), ਅਤੇ ਬਿਲਡਰ ਪੰਨੇ, ਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਟੇਬਲ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸੰਪਾਦਨਾ ਵਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਫੀਲਡਾਂ ਦੇ ਨਾਂ ਬਦਲੋ, ਵਾਧੂ ਫੀਚਰ ਹਟਾਓ, ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਫਲੋ ਉਹੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਚਾਲ: ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੋ ਸੰਸਕਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ—ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਲਈ, ਇਕ ਐਡਮਿਨ ਲਈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੋਹਾਂ ਪਾਸਿਆਂ ਦਾ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਕਸਟਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਰਸਤੇ ਛੱਡਣ ਦੇ, ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜੋ ਸੋਰਸ-ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਵਿਕਲਪ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Koder.ai ਚੈਟ-ਚਲਿਤ ਬਿਲਡਿੰਗ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ—ਪਲੈਨਿੰਗ ਮੋਡ ਅੱਗੇ ਵਰਕੀਲਾਈਨ ਲਈ, ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ/ਰੋਲਬੈਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਇਮਪੈਰੀਮੈਂਟ ਲਈ, ਅਤੇ deploy/host ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ।
ਕਈ ਫਾਉਂਡਰਾਂ ਲਈ, no-code ਅਤੇ AI ਇੱਕ ਅਸਲੀ MVP ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ:
ਜੇ ਐਪ ਜਿਆਦਾਤਰ ਫਾਰਮ + ਟੇਬਲ + permissions ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ sweet spot ਵਿੱਚ ਹੋ।
ਉਹ ਸਮਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਫਿਰ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਹੈ—ਇਹ ਉਹ ਸਪੇਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਛੋਟੇ "ਚੀਜ਼ਾਂ" ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਐਪ 3–6 objects ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕੋ, ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਗੰਦੇ ਬਿਲਡ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੋਟੇ ਕੋਡ ਟੁਕੜੇ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸ਼ਿਪ ਨਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ—ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਛੋਟੇ, ਪਰਖਣਯੋਗ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੋ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੂਨਿਅਰ ਸਹਾਇਕ ਸਮਝੋ: ਡਰਾਫਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਦਾਇਤਵ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।
"ਮੇਰੀ ਐਪ ਬਣਾਓ" ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਇੱਕ-ਇਕ ਫੀਚਰ ਮੰਗੋ (login screen, create a record, list records)। ਹਰ ਟੁਕੜੇ ਲਈ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ:
ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਪੈਟਰਨ: “Generate the smallest change that adds X. Then explain how to test it and how to undo it if it fails.”
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੈਟਅੱਪ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਫਸੋ, ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਸਟੈਕ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਦਿਦੇਖਾਓ: ਹੋਸਟਿੰਗ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, environment variables, ਅਤੇ deployment. ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਮੰਗੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟਿਕ ਕਰੋ।
ਜੇ ਕੁਝ ਅਸਪਸ਼ਟ ਲੱਗੇ, ਪੁੱਛੋ: “ਇਸ ਕਦਮ ਦੇ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਮੈਂ ਕੀ ਦੇਖਾਂਗਾ?” ਇਹ ਮੁਕੰਮਲ ਨਤੀਜੇ ਮੰਗਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਰਨਿੰਗ URL, ਸਫਲ migration, ਇੱਕ ਲੌਗਇਨ ਰੀਡਾਇਰੈਕਟ)।
ਪੂਰਾ ਐਰਰ ਸੁਨੇਹਾ ਕਾਪੀ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਦੁਆਰਾ ਚੱਲਣ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋ।
ਚੈਟ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਇੱਕੋ “ਸੋਰਸ ਆਫ਼ ਟਰੂਥ” ਡੌਕ (Google Doc/Notion) ਰੱਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ: ਵਰਤਮਾਨ ਫੀਚਰ, ਖੁੱਲੇ ਫੈਸਲੇ, environment ਵੇਰਵੇ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਰੀ ਪ੍ਰੌਂਪਟ/ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਭਰ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਲੋੜਾਂ ਬਦਲੋ, ਇਸਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨਮੋਲ ਸੰਦਰਭ ਨਾ ਗਵਾ ਬੈਠੋ।
ਟੈਸਟਿੰਗ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "ਠੀਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ" ਇਨਸਾਨੀਕਰਨ ਵਿੱਚ "ਸਚਮੁਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI QA ਨੂੰ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ—ਛਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦਾ ਪਿਛੋਕੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਹਰ ਮੁੱਖ ਫੀਚਰ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਗਰੂప్ ਕਰਕੇ:
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਪ੍ਰੌਂਪਟ: “Here’s the feature description and acceptance criteria. Generate 25 test cases with steps, expected results, and severity if it fails.”
ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਯੋਗ “ਕੀ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਚੈੱਕ ਕੀਤਾ?” ਸੂਚੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਪੁਰੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਅਤੇ ਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ: sign-up, login, password reset, onboarding, core workflow, billing, emails, ਅਤੇ mobile responsiveness।
ਸਿੰਪਲ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਚੈਕਬਾਕਸ ਸੂਚੀ ਜੋ ਇੱਕ ਦੋਸਤ (ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ) 30–60 ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਲਾ ਸਕੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਸਿਰਫ਼ ਪर्फੈਕਟ ਡੈ모 ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਬੱਗ ਲੁਕ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਨਮੂਨਾ ਗਾਹਕ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਆਰਡਰ, ਸੁਨੇਹੇ, ਪਤੇ, ਅਤੇ ਗ਼ਲਤ ਟਾਈਪੋਜ਼ ਸਮੇਤ ਗੰਦੇ ਹਕੀਕਤੀ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ।
ਇਕਸਾਰ ਸਥਿਤੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵੀ ਮੰਗੋ, ਜਿਵੇਂ “ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਜੋ ਮੋਬਾਈਲ 'ਤੇ ਸਾਇਨ ਅਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੈਸਕਟਾਪ 'ਤੇ ਸਵਿੱਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੀਮ-mate ਨੂੰ ਅਮੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।”
AI ਟੈਸਟ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸੱਚਮੁਚ ਅਸਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਸਲ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜਾਂ ਅਸਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਲੋਡ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਯਮਤ ਲੋੜ (ਭੁਗਤਾਨ, ਸਿਹਤ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ) ਲਈ ਅਸਲ ਟੂਲ ਅਤੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਆਪਣਾ QA ਯੋਜਕ ਸਮਝੋ—ਅੰਤਿਮ ਨਿਯੰਤਰਕ ਨਹੀਂ।
MVP ਦਾ ਬਜਟ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਕ ਚੋਣ-ਪਥ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਟੂਲ ਯੋਜਨਾ, ਕਾਪੀ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਹਕੀਕਤੀ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦੇ ਨਹੀਂ—ਜਿਵੇਂ ਹੋਸਟਿੰਗ, ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਠੀਕ-ਠਾਕ।
ਚਾਰ ਬਕਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ:
ਇੱਕ ਆਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ MVP "ਸਸਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਚਲਾਉਣਾ ਥੋੜ੍ਹਾ ਸਥਿਰ" ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ no-code ਜਾਂ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਖਰਚੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ + ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਭਰਦੇ ਹੋ।
ਕਸਟਮ ਬਿਲਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਵੱਡੀ ਅੱਗੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਪਰ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫੀਸ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਪਰ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ)।
ਕੁਝ ਪੈਟਰਨ ਫਾਉਂਡਰਾਂ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਫਸਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਕਮੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai 'ਤੇ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਸਵਾਲ ਫਿਰ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਸਿਰਫ਼ ਇਸਨੂੰ ਫਾਉਂਡਰ-ਫ੍ਰੈਂਡਲੀ ਪੈਕੇਜ ਵਿੱਚ ਵੇਖੋ। snapshots ਅਤੇ rollback ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲੱਭੋ (ਤਾਂ ਜੋ ਇਮਪੈਰੀਮੈਂਟ ਵਾਪਸ ਲਏ ਜਾ ਸਕਣ) ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ/ਹੋਸਟਿੰਗ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਮੋ ਮਾਹੌਲ 'ਚ ਫਸੇ ਨਹੀਂ) ਖੋਜੋ।
ਜੇ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਿਮ ਹਨ → ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ no-code/AI app builder ਨਾਲ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲਾਜਿਕ, ਜਟਿਲ permissions, ਜਾਂ ਭਾਰੀ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ → custom ਜਾਓ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਤੇਜ਼ੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਦ ਵਿੱਚ ਲਚਕੀਲਾਪਣ→ hybrid ਚੁਣੋ: admin + content ਲਈ no-code, core workflows ਅਤੇ APIs ਲਈ custom।
AI ਲਿਖਾਈ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਸੱਚ ਦੀ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਹਾਇਕ ਸਮਝੋ ਜੋ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਨਹੀਂ।
AI ਟੂਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਫੇਲ੍ਹ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਸਾਦਾ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਇਹ ਅਹਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ। ਸਰਕਾਰੀ ਡੌਕਸ ਨਾਲ ਜਾਂਚੋ, ਕੋਡ ਚਲਾਓ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਬਦਲਾਅ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਕਿਸ ਕਾਰਨ ਨਾਲ ਬੱਗ ਆਇਆ।
ਮੰਨੋ ਕਿ ਜੋ ਕੁਝ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਸਟੋਰ ਜਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ:
