26 ਜੂਨ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ vs AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ: ਉਪਭੋਗਤਾ-ਕੇਂਦਰਤ ਮੁਕਾਬਲਾ
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ AI-ਚਲਾਏ ਐਪ ਬਿਲਡਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਕੇਂਦਰਤ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ: ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲਕੜੀ, ਤੇਜ਼ੀ, ਨਿਯੰਤਰਣ, ਲਾਗਤ, ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ موزੂਮ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੇਸ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ AI-ਚਲਾਏ ਐਪ ਬਿਲਡਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਕੇਂਦਰਤ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ: ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲਕੜੀ, ਤੇਜ਼ੀ, ਨਿਯੰਤਰਣ, ਲਾਗਤ, ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ موزੂਮ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੇਸ।
ਲੋਕ ਅਕਸਰ “ਨੋ-ਕੋਡ” ਅਤੇ “AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ” ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਓਵਰਲੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਕੋ ਨਹੀਂ—ਅਤੇ ਫਰਕ ਸਮਝਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਹੀ ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ — ਫਾਰਮ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਪੰਨੇ, ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ — ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਐਡੀਟਰ ਵਿੱਚ ਕਨਫਿਗਰ ਕਰਕੇ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ “ਡ੍ਰੈਗ ਅਤੇ ਡ੍ਰਾਪ” ਕਰਦੇ ਹੋ, ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ: ਕਿਹੜੇ ਸਕ੍ਰੀਨ ਹੋਣਗੇ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਫੀਲਡ ਹਨ, ਕਿਹੜਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਰੰਭ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਉਹ ਸਮੇਤ ਚਮਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੇਸ਼ਗੀ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ—ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਦੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਮੰਨ ਲੈਂਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਪ੍ਰਾਮਪਟਾਂ (ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਛੋਟੀ ਇੰਟਰਵਿਊ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਐਪ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਬਣਾਏ: ਲੇਆਉਟ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ, ਵਰਕਫਲੋ, ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਐੱਥੇ ਤਕ ਕਿ ਲੌਜਿਕ। ਖ਼ਾਲੀ ਕੈਨਵਸ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ “ਡਰਾਫਟ” ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ AI ਸੁਝਾਅ ਦੇਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਖਾਰਦੇ ਹੋ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਅਕਸਰ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਰਤੋਗੋ ਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਤਕ "ਸਹੀ" ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ ਵਰਜ਼ਨ ਬਣਵਾਉਣ ਲਈ ਮਦਦ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਹੈ:
“ਨੋ-ਕੋਡ” ਅਤੇ “AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ” ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਵੈਬ ਐਪਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਂਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ 'ਤੇ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਇੰਟਰਨਲ ਟੂਲਾਂ (ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਐਡਮਿਨ ਪੈਨਲ, CRUD ਐਪ) 'ਤੇ। ਇਨ੍ਹਾ ਦੀ ਨਿਆਇਕ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੋਚੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾਉਣ ਗੇ—ਇੱਕ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਪੋਰਟਲ ਅਤੇ ਇੱਕ Slack ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜ਼ਰੂਰਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਸਦੀ ਪ੍ਰੈਟਿਕਲਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਾਸਤੇ, ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਕੇਂਦਰਤ ਲੈਂਸ ਰਾਹੀਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰਾਂਗੇ:
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ "ਇੰਪੁੱਟ" ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨੋ-ਕੋਡ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਕੇ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲੈ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਰਵਾਇਤੀ ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ UI ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਕੈਨਵਸ 'ਤੇ ਰੱਖ ਕੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ—ਫਾਰਮ, ਟੇਬਲ, ਬਟਨ, ਚਾਰਟ—ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਪ੍ਰਗਤੀ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਕਲਿਕ ਕਰੋ, ਰੱਖੋ, ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਕਰੋ, ਸਧਾਰੋ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਲਿਖ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ: “ਕਲਾਇਂਟ ਇੰਟੇਕ ਐਪ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਰਿਮਾਇੰਡਰ ਹੋਣ।” ਸਿਸਟਮ ਸਕ੍ਰੀਨ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮੂਲ ਲੌਜਿਕ ਜਨੇਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਹੁਣ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਿਖਾਰਨ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਕ੍ਰੀਨ ਸੋਧੋ, ਗਲਤ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਠੀਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰੋ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤ ਸਕਣ ਯੋਗ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ ਕੈਟਲੌਗ (Stripe, Airtable, Google Sheets, Slack ਆਦਿ) ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੂਲ ਦੀ “ਰੇਲਾਂ” ਦੁਆਰਾ ਰਹਿਣ ਦੀ ਪਗਦੰਢ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਆਮ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਾਂ ਲਈ—ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਣਨ ਤੋਂ ਐਪ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਖਤ-ਵੱਖਤ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਟਰਮੀਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਲਈ ਸਹੀ ਕਰਨ 'ਚ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਵਿੱਚ, ਲੌਜਿਕ ਅਕਸਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: “ਇਸ ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਹੋਣ → ਫੀਲਡਾਂ ਵੇਰੀਫਾਈ ਕਰੋ → ਰਿਕਾਰਡ ਲਿਖੋ → ਈਮੇਲ ਭੇਜੋ।” ਇਹ ਸਪਸਟ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਬਿਲਡਰ ਵਿੱਚ, ਲੌਜਿਕ ਨਿਯਮ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਨੇਰੇਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ। ਇਹ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਚੈੱਕ ਕਰੋ ਕਿ ਨਿਯਮ ਕਿੰਨੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਸੋਧਯੋਗ ਹਨ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਸੋਧ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਫੀਲਡ ਲੇਬਲ ਬਦਲੋ, ਸ਼ਰਤ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਲੇਆਉਟ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਬਦੀਲ ਕਰੋ।
AI ਸੋਧ ਸੰਵਾਦਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ (“ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਡ੍ਰਾਪਡਾਊਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਿਸਟ ਵਿਊ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ”), ਪਰ ਇਹ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਜਨੇਰੇਟ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਅਨੁਭਵ ਉਹ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਚੁਣ ਸਕੋ: ਵਿਆਪਕ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵਰਤੋ, ਫਿਰ ਸਿੱਧੇ ਕਲਿੱਕ-ਟੂ-ਸੋਧ ਨਾਲ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਖਾਰ ਕਰੋ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਘੰਟਾ ਅਕਸਰ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਚੁੱਕ ਕੇ ਰੱਖੋਗੇ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਦੋਹਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਨੂੰ “ਕੁਝ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਾਇਕ” ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਰਸਤਾ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇਗਾ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢਾਂਚਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਚੁਣਦੇ ਹੋ (CRM, ਬੁਕਿੰਗ ਫਾਰਮ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਲਿਸਟ), ਡੇਟਾਬੇਸ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਗਾਈਡ ਕੀਤੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਫੋਲੋ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਅਕਸਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਬਣਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ (“ਇੱਕ ਕਲਾਇੰਟ ਇੰਟੇਕ ਪੋਰਟਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਈਮੇਲ ਰਿਮਾਇੰਡਰ ਹਨ”), ਅਤੇ ਟੂਲ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਸਮੀਖਿਆ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਈ ਚੱਕਰਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਬਜਾਏ ਲੰਬੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਦੇ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਨਾਲ, ਲਰਨਿੰਗ ਕਰਵਾਉਣ ਵਾਲੀ ਲਕੜੀ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਪੰਨੇ, ਟੇਬਲ, ਟ੍ਰਿਗਰ, ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸਿੱਖ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਨਾਲ, ਹੁਨਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਜਨੇਰੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਖ਼ਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪਹਚਾਣਣਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਵਿੱਚ UI ਸੰਕਲਪ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪਏਗੀ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਿਆਨ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਭਰੋਸਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੌਜਿਕ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੀ ਅੱਲ਼-ਸਥਿਤੀ ਦਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਤੱਕ ਲਿਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਾਂਗ-ਨਕਸ਼ਾ ਪਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਫਲੋ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਿਕ ਉਪਭੋਗਤਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਬਣਾਵਟ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਮੀਦਾਂ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੋਹਾਂ, ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ, ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ “ਤੁਰੰਤ” ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਂ 'ਤੇ ਫਸਦੇ ਹਨ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹਨ ਜਦੋਂ ਟਾਸਕ ਇੱਕ ਜਾਣੇ-ਪਹਚਾਣੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ-ਜੁਲਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਫਾਰਮ, ਇੱਕ CRUD ਐਪ, ਜਾਂ ਸਿੱਧਾ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ। ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਪ੍ਰਗਤੀ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਵਰਣਨ ਦਿਉ (“ਇਕ ਕਲਾਇੰਟ ਇੰਟੇਕ ਫਾਰਮ ਜੋ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਾਉਣ ਤੇ ਮੈਨੂੰ ਈਮੇਲ ਭੇਜੇ”), ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਨਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਖਾਕਾ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—UI, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲੌਜਿਕ ਸਮੇਤ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਪષ્ટ ਲੂਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਸੈਟਿੰਗ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸੰਰਚਿਤ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਪੈਨਲ ਜਾਂ ਗੁਣ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਈ ਵਾਰ ਇਸ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਧੀਮਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਬਿਲਡਰ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਧੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ (“ਫਾਰਮ ਛੋਟਾ ਕਰੋ”, “ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਫੀਲਡ ਜੋੜੋ”, “Slack ਨੂੰ ਵੀ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜੋ”)। ਇਹ ਮੀਨੀ-ਮੇਨੂਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਕਦਮ ਜੋੜਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ ਕਿ AI ਨੇ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਕੀ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੱਤਾ।
ਐਡਜ ਕੇਸ ਉਹ ਹਨ ਜਿੱਥੇ “ਤੇਜ਼” ਹੋਣਾ “ਕਿਉਂ ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ?” ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਜੋਂ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ—ਤਾਕਤਵਰ ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਜਾਂ ਸੀਮਤ। AI ਬਿਲਡਰ ਨਿਯਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਛੂਟ ਦੀ ਲੋੜ ਪਏ ("ਸਾਰੇ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਠੇਕੇਦਾਰ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ") ਅਤੇ ਟੂਲ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਭਿਵਿਕਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਲਾਭਕਾਰੀ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੈ: ਨੋ-ਕੋਡ ਤਾਂ ਫਸਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਦੇ ਹੋ; AI ਤਾਂ ਫਸਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲੌਜਿਕ ਨੂੰ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜਾਂ ਕੰਟਰੋਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ "ਪਹਿਲੀ ਐਪ" ਅਨੁਭਵ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਨਿਯੰਤਰਣ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਰਵਾਇਤੀ ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਦਾ ਫਰਕ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੋਹਾਂ "ਕੋਡ ਰਹਿਤ" ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਭਿੰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੈ ਕੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਤਹ ਵਾਂਗ ਵੇਖਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਫਾਸਲਾ ਸੈਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਸਥਿਤੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਰਿਸਪਾਂਸਿਵ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕਸਾਰ ਲੇਆਉਟ (ਬ੍ਰੈਂਡ ਨਿਯਮ, ਢੁੰਢੇ ਫਾਰਮ, ਸਥਿਰ ਫਾਸਿੰਗ) ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਿੰਤਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਤੋਂ ਸਕ੍ਰੀਨ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਟਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ “ਤੇਜ਼” ਅਕਸਰ “ਲਗਭਗ ਠੀਕ” ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦਾਂ ਤੱਕ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਲਗ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਸ਼ਰਤੀ ਫੀਲਡ, ਬਹੁ-ਕਦਮ ਵਾਲੇ ਫਲੋ ਜਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਸਟਮ ਲਈ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ-ਕਲਾਸ ਵਿਸ਼ਾ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਟੇਬਲ, ਸੰਬੰਧ, ਮੁਸਤਹਕ ਫੀਲਡ, ਯੂਨੀਕ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਕੀਮਾ ਬਦਲਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੰਦ। ਜਦੋਂ ਐਪ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਡੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਸਹਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਬਿਲਡਰ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਛੁਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਅਸਲੀ ਟੇਬਲ ਕੀ ਹਨ? ਕੀ ਰਿਸ਼ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ? ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫੀਲਡ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਦੋ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਵਿੱਚ, ਲੌਜਿਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਕਫਲੋ, ਨਿਯਮ ਜਾਂ ਫਾਰਮੂਲਾ-ਜਿਹੇ ਅਭਿਵ્યਕਤੀਆਂ ਵਜੋਂ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਵੀ ਅਫੁਰਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਫ਼ੀਚਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI-ਜਨੇਰੇਟ ਕੀਤੀ ਲੌਜਿਕ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋਖਮ “ਰਹਸਮੀ ਵਰਤਾਰਾ” ਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ कि ਕਿਸ ਕਰਕੇ ਕੁਝ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਭਾਰੀ ਸੋਧਾਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚੋ:
ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਿਸੇ ਇਕ ਫੀਚਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਟਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਟੂਲ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਜਾਦੂਈ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨਾ ਬਾਅਦ ਛੋਟੀ-ਛੋਟੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਫਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ ਕੀ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਬਿਲਡਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫਾਰਮ ਫੀਲਡ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸਕ੍ਰੀਨ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਟੇਬਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਣਗੇ। ਟੁੱਟਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਸਥਾਨਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਗੁੰਮ ਫੀਲਡ, ਟੁੱਟਿਆ ਫਿਲਟਰ, ਅਸਫਲ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ ਕਦਮ)।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ “ਰੀ-ਜਨੇਰੇਟ” ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵੱਧ ਕੁਜ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਅਣਚਾਹਿਆ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ—ਲੇਆਉਟ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲੌਜਿਕ ਇਕੱਠੇ ਸਹੀਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁਆਲਟੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਉਤਪਾਦ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਰਜ਼ਨ ਇਤਿਹਾਸ, diff-ਸਟਾਈਲ ਪ੍ਰੀਵਿਊ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ AI ਬਦਲਾਅ ਮੰਨਣ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਉਹ ਫੀਚਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਹੜੇ ਸਿਰਫ਼ “ਚੰਗੇ-ਹੈ” ਨਹੀਂ ਰਹਿਣੇ—ਜਿਵੇਂ snapshots ਅਤੇ rollback। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai snapshot/rollback ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ-ਚਲਿਤ ਬਿਲਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕੋ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਚਾਅ ਰੱਖ ਸਕੋ ਜੇ ਕੋਈ ਬਦਲਾਅ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਵੇ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਨਾਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
AI ਬਿਲਡਰ ਕਈ ਵਾਰ ਸੰਵਾਦਾਤਮਕ ਟੈਸਟਿੰਗ (“ਇਹ 5 ਸਥਿਤੀਆਂ ਚਲਾਉ”) ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਨ੍ਹਾਂ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤਰ ਦੋਂਹਰਾ ਸਕਣ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਵਾਰੀ ਹੱਥੋਂ ਹੱਥੀ ਰਾਹੀਂ ਰਾਹ ਨਾ ਵਾਪਰੋ।
ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਰਾਜ਼ੀ ਨਹੀਂ ਪਰਸਨਲ, ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਚਲਨ ਲਾਗ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ ("ਕਦਮ 3 ਫੇਲ: auth ਮਿਆਦ-ਪਾਰ ਹੋ ਗਈ")। AI ਬਿਲਡਰ ਵਿੱਚ, ਐਰਰ ਹੋਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦ ਤੱਕ ਉਤਪਾਦ ਇਹ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨਾ ਦਿਖਾਵੇ:
ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ” ਅਹਿਸਾਸੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਰ ਕਨੈਕਟਰ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਅਪਗਰੇਡ ਪੱਥ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਤੇ ਮੁੜ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ, API ਕੁੰਜੀਆਂ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਤੀਜੀ-ਪੱਖ ਐਪ ਬਦਲਣ ਤੇ ਮੈਪਿੰਗ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ("ਇਹ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ ਬਦਲ ਗਿਆ—ਫੀਲਡ ਮੈਪਿੰਗ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ") , ਪਰ ਇਹ ਤਦ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਧਾਰਭੂਤ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣ। ਆਡੀਟ ਟਰੇਲ, ਰੋਲਬੈਕ, ਅਤੇ ਡੀਪੈਂਡੈਂਸੀ ਦਰਸ਼ਨ ਲੱਭੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਬਾਕੀ ਤੋੜ ਨਾ ਦਿਓ।
ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਕੀ ਮੈਂ ਇਹ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?” ਬਦਲ ਕੇ “ਕੀ ਮੈਂ ਇਹ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?” ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੋਹਾਂ, ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ, ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਉਹ ਇਹ ਸੰਪਰਕ ਕਿੰਨੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਅਤੇ ਨਿਆਮਿਕ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੈ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੈਟਿਵ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: Email marketing, payment processors, spreadsheets, CRMs, chat tools, ਅਤੇ calendar apps। ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂ ਧੱਕਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ("Stripe ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਨਵੌਇਸ ਭੇਜੋ") ਤੋਂ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ ਸੈਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਵਪਾਰ-ਜਰੂਰੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਫੀਲਡ ਮੈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਐਡਜ ਕੇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਗਾਹਕ, ਇਨਵੌਇਸ ਅਤੇ سبਸਕਰਿਪਸ਼ਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ।
ਜੇ ਕੋਈ ਸੇਵਾ ਕਨੈਕਟਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ APIs ਅਤੇ webhooks ਇੱਕ ਰਾਹ ਹੋੰਦੇ ਹਨ। ਕਈ ਨੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਜ਼ੂਅਲ API ਬਿਲਡਰ, webhook ਟ੍ਰਿਗਰ, ਅਤੇ ਸ਼ੈਡਿਊਲਡ ਜੌਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ—ਅਕਸਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਲਿਖੇ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ API ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਜਨੇਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ:
ਸਾਫ਼ ਇੰਪੋਰਟ/ਐਕਸਪੋਰਟ (CSV, JSON) ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲੱਭੋ। ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਟੇਬਲ ਨਿਰਯਾਤ ਸਪੱਫਾਰਥੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ AI ਬਿਲਡਰ ਸੰਰਚਨਾ ਨੂੰ ਜਨੇਰੇਟ ਕੀਤੇ “ਆਬਜੈਕਟਾਂ” ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਛੁਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਕੀਮਾ ਦੋਹਾਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾ?
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕੁਝ AI-ਫਰਸਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ Koder.ai) ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਕ ਇੰਟਰਨਲ ਟੂਲ ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ-ਮੁਖੀ ਉਤਪਾਦ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਲੌਕ-ਇਨ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਭੂਮਿਕਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਐਕਸੈਸ (viewer/editor/admin), ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕਦਮ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ। ਨੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਕਸਰ ਮਸਕਾਰਤ ਸਹਿਯੋਗ ਫੀਚਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਟੀਮ ਜਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੇਖ ਲੋ ਕਿ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਰਫ਼ "ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼" ਦਾ ਮਸਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਭੁਗਤਾਨ, ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਛੂਹਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ—ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ ਰਵਾਇਤੀ ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਾਂ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਦੀ।
ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਦੇ ਵੀ, ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਨੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਕਸਰ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਟੇਬਲ, ਵਰਕਫਲੋ, ਕਨੈਕਟਰ)। AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਪਰਤ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਜਨੇਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਚੈਟ ਇਤਿਹਾਸ ਜੋ ਗੈਰ-ਇਰਾਦਾ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨशील ਸੰਦੇਸ਼ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਮਿਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖੋ:
ਸਿੱਧਾ ਪੁੱਛੋ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉੱਤਰ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਡੇਟਾ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕੇ ਟ੍ਰਾਂਸ-ਬਾਰਡਰ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਿਯਮ), ਤਾਂ ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਹ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਚਲਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜਿਵੇਂ Koder.ai (AWS 'ਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਿਹਾ), ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ-ਕਲਾਸ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯਮਤ ਡੇਟਾ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ, SSO/SCIM ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕੋਅਰ ਸਿਸਟਮ (CRM/ERP) ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਬਾਹਰੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਤਾਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਮਨੋਭਾਵੀ ਸਮੀਖਿਆਕ ਲਿਆਓ। ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਕਨੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਲਾਗਤ ਉਸ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਨੋ-ਕੋਡ vs AI” ਸਭਿਆਚਾਰਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨੁਕਸਾਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਟੂਲ ਹੋਮਪੇਜ 'ਤੇ ਮਿਲਦੇ ਜੁਲਦੇ ਕੀਮਤ ਵਾਲੇ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿਕਾਸ, ਟੀਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਧੱਕਣ ਮਗਰੋਂ ਸੁਝਾਵਾ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਤੀ-ਉਪਭੋਗਤਾ ਚਾਰਜ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ), ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਪ੍ਰਤੀ-ਐਪ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ-ਏਨਵਾਇਰਨਮੈਂਟ ਵੀ। ਕੀਮਤ ਦੇ ਟੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਫੀਚਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਚ-ਪਦਰ ਦੀ ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਆਡਿਟ ਲਾਗ, ਜਾਂ ਵੱਧ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸੀਮਾਵਾਂ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਅਕਸਰ ਵਰਤੋਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤ ਦੀ ਓਰੀਐਂਟੇਸ਼ਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਜੈਨਰੇਸ਼ਨ, ਮਾਡਲ ਕਾਲਾਂ, ਜਾਂ ਰਨਜ਼ ਲਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ। ਕੁਝ ਟੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ-ਸੀਟ ਕੀਮਤ ਵੀ ਜੋੜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੀਟਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਜਨਰੇਟ ਅਤੇ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਟੀਅਰਡ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ (free, pro, business, enterprise) ਅਤੇ ਚੈਟ-ਚਲਿਤ ਬਿਲਡ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਹਾਰਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਟੀਮ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਜੈਨਰੇਸ਼ਨ/ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋਹਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾਉਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਬਜਟ ਹੈਰਾਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਬਿਲਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਪਤਾ ਲਗਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਉਹ ਮੁੜ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ /pricing ਅਤੇ ਕੀ réellement شامل ਹੈ, ਦੇ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਮੈਂਬਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਮਾਨ ਹੋਵੇ, ਪਰਸ਼ਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਲਾਗਤ ਫੈਸਲਾ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਬਿਲਡਰ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ, ਗਲਤ ਸਮਝੀ ਗਈ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਜਨੇਰੇਟ ਕਰਨ 'ਚ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲਗ਼ਤਰਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ "ਸਟੀਅਰਿੰਗ" ਲਾਗਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਵਿਚ, ਸਮਾਂ ਖ਼ਰਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕੰਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਨਿਯਮ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਸਕ੍ਰੀਨ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਜੋੜਨਾ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੌਲੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਕ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਅਕਸਰ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਾਲਾਨਾ ਯੋਜਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕਮੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਾਇਲਟ ਬਜਟ ਰੱਖੋ (ਸਮਾਂ + ਪੈਸਾ)। ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਰਕਫਲੋ ਅੰਤ-ਤੱਕ ਬਣਾਓ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਭੇਟੋ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਲਗਭਗ "ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਜਿਹਾ" ਧੱਕੋ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਪਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੀਟਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕੁੱਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਕਾਬੂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿਲਡਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿੱਤੇ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲੱਛ, ਕੌਣ ਰੱਖੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿੱਨੇ ਬਦਲਾਅ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਚਾਰ ਆਮ ਪਰਿਸਥਿਤੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿੱਦਾਂ ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਈਡੀਏ ਨੂੰ ਵੈਰਿਫਾਈ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਰਸਤਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਉਹ ਸਕ੍ਰੀਨ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਮੂਲ ਫਲੋ ਜਨੇਰੇਟ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਇਟਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਸੈਟਅਪ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਟੈਂਪਲੇਟ ਚੁਣਨਾ, ਡੇਟਾ ਵਾਇਰ ਕਰਨਾ, ਲੌਜਿਕ ਕਨਫਿਗਰ ਕਰਨਾ), ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਢਾਂਚਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕਰਨ 'ਚ ਘੱਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋਵੇਗਾ।
ਨਿਯਮ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹੋ—AI; ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਵਰਕਫਲੋ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ—ਨੋ-ਕੋਡ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਆਡਿਟੇਬਿਲਿਟੀ, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਗੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਨੋ-ਕੋਡ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲ اکثر ਇਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਟ੍ਰਿਗਰ, ਸ਼ਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲੌਜਿਕ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਬਿਲਡਰ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ “ਆਖਰੀ ਮੀਲ” ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼, ਐਡਜ ਕੇਸ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ API ਬਦਲ ਜਾਏ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਰਵੋਤਮ ਫਿੱਟ: ਸਪੱਸ਼ਟ SLA ਵਾਲੀਆਂ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਨੋ-ਕੋਡ; ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI-ਮਦਦਗਾਰ, ਫਿਰ ਲੌਕ-ਡਾਊਨ ਕਰੋ।
ਏਜੰਸੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗਤਾ, ਹੈਂਡਆਫ਼, ਅਤੇ ਬ੍ਰੈਂਡ ਕੰਟਰੋਲ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਨੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਸਟਮ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ-ఫ੍ਰੈਂਡਲੀ ਐਡਮਿਨ ਤਜ਼ਰਬੇ ਲਈ ਵਧੀਆ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
AI ਬਿਲਡਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਵਰਕਸ਼ਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (“ਅਸੀਂ ਲਾਈਵ ਮੌਕੇ 'ਤੇ ਮੌਕ-ਅੱਪ ਬਣਾਈਏ”), ਪਰ ਹੈਂਡਆਫ਼ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਇਟਰੇਸ਼ਨਾਂ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੇ ਜੋ ਹਰ ਕਲਾਇੰਟ ਵਿੱਚ ਸਟੈਂਡਰਡ ਨਾ ਰਹਿਣ।
ਸਰਵੋਤਮ ਫਿੱਟ: ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਗਰੇਡ ਕਲਾਇੰਟ ਕੰਮ ਲਈ ਨੋ-ਕੋਡ; ਪ੍ਰਸਤਾਵ/ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਈ AI ਬਿਲਡਰ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਧਾਰਣ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੇ ਹਨ—ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਨਵੇਂ ਫੀਲਡ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਸਪਸ਼ਟ ਰੋਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਮਾਲਕੀ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਐਡਮਿਨ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਫੀਚਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
AI ਬਿਲਡਰ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "ਐਪ ਮਾਲਕ" ਹੋਣ 'ਤੇ ਅਚੱਨਕ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪੱਕਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐਕਸੈਸ, ਡੇਟਾ ਨਿਰਯਾਤ ਅਤੇ ਲੌਕ-ਇਨ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਰਵੋਤਮ ਫਿੱਟ: ਜਦੋਂ ਕਈ ਲੋਕ ਟੂਲ ਐਡਮਿਨ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਨੋ-ਕੋਡ; ਜਦੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਲਕ ਬਦਲਾਅ ਸੰਭਾਲੇga—AI।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਦਰਮਿਆਨ ਚੋਣ ਕਰਨਾ "ਕਿਹੜਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ" ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਸ ਗੱਲ ਉੱਤੇ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਹੀਦਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤੀ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਬਹੁਤ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
1) ਐਪ ਦੀ ਕਿਸਮ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਇੰਟਰਨਲ ਟੂਲ (ਫਾਰਮ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਸਧਾਰਣ ਵਰਕਫਲੋ) ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਯੋਗ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸੋਚ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੇਜ਼ UI ਡਰਾਫਟ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਤੋਂ ਸਕ੍ਰੀਨ ਅਤੇ ਲੌਜਿਕ ਜਨਰੇਟ ਕਰਵਾਉਣੀ ਹੈ—AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2) ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ
ਨੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ, ਮੈਨੂਅਲ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ, UI ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹੋ। AI ਬਿਲਡਰ ਵਧੀਆ ਡੀਫਾਲਟ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾ ਸਕਦੇ ਹੋ "ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਵਿਆਪਕ ਗੱਲਬਾਤ" ਕਰਕੇ ਖਾਸ ਵਿਹਾਰ ਲਵਾਉਣ ਵਿੱਚ—ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।
3) ਅਣਿਸ਼ਚਿਤੀ ਸਹਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੈਰੀਅਬਿਲਿਟੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਹਰ ਵਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫੀਚਰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਡਜ ਕੇਸ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ)। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਦਿਨ-ਇੱਕੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਕੜੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਨੋ-ਕੋਡ ਵੱਲ ਝੁਕੋ।
ਚੁਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਲਿਖੋ ਕਿ "ਹੋ ਗਿਆ" ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ, ਮੁੱਖ ਸਕ੍ਰੀਨ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ, ਮਿਸ-ਹੋ ਕੇ ਵੀਰਤੀ ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ। ਇਸ ਤੇਜ਼ ਗਾਈਡ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਹਵਾਲਾ: /blog/requirements-checklist.
ਕਈ ਟੀਮ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਜਿੱਤਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਇਹ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ AI-ਪਹਿਲੇ “vibe-coding” ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਗਰੇਡ ਬੁਨਿਆਦ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਮੋਬਾਇਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਪਲੈਨਿੰਗ ਮੋਡ, ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ/ਹੋਸਟਿੰਗ, ਕਸਟਮ ਡੋਮੇਨ, ਅਤੇ snapshots/rollback—ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਦੀ ਗਤੀ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਮਲਕੀਅਤ ਗਵਾਉਣ ਦੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ, ਉਹ ਚੋਣ کرو ਜੋ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਸੋਚ ਬਦਲਣ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਏ—ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਹਮਣੇ ਲਚਕੀਲਾਪਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲੇ ਪੱਖ ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਦਰਮਿਆਂਨ ਚੋਣ “ਕਿਹੜਾ ਬਿਹਤਰ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਕਬੂਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਐਪ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
| Dimension | No-code tools | AI app builders |
|---|---|---|
| Speed to first version | ਇੱਕ ਵਾਰੀ UI ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਲਿਆ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ | ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼, ਪਰ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਇੱਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ |
| Control & customization | ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ; ਨਿਰਭਰਯੋਗ | ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ “ਜਾਦੂਈ” ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰੀ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੰਟਰੋਲ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਲੋੜੀਦੀ ਹੈ |
| Maintenance over time | ਫਲੋਜ਼, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਲੌਜਿਕ ਦੀ ਸਾਫ਼ ਮਲਕੀਅਤ; ਆਸਾਨ ਆਡਿਟ | ਜੇਕਰ ਟੂਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਆਯੋਜਿਤ ਰੱਖੇ ਤਾਂ ਆਸਾਨ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਮੁੜ-ਜਨੇਰੇਸ਼ਨ ਕਾਰਨ ਮੁਸ਼ਕਲ |
| Cost & total effort | ਅਕਸਰ ਸੀਟ/ਫੀਚਰ-ਅਧਾਰਿਤ; ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਣੀ | ਵਰਤੋਂ/ਜੈਨਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਵੱਧ ਸਕਦਾ; ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ |
ਕੋਰੇ ਬਿਜਨਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਅਸਲੀ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣੋ—ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਰਿਕੁਐਸਟ ਫਾਰਮ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਇੰਟਰਨਲ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਹਲਕੀ-ਫਟੀ CRM ਇੱਕ ਟੀਮ ਲਈ।
ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪੋ:
ਦੋਹਾਂ ਟੂਲ (ਜਾਂ ਦੋ ਉਮੀਦਵਾਰ) ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਚਲਾਓ। ਕੁਝ ਸੰਕੇਤ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਜੋ ਹਕੀਕਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ: ਉਹ ਟੂਲ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜੋ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਚਿਹਨ੍ਹਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲੇ ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਆਗੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਕੀਮਤ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ, ਟੀਮ ਆਕਾਰ, ਅਤੇ ਫੀਚਰ-ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਪਤਾ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਤੁਸੀਂ ਤਦ ਉਪਯੋਗ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਾਇਲਟ ਵਿੰਡੋ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਹਫ਼ਤੇ), ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ “ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ”, “ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਾਂਚ”, ਜਾਂ “ਕਲਾਇੰਟ-ਤਿਆਰ” ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹ ਨਜ਼ਰੀਆ ਚੁਣੋ ਜੋ ਘੱਟ ਲਗਾਤਾਰ ਰੁਕਾਵਟ ਨਾਲ ਉਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਹਾਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਉਹ ਪਬਲਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧ ਦੇਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਕੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਆਪਣੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਾਰੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਹੋਰ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਰਿਫਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਮਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਲਾਭਦਾਇਕ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਖ਼ਰਚ ਘਟਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ बिलਡਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ बने ਹੋਏ ਬਲਾਕਾਂ ਤੋਂ UI, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋਸ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲ ਤੌਰ ਤੇ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਰੰਭਿਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਸਕ੍ਰੀਨ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲੌਜਿਕ—ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੀ ਰਚਨਾ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਨੋ-ਕੋਡ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਯੋਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਧੂਰਾ ਖ਼ਿਆਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦਿੱਸਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਆਮ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਾਂ (ਇੰਟੇਕ ਫਾਰਮ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਸਧਾਰਣ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ) ਲਈ। ਤਜਰਬਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜੋ AI ਨੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲਗੇਗਾ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਸਹੀ ਕਰਨੀਆਂ ਪੈਣਗੀਆਂ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਪਹਿਲੇ ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ (ਸੰਪਾਦਨ → ਪ੍ਰੀਵਿਊ → ਟੈਸਟ) ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਨਹੀਂ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ, ਨੋ-ਕੋਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਧਾ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਡੇਟਾ ਸਕੀਮਾ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਕਦਮ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਬਿਲਡਰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ “ਉੱਚ ਨਿਯੰਤਰਣ” ਜਿਹਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਧੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹੋ), ਪਰ ਇਹ ਪੱਕਾ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬਣੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਅਤੇ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਮੁੜ-ਤਿਆਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੋ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਲਈ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ:
AI ਬਿਲਡਰ ਲਈ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ:
ਵੇਖੋ ਕਿ:
ਜੇ ਇੱਕ AI ਬਿਲਡਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਕਿ ਕਿਸ ਕਾਰਨ ਕੁਝ ਹੋਇਆ, ਤਾਂ ਡਿਬੱਗ ਕਰਨਾ ਅਦਾਖਲਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਐਪ ਵੱਡੀ ਹੋਵੇ।
ਪੂਰਵ-ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛੋ:
ਜੇਰਚੜ ਢਾਂਚਾ AI ਨੇ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੈਂਡਆਫ਼ ਮੁਸ਼ਕਲ ہو ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਰ ਫੈਨਿਸ਼ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਕੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਕੇ ਸੋਧ ਸਕੋ—ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੇ ਚੰਕ ਮੁੜ-ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ:
ਛੋਟਾ ਪਾਇਲਟ ਦੌੜਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇ ਕਿ ਸਾਡਾ ਸੱਚਾ ਖ਼ਰਚ ਕੀ ਹੈ—ਸੀਟਾਂ, ਰਿਕਾਰਡ, API ਕਾਲਾਂ ਜਾਂ ਜੈਨਰੇਸ਼ਨ।
ਨਿਊਨਤਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਪੁੱਛੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਤਕਨੀਕੀ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਖੇਪ ਰਿਵਿਊ ਕਰਵਾਓ।
ਦੋ-ਹਫ਼ਤੇ ਦੀ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਓ: ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਨਾਲ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਬਣਾਓ।
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ‘ਹੋ ਗਿਆ’ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਲਿਖੋ: /blog/requirements-checklist ਅਤੇ ਫਿਰ ਯਥਾਰਥਿਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇਖਣ ਲਈ /pricing ਦੇਖੋ।
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਾ ਲੈ ਸਕੋਗੇ—ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਉਹ ਨਤੀਜਾ ਦੇਵੇਗਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ ਹੋਵੇ।