11 ਦਸੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਕਿਵੇਂ AI ਟੂਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ
ਏਆਈ ਟੂਲ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੌਣ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਰੋਲ, ਲਾਭ, ਖਤਰੇ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਤਰੀਕੇ ਜਾਣੋ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਟੂਲ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੌਣ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਰੋਲ, ਲਾਭ, ਖਤਰੇ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਤਰੀਕੇ ਜਾਣੋ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
"ਭਾਗੀਦਾਰੀ" ਸਿਰਫ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੱਕ ਹੀ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਤਪਾਦ ਕਈ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਪਹਿਲਾਂ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਐਡੀਟਰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਵੀ ਨਹੀਂ—ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ ਸ਼ਿਪ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਕਈ ਫੈਸਲੇ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ "ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ" ਮੰਨੋ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨਾ ਵੀ ਹੋਵੇ।
ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਕੰਮ ਕੋਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੀ ਉਹ ਮੋਹਰੀ ਰਸਤਾ ਸੀ ਜੋ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਅਸਲ ਬਣਾਉਂਦਾ। ਨਵਾਂ ਰਿਪੋਰਟ, ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਅਨੁਮোদਨ ਕਦਮ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਛੋਟੀ ਇੰਟਿਗਰੇਸ਼ਨ ਚਾਹੀਦੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ—ਅਕਸਰ ਵੀਵੇਕਸ਼ੀਲ ਸਟੈਕ ਅਤੇ ਸਕੜੇ ਡਿਪਲੋਏਮੈਂਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ।
ਇਸ ਹਕੀਕਤ ਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਾਅ ਲਈ gatekeepers ਬਣਾਇਆ, ਭਾਵੇਂ ਖੁਦ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਸਧਾਰਨ-ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੰਪਟ ਤੋਂ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਟੈਸਟ, ਕੁਇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਡ੍ਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਚੈਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਗੈਰ-ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਅਨੁਸੰਧਾਨ ਕਰਨ, ਲੋੜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ-ਪਾਸ ਸਪੈਸ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ ਲੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੰਮਕਾਜ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇਂਦੇ ਹਨ—ਕਦੇ-ਕਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਵੀ—ਬਿਨਾਂ ਖਾਲੀ ਕੋਡਬੇਸ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ।
ਨਤੀਜਾ: ਵਧੇਰੇ ਲੋਕ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਿਰਫ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ।
ਇਹ ਲੇਖ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮੈਨੇਜਰਾਂ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ, ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੋਗੇ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਨਵੀਂ ਹੁਨਰਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸ ਜਗ੍ਹਾ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ गुणवत्ता, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿ ਸਕੇ।
ਬਹੁਤ ਸਮੇਂ ਤੱਕ, "ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ" ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਸੀ—ਇਸਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਨਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਤੇ ਕਾਬੂ ਰੱਖਦੇ ਸਨ। ਹੋਰ ਲੋਕ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਮਕੈਨਿਕਸ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਸੀ।
AI ਟੂਲ ਉਸ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਦੇਂਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੁਣ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਵਰਣਨਾ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਇਕ ਖਰਾਬ ਢਾਂਚਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੋਡ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਪਹਿਲੇ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀ ਇਸ ਰੁਖ ਵੱਲ ਜਾ ਰਹੇ ਸੀ। ਗਰਾਫਿਕਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੀ ਟਾਈਪਿੰਗ ਨਾਲ ਵਿਵਹਾਰ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਨ ਦੇਣ ਲੱਗੇ। ਓਪਨ-ਸੋর্স ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੇ ਐਪਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਤੋਂ ਜੋੜਨਾ ਆਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੇ ਸਰਵਰ ਖਰੀਦਣ, ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਘਟਾ ਦਿੱਤੀ।
ਇਹ ਤਬਦੇਲੀਆਂ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਘਟਾ ਚੁੱਕੀਆਂ ਸਨ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਆਪਣੀ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਟੂਲਾਂ ਦੀ "ਭਾਸ਼ਾ" ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ: APIs, ਟੈਮਪਲੇਟ, ਕਨਫਿਗ ਫਾਇਲਾਂ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨੋ-ਕੋਡ ਬਿਲਡਰ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਟੂਲ-ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਇਰਾਦਾ-ਪਹਿਲਾਂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕੋਛ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਥਾਂ ਕਿ ਐਪ ਕਿਵੇਂ scaffold ਕਰੀਏ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਬਿਆਨ ਕਰਕੇ ਦੁਬਾਰਾ ਸੋਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਤੰਗ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਅਸਲ ਬਦਲਾਅ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਕ ਆਈਡੀਆ → ਯੂਜ਼ੇਬਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਵਿਹਾਰਕ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਅਕਸਰ "ਬਲੈਂਕ ਪੰਨਾ" ਕੰਮ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ-ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਐਨਟਰੀ ਪੌਇੰਟ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾ ਵਰਜਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਅਤੇ ਇਹ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਟੂਲ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਚਾਹਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਦਾਇਮੇਤਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀਦਿਨ "ਬਣਾਉਣਾ" ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਦਾ ਹੈ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਸੇਲਜ਼ ਅਤੇ ਕਸਟਮਰ ਸક્સੈਸ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਹੁਣ "ਫੀਚਰ ਆਈਡੀਆ" ਤੋਂ ਅਗੇ ਵਧ ਕੇ ਯੂਜ਼ੇਬਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਮੁੱਖ ਵਕਤਵ ਹੈ: ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਵਰਣਨਾਂ ਦੇ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਰਖੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹਰ iteration ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਪਰੋਡਕਸ਼ਨ ਕੰਮ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਲੈਣ ਜਾਂਦੇ। ਆਮ ਫਾਇਦੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਨਹੀਂ; ਪਰ ਰੁਟੀਨੀ ਕੰਮ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਉਦੇਸ਼ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਣ।
QA ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਟੀਮਾਂ ਅੱਜ ਵੀ ਅਕਸਰ ਇਹ ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ। AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਗਿਆਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ-ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਕਾਨੂੰਨੀ, ਵਿੱਤੀ, HR ਜਾਂ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਮਾਹਿਰ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਾਜਿਕ (ਜਿਵੇਂ "ਜਦੋਂ X ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਦ Y ਲੋੜੀਦਾ ਹੈ") ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਪਹਿਲੀ ਹੋਣ 'ਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਕੜ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮਾਂ—ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਕੋਡ ਗੁਣਵੱਤਾ—ਦੇ ਮਾਲਕ ਹਨ। ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੰਮ AI-ਸਹਾਇਤ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ, ਇੰਟਰਫੇਸ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਹੇਠਾਂ ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਹੋਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਸ਼ਿਫਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ ਲੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੇ "ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ" ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਘਟਾਈ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਆਮ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹਿੱਸੇ—ਫਾਰਮ, ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ—ਨੂੰ ਕੰਫਿਗਰ ਕਰਨਯੋਗ ਬਲਾਕ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ। AI ਇਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਹਥਿਆਰ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਧ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਚਾਹਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਕੇ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਕ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਾਂ ਲਈ ਇਹ ਜੋੜ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਾਕਤਵਰ ਹੈ। ਗੈਰ-ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਫਾਰਮ ਬਣਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਨੁਮੋਦਨ ਰੂਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਸਿੱਖੇ।
AI ਫੀਲਡ ਸੁਝਾਅ, validation ਨਿਯਮ ਲਿਖਣਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਕੁਐਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ("ਖਾਤੇ ਮੁਤਾਬਕ overdue invoices ਦਿਖਾਓ") ਨੂੰ ਫਿਲਟਰਾਂ ਅਤੇ ਚਾਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਕੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚੈਟ-ਪ੍ਰੰਪਟ ਵਧੀਆ ਹਨ ਕਿ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜਲਦੀ ਪਾਉਣ ਲਈ: "ਸਿੱਧਾ CRM ਬਣਾਓ contacts, deals, reminders ਨਾਲ।" ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ੇਬਲ ਡੈਮੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ—ਪ੍ਰਵਾਨ ਕਰਨ, stakeholder ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ।
ਪਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦਾ production-ready ਸਿਸਟਮ ਨਾਲੋਂ ਫਰਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਰ ਉਹਨਾਂ ਵਕਤ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨਪੂਰਕ permissions, audit trails, ਡੇਟਾ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਨੀਤੀ, ਆਵਸ਼ਕ ਸਿਸਟਮ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ uptime ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਗਾਰੰਟੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਆਧੁਨਿਕ "vibe-coding" ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Koder.ai ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ planning mode ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇਟਰੈਟ ਕਰਨ ਅਤੇ snapshots/rollback ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਅਣਉਲਟਨੀ ਬਣਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਪ੍ਰੰਪਟ ਮੈਜਿਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ production ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਬਲਕਿ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਇਸਤਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਸਹਾਇਕ ਹੋਵੇ।