ਇਸਦੀ ਥਾਂ, redact ਕਰੋ ("USER_EMAIL"), ਸਾਰ ਕਰੋ, ਜਾਂ synthetic ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਤੋ।
ਅਰੰਭਿਕ ਐਪ ਖਤਰੇ ਅਕਸਰ ਬੋਰਿੰਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗੇ।
ਇਹ ਦੁਰਮਿਯਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ:
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਰਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਬਲਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੁਪਤ ਜੋਖਮ ਇਕੱਠੇ ਨਾ ਕਰ ਲਵੋ।
ਮਦਦ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕਾਬੂ ਛੱਡਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਜੋ ਕੁਝ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਾਂ ਠੇਕੇਦਾਰ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣਾ ਛੋਟਾ "handoff pack" ਤਿਆਰ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਬੈਕ-ਅਤੇ-ਫੋਰਥ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਮੰਗਿਆ ਉਸੇ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ" ਵਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰ-ਫ੍ਰੈਂਡਲੀ ਟਿਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ:
ਪੁਲ ਰਿਕਵੇਸਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ review prompts ਉਤਪੰਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਪੁੱਛਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ, ਜੋਖ਼ਿਮ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ, ਅਤੇ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਦਾ ਸਾਦਾ-ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸਾਰ।
ਤੁਸੀਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣਨ ਦਾ ਨਾਟਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਕੰਮ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਰੋਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ, ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ AI ਨੂੰ ਵੇਰਵਾ ਦਿਓ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕਿਸ ਰੋਲ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਬੋਤਲ-ਨੈਕ ਹਟੇਗਾ।
ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਤੀ ਮਾਪੋ ਨਾ—ਇਸਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਪੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਸਭ aligned ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਪੈਟਰਨੇਬਲ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
If you want an easy way to apply this workflow end-to-end, consider using a platform that combines planning, building, and iteration in one place. Koder.ai is built for that “founder loop”: you can describe the product in chat, iterate in planning mode, generate a working web/server/mobile foundation (React, Go, PostgreSQL, Flutter), and keep control with exports and rollback. It’s also structured across free, pro, business, and enterprise tiers—so you can start lightweight and level up when the product proves itself.
Use AI to produce concrete artifacts before you talk to developers:
These make estimates and tradeoffs much faster because everyone reacts to the same, specific inputs.
Pick a narrow, end-to-end promise for one user type and define “done” in observable terms.
A simple way is to ask AI to rewrite your idea into:
If the MVP can’t be described as a single complete journey, it’s probably too big.
Ask an AI chat assistant to interview you one question at a time, then generate:
Then choose the smallest test for each assumption (landing page, concierge pilot, fake-door feature) so you’re building evidence, not just software.
Have AI translate your idea into plain-English user stories and acceptance criteria.
Use this format:
This makes requirements buildable without needing technical jargon or a long PRD.
A lightweight PRD is usually enough. Ask AI to draft a one-doc outline with:
Also include empty/loading/error states—these are common sources of rework if missed.
Use AI to generate a screen inventory and flow from your requirements, then iterate with real feedback.
Practical outputs to request:
Treat it as a clarity tool, not a “final design.”
Ask AI to draft three kinds of copy for each screen:
Then edit for your voice and product specifics. Good UX copy reduces support tickets and failed onboarding.
Use an AI app builder/no-code when your MVP is mostly:
Plan for custom code when you need complex business rules, scale/performance, strict security/compliance, or unsupported integrations. A no-code prototype is still valuable as a living spec for engineers.
Prompt AI to generate test cases per feature across:
Also ask for a 30–60 minute pre-release manual checklist you can rerun every time you ship.
Don’t paste secrets or sensitive customer data. Redact and use placeholders (e.g., USER_EMAIL, API_KEY).
For safety and quality:
AI is great for drafts and planning, not final accountability.