ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰਾਹ-ਦਰਸ਼ਨ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ creators, consultants, ਅਤੇ freelancers AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਲਈ ਸਧਾਰਣ ਕਸਟਮ ਟੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਉਹ ਵੀ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਡੈਵ ਟੀਮ ਦੇ।
ਤੁਸੀਂ “ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਨ” ਬੈਠਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਹੀ ਜੱਗਲਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਟੈਬ ਕਲਾਇਂਟ ਬ੍ਰੀਫ ਲਈ, ਦੂਜਾ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੁੜ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਡੌਕ ਭਰਿਆ ਅਧ-ਮੁਕੰਮਲ ਨੋਟਸ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਜਿਸ 'ਚ ਤੁਸੀਂ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੈਟ ਥ੍ਰੇਡ ਜਿਸ 'ਚ ਕਲਾਇਂਟ ਨੇ ਰਾਤ ਦੌਰਾਨ ਤਿੰਨ ਨਵੇਂ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਜਗ੍ਹਾ ਤੁਸੀਂ ਫੋਲੋ-ਅਪ ਈਮੇਲ ਲਿਖਣੀ ਹੈ, ਸਮਾਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੰਦੇ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕੁਝ ਨਿੱਘੜਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ creator ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਕੈਪਸ਼ਨ, ਆਊਟਲਾਈਨ ਅਤੇ ਚੈਨਲਾਂ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਦੁਹਰਾਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ consultant ਹੋ, ਤਾਂ ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ, ਦਰਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਲਹਿਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ freelancer ਹੋ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੋਪੋਜ਼ਲ, ਸਕੋਪ, ਚਲਾਨ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਆਉਂਦੀਆਂ ਗਾਹਕੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ “ਕੋ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰੇ” ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹਿਕਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੋਲੋ ਪ੍ਰੋਜ਼ ਮਹਿਰਤ ਵਿਚ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਉਹ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਘੱਟੀ ਹੋਂਦ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹੀ ਕੰਮ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਉਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ:
ਵੱਡੇ ਐਪਸ ਇਹ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਹੱਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਉਹ ਹੋਰ ਸੈਟਅੱਪ, ਹੋਰ ਫੀਚਰ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਲਈ ਹੋਰ ਸਥਾਨ ਜੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਫ਼ੈਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਭ-ਇਨ-ਵਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ AI ਨਾਲ ਛੋਟੇ, ਨਿੱਜੀ ਟੂਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਸਾਦੇ ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਇਕੋ ਕੰਮ ਲਈ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੀਯੂਜ਼ਏਬਲ ਸ਼ੋਰਟਕਟ ਸਮਝੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਇੱਕ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਜਾਂ ਹਲਕਾ ਵਰਕਫਲੋ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਕਸਦ “ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨਾ” ਨਹੀਂ ਹੈ—ਮਕਸਦ ਹਰ ਵਾਰੀ ਸੈੱਟ ਹੋ ਕੇ ਨਵਾਂ ਚੱਕਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਬੈਠਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਲੇਖ ਵਿਹਾਰਕ ਅਤੇ ਕਦਮ-ਬਾਈ-ਕਦਮ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਸੋਲੋ ਪ੍ਰੋਜ਼ ਇਹ ਛੋਟੇ AI ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਰਹਿਣਗੇ—ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਰਾਸ਼ਤਾ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਮਿਲੇਗਾ।
“AI ਨਾਲ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਪ ਕੋਡ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਸੋਲੋ ਪ੍ਰੋਜ਼ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੂਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਘੱਟ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਾਨਸਿਕ ਭਾਰ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲਾਭਦਾਇਕ AI ਟੂਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚੋਂ ਇੱਕ ਵਰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਾਰੀ 30 ਮਿੰਟ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਲ ਟੂਲ ਹੈ।
ਵੱਡੇ “ਸਭ-ਇਨ-ਵਨ” ਸਿਸਟਮ ਇਕੱਲੇ ਲਈ ਰੱਖਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਟੂਲ ਬਨਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਇੱਕ ਕੇਂਦਰਿਤ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਇੱਕਸਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਕਲਾਇਂਟ ਪਛਾਣ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਟੋਨ ਹੋਵੇ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਭੂਮਿਕਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਆਮ “ਟੂਲ ਕੰਮ” ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਨਿਯਮ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਹੈ; AI ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸੋਚ ਸੰਭਾਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਜੋ ਲੋਕ “ਛੋਟੇ” AI ਟੂਲਾਂ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਉਹੋ ਸੋਲੋ ਪ੍ਰੋਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸੋਚਦੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਇੱਕਸਾਰ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
Creators ਕੋਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੋਨੇ ਦੀ ਖਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਟਿੱਪਣੀਆਂ, DMs, ਦਰਸ਼ਣ ਸਮਾਂ, ਕਲਿਕ-ਥਰੂ, ਸਬਸਕ੍ਰਾਈਬਰ ਦੇ ਸਵਾਲ। ਮੁੱਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੰਦੇ ਦਰਸ਼ਕ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ ਜਾਵੇ।
ਇੱਕ creator-ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਕੱਚੀ ਨੋਟਸ (ਸਵਾਲ, ਥੀਮ, ਪਿਛਲੇ ਪੋਸਟ) ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਇਕ-ਪੰਨਾ ਸਮੱਗਰੀ ਬ੍ਰੀਫ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ: ਹੋਕ, ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ, ਉਦਾਹਰਨ, ਅਤੇ ਕਾਲ-ਟੂ-ਐਕਸ਼ਨ—ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੀਰੀਜ਼ ਲਾਇਕ ਝੰਡਾ ਵੀ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਐਂਗਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
Consultants ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਾਇਗਨੋਸ ਕਰਕੇ ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣ 'ਚ ਜਿੱਤਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਡਿਸਕਵਰੀ ਨੋਟਸ ਲੰਬੇ, ਅਸਮਰਥ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿੱਖੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਔਖੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ consultant ਟੂਲ ਕਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਸਰਵੇ ਰਿਸਪਾਂਸ ਅਤੇ ਡੌਕਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਸਮਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਲਕਸ਼, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਜੋਖਮ, ਅਤੇ ਤਰਜੀਹੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟ। ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੈ—“ਇੱਥੇ 12 ਵਿਚਾਰ” ਤੋਂ ਵੱਧ, “ਇੱਥੇ 3 ਯੂਜ਼ਫੁਲ ਚਲ”।
Freelancers ਕੰਮ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ 'ਚ ਸਮਾਂ ਖੋ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਇੰਟੇਕ ਫਾਰਮ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਲੰਬੇ ਸੰਸ਼ੋਧਨ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਕੋਪ।
ਇੱਕ freelancer ਟੂਲ ਕਲਾਇਂਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਬ੍ਰੀਫ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਚੰਗਾ/ਬੇਟਰ/ਬੈਸਟ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਸਕੋਪ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਾਫ਼ ਸੁਰੂ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਖ਼ਤਮ ਹੋਣ।
ਤਿੰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਂਦੇ ਕੰਮ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। AI ਇੰਜਨ ਹੈ, ਪਰ “ਟੂਲ” ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ—ਇਨਪੁੱਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਵਜੋਂ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੀ ਗਈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੋਲੋ ਪ੍ਰੋਜ਼ ਨੂੰ “ਹੋਰ AI” ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਕੰਮ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਫ਼ਤੇ ਨੂੰ ਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਜਿੱਤ ਉਹਨਾਂ ਟਾਸਕਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ:
ਆਪਣਾ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਭੇਜੇ ਹੋਏ ਫੋਲਡਰ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭੋ। ਆਮ ਦੋਸ਼ੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ: ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਬਿਆਨ ਕਈ ਵਾਰੀ ਕਲਾਇਂਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ, ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ, ਫੋਲੋ-ਅਪ ਭੇਜਨਾ, ਪਿਛੋਕੜ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹੈਨਡ-ਆਫ ਦੌਰਾਨ ਟੂਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਿਜਾਣਾ।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਆਪਣੇ ਲਈ: “ਮੈਂ ਕੀ ਕਰਦਾ/ਕਰਦੀ ਹਾਂ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਕਾਪੀ/ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?”
ਉਹ ਕੁਝ ਚੁਣੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੇ ਇਹ ਅਧੂਰਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਭਰੋਸਾ ਖ਼ਤਮ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਨ:
ਪਹਿਲੇ ਟੂਲਾਂ ਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਅੰਤੀਮ ਫੈਸਲੇ (ਕੀਮਤ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ HR ਮੁੱਦੇ) ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੁਅਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਜਿੱਤ ਨੂੰ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਉਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦਾ ਵਾਜਬੀ ਕਾਰਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮੈਟਰਿਕ ਚੁਣੋ:
ਇੱਕ ਟੂਲ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਨਤੀਜਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਨਾ ਕਿ “ਮੇਰੇ ਪੂਰੈ ਕਲਾਇਂਟ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮੈਨੇਜ ਕਰੋ,” ਪਰ “ਇਸ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।”
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਹਿਲਾ ਬਿਲਡ ਲੱਭ ਲਿਆ।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਕੰਮ ਚੁਣ ਲਿਆ, ਆਪਣੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਮਸ਼ੀਨ ਵਾਂਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ: ਕੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਵਾਰੀ ਕੀ ਸੱਚ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ “AI ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ” ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਯੋਗ ਸੰਪਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਧੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁੱਟ ਲਿਖੋ—ਉਹ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਟੂਲ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਲਾਇਂਟ ਨੂੰ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ।
ਉਦਾਹਰਨ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਟੂਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
ਗਾਰਡਰੇਲ ਨਿਯਮ ਹਨ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਰਤਣਯੋਗ ਅਤੇ ਬਰਾਂਡ-ਮੈਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਗਾਰਡਰੇਲ:
ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ “ਚੰਗਾ” ਕੀ ਲਗਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਮਿਆਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਟੂਲ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ “AI ਟੂਲ” ਕੋਈ ਰਾਜ਼ੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਝੱਟਕੇ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ (ਜਾਂ ਕੋਈ ਸਹਿਯੋਗੀ) ਹਰ ਵਾਰੀ ਇੱਕੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸਦੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ-ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ—ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਕੋਡ ਨੂੰ ਛੇੜੇ ਬਿਨਾ ਸੋਧ ਸਕੇ।
ਪੰਜ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਲਕੜੀ-ਕਟੋਰੀਮਾਪ ਨਾਲ ਲਿਖੋ, ਇਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ:
ਇਹ ਸੰਰਚਨਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦ ਨਤੀਜੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੋਣ ਤਾਂ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਭਰੋਸਾ ਘਟਣ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀਤਰੀਕਾ AI ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਭਰਨ ਦੇਣ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਜੋ ਇਹ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵੀ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟੀकरण ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ। ਤੁਸੀਂ “ਸਟਾਪ ਕੰਡੀਸ਼ਨ” ਵੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦਿੱਤੀ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਉੱਤਰ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਦੱਸੋ ਕੀ ਗੁਆਚ ਹੈ ਅਤੇ ਉਡੀਕ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਤਰੀਕਾ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇਨਪੁੱਟਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿਓ (ਉਦਾਹਰਨ: ਟਾਰਗਟ ਦਰਸ਼ਕ, ਟੋਨ, ਸ਼ਬਦ ਗਿਣਤੀ, ਸਰੋਤ ਨੋਟਸ). ਜੇ ਕੋਈ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਪਹਿਲਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚਿੱਠੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਵਾਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਨ ਕਿ ਡ੍ਰਾਫਟ।
You are: [ROLE]
Goal: [WHAT YOU WILL PRODUCE]
Context:
- Audience: [WHO IT’S FOR]
- Constraints: [TIME, LENGTH, BUDGET, POLICY]
- Source material: [PASTE NOTES / LINKS / DATA]
Process:
1) If any required info is missing, ask up to 5 clarifying questions before writing.
2) Use only the source material; don’t invent details.
3) If you make assumptions, label them clearly.
Output format:
- [HEADINGS / BULLETS / TABLE COLUMNS]
Example of a good output:
[INSERT A SHORT EXAMPLE]
ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਉਸਨੂੰ “v1” ਵਜੋਂ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਸਮਝ ਕੇ ਹਸਤੀ ਨਾਲ ਕਰੋ—ਬਿਨਾਂ ਇਮਪਰੋਵਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ।
ਇੱਕ ਟੂਲ “ਮੁੜ” ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਕੰਮ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਦੋਂ “ਸਮਾਪਤ” ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਅਸਲੀ ਇਨਪੁੱਟਾਂ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਰਤਣਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੇਖਦੇ ਹੋ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਗੰਦੇ ਇਨਪੁੱਟ।
ਇੱਕ ਡ੍ਰਾਫਟ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਓ, ਫਿਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤਿਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੋ। ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਇਸਨੇ ਨਿਯਮ follow ਕੀਤਾ? ਕੀ ਇਸਨੇ ਮੁੱਖ ਸੰਦਰਭ ਗੁਆਚਿਆ? ਕੀ ਇਸਨੇ ਤੱਥ ਬਣਾ ਲਿਆ? ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਲਕੜੀ-ਨਿਮਾਣੇ ਸੋਧਾਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਵਰਜਨ ਵਜੋਂ ਸੇਵ ਕਰੋ।
ਲੂਪ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਰੱਖੋ:
ਹਰ ਵਾਰੀ ਟੂਲ ਬਦਲਦੇ ਸਮੇਂ ਤੁਸੀਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ 6–10 ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਬਣਾਓ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਟੂਲ ਸਿਰਫ਼ “ਚੰਗੇ” ਇਨਪੁੱਟਾਂ 'ਤੇ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਲਾਇਂਟ ਕੰਮ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨੋਟ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ:
ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਫੰਦਾ ਹੈ। ਜਦ ਟੂਲ ਲਗਾਤਾਰ ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਦੇਵੇ ਜੋ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਹਲਕੀ ਸੋਧ ਮੰਗਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਰੁਕੋ। ਓਹੀ ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਰਜਨਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ V1.0 ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੇ “ਪਲੇਟਫਾਰਮ” ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤ ਉਹ ਛੋਟੇ ਟੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਗੰਦੇ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਲੈਕੇ ਨਿਰੰਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਪਹਿਲੇ ਡ੍ਰਾਫਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਜੱਜਮੈਂਟ, ਸਵਾਦ ਅਤੇ ਕਲਾਇਂਟ ਗੱਲਬਾਤ ਲਈ ਬਚਾ ਸਕੋ।
ਮੁੱਦਾ: ਹਰ ਵੀਡੀਓ/ਪੋਡਕਾਸਟ ਲਈ ਖਾਲੀ ਪੇਜ਼ ਵੇਖਣਾ।
ਟੂਲ: ਇੱਕ ਟਾਪਿਕ + ਦਰਸ਼ਕ + 2–3 ਰੈਫਰੈਂਸ ਲਿੰਕ ਪੇਸਟ ਕਰੋ। ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਇੱਕ ਪੂਰਾ “ਐਪੀਸੋਡ ਕਿਟ”:
ਮਾਨਵ ਫੈਸਲਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਸਭ ਤੋਂ ਮਜਬੂਤ ਹੋਕ ਚੁਣਨਾ, ਦਾਵਿਆਂ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਨਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ।
ਮੁੱਦਾ: ਕਲਾਇਂਟ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਲੰਬੀਆਂ ਨੋਟਸ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਪੱਖ ਨਿਰਣਯਕ ਦਿਸਦੇ ਨਹੀਂ।
ਟੂਲ: ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੋਟਸ ਅਤੇ انگیਜਮੈਂਟ ਲਕਸ਼ ਪੈਸਟ ਕਰੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਰਚਿਤ ਹੈ:
ਮਾਨਵ ਫੈਸਲਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਸਿਆਸੀ/ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ, ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਤਰਜੀਹ, ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਇਂਟ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨਾ।
ਮੁੱਦਾ: ਕੀਮਤ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬੋਲ-ਚਾਲ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਖਰਚ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟੂਲ: ਇੱਕ ਕਲਾਇਂਟ ਇੰਟੇਕ ਫਾਰਮ ਦਿਓ। ਟੂਲ ਵਾਪਸ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਮਾਨਵ ਫੈਸਲਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਬਾਰਡਰ ਲਗਾਉਣਾ, ਕੀਮਤ ਵੀਲਯੂ ਅਧਾਰਿਤ ਤੈਅ ਕਰਨਾ (ਸਿਰਫ ਘੰਟੇ ਨਹੀਂ), ਅਤੇ ਕਮਿਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਵੇਖਣਾ।
ਆਮ ਪੈਟਰਨ: AI ਪਹਿਲੇ 60–80% ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਟੂਲ ਅਪਲਿਕੇਸ਼ਨ ਆਈਕਨ ਹੋਣ ਕਾਰਨ “ਅਸਲ” ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ। ਇਹ ਅਸਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨੂੰ ਆਪਣੀ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੁਦ ਦੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਦੇ ਸਕੋ ਅਤੇ ਹਰ ਵਾਰੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੋਲੋ ਪ੍ਰੋਜ਼ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਵਰਜਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ, ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ, ਅਤੇ ਟੋੜਣਾ ਔਖਾ—ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ।
ਮੈਨੂਅਲ ਕਾਪੀ/ਪੇਸਟ ਠੀਕ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਪਰਖ ਰਹੇ ਹੋ। ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰੋ ਜਦੋਂ:
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਨਿਯਮ: ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰੋ ਜੋ ਬੋਰੀਂਗ ਅਤੇ ਗਲਤ-ਪ੍ਰਵਣ ਹਨ, ਨਾ ਉਹ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੋਝ-ਬੁਝ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮੁੱਲਵਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਜਿਹੜੀਆਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਇਕ ਵੈੱਬ ਫਾਰਮ, ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨੋਟਸ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬੋਰਡ, ਅਤੇ ਡੌਕੂਮੈਂਟ ਟੈਮਪਲੇਟ। ਲਕਸ਼ ਸਾਫ਼ ਹੈ: ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ → ਬਣਾਓ → ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ → ਡਿਲਿਵਰ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੁੜਨ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਲਕੀ-ਫਲਕੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਪ ਵਜੋਂ ਪੈਕੇਜ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, Koder.ai 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ “ਫਾਰਮ → AI ਡਰਾਫਟ → ਸਮੀਖਿਆ” ਫਲੋ ਨੂੰ ਚੈਟ (ਕੋਈ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਕੋਡਿੰਗ ਨਹੀਂ) ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਵੈੱਬ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਨਾਲ ਐਤਰਾਜ਼ ਰਹਿਤ ਤੇਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਸੋਧਦੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਹੋਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਡੋਮੇਨ ਨਾਲ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਉਪਯੋਗੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਕਲਾਇਂਟਾਂ ਜਾਂ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦ ਬਿਲਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਵਰਕਫਲੋ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵੇਖੋ /blog.
AI ਟੂਲ ਇਕ ਸੁਪਰਪਾਵਰ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਜਦ ਤੱਕ ਉਹ ਪੱਕੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੁਝ ਗਲਤ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੀਕ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਐਸਾ ਫੈਸਲਾ ਨਾ ਕਰਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਾ ਨਾ ਸਕੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਕਲਾਇਂਟ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ “ਠੀਕ-ਕਾਫ਼ੀ” ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ। ਭਰੋਸਾ ਹੀ ਉਤਪਾਦ ਹੈ।
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਕਲਾਇਂਟ ਨਾਮ, ਵਿੱਤੀ ਹੈ, ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਸੰਜੋਏ ਹੋਏ ਡੌਕਸ—ਇਹ ਸਭ ਅਜਿਹੇ ਚੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਫਿਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਜੋਖਮ: ਹੱਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ (ਬਣਾ-ਝਠਾ ਤੱਥ), ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਨਰਮ ਲਾਜਿਕਲ ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ ਠੀਕ-ਠਾਕ ਲਗਦੀਆਂ ਹਨ। ਪੱਖਪਾਤ ਵੀ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਭਰਤੀ, ਕੀਮਤ ਸੁਝਾਅ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਭাষਾ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਬੰਧੀ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ।
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਆਦਾ-ਆਤਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਜੋਖਮ: ਟੂਲ ਸਹਾਇਕ ਦੇਣ ਦੀ ਥਾਂ “ਫੈਸਲਾ” ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਜाँच ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਕਸਰ ਠੀਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਅਨਾਨੀਮਾਇਜ਼ ਕਰੋ। ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲੋ (“Client A”), ਪਛਾਣ-ਚਿੰਨ੍ਹ ਹਟਾਓ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੌਕਸ ਦੀ ਥਾਂ ਸਾਰ ਝੁਟਕਣਾ ਭੇਜੋ।
ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਬਣਾਓ: ਜਦ ਟੂਲ ਤਥਾਂ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ “ਸੋਰਸ/ਹਵਾਲੇ” ਫੀਲਡ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਕਲਾਇਂਟ ਨੂੰ ਭੇਝਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਤਿਮ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕਦਮ ਜੋੜੋ।
ਜਦੋਂ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਲੌਗ ਰੱਖੋ: ਕਿਹੜੇ ਇਨਪੁੱਟ ਵਰਤੇ ਗਏ, ਕਿਹੜਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਰਜਨ ਚਲਿਆ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੋਧ ਕੀਤੀਆਂ। ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਅਤੇ ਸਮਝਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਐਪ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ (ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਚਲਾਉਣਾ ਨਹੀਂ), ਤਾਂ ਸੋਚੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਚੱਲੇਗਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਬਹੇਗਾ।Platforms like Koder.ai run on AWS globally and can deploy applications in different regions to support data-residency needs—helpful when client work has privacy constraints or cross-border considerations.
ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ ਜਿਵੇਂ:
ਡਿਲਿਵਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਠਹਿਰੋ ਜੇ:
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਟੂਲ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਸਗੋਂ ਉਹ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਾਕਾਮ ਹੋਣ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਯੋਗ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁ``
AI “ਟੂਲ” ਇੱਕ ਸੇਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸੇਵ ਹੋਇਆ ਪ੍ਰਾਂਪਟ + ਟੈਮਪਲੇਟ ਜੋ ਇੱਕ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ਗੰਦੀਆਂ ਨੋਟਾਂ → ਕਲਾਇਂਟ-ਤਿਆਰ ਸਮਰੀ)। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰੀ ਇੱਕੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਮਾਣਯੋਗ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੂਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੇ ਪਹਿਲੇ ਫਾਰਮੇਟਸ:
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਇੱਕ ਐਸੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਜੋ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਅਕਸਰ, ਬੋਰੀਂਗ ਅਤੇ ਪੂਵ-ਭਵਿਖ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇ। ਉਹ ਕੰਮ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਅਟুট ਬਹਿਹਕ ਨਿਯුਕਤ ਨੁਕਸਾਨ ਘੱਟ ਹੋਵੇ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਇਸਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਰੀਵਿਊ ਕਰਦੇ ਹੋਵੋਗੇ।
ਚੰਗੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
ਪਹਿਲੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਉਸ ਕੰਮ ਲਈ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋਵੇ (ਦੀਮਾਂ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਲੋਕੀ ਮੁੱਦੇ)।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਮਸ਼ੀਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਨਾ ਸਕੋ।
ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਸੰਰਚਨਾ ਵਰਤੋ:
ਖਾਸ “ਗਾਰਡਰੇਲ” ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ:
ਇਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤੀ ਭਰਾਈ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਯੋਗਤਾ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਕ ਛੋਟੀ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ (6–10 ਕੇਸ) ਚਲਾਓ:
ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋਹਰਾ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਬਦਲੋ, ਫਿਰ ਨਵਾਂ ਵਰਜਨ ਸੇਵ ਕਰੋ (v0.2, v0.3). ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਚੇਂਜਲਾਗ ਰੱਖੋ ਕਿ ਕੀ ਸੁਧਾਰਿਆ ਅਤੇ ਕੀ ਟੁੱਟਿਆ।
ਉਹ ਥਾਂ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓਗੇ:
ਹੱਥੋਂ-ਕਾਪੀ/ਪੇਸਟ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ—ਆਪੇ-ਆਪ ਸੰਚਾਲਨ ਤਬ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਰੀ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਦਦੇ ਜੋ ਯੋਜਨਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹਨ:
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫੌਲਟ:
ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਟੂਲ ਉਤੇ ਖੁਸ਼ੀ:
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲਾਗ ਰੱਖੋ (ਤਰੀਕ, ਕੰਮ, ਮਿੰਟ, ਰਿਵਿਜ਼ਨ ਗਿਣਤੀ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਤੁਹਾਡੀ ਗੱਲ ਮਨਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਕਸਰ, ਹਾਂ—ਜਦੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਮੁੱਲ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋਵੇ। Delivered-ਅਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤ ਵਿਚ ਸੋਚੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “24 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਪੋਜ਼ਲ ਪੈਕੇਜ”) ਬਜਾਏ ਘੰਟੇ ਲਈ ਚਾਰਜ ਕਰਨ ਦੇ।
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਲਿਖੋ:
ਜੇ ਗਾਹਕ ਤੇਜ਼ ਡਿਲਿਵਰੀ ਲਈ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ ਸਸਤਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ—ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਰਿਵਿਜ਼ਨ ਘਟਾ ਕੇ ਬੇਚ ਰਹੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਇਕੋ ਹੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਜੋੜੋ—ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਟਕਲ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਐਪ ਵਜੋਂ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸੋਚੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਚੱਲੇਗਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Koder.ai ਵਰਗੀਆਂ ਪਲੈਟਫਾਰਮ AWS 'ਤੇ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਜੋ ਡੇਟਾ-ਰਿਹਾਇਸ਼ ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।