ਇਹ ਟੂਲਕਿਟ ਉਨ੍ਹਾਂ workflows ਲਈ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਸਥਿਰ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਨ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ: intake → review → approve)। ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ—CRUD ਐਪਸ, ਸਥਿਤੀ-ਚਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਨਿਯਤ ਰਿਪੋਰਟ—ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਔਖੇ ਐਡਜ ਕੇਸ, ਵੱਡੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੰਗਾਂ ਜਾਂ ਸਖਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪੀਛੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਅਜਿਹਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ "ਠੀਕ ਲੱਗਦਾ" ਹੈ ਪਰ ਕਿਸੇ ਦੁਰਲਭ ਅਪਵਾਦ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੰਝ ਬਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਿਨਾਂ ਸੂਚਨਾ ਦੇ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨੋ-ਕੋਡ/ਲੋ-ਕੋਡ + AI ਨਾਲ ਜाँच ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਚੀਜ਼ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਰਿਵਿਊ ਨਾਲ ਹਾਰਡਨ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਬਣ ਜਾਵੇ।
ਵਿਆਪਕ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਧੇਰੇ ਲੋਕ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਭਾਸ਼ਾ, ਯੋਗਤਾ ਜਾਂ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ। AI ਟੂਲ ਅਸਾਨੀ ਲਿਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਨਵੇਂ "ਛੁਪੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ" ਵੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਲਾਗਤ, ਰੁਝਾਨ, ਅਸਮਾਨ ਤਾਲੀਮ) ਜੋ ਖਾਮੋਸ਼ੀ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਬੈਠਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
AI ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਹੀ accessibility ਨੂੰ ਸਮੇਤਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋ।
ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ, accessibility ਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਸਟੇਜ "ਸੁਧਾਰ" ਦੀ ਥਾਂ ਸਾਂਝੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਹਾਇਤਾ ਗੈਰ-ਮੂਲ ਬੋਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਵਿਚਾਰ-ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਮਿਆਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਲੈ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਲਈ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁੰਜੀ ਗੱਲ: AI ਅਨੁਵਾਦ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸਮਝੋ; ਉਤਪਾਦ ਸ਼ਬਦ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸਾਂਸਕਾਰਕ ਨੁੱਕਸਾਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹੇਗੀ।
AI ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਚਕੀਲਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਜੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਟੂਲ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹਨ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਲੋਕ ਹੀ ਵਰਤਣਾ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਸ਼ੋ-ਅਪ ਬਣ ਕੇ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਪੱਖ ਵੀ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਦਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ "ਚੰਗਾ" ਨਤੀਜਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ—ਉਤਪੰਨ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਧਾਰਣਾ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨ ਕਾਰਕੱਠ, ਜਾਂ accessibility ਸਲਾਹ ਜੋ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਐਕਸੈਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫਾਇਦੇ ਦੀ ਥਾਂ ਟੀਮ ਫੈਸਲਾ ਬਣਾਓ: ਸਾਂਝੇ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦਿਓ, ਛੋਟੀ onboarding ਸੈਸ਼ਨ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਹਲਕੀ-ਫੁਲਕੀ ਮਿਆਦਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (AI ਕੀ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ)। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ, ਅਸਿਸਟਿਵ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਕਿ ਕੌਣ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਵਿਆਪਕ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਇਕ ਵੱਡੀ ਜਿੱਤ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ "ਵੱਧ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ" ਦਾ ਮਤਲਬ "ਜਿਆਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਗਲਤੀਆਂ" ਨਹੀਂ ਬਣ ਜਾਂਦਾ। AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ, ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਤੇਜ਼ੀ ਉਹ ਜੋਖਿਮ ਵੀ ਲੁਕਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਭਵੀ ਟੀਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਵਿਊ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਾਂ ਰਾਹੀਂ ਫੜਦੇ ਹਨ।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬੋਰਿੰਗ ਹਿੱਸਿਆਂ—validation, error handling, logging, ਅਤੇ ਐਡਜ ਕੇਸ—ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਗਲਤੀਆਂ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਜਾਂ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂਚਣ ਦਾ ਜੋ ਬਣਿਆਂ। ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਨਿਯਮ: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਮੰਨੋ, ਬਲਕਿ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝੋ।
AI-ਉਤਪੰਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਕਸਰ ਪੇਸ਼ਗੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਦ ਪੈਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਚੁਪਚਾਪ production ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕਈ ਟੀਮ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ AI ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ, API keys, ਘਟਨਾ ਲੌਗ ਜਾਂ ਖਾਸ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਿਰਦੇਸ਼।
ਜੇਕਰ ਵੀਕਰੇਤਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰੇ, ਫਿਰ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਕੀ ਸਾਂਝਿਆ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕਿਸ ਕੋਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਧੀਕ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫੌਲਟ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ—ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਟੈਂਪਲੇਟ, ਮਨਜ਼ੂਰਨ ਟੈਸਟ ਅਕਾਊਂਟ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ ਕਦਮ।
IP ਜੋਖਿਮ ਸਿਰਫ਼ "AI ਨੇ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕੀਤਾ?" ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ, ਉਤਪੱਤੀ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਵੀ ਹੈ। ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ:
ਦੋ ਮਿਆਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
ਸਪਸ਼ਟ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਲੋਕ ਬਣਾਉਣਗੇ—ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਿਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ।
AI ਟੂਲ syntax ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਘਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਾਫ਼ ਸੋਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੋਡਰ" ਹੋਣ; ਉਹ ਲੋਕ ਨੇ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇरਾਦੇ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Prompt ਲਿਖਣਾ ਦਰਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਫਰੇਮ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਲਕਸ਼, ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ "ਪੂਰਾ ਹੋਣ" ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉ। ਮਦਦਗਾਰ ਪ੍ਰੰਪਟ ਨਮੂਨੇ (ਅਸਲੀ ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ) ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਗੋਸ਼ੀਏਬਲ ਪਾਇੰਟ (ਪਦਰਸ਼ਨ, accessibility, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਟੋਨ) ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਸਮੀਖਿਆ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਦੀ ਕਲਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਨਾ ਲਿਖਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਮੰਗ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਮੈਲ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਮੁੱਢਲੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜ਼ਿਆਨਦਾਰੀ ਹਰੇਕ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਸੈਕਰੇਟਸ ਨੂੰ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਨਾ ਕਰੋ, "ਫ੍ਵਾਕ-ਫਿਕਸ" ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ authentication ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਭੀ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਜਾਂ ਸਨਿਪੇਟ ਨੂੰ ਅਪਰੋਧਿਤ ਸਮਝੋ ਜਦ ਤੱਕ ਉਹ ਚੈੱਕ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਸਧਾਰਨ, ਦੋਹਰਾਏ-ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਚੈਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਿਆਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਭ ਨੂੰ ਇੱਕੋ playbook ਵੱਲ ਦਿਸ਼ਾ ਦਿਓ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, /blog/ai-guidelines)।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਵਸ੍ਥਾ ਹੈ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ + ਇੰਜੀਨੀਅਰ + AI ਸਹਾਇਕ। ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਐਡਜ ਕੇਸ define ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਡਰਾਫਟ, ਰਿਫੈਕਟਰ ਅਤੇ ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਜੋੜ-ਸਾਠ "ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸ" ਨੂੰ ਇਕ ਟੀਮ khel ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਨ ਕਿ ਇਕ ਇਕੱਲੇ ਪਰਯੋਗ।
ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦ ਲੋਕ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲ ਆਪਣੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਯੋਜਨਾ ਟੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸਪਸ਼ਟ ਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਦਿਖਾਓ ਜਿਵੇਂ /pricing ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਜਾਣ ਸਕਣ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਸਹਾਇਤਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲੇਗੀ।
