10 ਮਈ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਫਾਊਂਡਰ AI ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ SaaS ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਬਦ-ਕਦਮ ਰਾਹਨੁਮਾ: ਕਿਵੇਂ AI ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸਲ SaaS ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਸਕੋਪ ਤੈਅ ਕਰੋ, ਸਪੈਕ ਬਣਾਓ, ਬਣਾਓ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਡਿਪਲੋਇ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰੋ।
ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਬਦ-ਕਦਮ ਰਾਹਨੁਮਾ: ਕਿਵੇਂ AI ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸਲ SaaS ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਸਕੋਪ ਤੈਅ ਕਰੋ, ਸਪੈਕ ਬਣਾਓ, ਬਣਾਓ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਡਿਪਲੋਇ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰੋ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ SaaS ਉਤਪਾਦ 'ਤੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ — ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਨਾ ਲਿਖੋ — ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ UI ਸਕ੍ਰੀਨ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਬੈਕਏਂਡ endpoints ਜੇਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਜੋੜ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸਮਝਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ, ਸਹੀਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਾਲੇ ਵੀ ਸਟੀਅਰ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, shipping ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਉਤਪਾਦ ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮਾਹੌਲ 'ਚ ਚਲ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਅਸਲ ਲੋਕ ਉਸ ਵਿੱਚ ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਵਰਤ ਸਕਣ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਬਿਲਿੰਗ ਵਿਕਲਪਿਕ ਹੈ। “Shipped” ਇਕ Figma ਫਾਇਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਨਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਿੰਕ, ਅਤੇ ਨਾਂ ਹੀ ਇਕ ਰੇਪੋ ਜੋ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਡੇ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਚਲਦੀ ਹੋਵੇ।
AI ਤੇਜ਼ ਐਕਸਿਕਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮਾਹਿਰ ਹੈ: scaffolding ਜੈਨਰੇਟ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਸੁਝਾਉਣਾ, CRUD ਫੀਚਰ ਲਿਖਣਾ, ਈਮੇਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਪਾਸ ਦੇ ਟੈਸਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ।
AI ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਚੈਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ APIs ਬਣਾ ਕੇ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਜ ਕੇਸ ਮਿਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫਾਲਟ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਧੀਰੇ-ਧੀਰੇ requirements ਤੋਂ ਭਟਕ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਐਸਿਸਟੈਂਟ ਵਾਂਗ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ: ਮਦਦਗਾਰ, ਪਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਨਹੀਂ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੂਪ 'ਚ ਅੱਗੇ ਵਧੋਗੇ:
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਿਚਾਰ, ਬ੍ਰਾਂਡ, ਗਾਹਕ-ਸੂਚੀ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਰੇਪੋ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਕੋਡ ਰੱਖਦੇ ਹੋ—ਪਰ ਆਪਣੇ AI ਟੂਲਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਡੀਪੈਂਡੈਂਸੀ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਚੈੱਕ ਕਰੋ। ਆਪਣੀਆਂ ਆਉਟਪੁੱਟਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਸੇਵ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਬਣਾ ਕੇ ਰੱਖੋ, ਫੈਸਲੇ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਪ੍ਰਾਇਟਰੀ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ prompts ਵਿੱਚ ਨਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਸਾਫ਼ ਲਿਖਾਈ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸੋਚ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਧੀਰਜ। ਤੁਸੀਂ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਡੀਪ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ, ਜਟਿਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਅਤੇ “ਪੁਰਫੈਕਟ” ਕੋਡ—ਹਾਲਾਂਕਿ ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਦਿਖਾ ਦੇਣ ਕਿ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਤਾਂ ਤਬ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਕੇ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਤੁਹਾਡੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਲੀਵਰਜ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਸਮੱਸਿਆ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ "ਲਗਭਗ ਠੀਕ" ਫੀਚਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਵਰਤਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮਾਰਕੀਟ ਸੈਗਮੈਂਟ। “Freelance designers who invoice clients” ਜਿਹੜਾ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਨਾਂ ਕਿ ਸਿਰਫ “small businesses.” ਫਿਰ ਉਹ ਇੱਕ ਨੌਕਰੀ ਨਾਮੋ: ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ—ਖਾਸ ਕਰ ਕੇ ਉਹ ਜੋ ਦਹਰਾਈ ਜਾਂ ਤਣਾਅ-ਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਟੈਸਟ: ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਯੂਜ਼ਰ 10 ਸਕਿੰਟ 'ਚ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਦਾਇਰਾ עדיין ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ।
ਸਿੱਧਾ ਅਤੇ ਮਾਪਨੀਯੋਗ ਰੱਖੋ:
“Help [target user] [do job] by [how] so they can [result].”
ਉਦਾਹਰਨ: “Help freelance designers send accurate invoices in under 2 minutes by auto-building line items from project notes so they get paid faster.”
ਮੈਟਰਿਕ AI-ਸਹਾਇਤ ਬਿਲਡਿੰਗ ਨੂੰ “ਫੀਚਰ ਕਲੈਕਟਿੰਗ” ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਸਧਾਰਨ ਨੰਬਰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਸਿਰਫ ਉਹ ਕਦਮ ਲਿਖੋ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਵਾਅਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਗੱਲ ਦੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ 5–7 ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਕੱਟੋ।
ਸਕੋਪ ਕਰੀਪ ਪਹਿਲਾਂ ਹੇਠਾਂ ਆਉਣ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ वजह ਹੈ। ਆਕਰਸ਼ਕ ਜੋੜਾਂ (multi-user roles, integrations, mobile app, dashboards) ਲਿਖੋ ਅਤੇ واضح ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ “not now” ਲੇਬਲ ਦਿਓ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਸਧਾਰਨ ਵਰਜ਼ਨ ਭੇਜਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਰਾਹ ਖੋਲਦਾ ਹੈ।
AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਮਤਲਬ ਧੁੰਧਲਾ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦਾ। ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਸਪੇਕ (soch "mini PRD") ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਰੋਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੌਂਪਟਸ, ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਇਟਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ-ਪੰਨਾ PRD ਬਣਾਏ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ:
ਸਰਲ ਢਾਂਚਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਰਤੋ:
ਹਰ MVP ਫੀਚਰ ਨੂੰ 3–8 user stories ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਹਰ ਕਹਾਣੀ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰੱਖੋ:
AI ਨੂੰ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ edge cases ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਏ: empty states, invalid inputs, permission errors, duplicates, retries, ਅਤੇ “ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਧੂਰਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ?” ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ MUST-handle ਹਾਂ v0.1 ਵਿੱਚ।
ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ “Workspace,” “Member,” “Project,” “Invoice status”). ਹਰ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਵਿੱਚ ਇਹ glossary ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ concepts ਦੇ ਨਾਮ ਨਾਂ ਬਦਲੇ।
ਆਪਣੇ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦਾ ਅੰਤ ਇੱਕ ਸਖਤ MVP v0.1 checklist ਨਾਲ ਕਰੋ: ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਕੀ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਹਰ ਹੈ, ਅਤੇ “done” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਸਪੇਕ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਵਾਰੀ ਆਪਣੇ AI ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰੋਗੇ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰੇ ਸਕ੍ਰੀਨ ਜਾਂ "ਅਸਲੀ" ਡੇਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਪੇਜ ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ—ਇਹ ਸਾਂਝਾ ਤਸਵੀਰ ਤਾਂ ਜੋ AI ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਲਗਾਤਾਰ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰ ਸਕਣ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ text-blocks ਨਾਲ ਸਧਾਰਨ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਬਣਾਏ: ਪੇਜ, ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਅਤੇ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਰੱਖੋ—ਡੱਬੇ ਅਤੇ ਲੇਬਲ।
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ: “Create low-fidelity wireframes for: Login, Dashboard, Project list, Project detail, Settings. Include navigation and key components per page.”
3–6 ਆਬਜੈਕਟ ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਟੋਰ ਕਰੋਗੇ, ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ:
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਕੀਮਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੇ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਏ।
ਇਸ ਨਾਲ “ਬੇਕਾਰ” ਫੀਚਰ ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਮੈਪਿੰਗ:
ਛੋਟੀ "UI rules" ਸੂਚੀ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਗੱਲ ਕਰੋ: ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਹਰ ਪੇਜ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ primary action ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਡੇਟਾ ਆਬਜੈਕਟ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ owner (ਅਕਸਰ ਯੂਜ਼ਰ ਜਾਂ ਆਰਗਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ) ਹੋਵੇ।
ਸਧਾਰਨ ਸਟੈਕ ਦਾ ਮਤਲਬ “ਕਿਹੜਾ ਸਭ ਤੋਂ ਕੂਲ ਹੈ” ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਉਹ ਜੋ ਬੋਰੀੰਗ, ਡੌਕਯੂਮੈਂਟਡ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਟੁੱਟੇ ਤਾਂ ਰਿਕਵਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੋ। v1 ਲਈ, ਉਹ ਡੀਫਾਲਟ ਚੁਣੋ ਜੋ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟੀਮਾਂ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ AI ਸਹਾਇਕ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੈਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਣ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਾਬੰਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਕੰਬੋ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ chat-first ਵਰਕਫਲੋ ਰਾਹੀਂ ਬਣਾਉਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai React UI, Go backend ਨਾਲ PostgreSQL ਜੈਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡਿਪਲੋਯ/ਹੋਸਟਿੰਗ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਚਾਹੋ ਤਾੰ ਸੋర్స్ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਚੁਣੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਭੁਗਤਾਨ ਜਾਂ ਸੈਂਸੇਟਿਵ ਡੇਟਾ ਸੰਭਾਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਡੀਟ ਲਈ ਬਜਟ ਰੱਖੋ।
Managed ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਜੋ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਬੈਕਅਪ, ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਡਿਫਾਲਟ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। “ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਥੀਰੀਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਬਲ” ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। Managed Postgres (Supabase/Neon) + managed auth ਹਫ਼ਤੇਆਂ ਦੀ ਸੈਟਅਪ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
ਤਿੰਨ ਰੱਖੋ:
"staging deploys on every main branch merge" ਨੂੰ ਨਿਯਮ ਬਣਾਓ।
ਹਰ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਚੈਕਲਿਸਟ ਰੱਖੋ:
ਇਹ ਚੈਕਲਿਸਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ #2 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਗਤੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਕੋਡ ਮਿਲਣਾ ਕਿਸੇ ਚਾਲਾਕ ਫਰੇਜ਼ਿੰਗ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਲਕੜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਇਕ ਕੇਂਦਰਿਤ ਠੇਕੇਦਾਰ ਵਾਂਗ ਵਰਤਾਇਆ ਜਾਵੇ: ਸਪਸ਼ਟ brief, ਸਪਸ਼ਟ deliverables, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ acceptance criteria।
ਉਹੀ ਢਾਂਚਾ ਦੁਹਰਾਉ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭੁੱਲ ਨਾ ਜਾਓ:
ਇਹ “ਮਿਸਟਰੀ ਚੇੰਜਿਜ਼” ਘਟਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਵੀ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਤੋਂ task breakdown ਮੰਗੋ:
ਇੱਕ ticket ਚੁਣੋ, ਉਸਦੀ definition of done ਲਾਕ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਅੱਗੇ ਵਧੋ।
ਹਰ ਵਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫੀਚਰ, ਇੱਕ endpoint, ਜਾਂ ਇੱਕ UI ਫਲੋ ਮੰਗੋ। ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਹੀ ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਚੁੱਕ-ਚੁੱਕ ਕੇ verify ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਅਤੇ ਜਰੂਰਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ revert)।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਟੂਲ planning mode ਸਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ outline, ਫਿਰ implement ਕਰੋ ਅਤੇ snapshots/rollback ਵਰਗੀਆਂ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਨਾਲ ਖਰਾਬ iterations ਨੂੰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਣਡੂ ਕਰੋ—ਇਹ ਉਹੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੈੱਟ ਹੈ ਜੋ Koder.ai ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਧਾਰਨ ਰਨਿੰਗ ਡੌਕ ਰੱਖੋ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚੁਣਿਆ ਅਤੇ ਕਿਉਂ (auth method, data fields, naming conventions)। ਪ੍ਰੌਂਪਟਸ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਐਨਟਰੀਆਂ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ AI consistent ਰਹੇ।
ਹਰ ticket ਲਈ ਲੋੜੀਦਾ:
ਤੀਜ਼ੀ ਵਧੇਰੇ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਨਹੀਂ—ਰੋਜ਼ਾਨਾ “ਬਦਲਾਅ ਕੀਤੇ → ਹਕੀਕਤੀ ਵਿਅਕਤੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕੇ” ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੀ ਹੈ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਡੈਮੋ ਲੂਪ MVP ਨੂੰ ਸੱਚਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਪਿਛੋਕੜ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਐਪ ਬਣਾਓ ਜੋ ਬੂਟ ਹੁੰਦਾ, ਇਕ ਪੇਜ ਲੋਡ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸੁੰਦਰ ਨਾ ਹੋਵੇ)। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕੜੀ ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਹੈ, ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ।
ਜਦੋਂ ਇਹ ਲੋਕਲ 'ਤੇ ਚੱਲੇ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਦਲਾਅ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ headline बदलੋ) ਤਾਂ ਕਿ ਸਮਝ ਆ ਜਾਵੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਹਨ। ਜਲਦੀ-ਜਲਦੀ commit ਕਰੋ।
Authentication ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਕਠਿਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਹੀ ਇਹ ਜੋੜੋ।
ਸਪਸ਼ਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰੋ ਕਿ signed-in user ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ signed-out user ਕੀ ਵੇਖਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਰੱਖੋ: email+password ਜਾਂ magic link।
ਉਹ ਇੱਕ object ਚੁਣੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ SaaS focus ਕਰਦੀ ਹੈ ("Project", "Invoice", "Campaign" ਆਦਿ) ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਫਲੋ ਲਾਗੂ ਕਰੋ:
ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣਯੋਗ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ ਪਰਫੈਕਟ:
ਹਰ ਰੋਜ਼, ਐਪ ਨੂੰ ਐਸਾ ਡੈਮੋ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੇਚ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜੋ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਉਹ ਦੱਸਣ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਗਲੇ ਦਿਨ ਦੇ ਟਾਸਕ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਰੀਚੂਅਲ ਰੱਖਣਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ README ਵਿੱਚ ਇੱਕ "Tomorrow" checklist ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮਿੰਨੀ ਰੋਡਮੇਪ ਵਰਗ ਵਰਤੋ।
ਜੇ AI ਤੁਹਾਡਾ ਬਹੁਤ ਕੋਡ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ "ਟਾਈਪ ਕਰਨ" ਤੋਂ "ਜਾਂਚ ਕਰਨ" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਥੋੜ੍ਹੀ ਸਾਂਚਾ — ਟੈਸਟ, ਚੈੱਕ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ — ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਨਾਕਾਮੀ ਰੋਕਦੀ ਹੈ: ਓਹ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਤਿਆਰ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਆਪਣੇ ਆਪ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਸ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਰਿਵਿਊ ਕਰੇ:
ਪੂਰਾ ਕਵਰੇਜ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸੇ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਚ ਭਰੋਸਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਸਾਰੇ ਜਾਂ ਭਰੋਸਾ ਖੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
Unit tests for core logic (pricing rules, permission checks, data validation).
Integration tests for key flows (sign up → create thing → pay → see result). AI ਨੂੰ ਆਪਣੀ one-page spec ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇਹ ਟੈਸਟ ਜੈਨਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਹਰ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੋ ਕਿ ਕੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Automatic linting/formatting ਜੋੜੋ ਤਾਂ ਕਿ ਹਰ commit consistent ਰਹੇ। ਇਸ ਨਾਲ “AI spaghetti” ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਸੋਧ ਸਸਤੀ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਜੇ CI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੈਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰ pull request 'ਤੇ formatting + tests ਚਲਾਓ।
ਜਦੋਂ ਕੋਈ bug ਆਏ, ਉਸਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਕੋ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੌਗ ਕਰੋ:
ਫਿਰ template ਨੂੰ AI chat ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ: likely cause, minimal fix, ਅਤੇ regression ਰੋਕਣ ਵਾਲਾ test।
MVP ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਰੋਮਾਂਚਕ ਹੈ—ਫਿਰ ਪਹਿਲੇ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ security expert ਬਣਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ checklist ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਫਾਲੋ ਕਰੋ।
API keys, DB passwords, ਅਤੇ signing secrets ਨੂੰ "ਕਦੇ ਵੀ ਰੇਪੋ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ" ਰੱਖੋ।
.env.example ਵਿੱਚ placeholders ਰੱਖੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਅਸਲ ਮೌಲ।ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ breaches ਸਧਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਕੋਈ ਟੇਬਲ ਜਾਂ endpoint ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਪੜ੍ਹਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
user_id = current_user”).ਛੋਟੇ ਐਪ ਵੀ ਬੋਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹਮਲਾ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਨਹੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਉਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਮਨੁੱਖ-ਪੜਤਾਲਯੋਗ ਪੇਜ਼ ਲਿਖੋ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਕਿਉਂ, ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ access ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਹਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। retention ਮਿੰਮਲ ਰੱਖੋ (ਜਿਵੇਂ logs 30–90 ਦਿਨ ਬਾਅਦ ਮਿਟਾ ਦਿਉ) ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ।
ਐਪ ਤੁਹਾਡੇ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਚੱਲਣ 'ਤੇ ਹੀ "done" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਲਾਂਚ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ SaaS ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਪਲੋਯ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਟੁੱਟੇ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰੋਲਬੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
Continuous integration ਸੈਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ tests ਹਰ ਬਦਲਾਅ 'ਤੇ ਚਲਣ। ਲਕੜੀ ਦਾ ਟੀਚਾ: ਕੋਈ ਵੀ ਐਸਾ ਕੋਡ merge ਨਾ ਹੋ ਜੋ checks fail ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ:
ਇੱਥੇ AI ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਸਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ pull request ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ ਗੁੰਮ ਹੋਈ tests ਜੈਨਰੇਟ ਕਰੇ, ਅਤੇ ਫੇਲਿਅਰ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ explain ਕਰੇ।
ਇੱਕ staging environment ਬਣਾਓ ਜੋ production ਦਾ mirror ਹੋ (ਉਹੀ DB type, ਉਹੀ env vars pattern, ਉਹੀ email provider—ਸਿਰਫ਼ test credentials). ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ verify ਕਰੋ:
ਇੱਕ runbook “panic deploys” ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ:
ਮੁੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ analytics বা event tracking ਜੋੜੋ: signup, ਤੁਹਾਡਾ ਮੁੱਖ activation step, ਅਤੇ upgrade click. ਇਸਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ error monitoring ਨਾਲ ਜੋੜੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ crashes ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਦੇ ਈਮੇਲ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖ ਸਕੋ।
Performance, mobile layouts, email templates, ਅਤੇ onboarding 'ਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਿਮ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ। ਜੇ ਕੋਈ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਢਿੱਲਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲਾਂਚ ਇਕ ਦਿਨ ਲਈ ਰੋਕੋ—ਉਹ ਇੱਕ ਦਿਨ early trust ਗੁਆਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਸਤਾ ਹੈ।
“Launch” ਇਕ ਦਿਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ—ਇਹ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕੜੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ (1) ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਸਫਲਤਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ, ਅਤੇ (2) ਜਦੋਂ ਜਾਇਜ਼ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਸਤਿਆਂ ਬਣਾਉਣਾ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆਨੂੰ validate ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨੋ ਪੇਮੈਂਟ (waitlist, limited beta, ਜਾਂ “request access”) ਨਾਲ ਲਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ activation 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੰਗ ਹੈ (ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਪੇਡ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੋ), ਤਾਂ ਜਲਦੀ ਭੁਗਤਾਨ ਜੋੜੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਸਬਕ ਨਾ ਸਿੱਖੋ।
ਪ੍ਰੈਗਟਿਕਲ ਨਿਯਮ: ਜਦੋਂ ਉਤਪਾਦ ਮ.Retention ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਚਾਰਜ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ support ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੇ ਕੁਝ ਟੁੱਟੇ।
ਉਹ ਹਾਈਪੋਥੇਸਿਸ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਨਾਓ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੋਣ, ਨਾਂ ਕਿ ਲੰਬੇ ਫੀਚਰ ਗ੍ਰਿਡ 'ਤੇ। ਉਦਾਹਰਨ:
AI ਨੂੰ tier options ਅਤੇ positioning ਜੈਨਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਦੋਸਤ ਤੱਕ ਸੋਧੋ ਤਾਂ ਕਿ ਉਹ 20 ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਜਾਵੇ।
ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਲੁਕੋ ਨਾ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ “contact support” ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ actionable ਤੇ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਓ।
AI ਨਾਲ onboarding ਸਕ੍ਰੀਨ, empty states, ਅਤੇ FAQs ਡਰਾਫਟ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਲਈ ਰੀਰਾਈਟ ਕਰੋ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸੀਮਤੀਆਂ ਬਾਰੇ)।
ਫੀਡਬੈਕ ਲਈ ਤਿੰਨ ਚੈਨਲ ਮਿਲਾਕੇ ਵਰਤੋ:
ਧਿਆਨ ਥੀਮਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖੋ, ਰਾਏਆਂ ਉੱਤੇ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਰੰਭੀ ਰੋਡਮੇਪ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ onboarding ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ friction ਦੀਆਂ ਥੀਮਾਂ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਹਿਚਕਿਚਾਉਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਅਧਿਕਤਰ AI-ਬਿਲਟ SaaS ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਇਸ ਲਈ fail ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿ ਫਾਊਂਡਰ "ਕੋਡ" ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਉਹ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ fuzzy ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Overbuilding. ਤੁਸੀਂ roles, teams, billing, analytics, redesign ਪਹਿਲਾਂ ਜੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਜ਼ਦੋਂ ਕੋਈ ਵੀ onboarding ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ।
Fix: 7 ਦਿਨ ਲਈ ਸਕੋਪ freeze ਕਰੋ। ਸਿਰਫ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ flow ship ਕਰੋ ਜੋ value ਸਾਬਤ ਕਰੇ (ਜਿਵੇਂ “upload → process → result → save”). ਬਾਕੀ ਸਭ backlog ਵਿੱਚ ਜਾਏ।
Unclear specs. ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਕਹਿ ਦਿਆਂ “build a dashboard,” ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ features ਬਣਾਏ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਮਨਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਸੀ।
Fix: task ਨੂੰ ਇੱਕ-ਪੰਨਾ spec ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ inputs, outputs, edge cases, ਅਤੇ measurable success metric ਹੋਵੇ।
Trusting AI blindly. ਐਪ “ਮੇਰੇ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ”, ਪਰ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Fix: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝੋ। reproduction steps, ਇੱਕ test, ਅਤੇ review checklist ਮੰਗੋ ਪਹਿਲਾਂ merge ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
ਮਦਦ ਲਵੋ ਜਦੋਂ: security reviews (auth, payments, file uploads), performance tuning (slow queries, scaling), ਅਤੇ complex integrations (banking, healthcare, regulated APIs) ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ। ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ سینੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ ਮਹਿੰਗੀਆਂ rewrites ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
slices ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਡੇਮੋ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: “login + logout,” “CSV import,” “first report,” “billing checkout.” ਜੇ ਇੱਕ slice 1–2 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਮੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਉਹ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ।
Week 1: core flow ਅਤੇ error handling ਸਥਿਰ ਕਰੋ.
Week 2: onboarding + basic analytics (activation, retention).
Week 3: permissions, backups, ਅਤੇ security review ਤੰਗ ਕਰੋ.
Week 4: feedback ਤੋਂ ਇਟਰੇਟ ਕਰੋ, pricing page ਸੁਧਾਰੋ, ਅਤੇ conversion ਮਾਪੋ.
“Shipping” ਦਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕ ਅਸਲ, ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਉਤਪਾਦ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਮਾਹੌਲ 'ਚ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਅਸਲ ਲੋਕ ਉਸ ਵਿਚ ਲਾੱਗ ਇਨ ਕਰ ਕੇ ਵਰਤ ਸਕਣ।
ਇਹ Figma ਫ਼ਾਈਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਨਾਂ ਹੀ ਕੋਈ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਿੰਕ, ਅਤੇ ਨਾਂ ਹੀ ਕੋਈ ਐਸਾ ਰੇਪੋ ਜੋ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਡੇ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਹੀ ਚੱਲਦਾ ਹੋਵੇ।
AI ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਹ APIs ਗਲਤ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਜ ਕੇਸ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫੌਲਟ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।
ਇੱਕ ਤੰਗ ਲੂਪ ਵਰਤੋ:
ਕੀ: ਛੋਟੇ ਹਿੱਸੇ + ਲਗਾਤਾਰ ਪੜਤਾਲ।
ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਰਦ ਭਰੀ ਨੋਕਰੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
ਤੁਰੰਤ ਚੈੱਕ:
ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਦਾਇਰਾ ਹੋਰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ।
ਸਧਾਰਨ, ਮਾਪਨੀਯੋਗ ਵਾਕ-ਰੂਪ:
“Help [target user] [do job] by [how] so they can [result].”
ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਮਾਂ/ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੀਮਾ ਜੋੜੋ (ਜਿਵੇਂ “2 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ”, “ਬਿਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ”, “ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਨਾਲ”).
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਮੈਟਰਿਕ ਚੁਣੋ:
ਇਹ “ਫੀਚਰ ਕਲੈਕਟਿੰਗ” ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਵਰਤੋਂਯੋਗ one-page spec ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ:
ਅਖੀਰ 'ਚ “MVP v0.1 checklist” ਰੱਖੋ ਜੋ ਹਰ ਪ੍ਰੌਂਪਟ 'ਚ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਠੀਕ contractor ਵਾਂਗ prompts ਮੈਨੇਜ ਕਰੋ।
ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਰਤੋ:
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਤੋਂ tickets ਮੰਗੋ, ਫਿਰ ਇੱਕ-ਇਕ ticket implement ਕਰੋ।
v1 ਲਈ ਸਧਾਰਨ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ defaults:
ਮਾਹੌਲ ਪਹਿਲਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰੋ: local, staging, production।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਆਈਡਿਆ, ਬ੍ਰਾਂਡ, ਗਾਹਕ-ਸੂਚੀ, ਅਤੇ ਰੇਪੋ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਕੋਡ ਮਾਲਕ ਹੁੰਦੇ ਹੋ—ਪਰ ਦੋਚਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂਚੋ:
ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ: outputs ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਚ ਸੇਵ ਕਰੋ, ਫੈਸਲੇ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਪ੍ਰਾਇਟਰੀ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ prompts ਵਿੱਚ ਨਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ।