19 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖਿਆਲਾਂ ਤੋਂ ਭੇਜਣਯੋਗ ਉਤਪਾਦ — AI ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ
ਦੇਖੋ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਖਰਾਬ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨਾਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਝਲਕਾਂ, ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ ਅਤੇ ਤਿਆਰ-ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਨਿਰਧਾਰਨਾਂ, ਰੋਡਮੇਪਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਦੇਖੋ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਖਰਾਬ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨਾਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਝਲਕਾਂ, ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ ਅਤੇ ਤਿਆਰ-ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਨਿਰਧਾਰਨਾਂ, ਰੋਡਮੇਪਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅਧਿਕਤਰ ਉਤਪਾਦ ਕੰਮ ਕਿਸੇ ਸਾਫ਼ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ "ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖਿਆਲਾਂ" ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: Notion ਪੇਜ ਤੇ ਅੱਧ-ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਨੋਟ, Slack ਥ੍ਰੈਡ ਜਿੱਥੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖਰੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਮਿੜ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈ ਆਈਟਮ ਹਨ ਪਰ ਕੋਈ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ ਦੇ ਸਕਰੀਨਸ਼ਾਟ, ਘਰ ਵਾਪਸੀ ਦੇ ਰਸਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਾਇਸ ਮੈਮੋਜ਼, ਅਤੇ "ਤੇਜ਼-ਜਿੱਤ" ਬੈਕਲਾਗ ਜਿਹਨਾਂ ਦੀ ਹੁਣ ਕੋਇ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਗੁੰਝਲ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਰੁਕਾਵਟ ਉਸ ਵੇਲੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲ ਯੋਜਨਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਵਿਚਾਰ ਐਨ-ਸਰਚਿਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਇਕੋ-ਇਕ ਵਾਰ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਖਰਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਕਿਸ ਲਈ, ਕਾਮਯਾਬੀ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪੋਗੇ, ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਹਰਕਤਾਂ ਹੌਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਟਿਕਟਸ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਗੈਰ-ਸੰਰੇਖਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬੇਕਾਰ ਦੁਬਾਰਾ-ਲਿਖਾਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਸਰਚਨਾ ਕੰਮ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
AI ਕੱਚੇ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕੰਮਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ 'ਚ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਲੰਬੀਆਂ ਥ੍ਰੈਡਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਣਾ, ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਕੱਢਣਾ, ਸਮਾਨ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਗਰੁੱਪ ਕਰਨਾ, ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ-ਮੰਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਸੁਝਾਉਣਾ।
AI ਉਤਪਾਦ ਨਿਰਣੇਕ ਨੂੰ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਰਣਨੀਤੀ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਪਸੰਦ ਨੂੰ ਨੱਥਾ ਨਹੀਂ ਜਾਣੇਗਾ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸੰਦਰਭ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ—ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਾਦੂਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨਹੀਂ। ਸਿਰਫ਼ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਕਦਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਬਿਖਰੇ ਇਨਪੁੱਟ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਵਿਕਲਪਾਂ, ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭੇਜਣਯੋਗ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਤੱਕ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ—AI ਨਾਲ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਤ ਰਹੇ।
ਅਧਿਕਤਰੀ ਉਤਪਾਦ ਕੰਮ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਵਿਚਾਰ ਮੰਨੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ—ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਬੂਤ ਵਿਖਰੇ ਹੋਏ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼, ਪੂਰਾ ਇਨਪੁੱਟ ਸਟ੍ਰੀਮ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਸ, ਸੇਲਜ਼ ਕਾਲਸ, ਆੰਤਰੀਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਚੈਟ ਥ੍ਰੈਡ ਤੋਂ ਰਾਹੀ ਮਾਲ ਪੱਕੜੋ। ਜੇ ਟੀਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Zendesk, Intercom, HubSpot, Notion ਜਾਂ Google Docs ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਵਰਤਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਬੰਧਤ ਸਨਿਪੇਟਸ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਜਾਂ ਕਾਪੀ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵਰਕਸਪੇਸ (ਇਕੋ ਡੌਕ, ਡਾਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਇਨਬਾਕਸ-ਸਟਾਈਲ ਬੋਰਡ) ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਵਰਤੋ ਜੋ ਮੌਕੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ:
AI ਇੱਥੇ ਵੀ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ: ਇਹ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, विरਾਮ-ਚਿੰਨ੍ਹ ਸਾਫ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਅਰਥ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਲਿਖੇ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਆਈਟਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਹਲਕੀ ਲੇਬਲ ਲਗਾਓ:
ਮੂਲ ਵਸਤੂਆਂ (verbatim quotes, screenshots, ticket links) ਆਪਣੀਆਂ ਨੋਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੱਖੋ। ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਕਲਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੋਧ ਨਾ ਕਰੋ। ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਵਰਕਸਪੇਸ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡਾ AI ਟੂਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕੇ ਬਿਨਾਂ ਮੂਲਤਾ ਖੋਏ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੱਚੇ ਇਨਪੁੱਟ (ਨੋਟਸ, Slack ਥ੍ਰੈਡ, ਕਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਸ, ਸਰਵੇ) ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਅਗਲਾ ਖਤਰਾ "ਅਨੰਤ ਦੁਬਾਰਾ-ਪੜ੍ਹਾਈ" ਹੈ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੁਆਏ—ਫਿਰ ਕੰਨੂੰ-ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਭ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਬਕੈਟਸ ਵਿੱਚ ਗਰੁੱਪ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਸੂਤਰ ਲਈ AI ਨੂੰ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦਾ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰੋ: ਸੰਦਰਭ, ਮੁੱਖ ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਸਿੱਧੇ ਕੋਟ ਜੋ ਰੱਖਣਯੋਗ ਹੋਣ।
ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਨਮੂਨਾ ਹੈ: "ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ: goals, pains, desired outcomes, constraints, ਅਤੇ verbatim quotes (max 8). Keep unknowns." ਇਹ ਆਖਰੀ ਹਿੱਸਾ AI ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪਸ਼ਟ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਏ ਰੱਖੇ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬ੍ਰੀਫ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ:
ਇੱਥੇ ਵਿਖਰੇ ਫੀਡਬੈਕ ਇੱਕ ਨਕ਼ਸ਼ਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਢੇਰ ਨਹੀਂ।
AI ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ-ਆਕਾਰ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਜੋ ਹੱਲ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੋਣ:
ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਸਮੱਸਿਆ ਸੂਚੀ ਆਗਲੇ ਕਦਮ—ਯੂਜ਼ਰ ਜਰਨੀਜ਼, ਹੱਲ ਦੇ ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ—ਨੂਂ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕੋ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਤਲੱਬ ਹੋਣ (“account,” “workspace,” “seat,” “project”), ਟੀਮ ਰੁਕੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨੋਟਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸੁਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ: ਟਰਮ, ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ।
ਇਸ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਕਿੰਗ ਡੌਕ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਆਰਟੀਫੈਕਟਸ (PRDs, ਰੋਡਮੇਪ) ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸਮਰੂਪ ਰਹਿਣ।
ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਹਰ ਥੀਮ ਨੂੰ ਇਕ ਐਸਾ ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਲੋਕ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਸਕਣ। AI ਵਾਗ-ਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ ਘੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਹੱਲ-ਆਕਾਰ ਵਿਚਾਰ (“add a dashboard”) ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ-ਅਤੇ-ਨਤੀਜਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ (“people can’t see progress without exporting data”).
AI ਨੂੰ ਕੁਝ ਵਿਕਲਪ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਚੁਣੋ:
For [ਕੌਣ], [ਕਿਹੜਾ ਕੰਮ] ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ [ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਕਾਵਟ], ਜਿਸ ਨਾਲ [ਅਸਰ] ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਣ: For team leads, tracking weekly workload is hard because data lives in three tools, which leads to missed handoffs and overtime.
AI ਨੂੰ ਮੈਟਰਿਕ ਸੁਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਜਦੋਂ ਲੁਕਾਈਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਉੱਠਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ (ਜਿਵੇਂ: ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕਸਾਰ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਹੈ), ਖਤਰੇ (ਜਿਵੇਂ: ਅਧੂਰੇ ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ) ਅਤੇ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਅਣਜਾਣੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ।
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ “ਨਾਚੀਨੀ ਖੇਤਰ” ਸੂਚੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮ ਭਟਕਣ ਨਾ ਪਾਏ (ਉਦਾਹਰਣ: “ਇਸ ਪੇੜ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਐਡਮਿਨ ਇਲਾਕੇ ਦਾ ਰੀਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨਹੀਂ,” “ਇਸ ਫੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਬਿਲਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ,” “ਕੋਈ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਨਹੀਂ”)। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਲਈ ਰਾਹ ਸਾਫ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਬਿਖਰੇ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਲਈ (who), ਕੀ ਕਾਂਮ ਕਰਨਾ ਹੈ (what job), ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਦਰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (where pain) ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਰਹੇ ਹੋ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸੂਤਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਫੈਨਟਸੀ ਗ੍ਰਾਹਕ ਨੂੰ ਖੜਾ ਕਰਨ ਦੇ।
ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੈ ਉਸ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਸ, ਸੇਲਜ਼ ਕਾਲ ਨੋਟਸ, ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼, ਐਪ ਰਿਵਿਊਜ਼, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਫੀਡਬੈਕ। AI ਨੂੰ ਕਹੋ 2–4 “ਲਾਈਟ ਪਰਸੋਨਾ” ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚੋਂ ਰੁਝਾਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਲਕੜੀ-ਲੱਖਣ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਭਾਸ਼ਾ), ਨਾ ਕਿ ਸਟੈਰੀਓਟਾਈਪ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ: “Based on these 25 notes, summarize the top 3 user types. For each: primary goal, biggest constraint, and what triggers them to look for a solution.”
ਪਰਸੋਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੌਣ ਦੱਸਦਾ ਹੈ; JTBD ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂ। AI ਨੂੰ JTBD ਬਿਆਨ ਸੁਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੋਧੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਿਅਕਤੀ ਵੱਲੋਂ ਕਹੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲੱਗਣ।
ਉਦਾਹਰਣ ਫਾਰਮੈਟ:
ਜਦੋਂ [ਸਥਿਤੀ], ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ/ਚਾਹੁੰਦੀ ਹਾਂ ਕਿ [ਕਰਮ], ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ [ਨਤੀਜਾ] ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਾਂ।
AI ਨੂੰ ਹਰ ਪਰਸੋਨਾ ਲਈ ਕਈ ਵਰਜਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ (ਗਤੀ, ਯਕੀਨੀਤਾ, ਲਾਗਤ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਕੋਸ਼ਿਸ਼) ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ।
ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਵਿਹਾਰ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਕਰੀਨਾਂ ਤੇ ਨਹੀਂ:
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਫ੍ਰਿਕਸ਼ਨ ਪੁਆਇੰਟਸ (ਗੁੰਝਲ, ਦੇਰੀਆਂ, ਹੈਂਡਆਂ, ਖਤਰੇ) ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਲਹਿਰਾਂ (ਰਾਹਤ, ਭਰੋਸਾ, ਤੇਜ਼ੀ, ਵਿਜ਼ਿਬਿਲਟੀ) ਪਹਚਾਨੇ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਤੌਰ ਤੇ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਕਿੱਥੇ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਇਹ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੇ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾ ਦੇਣ, "ਸੋਲੁਸ਼ਨ ਲਾਕ-ਇਨ" ਤੋਂ ਬਚਣ ਦਾ ਤੇਜ਼ਾ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੋਚ-ਚੇਤਨਾ ਨਾਲ ਵਿਭਿੰਨ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ। AI ਇੱਥੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਲਪ ਖੋਜ ਸਕਦਾ—ਪਰ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਹੀ ਕਰੇਗੀ।
AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰੋ 3–6 ਵੱਖਰੇ ਹੱਲ ਦਿਓ (ਉਹੇ ਫੀਚਰ ਦੇ ਵਿਤ ਪ੍ਰਕਪਟ ਨਹੀਂ)। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ: ਸਵੈ-ਸੇਵਾ UX ਬਦਲਾਅ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਨੀਤੀ/ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਦਲਾਅ, ਸਿੱਖਿਆ/ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ, ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਲਾਈਟਵੈਟ MVP।
ਫਿਰ ਤਰਕ-ਸੰਘਰਸ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛੋ: “If we couldn’t build X, what would we do?” ਜਾਂ “Give one option that avoids new infrastructure.” ਇਹ ਸੱਚੇ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਨੂੰ ਉਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਿਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਹਫਤਾਵਾਰ ਨਿਯਮਾਂ ਵਜੋਂ ਇਸਨੂੰ ਬਾਅਦ ਦੇ ਰਿਕੁਆਇਰਮੈਂਟ ਲਈ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿੱਚ ਫ਼ਸ ਕੇ ਬੈਠਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇਖ ਲਵੋ।
ਹਰ ਵਿਕਲਪ ਲਈ AI ਨੂੰ ਛੋਟੀ ਕਹਾਣੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ:
ਇਹ ਮਿਨੀ-ਸਟੋਰੀਜ਼ Slack ਜਾਂ ਡੌਕ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹਨ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਪਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, AI ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਤ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ: ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਇਵੈਂਟ, ਤੀਜੇ-ਪક્ષ ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਬਿਲਿੰਗ ਬਦਲਾਅ, ਜਾਂ ਐਪ-ਸਟੋਰ ਵਿਚਾਰ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਵਜੋਂ ਲੋ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਗੱਲਾਂ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਤांकि ਟਾਇਮਲਾਈਨ ਸਿੱਕੇ ਨਾ ਹੋਣ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਥੀਮਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਣ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮ ਬਣਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੇ। ਮਕਸਦ ਇਕ ਪੂਰਾ ਡੌਕ ਨਹੀਂ—ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਸਮਝ ਹੈ ਕਿ "ਕਰੀਅ" ਕੀ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹਰ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਵਜੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ (ਉਤਪਾਦ ਕੀ ਕਰੇਗਾ), ਫਿਰ ਉਸ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁੱਟੋ (ਕੀ ਇਕ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ)। ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਮੂਨਾ: Feature → capabilities → thin slices।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਉਤਪਾਦ ਯੋਜਨਾ ਟੂਲ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਆਪਣੀਆਂ ਕਲੱਸਟਰ ਕੀਤੀਆਂ ਨੋਟਾਂ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ-ਪਾਸ ਬ੍ਰੇਕਡਾਊਨ ਮੰਗੋ। ਫਿਰ ਟੀਮ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸੋਧ ਕਰੋ।
AI ਨੂੰ ਹਰ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ ਲਈ ਕਹੋ, ਉਦਾਹਰਣ:
ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਲਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ: “Write 5 user stories for this feature, keep them small enough for 1–3 days each, and avoid technical implementation details.”
AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਕਸੈਪਟੈਂਸ ਕ੍ਰਾਇਟੀਰੀਆ ਅਤੇ ਉਹ ਐਜ-ਕੇਸ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮੰਗੋ:
ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਸਾਰੀ ਟੀਮ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੇ, ਉਦਾਹਰਣ: requirements reviewed, analytics event named, error states covered, copy approved, QA passed, ਅਤੇ release notes drafted। ਇਸਨੂੰ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ—ਜੇ ਇਹ ਵਰਤਣਾ ਦੁੱਖਦਾਈ ਹੋਵੇਗਾ ਤਾਂ ਇਹ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਵੇਗਾ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨ ਅਤੇ ਹੱਲ ਵਿਕਲਪ ਹੋਣ, ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਵਿਖਾਏ ਜਾਣ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਨਿਆਂਸੰਗਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਸੈੱਟ ਗੱਲ-ਬात ਨੂੰ ਧਰਤੀ 'ਤੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਚਾਰ ਸਿਗਨਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ:
ਹਰ ਮਾਪਦੰਡ ਲਈ ਇਕ-ਵਾਕ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਲਿਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਜਿਵੇਂ “impact = revenue” Sales ਅਤੇ Product ਲਈ ਵੱਖਰਾ ਨਾ ਲੱਗੇ।
ਆਪਣੀ ਆਈਡੀਆ ਲਿਸਟ, ਖੋਜ ਨੋਟਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਪੇਸਟ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ-ਪਾਸ ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰ ਸਕੋ:
| Item | Impact (1–5) | Effort (1–5) | Confidence (1–5) | Risk (1–5) | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| Passwordless login | 4 | 3 | 3 | 2 | Reduces churn in onboarding |
| Admin audit export | 3 | 2 | 2 | 4 | Compliance benefit, higher risk |
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਮਨੋ, ਨਾ ਕਿ ਜਵਾਬ-ਚਾਬੀ। ਜਿੱਤ ਤੇਜ਼ੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤਿਕ ਬਿੰਦੂ ਸੋਧ ਰਹੇ ਹੋ।
ਪੂੱਛੋ: “ਜੇ ਅਸੀਂ ਇਹ ਅਗਲੇ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਤਾਂ ਕੀ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ?” ਹਰ ਇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲਾਈਨ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ। ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ “ਮੁਸ੍ਟ-ਹੈਵ ਇਨਫਲੇਸ਼ਨ” ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
High impact + low effort ਨੂੰ quick wins ਸਮਝੋ। High impact + high effort ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਬੇਟ। ਫਿਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧਤਾ ਪੱਕੀ ਕਰੋ: quick wins ਵੀ ਵੱਡੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਹਾਰਨਗੇ, ਨਾ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਭਟਕਣ।
ਰੋਡਮੇਪ ਇੱਕ ਖ਼ੁਆਬ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਬੈਕਲਾਗ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਟੈਸਟਯੋਗ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਾਈ ਜਾ ਸਕੇ।
ਪਿਛਲੇ ਕਦਮ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਲਿਸਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ 2–4 ਮਾਈਲਸਟੋਨ ਸੁਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਆਉਟਕਮ-ਕੇਂਦਰਤ ਹੋਣ, ਨਾ ਸਿਰਫ ਫੀਚਰ। ਉਦਾਹਰਣ: “Reduce onboarding drop-off” ਜਾਂ “Enable teams to collaborate” ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹਨ ਬਨਾਮ “Ship onboarding revamp.”
ਫਿਰ ਹਰ ਮਾਈਲਸਟੋਨ ਨੂੰ ਦੋ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ-ਟੈਸਟ ਕਰੋ:
ਹਰ ਮਾਈਲਸਟੋਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਰਿਲੀਜ਼ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਬਣਾਓ:
ਇਹ "Included/Excluded" ਸੀਮਾ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਚਿੰਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਛਪੇ ਹੋਏ ਸਕੋਪ-ਚੁੱਕ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਰੋਡਮੇਪ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਕਥਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ:
ਇਹ ਪਾਠ ਘੱਟ ਰੱਖੋ—ਜੇ ਕੋਈ 30 ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਟਿਲ ਹੈ।
ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਵਧਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿਵੇਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ "ਚੇਨਜ ਪਾਲਸੀ" ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਕੀ ਟ੍ਰਿਗਰ ਰੋਡਮੇਪ ਅਪਡੇਟ ਲਈ (ਨਵਾਂ ਖੋਜ, ਮਿਸਡ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਤਕਨੀਕੀ ਰਿਸਕ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਬਦਲਾਅ) ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਕਿਵੇਂ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਪਡੇਟ ਇੱਕ ਮੰਚ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ /roadmap) ਵਿੱਚ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਰੋਡਮੇਪ ਵਿਵਰਣਯੋਗ ਰਹੇਗਾ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਦੇਖਣਯੋਗ ਰਿਹਾ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾਂ ਹਨ ਜਿਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਵਿਚਾਰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਫੀਡਬੈਕ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। AI ਜਾਦੂئی ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ "ਸਹੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ" ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਬਿਜੀਵਰਕ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਦੋਹਰਾਓ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਥੀਮ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨ ਤੋਂ ਸਕ੍ਰੀਨ-ਬਾਈ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਫਲੋ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਇਹ ਦਿਓ: ਯੂਜ਼ਰ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਉਹ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਐਕਸੈਸਬਿਲਟੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ)। ਤੁਸੀਂ ਪਿਕਸਲ-ਪਰਫੈਕਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ—ਸਿਰਫ ਇਕ ਸੰਗਤਿਪੂਰਨ ਪਾਥ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਜਾਂ PM ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੈਚ ਕਰ ਸਕੇ।
ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਾਂਪਟ: “Create a 6-screen flow for first-time users to accomplish X on mobile. Include entry points, main actions, and exit states.”
ਮਾਈਕਰੋਕਾਪੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਛੱਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਦੇਰ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰਨੀ ਦਰਦਨਾਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਤੁਸੀਂ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟੋਨ ਦਿਓ (“calm and straightforward,” “friendly but brief”) ਅਤੇ ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟਾਲਦੇ ਹੋ।
AI ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਟੈਸਟ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਝਿਝਕਾਂ ਨਾ ਕਰੋ:
ਹੋਰ ਸਕਰੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਲਈ ਕਹੋ: ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ (value, comprehension, navigation, trust), ਕਿਹੜੇ ਸੰਕੇਤ ਸਫਲਤਾ ਮੰਨੇ ਜਾਣਗੇ, ਅਤੇ ਕੀ ਗੱਲ ਤੁਸੀਂ ਰੁਕ ਜਾਂ ਪਿਵਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼।
ਇੱਕ ਵੈਲਿਡੇਟਡ ਫਲੋ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲਾ ਰੁਕਾਵਟ ਅਕਸਰ "ਮੰਜ਼ੂਰ ਹੋਏ ਸਕਰੀਨਾਂ" ਨੂੰ ਅਸਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਐਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਓਸ ਸਮੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਫੀਚਰ ਦਾ ਵਰਣਨ (ਸਮੱਸਿਆ, ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼, ਐਕਸੈਪਟੈਂਸ ਕ੍ਰਾਇਟੀਰੀਆ) ਕਰਕੇ ਵੈਬ, ਬੈਕਐਂਡ, ਜਾਂ ਮੋਬਾਈਲ ਬਿਲਡ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਟੀਮਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ:
ਕੀ-ਵਿਚਾਰ ਇਹੀ ਹੈ: ਬਿਜੀਵਰਕ ਅਤੇ ਸਾਇਕਲ ਸਮਾਂ ਘਟਾਓ, ਜਦਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ (ਸੀਮਾ, ਟਰੇਡ-ਆਫ, ਗੁਣਵੱਤਾ) ਟੀਮ ਦੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
ਇਸ ਮੁੜ-ਚੱਕਰ ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਥੀਮਾਂ, ਸਮੱਸਿਆ-ਬਿਆਨਾਂ, ਯੂਜ਼ਰ ਯਾਤਰਾਂ, ਵਿਕਲਪ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਆਖਰੀ ਕਦਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਦੂਜਿਆਂ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਪਤ ਕਰਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ—ਬਿਨਾਂ ਇਕ ਹੋਰ ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ।
AI ਇੱਥੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੱਚੇ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟ ਸੈਕਸ਼ਨ, ਸਮਝਦਾਰ ਡਿਫੌਲਟ ਅਤੇ "ਇੱਥੇ ਭਰੋ" ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਇਨਪੁੱਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ PRD ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੀ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ:
ਆਪਣਾ PRD ਐਸਾ ਰੱਖੋ ਕਿ ਜਿੱਥੇ "TBD metric owner" ਜਾਂ "Add compliance review notes" ਵਰਗੇ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਹੋਣ ਤਾਂ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਜਾਣਨ ਕਿ ਕੀ ਘੱਟ ਹੈ।
PRD ਤੋਂ ਦੋ FAQ ਸੈੱਟ ਬਣਵਾਓ: ਇੱਕ Support/Sales ਲਈ ("ਕੀ ਬਦਲਿਆ?", "ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ?", "ਇਸਦਾ ਟਰਬਲਸ਼ੂਟ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ?") ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ("ਹੁਣ ਕਿਉਂ?", "ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ?", "ਕਿਹੜੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਟਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?")।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹੋ: tracking/events, release notes, docs updates, announcements, training, rollback plan, ਅਤੇ post-launch review।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਲਈ ਸਬੰਧਤ ਰਾਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਸਪੰਸ਼ੀ-ਪਾਥਾਂ ਵਰਗੇ /pricing ਜਾਂ /blog/how-we-build-roadmaps ਵਰਤੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟੇਬਲ ਰਹਿਣ।
AI ਉਤਪਾਦ ਸੋਚ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਹਟਾ ਵੀ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗੀਆਂ ਟੀਮਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ-ਡ੍ਰਾਫਟ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ—ਉਪਯੁਕਤ ਪਰ ਕਦੇ-ਵੀ ਆਖਰੀ ਨਹੀਂ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨਪੁੱਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ PRD ਜਾਂ ਰੋਡਮੇਪ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ-ਜਿਹੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪਾਸ ਕਰੋ:
ਜੇ ਕੁਝ "ਬਹੁਤ ਨਿੱਟਾ" ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ, ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ: “Which lines in my notes justify this requirement?”
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਕੋਈ ਟੂਲ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸਟ ਨਾ ਕਰੋ: ਗਾਹਕ ਨਾਂ, ਟਿਕਟ, ਅਨੁਬੰਧ, ਆਥਿਰਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ, ਜਾਂ ਅਣਜਾਰੀ ਰਣਨੀਤੀ। ਰਿਡੈਕਟ ਕਰੋ ਜਾਂ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਵਰਤੋ (ਉਦਾਹਰਣ: “Customer A,” “Pricing Plan X”)।
ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ AI ਵਰਤੋ। ਜਦ ਡੇਟਾ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਡੀਪਲੋਇਮੈਂਟ ਭੂਗੋਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ, ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੁਣੋ ਜੋ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰ ਤੇ ਵਰਕਲੋਡ ਰਨ ਕਰ ਸਕਣ ਤਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਸਰਹੱਦ-ਕੰਬਾਈਨ ਮੰਗਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੋਣ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਜਾਂ ਹੋਸਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
AI ਨੂੰ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ। ਆਖਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਾਇਥਮਿਕਤਾ, ਰਿਸਕ ਕਾਲਜ਼, ਨੈਤਿਕ ਫ਼ੈਸਲੇ, ਅਤੇ ਵਾਅਦੇ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ, ਬਜਟ ਜਾਂ ਟਾਇਮਲਾਈਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਦਾ ਨਹੀਂ ਕਿ "ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ" ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲਣ। ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਸਪਤਾਹਿਕ ਲੂਪ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣੀ ਸ਼ਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Capture → cluster → decide → draft → test
ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰਦਿਆਂ ਪੇਸਟ ਕਰੋ:
ਛੋਟੇ ਰੱਖੋ: PM ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹਨ, designer ਫਲੋ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, engineer ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਐਜ-ਕੇਸ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਹਾਇਤਾ/ਸੇਲਜ਼ ਨੂੰ ਹਫਤੇ ਵਿੱਚ 15 ਮਿੰਟ ਜੋੜੋ ਤਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਦਰਦ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਰਹਿਣ।
ਘੱਟ ਰਿਕਰਿੰਗ ਐਲਾਈਨਮੈਂਟ ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਵਿਚਾਰ → ਫੈਸਲਾ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਹੋਣਾ, ਅਤੇ “ਘੱਟ-ਡਿਟੇਲ” ਬੱਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਜੇ ਸਪੈੱਕ ਸਾਫ਼ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਘੱਟ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਅਚਾਨਕ ਬਦਲਾਅ ਵੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਗੇ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਬਿਲਡ ਫੇਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡਿਲਿਵਰੀ ਸੰਕੇਤ ਵੀ ਟਰੈਕ ਕਰੋ: ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਵੈਰੀਫਾਈਡ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਡਿਪਲੋਏਡ ਐਪ ਤਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ iteration ਦੌਰਾਨ rollback/snapshots ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕੀ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੋਫਟਵੇਅਰ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਗਮਿਕ ਫਾਇਦਾ ਵਜੋਂ, ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਆਪਣੀਆਂ ਵਰਕਫਲੋ ਲੇਖੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਕੰਮ ਲਈ, ਕੀ ਨਹੀਂ), ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ—ਜਿਵੇਂ Koder.ai—ਕੰਟੈਂਟ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਰਿਫਰਲ ਦੁਆਰਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਸਸਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਨਿੱਗੜ ਰਹੇ ਹੋ।
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇਨਪੁੱਟ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹੀ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਜਾਵੇ। ਬਿਨਾਂ ਸਰਚਨਾ ਦੇ, ਟੀਮਾਂ ਮੁੜ ਮੁੜ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ‘ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ (ਕਿਸ ਲਈ, ਕਾਮਯਾਬੀ ਕੀ ਹੈ, ਕੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ/ਕੀ ਨਹੀਂ) — ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸਪਸ਼ਟ ਟਿਕਟਸ, ਗੈਰ-ਸੰਰੇਖਿਤ ਰੁਚੀਦਾਰ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਾਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਸਰਚਨਾ "ਨੋਟਾਂ ਦਾ ਢੇਰ" ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਂਦੀ ਹੈ:
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇੱਕ ਹੀ ਵਰਕਸਪੇਸ (ਇਕਾਲਾ ਡੌਕ, ਡਾਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਇਨਬਾਕਸ-ਸਟਾਈਲ ਬੋਰਡ) ਵਿੱਚ ਰਾਹਤ ਰੱਖ ਕੇ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੋਧ ਨਾ ਕਰੋ।
ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਕੈਪਚਰ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:
ਮੂਲ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਲ ਅਸਲੀ ਨਿਕਾਸ (ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ, ਟਿਕਟ ਲਿੰਕ) ਕੋਲ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ AI ਸੰਖੇਪ ਗਲਤੀ-ਰਹਿਤ ਤੇ ਯਥਾਰਥ ਬਣੇ ਰਹੇ।
ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਸੰਖੇਪ ਮੰਗੋ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ।
ਉਦਾਹਰਣ ਹੁਕਮ ਬਾਣੀ:
ਇਹ ਆਖਰੀ ਆਈਟਮ "ਦਿੱਲੀ ਹਾਲਤਾਂ" ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਨਿਰਭਰ ਗਲਪਤੀਆਂ ਸੱਚ/ਹੱਕੀਕੇਤ ਵਜੋਂ ਨਾ ਦਰਸਾਈਆਂ ਜਾਣ।
ਕਈ ਸੋਰਸ ਬਰੀਫ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ, ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਕਹੋ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਗਮਿਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਥੀਮ ਟੇਬਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਥੀਮ ਨਾਂ, ਵੇਰਵਾ, ਸਮਰਥਨ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ—ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਵਰਕਿੰਗ ਮੈਪ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਥੀਮ ਨੂੰ ਚਰਚਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ-ਆਕਾਰ ਦਾ ਬਿਆਨ ਬਣਾਓ।
ਟੈਂਪਲੇਟ:
ਫਿਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਅਸਲੀ ਇਨਪੁੱਟ (ਟਿਕਟਸ, ਕਾਲ ਨੋਟਸ, ਇੰਟਰਵਿਊ) ਨਾਲ 2–4 ਹਲਕੇ-ਫੁੱਲੇਪਰਸੋਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਨੂੰ Jobs To Be Done ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ।
JTBD ਫਾਰਮੈਟ:
ਜਦੋਂ [ਸਥਿਤੀ], ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ/ਚਾਹੁੰਦੀ ਹਾਂ ਕਿ [ਕਰਮ], ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ [ਨਤੀਜਾ] ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਾਂ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਯਾਤਰਾ (before/during/after) ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਾਓ:
ਪਹਿਲਾਂ 3–6 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੱਲ-ਅਪਚਾਰ ਦਿਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਹੀ ਫੀਚਰ ਤੇ ਖ਼ਤਮ ਨਾ ਹੋਵੋ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰੇ—ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ: ਸਵੈ-ਸੇਵਾ UX ਬਦਲਾਅ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਨੀਤੀਆਂ/ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਸਿੱਖਿਆ/ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ, ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਹਲਕਾ MVP।
ਫਿਰ ਵਿਰੋਧ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰੋ: “ਜੇ ਅਸੀਂ X ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਤਾਂ ਕੀ ਕਰਾਂਗੇ?” ਜਾਂ “ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਦਿਓ ਜੋ ਨਵੀਂ ਇੰਫ਼ਰਾਸ਼ਟਰੱਕਚਰ ਨਾਲ ਬਚਦਾ ਹੋਵੇ।”
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ Feature → capabilities → thin slices ਨਾਲ ਤਾਂ ਜੋ ਕੰਮ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਕਹੋ:
ਕਹਾਣੀਆਂ ਨਤੀਜੇ- ਕੇਂਦਰਤ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਿਸਥਾਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੋ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਸਕੋਰ ਕਰ ਸਕੇ: ਪ੍ਰਭਾਵ (Impact), ਕੋਸ਼ਿਸ਼/ਪਰਯਾਸ (Effort), ਭਰੋਸਾ (Confidence), ਖਤਰਾ (Risk)।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਆਈਡੀਆ ਲਿਸਟ ਅਤੇ ਖੋਜ ਨੋਟਾਂ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ-ਪਾਸ ਸਕੋਰਿੰਗ ਟੇਬਲ ਮੰਗੋ—ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝੋ।
ਫਿਰ:
AI ਪਹਿਲੇ ਖਾਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਰੱਖੋ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਇਵੇਸੀ ਜਾਂਚ:
ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ: