10 ਦਸੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਬਨਾਮ ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋ: ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀਏ
ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਬਨਾਮ ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋ: ਜਾਣੋ ਕਦੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾ, ਕੋਡ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਰਿਫੈਕਟੋਰ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਬਨਾਮ ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋ: ਜਾਣੋ ਕਦੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾ, ਕੋਡ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਰਿਫੈਕਟੋਰ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ single prompt ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਕ ਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲ ਜਾਵੇ। ਤੁਸੀਂ ਲਕੜੀ, ਪਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੱਸਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਤੀਜਾ ਦੇਵੇ: ਯੋਜਨਾ, ਕੋਡ, ਕਾਪੀ ਜਾਂ ਕੋਈ ਸਮਾਧਾਨ।
ਇਕ workflow (ਅਕਸਰ agent workflow ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਇੱਕੋ ਕੰਮ ਨੂੰ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਦਮ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਤੀਜਾ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚੌਥਾ ਰਿਫੈਕਟਰ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਅਜੇ ਵੀ AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਦੇਰ-ਕੇ-ਦਰ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦੌਰਾਨ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਕੋ।
ਅਸਲ ਫ਼ੈਸਲਾ “ਕੌਣ ਵਧੀਆ AI ਹੈ” ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਤਿਊਹਾਰ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ one-shot prompt ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅੰਕਲਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਹੈ, ਉਦੋਂ ਇਹ ਠੀਕ ਫਿਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਕੁਝ ਛੱਡ ਦੇਵੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਦੇ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ staged workflow ਹਰ ਰੱਨ ਤੇ ਧੀਮਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਜਾਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋਵਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਗੈਪ ਪਕੜਨਾ, ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਰੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਤੁਲਨਾ:
ਇਹ ਸਬ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਰੀਲੀਜ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹੁਣ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ production ਕੋਡ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋ, database ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ auth ਅਤੇ payments ਨੂੰ ਛੂਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ workflow ਤੋਂ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਵਧੀਕ ਜਾਂਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਗਾ Koder.ai (koder.ai) ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਵੰਡ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ, React ਅਤੇ Go ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਮੀਖਿਆ ਜਾਂ ਰਿਫੈਕਟੋਰ ਕਰੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ export ਜਾਂ deploy ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਛੋਟਾ ਹੋਵੇ, ਨਿਯਮ ਸਾਫ਼ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਜਾਂਚ ਸਕੋ, ਤਦ ਇੱਕ single prompt ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਸ ਵੇਲੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਸੋਚੋ “ਛੋਟਾ ਡਰਾਫਟ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸੋਧਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ,” ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਸਸਤੀ ਹਨ।
ਚੰਗੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਲਘੂ ਲਿਖਤ ਕਾਰਜ (ਇੱਕ ਈਮੇਲ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਲਰਬ, ਮੀਟਿੰਗ ਰਿਕੈਪ), ਛੋਟੇ ਵਿਚਾਰ-ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੰਮ (ਨਾਮ ਦੇ ਵਿਚਾਰ, ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਈ ਕੁਝ ਟੈਸਟ ਕੇਸ), ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਰੂਪਾਂਤਰਣ (ਰੀਰਾਈਟ, ਸਮਰੀ, ਟੋਨ ਬਦਲਣਾ)। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਛੋਟੇ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪੇਟਸ ਲਈ ਵੀ ਚੰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅੱਖ ਨਾਲ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ regex ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ helper function।
ਇੱਕ one-shot prompt ਉਸ ਸਮੇਂ ਵੀ ਚੰਗਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰਾ context ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ: inputs, ਲੋੜੀਦਾ ਫਾਰਮੈਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ-ਦੋ ਉਦਾਹਰਣ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ।
ਇਸਦੀ ਹੱਦਾਂ ਵੀ ਪੁਰਾਣਾ ਹਨ। ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੁپا ਸਕਦਾ ਹੈ: ਕਿਹੜੇ types ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ, errors 'ਤੇ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, “secure” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੀ “done” ਮੰਨਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਇਕੱਠੇ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਨਤੀਜਾ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਬੱਗ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਕਿਸ ਹਿੱਸੇ ਨੇ ਗਲਤੀ ਕੀਤੀ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ single prompt ਨੂੰ ਸੰਭਵਤ: ਤਦਾਂ ਓਵਰਲੋਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੇ:
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣ: “a React login page” ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਠੀਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ “a login page with validation, rate limiting, accessibility, tests, and a rollback plan” ਮੰਗਣਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖਰੇ ਕਦਮ ਜਾਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਉੱਤਰ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ, ਬਲਕਿ ਇਕ ਐਸਾ ਕੰਮ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੋ, ਤਾਂ workflow ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਵਧੀਆ ਚੋਣ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਟਾਸਕ ਵਿੱਚ ਕਈ ਹਿੱਸੇ ਹਨ, ਤਾਂ one-shot prompt ਮਿਰਚ ਤੇ ਮਨੋਰਥ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਅਖੀਰ ਤੱਕ ਲੁਕਾਈਆਂ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਾਕਤਵਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਤੀਜਾ ਸਹੀ, ਸਤਤ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਨਾਲ ਹਰ ਕਦਮ ਤੇ “done” ਦਾ ਅਰਥ ਸਾਫ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਕੜ ਸਕੋ ਬਜਾਏ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਾਰਾ ਮੁੜ-ਲਿਖਣਾ ਕਰਨਾ।
ਹਰ ਕਦਮ ਦਾ ਲਕੜੀ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਫੋਕਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੇਤੀ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਯੋਗ checkpoints ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ: ਤੁਸੀਂ ਐਪ ਵਿੱਚ “invite a teammate” ਜੋੜਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਯੋਜਨਾ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਕੌਣinvite ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, email ਨਿਯਮ, ਜੇ ਉਪਭੋਗੀ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ)। Build ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। Test permissions ਅਤੇ failure cases ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। Refactor code ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Workflow ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ clarity ਅਤੇ checks 'ਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਸਮਾਂ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ bug chase 'ਤੇ ਬਚਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜੋ ਟੂਲ planning ਅਤੇ safe checkpoints ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਹਲਕਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai planning mode ਅਤੇ snapshots/rollback ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪੜਾਅਵਾਰ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੇ ਕੋਈ ਕਦਮ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ recovery ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟੂਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਨਾ ਕਰੋ। ਟਾਸਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੱਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਘੱਟ ਦਰਦ ਨਾਲ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ।
ਜਟਿਲਤਾ ਉਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਚੱਲਦੇ ਹਿੱਸੇ ਹਨ: ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ, ਸਟੇਟ, ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ, ਏਜ ਕੇਸ ਅਤੇ “if this, then that” ਨਿਯਮ। ਜੇ ਮੰਗਾਂ ਟਾਸਕ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲੀਆਂ ਵਧ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ single prompt ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟਾਸਕ ਸਨਿੱਪ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਹੋਵੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਜਨਾ, ਫਿਰ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਫਿਰ ਸੁਧਾਰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ workflow ਆਪਣੀ ਕਦਰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਖਤਰਾ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇ ਨਤੀਜਾ ਗਲਤ ਹੋਵੇ: ਪੈਸਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ, ਅਪਟਾਈਮ ਅਤੇ ਰਿਪੁਟੇਸ਼ਨ। ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸੌਧ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਸਹੀ ਹੈ।
ਉੱਚ ਖਤਰਾ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਹਨ ਕਿ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਛੋਟਾ ਈਮੇਲ, ਇਕ ਨਾਅਰਾ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ helper function), ਤਾਂ ਇੱਕ prompt ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੈਸਟ, ਰਿਕਾਰਡ, ਜਾਂ ਧਿਆਨਪੂਰਵਕ ਤਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ multi-step flow ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ:
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ “reset password” ਈਮੇਲ ਬਿਹੱਦ ਘੱਟ ਖਤਰਾ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਹੈ। ਪਰ password reset ਫੀਚਰ ਬਿਲਡ ਕਰਨਾ ਵੱਖਰਾ ਹੈ: token expiry, rate limits, audit logging ਅਤੇ ਏਜ ਕੇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
“Done” ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕਿੰਨੀ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਬਕਾਇਆ ਹੈ।
ਲਕੜੀ ਵਿੱਚ ਲਕੜੀ (one sentence) ਵਿੱਚ ਲਕੜੀ-ਮਕਸਦ ਲਿਖੋ, ਫਿਰ ਦੱਸੋ “done” ਕਿਵੇਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਫਾਈਲ, ਇੱਕ UI ਸਕ੍ਰੀਨ, ਇੱਕ ਪਾਸ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਟੈਸਟ)।
inputs ਅਤੇ constraints ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। inputs ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਨ (ਨੋਟਸ, API docs, sample data)। constraints ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ (ਡੈੱਡਲਾਈਨ, stack, ਟੋਨ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ)। ਕੁਝ non-goals ਵੀ ਜੋੜੋ ਤਾਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਘੁੱਸ ਨਾ ਜਾਵੇ।
ਵਿਧੀ ਚੁਣੋ। ਜੇ ਇਹ ਛੋਟਾ, ਘੱਟ-ਖਤਰਾ, ਅਤੇ ਨਿਰਿkਣੀਦਾਨੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹ ਕੇ verify ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ prompt ਆਜ਼ਮਾਓ। ਜੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਭਾਗ ਹਨ (ਡੇਟਾ ਬਦਲਾਅ, ਏਜ ਕੇਸ, ਟੈਸਟ), ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪੜਾਅਵਾਰ ਵੰਡੋ।
ਛੋਟੀ ਪਹਿਲੀ ਪਾਸ ਚਲਾਓ। ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਲਾਭਕਾਰੀ ਸਲਾਈਸ ਮੰਗੋ, ਫਿਰ ਵਧਾਓ। ਪਹਿਲਾਂ “happy path only” ਮੰਗੋ, ਫਿਰ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਅਤੇ errors।
ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ checks ਜੋੜੋ। acceptance criteria ਤੈਅ ਕਰੋ, ਫਿਰ proof ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ: ਟੈਸਟ, sample inputs/outputs, ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਮੈਨੂਅਲ ਟੈਸਟ ਪਲੈਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: “Add a settings toggle” ਇੱਕ ਵੈਬ ਐਪ ਵਿੱਚ। ਜੇ ਇਹ ਸਿਰਫ ਲਫ਼ਜ਼ ਅਤੇ layout ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ prompt ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਨੂੰ database changes, API updates, ਅਤੇ UI state ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ staged workflow ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਮਿਲਦਾ ਹੈ: planning mode ਵਿੱਚ scope ਤੇ ਮੇਲ ਖਾਓ, ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ (React, Go, PostgreSQL) ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ verify ਕਰੋ। Snapshots ਅਤੇ rollback ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਨਾਂ.progress ਖੋਏ expérimentation ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਬੁਰੇ ਹਥਿਆਰੇ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਤ: ਫਾਈਨਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ checklist ਮੰਗੋ ਜਿਵੇਂ “What changed?”, “How do I test it?”, ਅਤੇ “What could break?”
Multi-role ਤਰੀਕਾ ਦਰअसल ਬਿਊਰੋਕ੍ਰੈਸੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੋਚ ਦੇ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਭੂਮਿਕਾ-ਸੈੱਟ:
ਉਦਾਹਰਨ: “Users can update their profile photo.” Planner ਫਾਈਲ ਟਾਈਪ, size limits, ਕਿੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ, ਅਤੇ upload fail ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। Coder upload ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਅਤੇ URL ਸੇਵ ਕਰਦਾ ਹੈ। Tester oversized files, invalid formats, ਅਤੇ network failures ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। Refactorer ਦੁਹਰਾਏ ਗਏ logic ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦਾ ਅਤੇ error messages ਨੂੰ consistent ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮੰਨੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ booking form ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ name, email, date, ਅਤੇ notes ਇਕੱਠੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਬਮਿਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਇੱਕ confirmation message ਦਿੱਖੇ। ਇੱਕ admin page bookings ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ single prompt ਅਕਸਰ happy path ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਿਕਾਲ ਦਿੰਦਾ: ਇੱਕ form component, ਇੱਕ POST endpoint, ਅਤੇ ਇੱਕ admin table। ਇਹ ਤਿਆਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਯੂਜ਼ ਕਰਦਾ ਨਹੀਂ।
ਅਕਸਰ ਜੋ ਮੁੱਦੇ ਛੱਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਉਹ ਇਹ ਨੀਂਹੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: validation (ਖਰਾਬ emails, missing date, ਭੂਤਕਾਲੀ date), error states (timeouts, server errors, duplicate submit), empty states (ਕੋਈ bookings ਨਹੀਂ), ਬੇਸਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਕੌਣ admin list ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ), ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸਥਾਰ (ਟਾਈਮਜ਼ੋਨ, date ਫਾਰਮੈਟ, input trimming)।
ਤੁਸੀਂ follow-up prompts ਨਾਲ ਇਹ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਵਾਰੀ ਤੁਸੀਂ problems 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋ ਬਜਾਏ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੇ।
ਹੁਣ ਕੰਮ ਨੂੰ roles ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ: plan, build, test, refactor。
ਯੋਜਨਾ field rules, admin access, edge cases, ਅਤੇ done ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤੈਅ ਕਰਦੀ ਹੈ। Build React form ਅਤੇ Go endpoint ਨਾਲ PostgreSQL ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। Test step ਖਰਾਬ inputs ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਅਤੇ admin list ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ verify ਕਰਦਾ ਹੈ। Refactor naming ਸਾਫ਼ ਕਰਦਾ ਅਤੇ duplication ਹਟਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ product ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, “Add a dropdown for service type, and send a confirmation email.” ਇੱਕ one-shot flow ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ field ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ database, admin list, ਅਤੇ validation ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਭੁੱਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। staged flow ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਜਨਾ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਹਰ ਕਦਮ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਛੁਹਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਬਦਲਾਅ ਸਫਲ ਹੋ ਕੇ ਲੈਂਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ failure mode ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਦਬਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਫੀਚਰ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ, ਕੋਡ ਲਿਖੋ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਠੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਹਵਾਈਆਂ ਜਵਾਬਾਂ ਨਾਲ ਪੱਟਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਇਕ ਹੋਰ ਜਾਲ fuzzy definition of done ਹੈ। ਜੇ “make it better” ਲਕੜੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਨੰਤ ਸੋਧਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਨਵਾਂ ਕੰਮ ਜਨਮ ਦੇਂਦਾ ਹੈ। ਸਪਸ਼ਟ acceptance criteria vague ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੈੱਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ rework ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ:
ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਉਦਾਹਰਨ: ਤੁਸੀਂ “login page with validation” ਮੰਗਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸੁੰਦਰ React UI ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ password length, error messages, ਜਾਂ success ਕਿਵੇਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ “also add rate limiting” ਮੰਗਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾ ਯੋਜਨਾ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ mismatched UI ਅਤੇ backend behavior ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ planning mode, code generation, ਅਤੇ testing ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੈਕਪੋਇੰਟ ਮੰਨੋ। Snapshots ਅਤੇ rollback ਮਦਦਗਾਰ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਸਪਸ਼ਟ criteria ਅਤੇ раннее verification ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ।
ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਰੈਕਟਿਕਲ ਚੈੱਕ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਆਮ ਫੇਲ੍ਹ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ: “ਤੇਜ਼” ਵਿਕਲਪ ਚੁਣ ਕੇ ਫਿਰ ਓਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲਾਉਣ ਦੀ ਗਲਤ ਫੈਸਲਾ ਨਾ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਦੇ “ਹਾਂ” ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇੱਕ single prompt ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਜੇ ਅਖੀਰਲੇ ਸਵਾਲਾਂ 'ਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ “ਹਾਂ” ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ workflow ਅਕਸਰ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ verification ਬਾਰੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਮੰਨੋ। “ਕਠਿਨ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ” ਵਾਲੇ ਟਾਸਕ (pricing logic, permissions, migrations, edge cases) ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ plan-build-test-refactor ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਦਮਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਥਿੱਪ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ acceptance criteria ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਲਿਖੋ। ਫਿਰ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਹਲਕਾ ਢੰਗ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਏ।
Workflows ਉਸ ਵੇਲੇ ਧੀਮੇ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਸਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਮੈਰਾਥਨ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਇਸ ਕਾਬਿਲ ਬਣਾਓ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੀ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਵੈਲਿਡ ਹੋਏ: ਯੋਜਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ਰੂਰੀ, build ਛੋਟੇ ਟੁਕੜੇ, ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਰੁਕ ਕੇ verify ਕਰੋ।
ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ thin slice ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਯੋਜਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲੀ user story ਲਈ ਹੋਵੇ ਜੋ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਕਦਰ ਬਣਾਉਂਦੀ, ਜਿਵੇਂ “user can save a note,” ਨਾ ਕਿ “notes app with tags, search, sharing, and offline mode.”
ਅਗੇਤਰ-ਕਦਮ ਤੇ rework ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ early guardrails ਜੋੜੋ। ਸਧਾਰਨ constraints ਜਿਵੇਂ naming rules, expected error handling, ਅਤੇ “no breaking changes to existing endpoints” ਕੰਮ ਨੂੰ ਭਟਕਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
ਹਲਕੀਆਂ ਨਿਯਮ ਜੋ ਕੰਮ ਚਲਦੇ ਰਹਿਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਸੇਫ਼ ਪੌਇੰਟ ਪైనਪੁਆਇੰਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਜੇ ਇੱਕ refactor ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ rollback ਕਰਨਾ debate ਕਰਨ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ agent ਨੇ “ਕੀ ਮਤਲਬ ਕੀਤਾ।”
ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਖਤਰਾ ਪਸੰਦ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ। ਜੇ ਟਾਸਕ ਛੋਟਾ, ਘੱਟ-ਸਟੇਕ, ਅਤੇ ਅੱਖ ਨਾਲ ਪਰਖਣ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਤਾਂ single prompt ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਕੰਮ ਕੁਝ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਾਬਤ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਦਮ ਆਪਣੀ ਲਾਗਤ ਵਾਪਸ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬूत ਡਿਫਾਲਟ: ਦਰਾਫਟਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ prompt ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ship ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ roles ਵਰਤੋਂ। ਡਰਾਫਟਾਂ ਵਿੱਚ outlines, rough copy, quick ideas, ਅਤੇ throwaway prototypes ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਵਿੱਚ ਉਹ ਬਦਲਾਅ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ auth, payments, data migrations, reliability, ਜਾਂ ਕੋਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ maintain ਕਰੋਗੇ।
ਇਹ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਤਜਰਬਾ:
ਸਕੋਪ ਕੱਠਾ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ workflow ਸਿੱਖੋ, workload ਨਾਲ ਜੰਗ ਨਾ ਕਰੋ। “Add a search filter to a list” ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਟੈਸਟ ਹੈ ਬਜਾਏ “build the whole list page.”
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Koder.ai 'ਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ planning mode ਨੂੰ plan pass ਲਈ ਵਰਤੋ, checkpoints ਵਜੋਂ snapshots ਲਵੋ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਗਲਤ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ rollback ਕਰੋ। ਨਤੀਜੇ ਪਸੰਦ ਆਏ ਤਾਂ source code export ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਰੁੱਝਾਂ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ।
ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੋ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਪਕੜਿਆ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ship ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯਕੀਨ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ? ਜੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਮਾਨ ਟਾਸਕਾਂ ਲਈ roles ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ। ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇੱਕ single prompt ਨਾਲ ਵਾਪਸ ਜਾਓ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇਸ structure ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖੋ।
Use a single prompt when the task is small, the rules are clear, and you can verify the result by reading it.
Good examples:
Choose a workflow when mistakes are expensive or hard to spot until later.
It’s a better fit for:
Speed comes from fewer passes, but reliability comes from checkpoints.
A practical rule: if you expect to rerun the one-shot prompt two or three times to get it right, a workflow is often faster overall because it reduces rework.
Look for signals that the prompt is doing too much:
Write 2–5 acceptance criteria that you can check.
Examples:
If you can’t state criteria clearly, do a planning step first.
A lightweight default is:
This keeps each step focused and easier to review.
Plan the happy path first, then add the most likely failures.
Typical failure cases:
Workflows help because you explicitly test these instead of hoping they’re covered.
Use the same complexity/risk questions, but keep the output smaller.
A good approach:
This gives you speed early and control before release.
Yes. Platforms like Koder.ai make the workflow practical because you can:
The key benefit is safer iteration, not just faster generation.
Keep it lean:
The goal is fewer late surprises, not a long process.