17 ਨਵੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਨਾਲ ਉਤਪਾਦੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਵਰਕਫਲੋ: AI ਨੂੰ ਰਿਸਰਚ, ਸਪੈੱਕ, UX ਡਰਾਫਟ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਚੈਕ ਲਈ ਵਰਤ ਕੇ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਵਰਕਫਲੋ: AI ਨੂੰ ਰਿਸਰਚ, ਸਪੈੱਕ, UX ਡਰਾਫਟ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਚੈਕ ਲਈ ਵਰਤ ਕੇ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
“AI-ਪਹਿਲਾਂ” ਵਿਚਾਰ ਖੋਜਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸੋਚਨ ਜਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਸਾਥੀ ਸਮਝਣਾ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਵਾati ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਜਲਦੀ ਕਰ ਸਕੋ, ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਕਸ ਸਕੋ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈ ਸਕੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟਾਈਮ ਲਾਇਕ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ: ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ, ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਕਿ ਦਰਦ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਫਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਸਟਮ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੇਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਡੌਕਸ, ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰਜ, ਟੈਸਟ ਪਲਾਨ, ਕਲਿੱਕੇਬਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਫੈਲਾਵੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ—ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਕਮੀਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੂਤ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਹੋ।
AI ਅਕਸਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗੰਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ-ਦਾ-ਉਸੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਤੋਂ ਸੋਧਯੋਗ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਵੱਧਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।
AI ਝੂਠੀ ਯਕੀਨਦਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਬਜ਼ੁਰਗ-ਨਿੰਦਕ ਟੋਨ ਵਾਲੇ ਦਾਵੇ ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ, ਬਜ਼ਾਰ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗੀ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮ ਜਵਾਬਾਂ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬੰਤਰਾਂ, ਪ੍ਰਸੰਗ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤੱਥ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਹਾਈਪੋਥੈਸੀਸ ਵਜੋਂ ਲਓ।
ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ AI-ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗਾ ਰੂਪ ਮਿਲਦਾ ਹੈ:
AI ਨੂੰ ਸੰਕਲਪ, ਸਕ੍ਰੀਨਜ਼ ਜਾਂ ਰਿਸਰਚ ਪਲਾਨ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹਨ। ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਬਾਕੀ AI-ਸਹਾਇਤ ਹੋਈ ਖੋਜ ਨੂੰ “ਕੂਲ ਫੀਚਰਾਂ” ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਭਟਕਣ ਦਿੰਦਾ।
ਲੱਛਣ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ job-to-be-done ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਇੰਨਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੱਖੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ‘‘ਹਾਂ, ਇਹ ਮੈਂ ਹਾਂ’’ ਜਾਂ ‘‘ਨਹੀਂ’’ ਕਹਿਣ ਲਈ ਕਾਹਲੀ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਫਾਰਮੈਟ:
For [target user], who [situation/constraint], help them [job-to-be-done] so they can [desired outcome].
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵਾਕ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਤਪਾਦ ਧਾਰਨਾ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਥੀਮ ਹੈ।
ਛੋਟੀ ਮਿਆਰੀਆਂ ਚੁਣੋ ਜੋ ਦੱਸਣ ਕਿ ਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨਯੋਗ ਹੈ:
ਹਰ ਮੈਟਰਿਕ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (ਬੇਸਲਾਈਨ) ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਸੁਧਾਰ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਟੈਸਟ ਰਾਹ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੇਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਬਿਆਨਾਂ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ:
ਰੋਕ-ਟੋਕ AI ਨੂੰ ਉਹ ਸੁਝਾਅ ਨਹੀਂ ਦਿਆਂਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ:
ਇਹ ਲਿਖਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਅਗਲੇ AI ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ ਨਤੀਜੇ ਸੰਤੁਲਿਤ, ਟੈਸਟਯੋਗ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਗਾਹਕ ਖੋਜ ਮੁੱਢਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਣਨ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੁਹੁੰਚਵਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਵਰਤਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੱਸਿਆ ਖੇਤਰ ਲਈ ਕੁਝ ਹਕੀਕਤੀ personas ਸੁਝਾਏ (ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਵਤਾਰਾਂ ਨਹੀਂ), ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਲਿਖੇ:
ਫਿਰ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰੋ—ਜੋ ਕੁਝ ਵੀ ਸਟਰੇਓਟਾਇਪ ਜਾਂ ਪਰਫੈਕਟ ਗਾਹਕ ਵਰਗਾ ਲੱਗੇ, ਉਸ ਨੂੰ ਹਟਾਓ। ਉਦੇਸ਼ ਹੈ ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਪੂਰਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਸਕੋ ਅਤੇ ਸਿਆਣੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛ ਸਕੋ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਿੱਖਾ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪਲਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ: ਇੱਕ ਓਪਨਿੰਗ, 6–8 ਕੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਲੋਜ਼। ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵਾਲ ਵਰਤਮਾਨ ਵਰਤਾਰੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੋਣ:
AI ਨੂੰ ਐਸੇ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਦਿਓ ਜੋ ਨੋਸ ਦੀ ਤਰਾਂ ਖੋਜ ਕਰਨ (ਆਵ੍ਰਿਤੀ, ਲਾਗਤ, ਵਰਕਅਰਾਊਂਡ, ਫੈਸਲਾ ਮਾਪਦੰਡ)। ਕਾਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਪੇਂਡ ਨਹੀਂ—ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ, ਵੇਚਣਾ ਨਹੀਂ।
ਹਰ ਕਾਲ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਪਣੇ ਨੋਟਸ ਜਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ (ਜੇਕਰ ਸਪਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਹੈ) ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਕੇ ਮੰਗੋ:
ਸਦਾਬਹਾਰ, ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿੱਜੀ ਪਛਾਣ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਮੂਲ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ।
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, AI ਤੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਥੀਮਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੀ, ਰੈਂਕ ਕੀਤੀ ਸਮੱਸਿਆ-ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਰੈਂਕ ਇਹਨਾਂ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰੋ:
ਤੁਹਾਨੂੰ 2–4 ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲੇਗਾ ਜੋ ਅਗਲੇ ਟੈਸਟ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੋਣ—ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਲਿਖੇ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਪਸੰਦਾਂ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੇ।
ਤੇਜ਼ ਮੁਕਾਬਲਾ ਸਕੈਨ ਦਾ ਮਕਸਦ ਫੀਚਰ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਹੈ, ਉਹ ਕੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਉਤਪਾਦ ਕਿੱਥੇ ਜਿੱਤ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਉਕਤ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਬਕੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ:
ਇਹ ਫਰੇਮਿੰਗ ਟਨਲ ਵਿਜ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ “ਮੁਕਾਬਲਾ” ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, SaaS ਨਹੀ।
AI ਨੂੰ ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਹਰ ਉਤਪਾਦ ਲਈ 2–3 ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ (ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਪੇਜ਼, ਡੌਕਸ, ਰਿਵਿਊਜ਼)। ਹਲਕਾ ਰੱਖੋ:
| ਵਿਕਲਪ | ਲਕੜੀ ਯੂਜ਼ਰ | ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ | ਨੋਟੇਬਲ ਫੀਚਰ | ਆਮ ਖਾਮੀਆਂ/ਮੌਕੇ |
|---|---|---|---|---|
| Direct tool A | ਇਕੱਲੇ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ | subscription tiers | ਟੈਮਪਲੇਟ, ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਦੀ ਸੁਵਿਧਾ | ਸੀਮਤ ਸਹਯੋਗ, ਖਰਾਬ onboarding |
| Direct tool B | SMB ਟੀਮਾਂ | per-seat | permissions, integrations | ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ |
| Indirect tool C | ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਇਜ਼ | ਵਾਰਸ਼ਿਕ ਠੇਕਾ | ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ | ਸੁਸਤ ਸੈਟਅਪ, ਕਠੋਰ UX |
| Manual alternative | ਕੋਈ ਵੀ | ਸਮਾਂ-ਲਾਗਤ | ਲਚੀਲਾ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ | ਗਲਤੀਆਂ-ਭਰਿਆ, ਟਰੇਕ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ |
“ਖਾਮੀਆਂ” ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਫਰਕ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਂ (ਗਤੀ, ਸਾਦਗੀ, ਨੈਰੋ ਨਿਸ਼, ਬਿਹਤਰ ਡਿਫਾਲਟ, ਮੌਜੂਦਾ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ) ਲੱਭੋ।
AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ “ਟੇਬਲ ਸਟੇਕਸ” ਅਤੇ “ਚੰਗੀਆਂ-ਹੋਣੀਆਂ” ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੇ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟਾਲਣ-ਯੋਗ ਲਿਸਟ ਬਣਾਓ (ਉਦਾਹਰਨ: “v1 ਵਿੱਚ advanced analytics ਨਾ ਬਣਾਉ”, “team accounts ਤਦ ਤਕ ਛੱਡ ਦਿਓ ਜਦ ਤੱਕ retention ਸਾਬਤ ਨਾ ਹੋਵੇ”)। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਫੁੱਲੇ-ਫਾਫੜੇ MVP ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3–5 ਪੋਜ਼ਿਸ਼ਨਿੰਗ ਵਾਕ ਬਣਾਓ (ਹਰ ਇੱਕ ਇਕ-ਵਾਕ), ਜਿਵੇਂ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੋ ਛੋਟੇ ਕਾਲਾਂ ਜਾਂ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼ ਰਾਹੀਂ। ਮਕਸਦ ਸਹਿਮਤੀ ਨਹੀਂ—ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੈ: ਕਿਹੜਾ ਬਿਆਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਹਵਾਏ “ਹਾਂ, ਇਹ ਮੇਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।”
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਕਸ਼ਵਾਂ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਇੱਕੋ ਦਰਦ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਈ ਢੰਗ ਨਿਕਾਲੋ—ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਸੰਕਲਪ ਚੁਣੋ ਜੋ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕੇ।
AI ਨੂੰ 5–10 ਸਮਾਧਾਨ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਇੱਕੋ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦਰਦ ਦਾ ਹੱਲ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਪਾਂ ਅਤੇ ਫੀਚਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਾ ਰਹੋ। ਨਾਨ-ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਵੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਹਰ ਧਾਰਣਾ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ:
ਫਿਰ mitigations ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨਿਸ਼ਚਿੱਤਾ ਘਟਾਏ।
ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਰੈਂਕ ਕਰੋ: ਟੈਸਟ ਤੱਕ ਗਤੀ, ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗੀ ਤੋਂ ਲੋੜੇ ਜਾਨੇ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਯਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਉਹ ਸੰਸਕਰਨ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗੀ ਫਾਇਦਾ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕੇ, ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟ: “ਕਿਹੜਾ ਸੰਕਲਪ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਰਾਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਨਤੀਜਾ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕੇ?”
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ out-of-scope ਸੂਚੀ ਲਿਖੋ। ਉਦਾਹਰਨ: “ਕੋਈ integrations ਨਹੀਂ, ਕੋਈ team accounts ਨਹੀਂ, ਕੋਈ analytics dashboard ਨਹੀਂ, ਕੋਈ mobile app ਨਹੀਂ।” ਇਹ ਇੱਕ ਕਦਮ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟ ਨੂੰ MVP ਵੱਲ ਨਾ ਵਧਣ ਦਿੰਦਾ।
ਚੰਗੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਸਿਰਫ਼ “ਇਹ ਆਈਡੀਆ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ?” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਹੈ “ਕੀ ਕੋਈ ਬੇਝਝਕ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?” AI ਇੱਥੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜਲਦੀ ਕਈ UX ਵਿਕਲਪ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ।
ਕਈ ਫਲੋਜ਼ ਮੰਗੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਇੱਕ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕ ਹੈਪੀ ਪਾਥ, onboarding, ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਰਲ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਪੈਟਰਨ:
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
ਛੁਟੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ (ਜਿਵੇਂ permissions, confirmations, “ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਾਂ?”) ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵੈਰੀਅੰਟ ਮੰਗੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “create-first” vs “import-first”)।
ਆਪਣੀ ਰਚਨਾ ਲਈ ਪਿਕਸਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਸਕ੍ਰੀਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਮੰਗੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਭਾਗ ਹੋਣ।
ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਲਈ:
ਫਿਰ ਇਹ ਵਰਣਨ ਆਪਣੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੂਲ ਜਾਂ ਨੋ-ਕੋਡ ਬਿਲਡਰ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਕੇ ਕਲਿੱਕੇਬਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਓ।
ਮਾਈਕ੍ਰੋਕਾਪੀ ਕਈ ਵਾਰ “ਮੈਨੂੰ ਸਮਝ ਆ ਗਿਆ” ਅਤੇ “ਮੈਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ” ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਤੋਂ ਮੰਗੋ:
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮਨਚਾਹੀ ਟੋਨ (ਸ਼ਾਂਤ, ਸਿੱਧਾ, ਦੋਸਤਾਨਾ) ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਪੱਧਰ ਦੱਸੋ।