ਜਦ ਹੋਰ ਲੋਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ AI ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਕ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ—ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ "ਖ਼ਰਾਬ ਮਨਸਾ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਅਕਸਮਾਤ ਟੋਟ-ਫੋਟ, ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦੇ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਬਦਲਾਅ ਹਨ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨੇ ਬਿਆਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਚੰਗੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸਾਰਿਆਂ ਦੀ رفتار ਨਹੀਂ ਰੋਕਦੇ। ਉਹ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਯੋਗਦਾਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਧਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਹੋਰ "ਜ਼ਲਦੀ ਠੀਕ" ਬਦਲਾਅ, ਹੋਰ ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਕੀਤੇ ਸਨਿੱਪੇਟ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਮੁੱਖ ਗੁਣਵੱਤਾ ਫਿਲਟਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਤਰੀਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਵੀ ਚੀਜ਼ production ਨੂੰ ਛੂਹਦੀ ਹੈ, ਉਸ ਲਈ ਦੂਜੇ ਆਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ, ਭੁਗਤਾਨ ਜਾਂ permissions ਵਾਲੇ ਤੱਤਾਂ ਲਈ। ਸਮੀਖਿਆOutcome ਅਤੇ risks 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵੇ:
ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਵੱਧਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂ। ਤਿੰਨ ਤੱਤ ਵੱਡਾ ਫਾਰਕ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਸੁਰੱਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਜਟਿਲ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ালী ਨਾ ਹੋਵੇ:
AI ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਪਰ ਟੀਮਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ। ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ "ਕੀਤਾ" ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਿਆਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ: ਇਕ ਪੈਰਾ ਇਰਾਦੇ 'ਤੇ, ਮੁੱਖ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ, ਅਤੇ rollback ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਉਸ ਤੇ। AI-ਉਤਪੈਦਨ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੰਪਟ ਜਾਂ ਉਸਦਾ ਸੰਖੇਪ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ, ਨਾਲ ਹੀ ਕੀ ਹੋਰ ਮੈਨੂਲ ਸੋਧ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ।
ਕੁਝ ਟੀਮ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਰਿਵਰਸੀਬਿਲਿਟੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ, Koder.ai ਵਰਗੀਆਂ প্ল্যাটਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ snapshot-and-rollback ਵਰਕਫ਼ਲੋ)। ਮਕਸਦ ਇੱਕੋ ਹੀ ਹੈ: ਪ੍ਰਯੋਗ ਬਿਨਾਂ ਡਰ ਦੇ, ਅਤੇ ਜਦ ਬਦਲਾਅ sideways ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਦਾ ਸਾਫ਼ ਰਾਹ।
ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ maker's ਦੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦਾ ਫਲ ਪਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹਾਰਾਉਂਣ ਦੇ।
AI ਟੂਲ ਸਿਰਫ਼ ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਕੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੌਣ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਧੜੇ ਵਿੱਚ "ਠੀਕ-ਹੈ" ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ।
ਜਦ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਸਤੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਖੋਜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਮਾਉਣ ਵੱਲ ਵੱਧਦੀ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, PMs, ਸਪੋਰਟ ਲੀਡ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ ਕਲਿਕੇਬਲ ਮੌਕਅਪ, ਸਧਾਰਨ ਵਰਕਫਲੋ ਜਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੈਮੋ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਇੱਕ ਜਿੱਤ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ ਇਹ backlog ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਅਧ-ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਪਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਭਰ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ। ਖਤਰਾ ਕਮ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂਕਿ ਵਿਚਾਰ ਘਟ ਜਾਣ—ਬਲਕਿ ਇਹ ਹੈ feature sprawl: ਜ਼ਿਆਦਾ concepts ਜਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਟੀਮ ਨੇ ਪਰਖਣਾ, maintain ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸਮਝਾਉਣਾ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਤਬਦੀਲੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲਾ-ਬਿੰਦੂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ: prototype → pilot → production ਵਿਚ ਜਾਣ ਲਈ ਕੀ ਸਬੂਤ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਦੇ, ਟੀਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਤਰੱਕੀ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਕੁਝ ਐਸਾ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ friction ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੂਜ਼ਬਿਲਿਟੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਅਵਧਾਰਣਯੋਗ ਰੱਖਣ—ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ।
ਸਧਾਰਨ ਆਦਤਾਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਜ਼ਿਆਦਾ ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ ਨਾਲ, "ਅਸੀਂ X ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤੇ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਧੀਆ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
AI-ਤਿਆਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਿਖਣ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਕ੍ਰਿਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਇਹ ਮੂਲ ਵੈਲਿਊ ਸਾਬਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ "harden or replace" ਸਮੀਖਿਆ ਸ਼ੈਡੀਊਲ ਕਰੋ।
ਉਸ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਕੋਡ ਸਮਝਣਯੋਗ ਹੈ? ਕੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ permissions ਠੀਕ ਹਨ? ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਜੇ ਉੱਤਰ "ਨਹੀਂ" ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੇਫਰੈਂਸ implementation ਮੰਨੋ ਅਤੇ ਕੋਰ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਓ—ਇंज ਦਿਨ ਜਦ ਇਹ ਅਕਸਮਾਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
ਵੱਧ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇਖੋ। ਹੇਠਾਂ ਤਿੰਨ ਹਕੀਕਤੀ "ਮੇਕਰ" ਸਿਟੂਏਸ਼ਨਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI, ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨਾਲ ਹੋਰ ਲੋਕ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਬਿਨਾਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ free-for-all ਬਣਾਏ।
ਇਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮ AI ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ("ਜਦ ਆਰਡਰ ਦਿੱਲੇ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਹਿਸਾਬਦਾਰ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰੋ, ਇਕ ਟਾਸਕ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਨੋਟ ਲੌਗ ਕਰੋ"). ਉਹ ਵਰਕਫਲੋ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ IT ਨੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ, permissions ਅਤੇ error handling ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਫਿਰ ਜਿਆਦਾ ਲਾਈਵ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
ਨਤੀਜਾ: ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਤਬਦੀਲੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ IT ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਪੋਰਟ ਏਜੰਟ ਲਿਖਦੇ ਹਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਉਹ ਡੇਟਾ ਜੋ ਉਹ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਸਹਾਇਕ ਮੈਕਰੋ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਨਿਯਮ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ("ਜੇ plan = Pro ਅਤੇ issue = billing ਤਾਂ link X ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ"). ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਸਨੂੰ support ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ proper logging ਅਤੇ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਪੈਕੇਜ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜਾ: ਏਜੰਟ ਵਰਤਾਰ ਖਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ measurable, maintainable ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।
ਇੱਕ ਫਾਇਨੈਂਸ ਲੀਡ ਨੋ-ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ alerts। ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਬਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਜ ਕੇਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਟੀਮ ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਮ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ, ਬਰੀਕ access control ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਲਈ ਕਸਟਮ ਕੋਡ 'ਤੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ "ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ-ਫਰਸਟ" ਰਸਤਾ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੇ ਸੋਰਸ-ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਫ਼ਾਇਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਟੀਮ Koder.ai ਵਿੱਚ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਵਰਕਫਲੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਕੋਡਬੇਸ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਧਾਰਣ CI/CD, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਕੈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਤੀਜਾ: ਲੋ-ਕੋਡ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕਸਟਮ ਕੋਡ ਉਸਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਟੂਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਯਤਨ ਘਟਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਭਾਗੀਦਾਰੀ جاري ਰਹੇਗੀ—ਪਰ ਸਿਧੀ ਲਕੀਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲ ਕੰਮ ਦੇ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰਵਾਉਣਗੇ ਨ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਬਦਲੀ।
ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਕਿ ਹੋਰ ਲੋਕ "ਠੀਕ" ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਗੇ। ਬੋਤਲਨੈਕ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਇਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਗਰੇਡ ਹੈ ਹੋਵੇਗਾ।
ਮਾਲਕੀ ਵੀ ਵਧ ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਕੌਣ ਰਿਲੀਜ਼ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ on-call ਹੈ, ਕੌਣ workflow maintain ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਭੂਮਿਕਾ ਛੱਡੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ AI ਸਹਾਇਕ ਤੁਹਾਡੀ ਡੌਕਸ, ਟਿਕਟ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਅਤੇ ਕੋਡਬੇਸ ਨਾਲ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ end-to-end ਫਲੋਜ਼ ਦਿਖਨਗੇ: ਫੀਚਰ ਡਰਾਫਟ ਕਰੋ, ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰੋ, ਟੈਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, PR ਖੋਲ੍ਹੋ, ਅਤੇ ਰੋਲਆਉਟ ਕਦਮ ਸੁਝਾਓ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸੁਧਾਰ ਆਪੇ-ਆਪਣੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਟੂਲਾਂ (ਤਾਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ), ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ (ਤਾਕਿ ਏਜੰਟ ਬਿਨਾਂ ਓਵਰਰੀਚ ਕੀਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਣ) ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਨਿਰਮਾਣ ਬਲਾਕ (ਟੈਂਪਲੇਟ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਪਾਲਿਸੀ ਚੈਕ) ਤੋਂ ਆਵੇਗਾ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੋਏਗਾ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਰਹੇਗੀ ਜੋ:
ਉਹ ਹੁਨਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਜੋ ਟੂਲਾਂ ਭਰਮਾਂ ਤੱਕ ਯਾਤਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਫਰੇਮਿੰਗ, ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ, ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬੰਧਣਾ। ਹਲਕੀ-ਫੁਟ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਮੂਢਲਾ ਡੇਟਾ ਹੇਂਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਿਖਣ 'ਚ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਬਣੋ—ਇਹ ਹੁਨਰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵਰਤਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਸਮਰੱਥਾ ਵਜੋਂ ਇਲਾਜ ਕਰੋ: ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ। "ਛੋਟੀ" ਟੂਲਾਂ ਵੱਲੋਂ "ਨਾਜ਼ੁਕ" ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਦੇ ਮਨੁਕਤ ਰਾਹ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਐਨੇਬਲਮੈਂਟ (ਤਰਬੀਅਤ, ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ) ਨੂੰ ਫੰਡ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਧਾਵੋਗੇ, ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਓ—ਸਪਸ਼ਟ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਤਰਕਸ਼ੁਿੱਦ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਕੌਣ ਕੀ deploy ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਸਮੀਖਿਆ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਲਿਖਣ ਦੇ ਇਲਾਵਾ ਵੀ ਉਹ ਹਰ ਗਤੀਵਿਧੀ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਣੈ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਬਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰੇਗੀ, ਉਸਨੂੰ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਡਰਾਫਟ, ਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਦੇ ਬਾਅਦ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ "ਅਸਲ" ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਡ ਹੀ ਇਕਮਾਤਰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਸੀ। ਆਮ ਬਦਲਾਅ—ਨਵਾਂ ਰਿਪੋਰਟ, ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ—ਵਿਚ ਵੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੰਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ ਜੋ ਮੁਕੰਮਲ ਸਟੈਕ ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਏਮੈਂਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਂਦਾ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਡਿਫਾਲਟ ਗੇਟਕੀਪਰ ਬਣ ਗਏ।
ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਟੂਲ-ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਰਾਦਾ-ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤਿੱਜਾ ਸਾਫ਼ ਬਿਆਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ AI scaffold, ਨਮੂਨਾ implementation, ਟੈਸਟ, ਕੁਇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਡ੍ਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਨਾਲ ਹੋਰ ਲੋਕ ਇੱਕ ਯੋਗਯ ਪਹਿਲਾ ਵਰਜਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਸੰશੋਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਤੇਜ਼ ਫਾਇਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਲਓ — ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸਹੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ hazy ਇਦੇਆਆਂ ਤੋਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਕੇ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੀ ਤਾਕਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ:
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਕੀਮਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁਕਮ ਨਹੀਂ ਦਿਤੇ ਜਾਂਦੇ, ਬਲਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਖਣ ਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਲਪ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ UX ਸਫਾਈ ਬਨਾਈ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਰੁਟੀਨੀ ਕੰਮ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੋਚ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਣ।
ਉਹ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤਿਆਰੀਗਿਂਢੇ ਆରਟੀਫੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਇਸ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ-ਬਾਰ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਿਖਲਾਈ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹਨ, ਪਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਮਨ ਬੇਸਿਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: permissions, audit trails, ਡੇਟਾ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ, ਰਿਲਾਇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਗਾਰੰਟੀ।
ਵਿਹੰਗਵਿੱਕ ਤਰੀਕਾ: ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਆਜ਼ਮਾਓ ਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸੂਚਿਤ “harden or rebuild” ਫੈਸਲਾ ਲਵੋ ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣ ਲੱਗ ਪੈਂ।
ਪ੍ਰਯੋਗਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਗਾਰਡਰੇਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ:
ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੋਲ ਸਹਾਇਕ ਹਨ: ਕੌਣ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ deploy ਕਰਦਾ ਹੈ।
“Paste problem” ਤੋਂ ਬਚੋ: ਸੇਕ੍ਰੇਟਸ, ਅਸਲੀ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤ ਵੇਰਵੇ ਅਣ-ਮੰਨਿਆ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਹ ਪੇਸਟ ਕਰੋ। ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ ਕਦਮ, ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਟੈਸਟ ਅਕਾਊਂਟ ਵਰਤੋ।
IP ਲਈ ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਅਨਸਪਸ਼ਟ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਜਾਂ attribution ਰਹਿਤ ਸਨਿਪੇਟ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ। ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਿਆਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੇਜ਼ੀ ਨੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਨਾ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।