ਜਿਗਿਆਸਾ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦ: AI ਇੱਕ ਸਹਿ-ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੀ ਕਹਾਣੀ

ਜਿਗਿਆਸੂ ਨਿਰਮਾਤਾ (ਅਤੇ ਉਸਦਾ AI ਸਹਿਯੋਗੀ) ਨਾਲ ਮਿਲੋ

ਮਾਇਆ ਕਿਸੇ "ਸਟਾਰਟਅਪ ਸ਼ੁਰੂ" ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੀ। ਉਹ ਇਕ ਛੋਟੀ, ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਗੱਲ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਹਰ ਸੋਮਵਾਰ, ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਦੇ ਸਟੈਟਸ ਅੱਪਡੇਟ ਪੰਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ—ਬੁਲੇਟ, ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ, ਸਕਰੀਨਸ਼ਾਟ, ਅਧ-ਖਤਮ ਸੋਚਾਂ—ਅਤੇ ਉਹ ਇਕ ਘੰਟਾ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਸੋ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਪੜ੍ਹ ਸਕੇ। ਇਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼... ਬੇਕਾਰ ਹੈ।

ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬaad, ਸਵਾਲ ਅਖੀਰਕਾਰ ਫਸ ਗਿਆ:

ਕਿਉਂ ਇਹ ਰੁਕਾਵਟ ਮੁੜ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ?

ਉਹ ਪਲ ਜਦੋਂ ਜਿਗਿਆਸਾ ਉਤਪਾਦ ਵਿਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਮਾਇਆ ਉਹੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਵੱਧਤਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਸ਼ਿਕਾਇਤ, ਫਿਰ ਝੱਲ, ਫਿਰ ਨਵਾਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ।

ਪਰ ਇਸ ਵਾਰੀ ਉਹ ਰੁਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਚਿੜਚਿੜਾਹਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਸ਼ਾਰੇ ਵਾਂਗ ਸਮਝਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹਰ ਹਫਤੇ—ਕਈ ਲੋਕਾਂ ਲਈ—ਉੱਠਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ "ਸਿਰਫ਼ ਮਾਇਆ ਦੀ ਟੀਮ" ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ। ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਇਕ ਪੈਟਰਨ ਹੈ ਜੋ ਸਮਝਣਯੋਗ ਹੈ।

ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਹੈ: "ਇਹ ਰਿੜਬਾ ਹੈ" ਤੋਂ "ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਲਈ ਹੋਰ ਲੋਕ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ।" ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਚਮਕਦਾਰ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਦਰਦ ਆਮ ਹੈ।

ਆਓ AI ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਲਿਆਈਏ (ਬਿਹਤਰ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ)

ਮਾਇਆ ਆਪਣਾ AI ਸਹਿਯੋਗੀ ਖੋਲਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਇਮਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਲਿਖਦੀ:

"ਮੈਨੂੰ ਸਟੈਟਸ ਅੱਪਡੇਟ ਮੁੜ-ਲਿਖ ਕੇ ਥਕਾਵਟ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੀ ਇਥੇ ਕੋਈ ਸਧਾਰਨ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?"

ਚਮਕਦਾਰ ਐਪ ਦੀ ਥਾਂ, AI ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ:

• ਅੱਪਡੇਟ ਕੌਣ ਲਿਖਦਾ ਹੈ (ਭੂਮਿਕਾ, ਸीनਿਯਰਟੀ, ਟੀਮ ਆਕਾਰ)?
• ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕ ਲਈ ਇੱਕ ਅੱਪਡੇਟ "ਚੰਗੀ" ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
• ਅੱਪਡੇਟ ਅੱਜ ਕਿੱਥੇ ਹਨ (Slack, ਈਮੇਲ, Notion)?
• ਸਮਾਂ ਕਿੱਥੇ ਲੱਗਦਾ: ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨਾ, ਮੁੜ-ਲਿਖਣਾ, ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ?

ਮਾਇਆ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ—ਅਤੇ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਉਹ ਇਕਠੇ ਤਿੰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ। ਇਕ ਚੀਜ਼ ਉੱਪਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: கருத்தែ ਅਪੜੇਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਸੰਞੋਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ।

ਇੱਕ ਸਾਫ ਉਮੀਦ (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਟਰੋਲ ਸੌਂਪ ਨਾ ਦਿਓ)

AI ਮਾਇਆ ਦੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ—ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਕਰਨਾ, ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣਾ, ਪਰਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸੁਝਾਉਣਾ। ਪਰ ਮਾਇਆ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਕਿਹੜਾ ਦਰਦ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਕਿਹੜੇ ਸਮਝੌਤੇ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹਨ, ਅਤੇ "ਬਿਹਤਰ" ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਣਾ ਹੈ।

ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਕਲਪ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਮਾਤਾ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਇਕ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ

ਜਿਗਿਆਸਾ ਅਕਸਰ ਇਕ ਧੁੰਦਲੀ ਲਾਈਨ ਵਾਂਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: "ਇਹ ਇਤਨਾ ਔਖਾ ਕਿਉਂ ਹੈ?" ਜਾਂ "ਕੀ ਕੋਈ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕ ਹੈ?" ਮਾਇਆ ਦੇ ਨੋਟਸ ਐਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਸੀ—ਪਰ ਕਾਰਜਯੋਗ ਨਹੀਂ।

ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਆਪਣੇ AI ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਧੀਰਜ ਵਾਲਾ ਸੰਪਾਦਕ ਬਣਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਹਾਈਪ ਮਸ਼ੀਨ। ਮਕਸਦ ਜਿਆਦਾ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ। ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਸਾਫ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।

1) ਜ਼ਿਗਿਆਸਾ ਤੋਂ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ

ਉਹ ਆਪਣੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੋਚ ਪੇਸਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦੀ:

"ਇਸ ਨੂੰ ਇਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ। ਫਿਰ ਮੈਨੂੰ ਤਿੰਨ ਵਰਜਨ ਦਿਓ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਦੋਸਤਾਨਾ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ-ਦੋਸਤਾਨਾ, ਅਤੇ ਭਾਵੁਕ ਸੱਚਾਈ ਵਾਲਾ।"

ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਸ ਕੋਲ ਮੌਲਾਂਕਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਚੁਣਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੱਚੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦਾ ਨਾਮ ਲੈਂਦਾ—ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ।

ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ: "ਜਿਹੜੇ ਲੋਕ [X] ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਅਕਸਰ [Y ਪਲ] 'ਤੇ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ [Z ਅਸਰ] ਹੁੰਦਾ ਹੈ।"

2) ਕਿਸਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ—ਅਤੇ ਕਦੋਂ?

ਅਗਲੇ, AI ਇੱਕ ਸਵੀਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ:

• ਵਿਅਕਤੀ: ਦਰਦ ਕੌਣ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
• ਪਲ: ਉਹ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਬਣਾ ਕੋਈ ਗਲਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ?
• ਪ੍ਰਸੰਗ: ਮੋਬਾਈਲ 'ਤੇ, ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਹੋਣ ਤੇ, ਇਕੱਲੇ, ਗਾਹਕ ਨਾਲ?

ਇਹ "ਕੋਈ ਵੀ" ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਇਕ ਅਸਲੀ ਦਰਸ਼ਕ ਬਣਾਉਂਦਾ: "ਨਵੇਂ ਟੀਮ ਲੀਡ, ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਤੋਂ 30 ਮਿੰਟ ਪਹਿਲਾਂ"।

3) ਨਿਰਮਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚਣੀਆਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ

AI ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਧਾਰਣਾ-ਸੂਚੀ ਸੁਝਾਉਂਦਾ, ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਦਾਵਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ:

• ਲੋਕ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫਰਕ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
• ਮੌਜੂਦਾ ਰਾਹ-ਕੱਢ (workarounds) ਧੀਮੇ, ਖਤਰਨਾਕ ਜਾਂ ਗੁੱਸੇ ਵਾਲੇ ਹਨ।
• ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋਵੇਗੀ।
• ਨਿਰਮਾਤਾ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਜਾਣ ਸਕੇ।

4) ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ

ਆਖ਼ਿਰ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਦੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਕਿ "ਬਿਹਤਰ" ਕੀ ਹੈ:

ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ: "ਇੱਕ ਪਹਿਲੀ-ਵਾਰ ਯੂਜ਼ਰ 10 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਫਸਣ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੋ ਕੇ ਕੰਮ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰ ਸਕੇ, ਬਿਨਾਂ ਮਦਦ ਪੁੱਛੇ।"

ਹੁਣ ਸਵਾਲ ਸਿਰਫ ਦਿਲਚਸਪ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ।

ਤੇਜ਼ ਰਿਸਰਚ ਬਿਨਾਂ ਭਟਕਣ ਦੇ

ਮਾਇਆ ਦੀ ਜਿਗਿਆਸਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਸ਼ੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। "MVP ਯੋਜਨਾ ਬਦਲੀ" ਵਾਂਗਾ ਖੋਜ ਸੈਂਕੜੇ ਟੈਬਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ—ਟੈਮਪਲੇਟ, ਕੋਰਸ, 'ਨੋ-ਕੋਡ' ਟੂਲ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਰਾਏ।

ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ AI ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿੰਦੀ: "ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਲੋਕ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਥਾਂ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।"

ਬਜ਼ਾਰ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ (ਨਿੱਕਾ ਰੂਟੇ ਦੀ ਥਾਂ)

ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ:

• ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਟੂਲ, ਸਰਵਿਸ, ਟੈਮਪਲੇਟ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ)
• ਵਿਕਲਪ (ਲੋਕ ਕੀ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ)
• DIY ਰਾਹ-ਕੱਢ (ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ, Notion ਡੌਕ, ਇਕ ਹਫਤੇ ਲਈ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਭਰਤੀ)

ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਨਕਸ਼ਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਇਆ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਕਿ ਉਸਦਾ ਵਿਚਾਰ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਦੇ ਕਿ ਤਿੰਨ ਬਲਾਗ ਪੋਸਟ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਉਹ "ਰਿਸਰਚ ਕਰ ਚੁੱਕੀ" ਹੈ।

ਇਕ ਵਰਤਣਯੋਗ ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ

ਅਗਲੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਮੰਗਦੀ ਹੈ: "ਟਾਪ ਵਿਕਲਪ, ਆਮ ਕੀਮਤ, ਗੈਪ, ਅਤੇ ਆਮ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ।"

ਇਹ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਪੈਕਿੰਗ?

AI ਫਿਰ ਇਕ ਕਠਿਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ: "ਇਸਨੂੰ ਅਸਲੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰਾ ਕੀ ਬਣਾਏਗਾ?" ਇਹ ਮਾਇਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ ਕੋਣ ਵੱਲ ਧੱਕਦਾ—ਤੇਜ਼ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਫੈਸਲੇ—ਨਾ ਕਿ "ਸਭ ਕੁਝ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ।"

ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵੈਰੀਫਾਇ ਕਰਨ ਲਈ ਦਾਵੇ ਫਲੈਗ ਕਰੋ

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਉਸਦਾ AI ਉਹ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਤ ਕਰਦਾ ਜੋ ਗਾਹਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਪੀਛੇ ਜाँचਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: "ਲੋਕ ਕੋਰਸ ਨਹੀ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ", "ਟੈਮਪਲੇਟ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ", "ਕੋਚਿੰਗ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ"। ਇਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਹਨ—ਜਦ ਤੱਕ ਅਸਲੀ ਯੂਜ਼ਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।

ਕਿਹੜੇ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣਾ ਚੁਣੋ

ਜਿਗਿਆਸਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭੀੜ ਖਿੱਚ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਮੈਨੇਜਰ, ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ, ਮਾਪੇ, ਫ਼ਾਊਂਡਰ। ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਹਿਯੋਗੀ ਖੁਸ਼ੀ-ਖੁਸ਼ੀ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਫੀਚਰ ਸੋਚੇਗਾ—ਅਤੇ ਇਹੀ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਪਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਆਹਿਸਤਾ-ਆਹਿਸਤਾ ਵੱਡਾ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।

ਸੁਧਾਰ ਸਧਾਰਾ ਹੈ: ਇਕ ਅਸਲੀ ਵਿਅਕਤੀ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਬਣਾਓ।

2–3 ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਸੋਨਾ ਡਰਾਫਟ ਕਰੋ (ਜ਼ਮੀਨੂਰ)

"ਬਿਜੀ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ" ਵਰਗੇ ਸਟੇਰੀਓਟਾਇਪ ਦੇ ਬਦਲੇ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਪ੍ਰਸੋਨਾ ਥੋੜ੍ਹੇ ਵੱਧ ਵਿਵਰਣ ਨਾਲ ਬਣਾਏ:

• ਉਹ ਥਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: (ਡੈਸਕ 'ਤੇ, ਜੌਬ ਸਾਈਟ 'ਤੇ, ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫੋਨ 'ਤੇ)
• ਉਹ ਕਿਹੜੇ ਉਪਕਰਨ ਵਰਤਦੇ ਹਨ: (ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ, WhatsApp, Notion, ਈਮੇਲ)
• ਉਹ ਕੀ ਡਰਦੇ ਹਨ: (ਅਣਤਿਆਰ ਲੱਗਣਾ, ਸਮਾਂ ਖ਼ਰਾਬ ਕਰਨਾ, ਡੈਡਲਾਈਨ ਮਿਸ ਕਰਨਾ)

ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰਸੋਨਾ:

• ਮਾਇਆ, ਇੱਕ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸ ਮਾਰਕੇਟਰ ਜੋ ਕਲਾਈਟਾਂ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀ ਹੈ।
• ਜੋਰਡਨ, ਇੱਕ ਟੀਮ ਲੀਡ ਜਿਸਨੂੰ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਸਟੈਟਸ ਮੀਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੇਜ਼ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
• ਸੈਮ, ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਿਰਮਾਤਾ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਸੋਨਾ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ 'ਚ ਬਦਲੋ

AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਹਰ ਪ੍ਰਸੋਨਾ ਲਈ 2–3 ਯੂਜ਼ਰ-ਸਟੋਰੀਜ਼ ਬਨਾਵੇ ਫਾਰਮੈਟ:

"ਜਦੋਂ X, ਮੈਨੂੰ Y ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿ ਮੈਂ Z ਕਰ ਸਕਾਂ।"

ਮਾਇਆ ਲਈ: "ਜਦੋਂ ਕਲਾਈਟ ਅਧ-ਵਿਖੇ ਗਲਤ ਨੋਟ ਭੇਜੇ, ਮੈਨੂੰ ਇਕ ਸਾਫ਼ ਬ੍ਰੀਫ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿ ਮੈਂ ਹਰ ਸੰਦਰਭ ਮੁੜ ਪੜ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਪੱਕੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਾਂ।"

ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਯੂਜ਼ਰ—ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਚੁਣੋ

ਹੁਣ ਕਠਿਨ ਚੋਣ ਕਰੋ: ਵਰਜਨ ਇਕ ਲਈ ਇਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਯੂਜ਼ਰ।

ਚੰਗਾ ਨਿਯਮ: ਉਹ ਪ੍ਰਸੋਨਾ ਚੁਣੋ ਜਿਸਦਾ ਦਰਦ ਸਭ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਜਿੱਤ ਦੇ ਰਾਹ ਨਜ਼ਦੀਕ ਹੋਵੇ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕੰਮ-ਟੂ-ਬੀ-ਡਨ ਕਰਦੋ—ਉਹ ਨਤੀਜਾ ਜੋ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ ਨੇ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਸਭ "ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ"।

ਗ੍ਰਾਹਕ ਖੋਜ: ਚੰਗੇ ਸਵਾਲ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ

ਸਾਡਾ ਜਿਗਿਆਸੂ ਨਿਰਮਾਤਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਮਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰਾਏਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ: ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਐਸੇ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਉਸਦੀ ਹੀ ਸੋਚ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ।

AI ਗਾਹਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ—ਪਰ ਅਸਲ ਜਿੱਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਕਰਦਾ: ਘੱਟ ਲੀਡਿੰਗ ਸਵਾਲ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੋਟਸ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਨਿਰਣੈ ਕਰਨ ਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਫੀਡਬੈਕ ਮਾਇਆ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

1) ਐਸੇ ਸਵਾਲ ਬਣਾਓ ਜੋ ਗਵਾਹ ਨੂੰ ਲੀਡ ਨਾ ਕਰਨ

ਵਧੀਆ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਕਹਾਣੀ ਬੁਲਾਉਂਦਾ। ਬੁਰਾ ਸਵਾਲ ਆਗਿਆ ਮੰਗਦਾ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ assumptions ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਵਾਓ। ਉਦਾਹਰਨ:

• ਇਸਦੀ ਥਾਂ: "ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਪ ਵਰਤੋਂਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਭੋਜਨ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟਰੈਕ ਕਰੇਗਾ?"
• ਪੁੱਛੋ: "ਆਖ਼ਰੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਭੋਜਨ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਸੀ ਉਸ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ—ਕੀ ਹੋਇਆ?"

ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ:

Rewrite these interview questions to avoid leading language or assumptions. 
Make them open-ended, focused on past behavior, and easy to answer.
Questions: ...

(ਇਸ ਕੋਡ ਫੇੰਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੀ)

2) ਇਕ ਤੰਗ 30-ਮਿੰਟ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬਣਾਓ (ਅਤੇ ਨੋਟ ਟੈਮਪਲੇਟ)

ਗਤੀ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਧਾਰਾ ਫਲੋ ਤਿਆਰ ਕਰੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦਸ ਵਾਰੀ ਦੁਹਰਾਉਂ:

• 0–5 ਮਿੰਟ: "ਤੁਹਾਡਾ ਰੋਲ/ਦਿਨ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?"
• 5–20 ਮਿੰਟ: ਦੋ-ਤਿੰਨ ਹਾਲੀਆ ਕਹਾਣੀਆਂ ("ਆਖ਼ਰੀ ਵਾਰ... ਦੇਖਾਓ")
• 20–25 ਮਿੰਟ: ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟਰੇਡ-ਆਫਸ ("ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਉਹ ਕੀ ਹੁੰਦਾ?")
• 25–30 ਮਿੰਟ: ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਰੈਫਰਲ ("ਹੋਰ ਕੌਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਾਂ?")

ਫਿਰ ਇੱਕ ਨੋਟ-ਟੇਕਿੰਗ ਟੈਮਪਲੇਟ ਬਣਵਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੋ ਨਾ:

• ਸੰਦਰਭ: ਉਹ ਕੌਣ ਹਨ, ਉਹ ਅੱਜ ਕਿਹੜੇ ਔਜ਼ਾਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ
• ਟ੍ਰਿਗਰ: ਸਮੱਸਿਆ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
• ਮੌਜੂਦਾ ਰਾਹ-ਕੱਢ: ਉਹ ਅਜੇ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਕਿਉਂ)
• ਦਰਦ ਦੀ ਪੱਧਰੀ: ਇਸਦਾ ਕੀ ਖ਼ਰਚ ਹੈ (ਸਮਾਂ, ਪੈਸਾ, ਤਣਾਅ)
• Quotes: ਸਿੱਧੀਆਂ ਉਤਾਰੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ

3) ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਯੋਜਨਾ: ਆਪਣੇ ਲਕੜੀ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ 10 ਲੋਕ ਲੱਭੋ

AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਦਰਸ਼ਕ ਕਿੱਥੇ ਇਕੱਠਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਚੈਨਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਅਸੀਂ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ: ਨਿਸ਼ Slack/Discord ਗਰੁੱਪ, LinkedIn ਖੋਜ, Reddit ਕਮਿਊਨਿਟੀ, ਮੇਟਅਪ ਸੂਚੀਆਂ, ਜਾਂ ਦੋਸਤ-ਦੋਸਤ।

ਤੁਹਾਡਾ ਮਕਸਦ "ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇੰਟਰਵਿਊ" ਨਹੀਂ—ਇਹ 10 ਸਬੰਧਤ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲ ਸੰਗਤ ਹੋਣ।

4) ਕੀ "ਸਿਗਨਲ" ਗਿਣਿਆ ਜਾਵੇ (ਬਨਾਮ ਚੰਗਾ ਫੀਡਬੈਕ)

ਚੰਗਾ ਫੀਡਬੈਕ ਕਹਿੰਦਾ: "ਕੂਲ ਆਈਡੀਆ!" ਸਿਗਨਲ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ:

• ਉਹ ਇਕ ਹਾਲੀਆ ਸਥਿਤੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਦਿੱਤੇ
• ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ/ਪੈਸਾ ਖ਼ਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ
• ਉਹ दुख ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ
• ਉਹ ਪੂਛਦੇ ਹਨ, "ਮੈਂ ਕਦੋਂ ਟੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?" ਜਾਂ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ

AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨੋਟਸ ਨੂੰ Signal / Maybe / Noise ਨਾਲ ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰੋ—ਪਰ ਅੰਤਿਮ ਨਿਰਣੈ ਤੁਹਾਡਾ ਹੀ ਹੋਵੇ।

ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਜੋ ਕਿਹਾ, ਉਸਦਾ ਮਤਲਬ ਕੱਢਣਾ

ਕੁਝ ਗਾਹਕ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਨਿਰਮਾਤਾ ਕੋਲ ਸਧਾਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਨੋਟਸ ਦੇ ਪੁੱਤੇ, ਦਰਜ "ਸ਼ਾਇਦ", ਅਤੇ ਉਹ ਡਰ ਕਿ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਸੁਣ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਸੋਚਦੇ ਹਨ।

ਇੱਥੇ AI ਆਪਣੀ ਥਾਂ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਕਮਾਈ ਕਰਦਾ—ਨਵੇਂ ਇਨਸਾਈਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਨੁਮਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿਚ ਬਦਲ ਕੇ।

ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ (ਸਚ ਨੂੰ ਘੁੰਮਾਏ ਬਿਨਾਂ)

ਕੱਚੇ ਨੋਟਸ ਇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਡ੍ਰੌਪ ਕਰੋ (ਹਰੇਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਇੱਕ ਸੈਕਸ਼ਨ)। ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਹਰ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਬਕਟਸ ਵਿੱਚ ਟੈਗ ਕਰੇ:

• ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂ (ਕੀ ਨਿਰਾਸ਼ ਜਾਂ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ)
• ਟ੍ਰਿਗਰਸ (ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ)
• ਮੌਜੂਦਾ ਟੂਲ/ਰਾਹ-ਕੱਢ (ਉਹ ਅੱਜ ਕੀ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ)

ਮਕਸਦ ਪਰਫੈਕਟ ਟੈਕਸੋਨੋਮੀ ਨਹੀਂ—ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਨਕਸ਼ਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਵਾਪਸ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।

AI ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ—ਅਤੇ ਵਿਰੋਧ ਉੱਠਾਓ

ਅਗਲਾ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਮੁੜ-ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ ਸੰਖੇਪ ਕਰੇ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੇ। ਵਿਰੋਧ ਸੋਨੇ ਵਰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸਮਾਂ ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ:

"ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਸੈਟਅਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।"

…ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:

"ਜੇ ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਹਫਤੇ ਵਿੱਚ 2 ਘੰਟੇ ਬਚਾਏ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਹ ਸਿੱਖ ਲਵਾਂਗਾ।"

AI ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਇਡ-ਬਾਈ-ਸਾਇਡ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਿਸ ਨਹੀਂ ਕਰੋ।

"ਟੌਪ 3 ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ" ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਬੂਤ ਨਾਲ

ਹੁਣ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ "ਟੌਪ 3 ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ" ਦੀ ਸਧਾਰਨ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ, ਹਰ ਇੱਕ ਨਾਲ:

1. ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਦਾ ਬਿਆਨ

2. ਕੌਣ ਇਸਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਭੂਮਿਕਾ/ਪ੍ਰਸੰਗ)

3. 1–2 ਸਬੂਤ ਉਧਰਨ

ਉਦਾਹਰਨ ਫਾਰਮੈਟ:

• ਸਮੱਸਿਆ #1: ਲੋਕ X ਨੂੰ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਪਾਉਂਦੇ ਜਦੋਂ Y ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
  • ਸਬੂਤ: "..."

ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਟਸ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਧਾਰਣਾ ਹੈ—ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਨਹੀਂ।

ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ: ਅੱਗੇ ਵਧੋ, ਪਿਵਟ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਰੁਕੋ

ਆਖਿਰਕਾਰ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿੱਖੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਕ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ:

• ਅੱਗੇ ਵਧੋ ਜੇ ਇਕੋ ਦਰਦ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮਾਂ/ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਪਿਵਟ ਕਰੋ ਜੇ ਦਰਦ ਸੱਚ ਹੈ ਪਰ "ਕੌਣ" ਜਾਂ "ਕਦੋਂ" ਵੱਖਰਾ ਹੈ।
• ਰੁਕੋ ਜੇ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਰਮ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਥੋੜੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਾ ਆਉਂਦੀ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਜ਼ਮੀਨੀ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਨਿਊਨਤਮ ਲਾਭਕਾਰੀ ਵਰਜਨ (MVP) ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ

ਇਸ ਵਕਤ, ਨਿਰਮਾਤਾ ਕੋਲ ਨੋਟਬੁੱਕ ਭਰ ਕਰ ਇਨਸਾਈਟ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿਮਾਗ 'ਚ "ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਕੀ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ..."। ਇੱਥੇ AI ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਦਦ ਕਰਦਾ—ਨਵੰ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਜੋੜ ਕੇ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਕੁਝ ਐਸਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਕੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਕਰ ਸਕੋ।

ਕੁਝ ਰਾਹ-ਰੂਪ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ ਇਕ ਚੁਣੋ

ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਲੇਟੇ ਬੈਠਣ ਦੀ ਥਾਂ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ 5–7 ਹੱਲ ਦੇ ਸਕੈਚ ਬਣਾਏ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ ਮੁੱਲ ਦਿਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਉਹ ਹਰ ਸਕੈਚ ਨੂੰ ਕਸ਼ਮਕਸ਼ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰੈਂਕ ਕਰੇ।

ਇਕ ਸਧਾਰਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ: "ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ 7 ਤਰੀਕੇ ਲਿਖੋ। ਹਰ ਇਕ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ: ਮਹਨਤ (S/M/L) ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ (S/M/L), ਅਤੇ ਵਜਾਹ ਦੱਸੋ।"

ਤੁਸੀਂ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ—ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਅੱਗੇ ਵਾਲਾ ਅਸਲ ਹੋਵੇ।

ਇੱਕ MVP ਚੁਣੋ ਜੋ ਇਕ ਮੁੱਖ ਨਤੀਜਾ ਦੇਵੇ

MVP "ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਵਰਜਨ" ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਵਰਜਨ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਾਪ-ਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਦੇ ਵੇਖਾ ਸਕੇ।

AI ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਵਾਅਦੇ ਵਜੋਂ ਫਰਮੇ:

• "10 ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ __ ਮਿਲੇਗਾ۔"
• "ਅਖੀਰ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ __ ਹੋਵੇਗਾ۔"

ਜੇ ਨਤੀਜਾ ਸਾਫ਼ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ MVP ਅਜੇ ਧੁੰਦਲਾ ਹੈ।

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਬਾਹਰ ਛੱਡਦੇ ਹੋ ਉਹੀ ਅਸਲੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ

ਫੀਚਰ-ਕ੍ਰੀਪ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, AI ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ "Not in v1" ਸੂچی ਬਣਾਓ:

• ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ
• ਕਈ ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸਮਾਂ
• ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ
• ਕਸਟਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਥੀਮ

ਇਹ ਸੂਚੀ ਨਵੀਂ ਵਿਚਾਰ ਆਉਣ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪਰਤ ਹੋਵੇਗੀ।

ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਕਹੋ

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, AI ਤੁਹਾਡੀ ਮੈਸਜਿੰਗ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੋਹਰਾ ਸਕੋ:

• ਇੱਕ-ਵਾਕ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ: "[ਸਧਾਰਨ ਟੂਲ] ਲਈ [ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੋਕ] ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ [ਮੁੱਖ ਨਤੀਜਾ] ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਣ ਬਿਨਾਂ [ਆਮ ਦਰਦ] ਦੇ।"
• ਇਲਿਵੇਟਰ ਪਿਚ (2–3 ਲਾਈਨਾਂ): ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ, ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਰਾਹ-ਕੱਢ ਨਾਲੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵਧੀਆ ਹੈ।

ਹੁਣ MVP ਛੋਟਾ, ਮਕਸਦੀ ਅਤੇ ਸਮਝਣਯੋਗ ਹੈ—ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ: ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ

ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਤਪਾਦ ਇਕ ਚਮਕੀਲੇ ਵਰਣਨ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਕ੍ਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦੇ। ਨਾ ਪੂਰੀ ਤਿਆਰ, ਨਾ ਪਰਫੈਕਟ—ਸਿਰਫ਼ ਇਹਨਾ ਕਾਫੀ ਕਿ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕੇ।

MVP ਨੂੰ ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ

AI ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ MVP ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨ-ਬਾਈ- ਸਕਰੀਨ ਆਕਾਰ-ਰੇਖਾ ਵਿੱਚ ਤਰਜਮਾ ਕਰੇ। ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਰਾਹ ਹੈ ਜੋ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪਰਖੇ।

ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ:

You are a product designer. Create a simple user flow for a first-time user.
Context: [what the product helps with]
MVP scope: [3–5 key actions]
Output:
1) Flow diagram in text (Screen A -> Screen B -> ...)
2) For each screen: title, primary CTA, and 2–4 lines of copy
Keep it friendly and clear for non-technical users.

(ਇਸ ਕੋਡ ਫੇੰਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ ਜਾਵੇਗੀ)

ਇਸ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ ਵਾਇਰਫ੍ਰੇਮ (ਅੱਤਾਂ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ) ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ ਕਲਿੱਕੇਬਲ ਮੌਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਲਕੜੀ ਇਹ ਹੈ: ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ 10 ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ "ਇਹ ਮਿਲਦਾ ਕੀ ਹੈ" ਸਮਝ ਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਪਿਕਸਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਫ਼ਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰੋ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕਾਪੀ ਧੁੰਦਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:

• ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਕਦਮ (ਪਹਿਲਾ, ਦੂਜਾ, ਤੀਜਾ)
• ਸਹਾਇਤਾ ਟੈਕਸਟ (ਥੋੜਾ ਸਮਝਾਉਣ ਵਾਲਾ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਹਿਚਕਿਚਾਏ)
• ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹੇ (ਕੀ ਗਲਤ ਹੋਇਆ, ਅਗਲਾ ਕੀ ਕਰਨਾ)
• ਮੁੱਖ ਈਮੇਲ (ਵੈਲਕਮ, "ਤੁਸੀਂ ਲੱਗਭਗ ਤਿਆਰ ਹੋ", ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਾ ਫਾਲੋ-ਅਪ)

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਚੰਗੇ ਰਸਤੇ 'ਤੇ ਹੋ।

ਰੁਚੀ ਜਾਂਚਣ ਲਈ "ਫੇਕ ਡੋਰ" ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ

ਸਭ ਕੁਝ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਕ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਬਣਾਓ ਜੋ ਵਾਅਦੇ ਨੂੰ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ, 2–3 ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦਿਖਾਂਦੀ, ਅਤੇ ਇਕ ਪੱਕਾ CTA ਰੱਖਦੀ (ਜਿਵੇਂ "ਐਕਸੈਸ ਬੇਨਤੀ" ਜਾਂ "ਵੈਟਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ")। ਜੇ ਕੋਈ ਐਸਾ ਫੀਚਰ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਜੋ ਬਣਾਇਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਦੋਸਤਾਨਾ ਸੁਨੇਹਾ ਦਿਖਾਓ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਈਮੇਲ ਲੈ ਲਓ।

AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, FAQs ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੀਮਤ-ਟਿਝ (ਚਾਹੇ ਓਹ ਅਸਥਾਈ ਹੋਵੇ) ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਉਹ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਤੁਸੀਂ ਸਮਰੱਥਾ ਲੈਣ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ: ਕਲਿੱਕ, ਸਾਈਨਅਪ, ਜਵਾਬ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਵਾਲ ਜੋ ਅਸਲ ਰੁਚੀ ਦਾ ਪਤਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ: ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ

ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਉਹ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਿਰਮਾਤਾ "ਕੀ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ?" ਪੁੱਛਣਾ ਛੱਡ ਕੇ "ਕੀ ਕੋਈ ਐਸਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੇਗਾ?" ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ। ਲਕੜੀ ਉਦੇਸ਼: ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਊਰਜਾ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਦੀ ਸਾਬਤਕਰਨ।

ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਟੈਸਟ ਚੁਣੋ (ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਬਣਾਓ)

ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਚੁਣੋ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਉਂਦਾ:

• ਇੱਕ ਸਫ਼ਾ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਇੱਕ ਸਾਫ ਵਾਅਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਵੈਟਲਿਸਟ
• "ਕੋਨਸੀਅਰਜ" ਵਰਜਨ ਜਿੱਥੇ ਸੇਵਾ ਹੱਥੀਂ (ਮੈਨੁਅਲ) ਪਰ ਨਿਰੰਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ
• 3–5 ਟਾਰਗਟ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਾਇਲਟ

AI ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ ਆਫਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ: ਹੈਡਲਾਈਨ, ਛੋਟੀ ਵਰਣਨਾ, ਕੁਝ ਫਾਇਦੇ, ਅਤੇ ਇੱਕ CTA ਜੋ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਲੱਗੇ।

ਮਿਣਣਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਲਿਖੋ ਕਿ "ਸਫਲਤਾ" ਅੰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਵੈਨਿਟੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਹੀਂ—ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਸਿਗਨਲ।

ਉਦਾਹਰਣ:

• ਸਾਈਨ-ਅਪਸ: 30% ਵਿਜ਼ਟਰ ਵੈਟਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ
• ਜਵਾਬ: 50 ਰੌਡ ਆਉਟਰੀਚ ਵਿੱਚੋਂ 10 ਮਾਇਨੀੰਗਫੁੱਲ ਜਵਾਬ
• ਸਮਾਂ ਬਚਤ: ਯੂਜ਼ਰ 20 ਮਿੰਟ ਤੇਜ਼ ਕੰਮ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰਦਾ
• ਦੁਹਰਾਇਆ ਉਪਯੋਗ: 5 ਪਾਇਲਟ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 3 ਅਗਲੇ ਹਫਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਨਹੀਂ ਸਕੋਗੇ।

AI ਨਾਲ A/B ਵਰਜਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾ ਕਰੋ (ਯਾਦਰੱਖੋ, ਬੇਕਾਰ ਨਹੀਂ)

AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨ ਬਣਾਕੇ 10 ਹੈਡਲਾਈਨ + CTA ਜੋੜੇ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਦੋ ਚੁਣੋ। ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ "ਸਮਾਂ ਬਚਾਓ" 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਦੂਜੀ "ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ"।

ਸਿੱਖਿਆ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਚੁਣੋ

ਟੈਸਟ ਦੇ ਬਾਅਦ, AI ਜੋ ਹੋਇਆ ਉਸਦਾ ਸੰਖੇਪ ਲਿਖਦਾ: ਲੋਕ ਕਲਿੱਕ ਕੀਤੇ, ਕੀ ਪੁੱਛਿਆ, ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾਇਆ, ਕੀ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ: ਰੱਖੋ, ਬਦਲੋ, ਜਾਂ ਰੋਕੋ—ਅਤੇ ਇਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਦੀ ਰੇਖਾ।

ਨਿਰਮਾਣ ਯੋਜਨਾ ਬਿਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਹੋਏ

ਤੁਹਾਨੂੰ "ਡਿਵੈਲਪ੍ਰ" ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਕੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਹਿਯੋਗੀ ਬ੍ਰੇਨਸਟਾਰਮਿੰਗ ਛੱਡ ਕੇ ਧੀਰਜ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਬਕੇਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਬਣਾਏ: Must-haves, Nice-to-haves, ਅਤੇ Later। Must-haves ਬਹੁਤ ਹੀ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਰੱਖੋ—ਉਹ ਫੀਚਰ ਜੋ ਸਿੱਧਾ ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਅਦੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਣ।

ਫਿਰ ਹਰ must-have ਲਈ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ "definition of done" ਬਣਵਾਓ। ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ:

• "ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਡਰਾਫਟ ਸੇਵ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਪੈੱਕ ਲਿਖੋ, ਨਾਲ ਹੀ ਐਜ ਕੇਸ।"
• "'PDF ਵਿੱਚ ਐਕਸਪੋਰਟ' ਲਈ ਐਕਸੈਲਪਟੈਂਸ ਕਰਾਈਟੇਰੀਆ ਦੀ ਸੂਚੀ ਜੋ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਅਕਤੀ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੇ।"

ਸਪੈੱਕ ਅਤੇ ਚੈਕਲਿਸਟ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ

AI ਨੂੰ ਕਹੋ:

• ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਨਿਰਮਾਣ ਚੈਕਲਿਸਟ
• ਸਧਾਰਨ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ("As a... I want... so that...") acceptance criteria ਨਾਲ
• ਇਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਚੈਕਲਿਸਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਚਲਾ ਸਕੋ

ਇਸ ਨਾਲ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਜਾਂ ਡੇਵ ਟੀਮ ਕੋਲ ਘੱਟ ਅਣਡਿੱਠੇ ਮੌਕੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।

ਕੌਣ ਕੀ ਕਰੇਗਾ, ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਰੋਲ ਆਊਟਲਾਈਨ ਕਰੇ: ਕੌਣ ਸਕਰੀਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦਾ, ਕੌਣ ਬੈਕਇਂਡ ਬਣਾਉਂਦਾ, ਕੌਣ ਕਾਪੀ ਲਿਖਦਾ, ਕੌਣ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ, ਕੌਣ QA ਦਾ ਮਾਲਕ। ਭਾਵੇਂ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕਈ ਟੋਪੀਆਂ ਪਹਿਨੇ, ਨਾਂ ਹੀ ਟੋਪੀ ਮੁਕੱਦਰ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਮਿਸਿੰਗ ਕੰਮ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮੂਢੀ ਪ੍ਰਾਇਵੇਸੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਹੇੰਡਲਿੰਗ ਸਵਾਲ

ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਨੂੰ ਵਰਤੋ ਕਿ ਇਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਏ: ਅਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਕੌਣ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ? ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਵੇਂ ਡਾਟਾ ਮਿਟਾ ਸਕਦਾ? ਤੁਸੀਂ ਏਥੇ ਲੀਗਲ ਪਾਲਸੀ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਰਹੇ—ਸਿਰਫ਼ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਤੋ ਬਚਣ ਲਈ ਸਵਾਲ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ, ਆਪਣਾ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣੋ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਹੋ (ਜਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ), ਤਾਂ "vibe-coding" ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਹਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਪੈਕਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਵੈੱਬ/ਬੈਕਇਂਡ/ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ—ਫਿਰ ਟੈਸਟ ਕਰਦਿਆਂ ਸਨੇਪਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਨਾਲ ਇਟਰੇਟ ਕਰੋ।

ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਲਾਭ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ; ਇਹ discovery ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ "ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਰਜਨ" ਤੱਕ ਦੇ ਲੂਪ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ। ਫਿਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰਵਾਇਤੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 'ਤੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੋ, ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਖੁੱਲਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਲਾਂਚ: ਸਾਫ ਮੈਸਜਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ਾਂਤ ਚੈਕਲਿਸਟ

ਲਾਂਚ ਦਿਨ ਨੂੰ ਸਟੇਜ 'ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਕੂਦਨ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇਕ ਛੋਟਾ, ਉਪਯੋਗੀ MVP ਬਣਾਇਆ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਕੰਮ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਇਹ ਸਾਫ਼ ਸਮਝਾਉਣਾ—ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਅਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ।

ਇੱਕ ਸ਼ਾਂਤ ਲਾਂਚ ਚੈਕਲਿਸਟ (ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ)

AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ: ਆਪਣੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਇਕ ਸੁਥਰੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਅਸਲ ਹੈ।

"ਥੀਕ-ਕੋਈ" ਚੈਕਲਿਸਟ:

• ਮੈਸਜਿੰਗ: ਕਿਸ ਲਈ, ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਵੱਖਰਾ—ਹਰ ਇੱਕ ਵਾਕ
• ਡੈਮੋ: 60–90 ਸਕਿੰਡ ਦਾ ਵਾਕ-ਥਰੂ (ਸਕਰੀਨ ਰਿਕਾਰਡ ਜਾਂ ਲਾਈਵ)। ਸੁੱਕਾ ਨਤੀਜਾ ਦਿਖਾਓ—ਫੀਚਰ ਟੂਰ ਨਹੀਂ।
• ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ: ਪਹਿਲੀ-ਰੰਨ ਚੈਕਲਿਸਟ (3 ਕਦਮ ਮਕਸ) + ਇਕ ਉਦਾਹਰਨ
• ਸਹਾਇਤਾ: ਸੰਪਰਕ ਰਾਹ ਅਤੇ ਵਾਅਦਾ "ਅਸੀਂ 24 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ"

AI ਨੂੰ ਆਬਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ FAQ ਡਰਾਫਟ ਕਰਵਾਓ

ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਉਠੀਆਂ ਸਿਖਿਆਵਾਂ—"ਕੀ ਇਹ ਮੇਰੇ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ?", "ਸੈਟਅਪ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲਵੇਗਾ?", "ਮੇਰਾ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?"—ਲੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਟੋਨ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹੋ।

ਫਿਰ ਇमानਦਾਰੀ ਲਈ ਸੋਧੋ। ਜੇ ਕੋਈ ਗੱਲ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਹੋ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਦੱਸੋ।

ਕਹਾਣੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਉਤਪਾਦ ਪੇਜ਼ + ਪਹਿਲਾ ਐਲਾਨ

AI ਤੋਂ ਸਧਾਰਾ ਆਊਟਲਾਈਨ ਮੰਗੋ:

1. ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦਾ ਪਲ (ਗਾਹਕ ਦਾ, ਤੁਹਾਡਾ ਨਹੀਂ)
2. ਛੋਟਾ ਜਿੱਤ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਦੇਂਦਾ ਹੈ
3. ਇਹ 3 ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ
4. ਸਬੂਤ (ਕੋਟ, ਸਕਰੀਨਸ਼ਾਟ ਜਾਂ ਨਤੀਜਾ)
5. ਸਪੱਸ਼ਟ CTA (ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਵੈਟਲਿਸਟ ਜੁਡੋ, ਐਕਸੈਸ ਮਿਲਣ ਦੀ ਬੇਨਤੀ)

ਪਹਿਲੇ ਐਲਾਨ ਪੋਸਟ ਲਈ, ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵ ਨਾਲ ਲਿਖੋ: "ਇਹ ਰਿਹਾ ਜੋ ਅਸੀਂ ਬਣਾਇਆ, ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਅਗਲੇ ਵਿਚ ਕੀ ਟੈਸਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।"

ਟਾਈਮਲਾਈਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ 'ਜਿੱਤ'

ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਲਾਂਚ ਵਿੰਡੋ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਹਿਲੀ ਜਿੱਤ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ: 10 ਸਰਗਰਮ ਯੂਜ਼ਰ, 5 ਪੂਰੇ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਫਲੋ, ਜਾਂ 3 ਭੁਗਤਾਨੀ ਟ੍ਰਾਇਅਲ। AI ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਲਕੜੀ ਨਿਸ਼ਾਨ ਚੁਣਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਨਾ ਕਿ ਸ਼ੋਅ-ਮੈਟਰਿਕਸ।

ਗਤੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ: AI ਇਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਹਿਯੋਗੀ

ਲਾਂਚ ਦੇ ਬਾਦ, ਨਿਰਮਾਤਾ AI ਤੋਂ "ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦਾ ਢੰਗ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰਦਾ—ਡਰਾਫਟ, ਢਾਂਚਾ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਰਿਥਮ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ: ਪੈਟਰਨ ਨੋਟਿਸ ਕਰਨਾ, ਲਗਾਤਾਰ ਰਹਿਣਾ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਫੈਸਲੇ ਘੱਟ ਤਣਾਅ ਨਾਲ ਕਰਨਾ।

ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਲੂਪ ਵਾਂਗ (ਹੀਰੋਈਕ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਨਹੀਂ)

ਸਧਾਰਾ ਕੈਡੈਂਸ ਰੱਖੋ: ਯੂਜ਼ਰ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ, ਇਕ ਛੋਟਾ ਸੁਧਾਰ ਜਾਰੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ ਲਿਖੋ। AI ਚੁੱਪਚਾਪ ਸਹਿਯੋਗੀ ਬਣ ਕੇ ਲੂਪ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕੁਝ ਆਦਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ:

• ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਯੂਜ਼ਰ ਕਾਲਾਂ (ਛੋਟੀਆਂ): AI ਪਿਛਲੇ ਹਫਤੇ ਦੇ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਏਜੰਡਾ ਅਤੇ 5 ਨਿਜੀ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਸਵਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ।
• ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਾਗ: ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਬਾਅਦ ਲਿਖੋ: ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ, ਕੀ ਜਾਰੀ ਹੋਇਆ, ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ, ਕੀ ਹੋਇਆ। AI ਨਤੀਜੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਟੈਸਟ ਸੁਝਾਉਂਦਾ।
• ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ: ਉਹ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਸੰਭਾਲੋ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਕਾਰਗਰ ਸਾਬਤ ਹੋਂਦੇ ਹਨ (ਰਿਸਰਚ ਸੰਖੇਪ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਵਾਲ, ਰੀਲੀਜ਼ ਨੋਟਸ)। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ "ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮੈਨੁਅਲ" ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨ ਦੇਣਾ

ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਮਦਦਗਾਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਲਕੀਰਾਂ ਖਿੱਚੋ:

• ਅੰਤਿਮ ਜਜ ਨਹੀਂ. AI ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਿਰਮਾਤਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਹੈ।
• ਐਥਿਕਸ ਵਿਭਾਗ ਨਹੀਂ. AI ਖਤਰੇ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਨਿਰਮਾਤਾ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ।
• ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਰਜ਼ਾਮੰਦੀ ਦੇ ਬਗੈਰ ਛੇੜ-ਛਾੜ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ. ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਨਾ ਖੋਜੋ, ਨਾ ਗੁਪਤ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ। ਸਿੱਧਾ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਰaho।

ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓ ਕਰਨਯੋਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ

ਜਦੋਂ ਗਤੀ ਘੱਟ ਹੋਵੇ, ਵਾਪਸ ਇਕ ਸਧਾਰਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ:

1. ਸੁਣੋ: 3–5 ਛੋਟੀ ਯੂਜ਼ਰ ਗੱਲਬਾਤਾਂ।
2. ਸਿੰਥੇਸਾਇਜ਼: AI ਤੋਂ ਥੀਮਾਂ, ਵਿਰੋਧ, ਅਤੇ ਖੁੱਲਿਆ ਸਵਾਲ ਮੰਗੋ।
3. ਚੁਣੋ: ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜੋ ਮਾਇਨਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
4. ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ: ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਬਦਲਾਅ ਜੋ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰੇ।
5. ਸਿੱਖੋ: ਨਤੀਜੇ ਲਿਖੋ, ਆਪਣੀ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਿਗਿਆਸਾ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਬਣਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਅਭ્યાસ।