ਇੱਕ ਕਲਿੱਕੇਬਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਓ ਅਤੇ 5 ਛੋਟੀਆਂ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਚਲਾਓ। ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਟਾਸਕ ਦਿਓ (ਹਦਾਇਤਾਂ ਨਹੀਂ), ਜਿਵੇਂ “ਸਾਈਨ ਅਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਓ।” ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਹਿਚਕਿਚਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕੀ ਗਲਤ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਅਗਲੇ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਇਹ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ।
ਹਰ ਰਾਊਂਡ ਤੋਂ ਬਾਅਦ AI ਤੋਂ ਥੀਮਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਕਾਪੀ ਜਾਂ ਲੇਆਊਟ ਸੁਧਾਰ ਮੰਗੋ—ਫਿਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। ਇਹ ਲੂਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮੇਂ ਲੱਗਣ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਪਹਿਲਾਂ UX ਬਲਾਕਰ ਕੁਝ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰਾ Product Requirements Document ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਗ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਹਲਕੀ PRD ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ “ਕਿਉਂ”, “ਕੌਣ”, ਅਤੇ “ਕੀ” ਨੂੰ ਇਸ ਕਦਰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਕਰ ਸਕੋ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਆਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ—ਨਾਵਲ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਹਿਲਾ ਪਾਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੇ:
ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਵਰਤਣਯੋਗ ਪ੍ਰਾਂਪਟ: “Draft a one-page PRD for [idea] with goals, personas, scope, requirements, and non-goals. Keep it under 500 words and include 5 measurable success metrics.”
ਟੈਕਨੀਕੀ ਚੈਕਲਿਸਟਾਂ ਦੀ ਭਗਵਾਨੀ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਿਆਰ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ-ਕੇਂਦਰਤ ਸਿਨਾਰਿਓਜ਼ ਵਜੋਂ ਫਰਮਾਇਸ਼ ਕਰੇ:
ਇਹ ਸਿਨਾਰਿਓ ਟੈਸਟ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਜੋਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਈ ਦੋਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ PRD ਨੂੰ epics ਅਤੇ user stories ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਸਧਾਰਨ ਤਰਜੀਹ (Must/Should/Could) ਨਾਲ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਗਹਿਰਾ ਕਰੋ: requirements ਨੂੰ API ਲੋੜਾਂ, ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ ਨੋਟਸ, ਅਤੇ ਰੋਕ-ਟੋਕ (ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਲੈਟੈਂਸੀ, ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ) ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ।
ਉਮਮੀਦ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਿਵੇਂ: “Epic: Account setup → Stories: email sign-up, OAuth, password reset → API: POST /users, POST /sessions → Data: User, Session → Constraints: rate limiting, PII handling, audit logs.”
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੇਜ਼ ਯੋਗਤਾ ਪਾਸ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੈਮੋ ਨਾ ਬਣਾਉ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਅਣਜਾਣ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਵਿਚਾਰ-ਭਰਪੂਰ ਸਾਥੀ ਸਮਝੋ, ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ।
ਉਹ ਸਵਾਲ ਲਿਖੋ ਜੋ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਮਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸਕੋਪ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ:
AI ਨੂੰ 2–4 ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਹਰ ਇੱਕ ਦੇ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ਸ ਸਮੇਤ। ਉਦਾਹਰਨ:
AI ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਜਿੱਥੇ ਜੋਖਮ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹਨ (rate limits, data quality, prompt injection), ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੇਂਡਰ ਡੌਕਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ spike ਨਾਲ ਮੈਨੂਅਲ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ।
ਹਰ ਮੁੱਖ ਘਟਕ ਲਈ ਇੱਕ Effort band—S/M/L—ਅਸਾਈਨ ਕਰੋ (auth, ingestion, search, model calls, analytics)। ਪੁੱਛੋ: “ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਇਕਲੋਤਾ ਧਾਰਣਾ ਕੀ ਹੈ?” ਉਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
ਉਹ ਹਲਕਾ-ਤਮ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਚੁਣੋ ਜੋ ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਤ ਰਹੇਗਾ, ਨਾ ਕਿ ਪਾਲਿਸ਼ 'ਤੇ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਤਮ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਛੋਟਾ ਸੰਸਕਰਨ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਕੇਂਦਰਤ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਗੱਲ-ਬਾਤ ਨੂੰ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ ਜੋ ਧਾਰਣਾ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ: “X ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ → Y ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ → ਸਾਂਝਾ/ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ”)। ਨੋ-ਕੋਡ ਜਾਂ ਲੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਨਾਲ ਉਹ ਸਕ੍ਰੀਨ ਅਤੇ ਸਟੇਟ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਬਣਾਓ ਜੋ ਉਸ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਤੰਗ ਰੱਖੋ:
AI ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਾਪੀ, empty states, ਬਟਨ ਲੇਬਲ ਅਤੇ onboarding ਵਿਕਲਪ ਡਰਾਫਟ ਕਰਕੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤਦ ਹੀ ਯਥਾਰਥਪੂਰਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਥੇ ਭਰਿਆ ਡਾਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੋਵੇ। AI ਤੋਂ ਮੰਗੋ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿਨਾਰਿਓਜ਼ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ ਫੀਡਬੈਕ placeholders ਬਾਰੇ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਪਰ ਉਪਯੋਗਿਤਾ ਬਾਰੇ ਹੋਵੇ।
ਜੇ “AI ਜਾਦੂ” ਉਤਪਾਦ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਕੰਸੀਅਰਜ਼ ਫਲੋ ਬਣਾਓ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇਨਪੁੱਟ ਭੇਜੇ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ (ਜਾਂ ਟੀਮ) ਦੇ ਪਿੱਛੇ-ਥੱਲੇ ਨਤੀਜਾ ਹੱਥੋਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਇਹ end-to-end ਲੱਗੇਗਾ।
ਇਹ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਗੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ قيمਤੀ ਹੈ:
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 3–5 ਮੈਟਰਿਕ ਤੈਅ ਕਰੋ ਜੋ ਮੁੱਲ ਦੱਸਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ event ਲੌਗ ਜਾਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵੀ ਗੁਣਾਤਮਕ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ “ਮੈਨੂਅਲ ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ” ਦਾ ਲਕੜੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਾਹ ਬਹੁਤ ਵਾਰ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ ਸਿਰਫ਼ ਜਦੋਂ ਸਿਗਨਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਣ, ਅਸਲ ਐਪ ਵਿੱਚ ਵਧੋ। ਇੱਥੇ Koder.ai ਵਰਗਾ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੈਠ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੌਕ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਹਥੀਂ-ਲਿਖੇ ਕੋਡਬੇਸ 'ਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਐਪ (web, backend, ਜਾਂ mobile) ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਰੋਕ-ਟੋਕ ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਨ:
Koder.ai ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੰਮ ਵੇਕ-ਐਂਡ ਨਹੀਂ ਬਣਦੀ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ-ਮਾਰਕੀਟ ਸਿਗਨਲ ਵੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਲੈ ਕੇ ਆਪਣੀ ਮਨਪਸੰਦ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਹੋ ਜਾਣ, ਤਾਂ ਮਕਸਦ ਰਾਏਆਂ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ ਹੈ—ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ। ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ “ਲੌਂਚ” ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ; ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਸੰਕੇਤ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਧਾਰਣਾ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਮਝੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ 'ਚ ਲਿਖੋ ਕਿ “ਚੱਲ ਰਹੀ” ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ। ਆਮ ਮਾਪਦੰਡ:
AI ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ measurable events ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹਲਕੀ tracking ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ (ਕਿੱਥੇ event ਲਾਉਣੇ, ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਰੱਖਣੇ, ਕੀ success ਗਿਣਿਆ ਜਾਵੇ)।
ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਸਾਰ ਕਰ ਸਕੇ:
AI ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਗਾਹਕ ਲਈ ਕਾਪੀ ਵਿariਅੰਟ, ਹੈੱਡਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਸਰਵੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ 3–5 ਵਿਕਲਪ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹਰ ਵਿਕਲਪ ਲਈ ਅਲੱਗ snapshots ਬਣਾਕੇ in-app ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “≥8% visitor-to-waitlist”, “≥30% paid tier choose”, “median time-to-value < 2 minutes”, “top drop-off fixed reduces abandonment by 20%”)।
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਸਤਿਕਾਰ ਨਾਲ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ: ਕੀ ਡੇਟਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕੀ ਟੈਸਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਇਸ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਜ ਕਰੋ: hypothesis → experiment → results → go/no-go → next steps। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਟਰੇਲ ਬਣਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਰਿਸਰਚ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਆਗੂ ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਕੋਡਬੇਸ ਵਿੱਚ ਕਮਿਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਘਟਾ ਸਕੋ। ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਮੁੱਖ ਸੋਚ (ਪ੍ਰੋਬਲਮ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਧਾਰਣਾਵਾਂ, ਤਰਜੀਹ) ਕਰਦੇ ਹੋ, ਪਰ AI ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਸੋਧਯੋਗ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਜਿਵੇਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, PRD ਡ੍ਰਾਫਟ, UX ਫਲੋ ਅਤੇ ਐਕਸਪੇਰੀਮੈਂਟ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਇਕ-ਵਾਕ ਦਾ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਮਾਡਲ (ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ) ਆਮ “ਕੂਲ ਫੀਚਰਾਂ” ਵੱਲੋਂ ਭਟਕਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਕ ਥੀਮ ਹੈ, ਕੰਚისმგ ਪਰਖਣਯੋਗ ਉਤਪਾਦ ਧਾਰਨਾ ਨਹੀਂ।
ਉਹ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਮੈਟਰਿਕ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
ਹਰ ਮੈਟਰਿਕ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (ਬੇਸਲਾਈਨ) ਅਤੇ ਲੱਕੜੀ ਹੋਈ ਸੁਧਾਰ ਲਕੜੀ (ਟਾਰਗੇਟ) ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
5–10 “ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ” ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਬਿਆਨਾਂ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ (ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਹੀਂ), ਉਦਾਹਰਨ:
ਫਿਰ ਹਰ ਧਾਰਣਾ ਨੂੰ ਨਿਰਸਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ।
AI ਨੂੰ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ:
ਦ੍ਰਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਕੜੀ ਸੋਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵਰਤਾਰੇ 'ਤੇ ਹੀ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰੱਖੋ (ਉਹ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਰਦੇਗੇ)।
ਸੰਖੇਪਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਪੋਥੈਸਿਸ ਵਜੋਂ ਲਓ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋ:
ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ “ਪ੍ਰਵੇਖਿਆ” ਵਜੋਂ ਸੰਭਾਲੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਅਖੀਰਲੀ ਸੱਚਾਈ ਵਜੋਂ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਬਕੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੰਗਵਾਓ:
AI ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਾ-ਤੁਲਨਾ ਟੇਬਲ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਮੁੱਖ ਦਾਵਿਆਂ ਨੂੰ 2–3 ਸਰੋਤ (ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਪੇਜ, ਡੌਕਸ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ) ਨਾਲ ਹੱਥੋਂ-ਹੱਥ ਜਾਂਚੋ।
ਉਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ 5–10 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਾਧਾਨ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਮੰਗੋ ਅਤੇ ਨਾਨ-ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਫਿਰ ਹਰ ਧਾਰਣਾ ਲਈ ਐਜ ਕੇਸ, ਫੇਲਿਓਰ ਮੋਡ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗੀ ਖ਼ਿਲਾਫ਼-ਆਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ mitigations ਸੁਝਾਓ। ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਧਾਰਣਾ ਚੁਣੋ ਜੋ ਕਿ ਕੀਮਤੀ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾ ਸਕੇ।
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕੰਮ AI ਨਾਲ ਬਿਨਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਲਿੱਕੇਬਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ, ~5 ਛੋਟੀ ਸੈਸ਼ਨ ਚਲਾ ਕੇ ਦੋਹਰਾਓ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਹਿਚਕਿਚਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਓਥੇ ਸੋਧ ਕਰੋ।
ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਤੈਅ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ। ਆਮ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਗੋ/ਨੋ-ਗੋ ਮਾਪਦੰਡ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਤੈਅ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “≥8% ਵਿਜ਼ਿਟਰ-ਟੂ-ਵੇਟਲਿਸਟ”, “≥30% ਪੇਡ ਟੀਅਰ ਚੋਣ”), ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ: ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ → ਪ੍ਰਯੋਗ → ਨਤੀਜੇ → ਫੈਸਲਾ → ਅਗਲੀਆਂ ਕਦਮ ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਕਰੋ।