08 ਸਤੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਕਿਉਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਰਹਿਆ
ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ, AI ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ APIs ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟਾਏ ਬਿਨਾਂ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਾਣੋ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੁਣ ਕੇਵਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵਲੋਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ
“ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ” ਪਹਿਲਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰਨਾ ਸੀ। ਅੱਜ ਇਹ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹੋਰ ਕਈ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਪ ਬਣਾਉਣਾ, ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇੰਟਿਗਰੇਟ ਕਰਨਾ।
ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਓਪਸ ਲੀਡ ਵਰਕਫਲੋ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਲੀਡ-ਰਾਊਟਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਫਾਇਨੈਂਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਫੋਰਕਾਸਟਿੰਗ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਮੈਨੇਜਰ ਹੇਲਪਡੈਸਕ ਨੂੰ Slack ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤਤਕਾਲ ਟਿਕਟ ਐਲਰਟ ਜਨਰੇਟ ਹੋਣ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲਾਈਨਾਂ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ— ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟੀਮ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਬਿਲਡਰ — ਨਾ ਕਿ “ਹਰ ਕੋਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣ ਜਾਵੇ”
ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਹਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਟਿਲ ਉਤਪਾਦ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਸੰਵেদনਸ਼ੀਲ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਜਿਸ ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਸ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਬਦਲਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੱਲ ਮੱਧਮ ਪਾਸੇ ਖੜੇ ਹਨ: ਇਹ ਅਸਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹਨ, ਪਰ ਪੁਰਾਣੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਇਹ "ਕਨਫ਼ਿਗਰ ਅਤੇ ਜੁੜਵੋ" ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੇੜੇ ਹਨ। ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮਝਦੇ ਹਨ—ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਮਾਰਕੇਟਿੰਗ, HR, ਫਾਈਨੇਨਸ, ਕਸਟਮਰ ਸਫਲਤਾ—ਅਕਸਰ ਇਹ ਹੱਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨੂੰ ਕਈ ਹੱਥ-ਬਦਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ।
ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਭੇਜਣ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਘੱਟ ਹੋ ਗਈ
ਖ਼ਿਆਲ ਤੋਂ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਤੱਕ ਜਾਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਪ੍ਰੀਬਿਲਟ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਟੈਂਪਲੇਟ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਐਡਿਟਰ, ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਤ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਰਾਹਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਕਰਕੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ, ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਅਤੇ “ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ” ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦਕੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਪਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੀਵਰੇਜ ਵਾਲੀ ਜਗਾਹ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ: ਸਕੇਲਬਲ ਫਾਉਂਡੇਸ਼ਨ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਹ ਗਾਰਡਰੇਲ ਜਿਹੜੇ ਸਾਰੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ-ਮਹੱਤਵ ਰਿਹਾ
ਬਹੁਤ ਸਮੇਂ ਲਈ, “ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ” ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਣ ਵਰਗਾ ਸੀ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਸਨ। ਬਿਜਨਿਸ ਟੀਮਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਸਨ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਚੱਲਦੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਿਛਣ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ ਅਤੇ ਧੀਰਜ ਮੰਗਦਾ ਸੀ।
ਪੁਰਾਣਾ ਮਾਡਲ: ਘੱਟ ਕੌਸ਼ਲ, ਧੀਮੇ ਚੱਕਰ
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਖਾਸ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਕੰਪਾਇਲ ਹੁੰਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਉਂਦੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਡਿਪਲੋਇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ ਜੋ ਬਾਰੰਬਾਰ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਬਣੀ ਨਹੀਂ ਹੋੰਦੀਆਂ। ਛੋਟੇ ਅਪਡੇਟ ਵੀ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨੀਢੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਸਨ:
- ਉਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜੋ ਸਟੈਕ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਸਟਮ ਜਾਣਦੇ ਸਨ
- ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਿੰਡੋ (ਅਕਸਰ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਜਾਂ ਤਿਮਾਹੀ)
- ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ—ਸਰਵਰ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਕੰਟ੍ਰੋਲ ਕੜੇ ਸਨ
ਇਹ ਸੈਟਅੱਪ ਬੇਕਕਾਰ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਮਹਿੰਗੇ, ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਲਈ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਸਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਾਸ্তা ਸੀ ਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਹੀ ਬਣਾਉਵੇ ਤੇ ਜਾਰੀ ਕਰੇ।
ਕਿਉਂ ਬਿਜਨਿਸ ਟੀਮਾਂ ਟਿਕਟਾਂ ਅਤੇ IT ਬੈਕਲੌਗ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਸਨ
ਕਿਉਂਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਕੋਲ ਟੂਲ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਕਬਜ਼ਾ ਸੀ, ਬਿਜਨਿਸ ਟੀਮਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਰਿਕਵੇਸਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਹੀ ਸੰਪਰਕ ਕਰਦੀਆਂ: ਟਿਕਟਾਂ, ਮੰਗ ਪੱਤਰ ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਜੋ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਪੈਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਚ “ਅਨੁਵਾਦ” ਕਰਦੀਆਂ।
ਇਸ ਨਾਲ ਬੋਤਲਨੈਕ ਬਣੀ। IT ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ-ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਾਇਓਰਟੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਬੈਕਲੌਗ ਵਿੱਚ ਰੁਕੀ ਰਹਿੰਦੀਆਂ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋੜ ਰੈਵਨਿਊ ਜਾਂ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਜੋੜੀ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਅਕਸਰ ਉੱਚ-ਸਟੇਕ ਕੰਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀ।
ਉਹ “ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਸਾਫਟਵੇਅਰ” ਜੋ ਲੋਕ ਫਿਰ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਰਹੇ
ਜੇ ਐਪ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਤਾਂ ਕੰਮ ਰੁਕਦਾ ਨਹੀਂ। ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ-ਆਪਣੇ ਟੂਲ ਬਣਾਏ—ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਜੋ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣ ਗਈਆਂ, ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਜੋ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ, ਸਾਂਝੇ ਫੋਲਡਰ ਨੁੰ ਵਰਜ਼ਨ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਨਕਲ-ਚੇਪੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ।
ਇਹ ਵਰਕਰਾਊਂਡ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ—ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ, ਕਦਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਨਾ—ਪਰ ਉਹ ਰਖ-ਰਖਾਅ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੁੱਟਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੁੰਦੇ। ਇਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਗੱਲ ਵੀ ਦਿਖਾਈ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬਿਜਨਿਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਸਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਸਾ ਨਾ ਕਿਹਾ ਹੋਵੇ।
ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੇ ਆਰਥਿਕਤਾ ਬਦਲੀ
ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਲਈ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ “ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਟੈਕਸ” ਭੁਗਤਣ ਵਰਗਾ ਸੀ। ਹਰ ਨਵੀਂ ਐਪ ਲਈ ਯੂਜ਼ਰ ਅਕਾਊਂਟ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ, ਹੋਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਜਿਹੜਿਆਂ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਖਰਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ—ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਕੋਈ ਵਾਸਤਵਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਮਿਲਦਾ। ਇਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਧੀਮਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੀ।
ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੇ ਇਹ ਗਣਿਤ ਉਲਟ ਦਿੱਤਾ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਠੀਕ ਹੋਈਆਂ ਤਥਾ ਪੜਤਾਲ ਕੀਤੀਆਂ ਢਾਂਚੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ ਟੀਮਾਂ ਆਪਣੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਵਿਲੱਖਣ ਹਨ।
ਕਸਟਮ ਪਲੰਬਿੰਗ ਤੋਂ ਤਿਆਰ-ਮੂਲ ਢਾਂਚਿਆਂ ਤੱਕ
ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸੈਟਅੱਪ ਕੰਮ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਖਪਾਉਂਦਾ ਸੀ:
- ਹੋਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਨਫ਼ਿਗਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਹੱਥੋਂ-ਹੱਥ ਨਹੀਂ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ।
- ਡੇਟਾਬੇਸ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਬੈਕਅੱਪ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਨਾਲ।
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਕ੍ਰਿਤੀ ਨੂੰ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਰਵਿਸز ਨਾਲ ਯੋਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (single sign-on, role-based access, MFA)।
ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਘੱਟ "ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਬਣਾਓ" ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ "ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਜੁੜੋ"। ਜਦੋਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਬਿਜਨਿਸ ਲੋਜਿਕ ਨੂੰ ਸ਼ੇਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਲਾਇਬਰੇਰੀਆਂ, ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਵਜੋਂ
ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਕਈ ਰੂਪਾਂ 'ਚ ਮਿਲਦੇ ਹਨ:
- ਲਾਇਬਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ SDKs ਜੋ ਆਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ (ਭੁਗਤਾਨ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਫਾਇਲ ਅਪਲੋਡ) ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਰ ਕਿੱਟ ਜੋ ਆਮ ਐਪ ਟਾਈਪਾਂ (ਕਸਟਮਰ ਪੋਰਟਲ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ) ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣਿਆੜਾ ਢਾਂਚਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- SaaS ਫੀਚਰ ਜੋ ਅਕਸਰ "ਪ੍ਰੀਬਿਲਟ ਮੌਡੀਊਲ" ਵਾਂਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (CRM ਵਰਕਫਲੋ, ਟਿਕਟਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ)।
- ਐਪ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਜਿੱਥੇ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਡ-ਆਨ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸਿਰਫ਼ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਬਚਾਉਂਦੇ—ਉਹ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਂਦੇ ਵੀ ਹਨ। ਉਹ ਕਈ ਗਾਹਕਾਂ 'ਤੇ ਪਰਖੇ ਹੋਏ ਹਨ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਮੰਗ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਅਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
“ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਕਨਫ਼ਿਗਰ ਕਰੋ” ਸਰਲ ਹੈ, “ਸਭ ਕੁਝ ਲਿਖੋ” ਤੋਂ ਬੇਹਤਰ
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਐਪ ਮੁਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੂਵਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਵੱਧ ਤਤਕਾਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਡੇਟਾ ਫੀਲਡਾਂ ਚੁਣਕੇ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਕਨਫ਼ਿਗਰ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਤੱਕ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਇਹ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਅਕਸਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਆਰਥਿਕ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁਣ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਜੋ ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਨੂੰ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ ਲੋ-ਕੋਡ: ਇਹ ਕੀ ਯੋਗਦਾਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ
ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ ਲੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕੋਡ ਐਡੀਟਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਨੋ-ਕੋਡ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੀ-ਮੈਕਡ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਕਨਫ਼ਿਗਰ ਕਰਕੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ—ਡਰੈਗ-ਅਤੇ-ਡ੍ਰੌਪ ਸਕਰੀਨਾਂ, ਫਾਰਮ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਟੇਬਲ—ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਥਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਰਤ ਕੇ।
ਲੋ-ਕੋਡ ਮਿਲਦਾ-ਜੁਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਕੋਡ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ (ਜਾਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ) ਜਿਹੜੇ ਸਧਾਰਨ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਸਟਮ ਨਿਯਮ, ਵਿਲੱਖਣ UI ਬਿਹੇਵਿਅਰ, ਜਾਂ ਐਡਵਾਂਸਡ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ।
ਲੋਕ ਵਾਸਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੀ ਬਣਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਸ ਵੇਲੇ ਚمਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭੇਜਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਅੰਦਰ ਕੰਪਨੀ ਜਿੱਥੇ "ਯੂਜ਼ਰ" ਪਛਾਣੇ ਹੋਏ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਪਰੈਕਟੀਕਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ:
- ਫਾਰਮ ਅਤੇ ਇੰਟੇਕ ਫਲੋਜ਼ (ਰਿਕੁਐਸਟ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ, ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਚੈੱਕਲਿਸਟ)
- ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਅਤੇ ਰਾਊਟਿੰਗ (ਖ਼ਰਚ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਸਮੱਗਰੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਖਰੀਦ ਰਿਕੁਐਸਟ)
- ਹਲਕੇ-ਫੁਲਕੇ CRM ਅਤੇ ਖ਼ਾਸ ਟੀਮ ਲਈ ਸੰਪਰਕ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ
- ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ (ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਸੂਚੀ, ਸਥਿਤੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵੀਊ)
- ਸਧਾਰਨ ਕਸਟਮਰ ਪੋਰਟਲ (ਮੁਢਲੀ ਖਾਤਾ ਅਪਡੇਟ, ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ, ਅਪੌਇੰਟਮੈਂਟ ਬੇਨਤੀ)
ਇਹ ਕੰਮ ਇਸ ਲਈ ਚੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਬਿਜਨਿਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰੋ, ਜाँच ਕਰੋ, ਸਟੋਰ ਕਰੋ, ਅਗਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਨੋਟਿਫਾਈ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ ਰੱਖੋ। ਨੋ-ਕੋਡ/ਲੋ-ਕੋਡ ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਘਟਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਜ ਕਰਕੇ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੀਮਾਵਾਂ ਕਿੱਥੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਨੇ
ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ ਲੋ-ਕੋਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹਨ—ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਐਪਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਹਨ ਜੋ ਠੀਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ ਜਦੋਂ:
- ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨੂੰ ਜਟਿਲ ਕਸਟਮ ਲੋਜਿਕ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ (ਐੱਜ-ਕੇਸ, ਭਾਰੀ ਗਣਨਾਵਾਂ, ਅਨੋਖੇ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਮਾਡਲ)
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਚ ਸਕੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ (ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ, ਉੱਚ ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਕੜਾਂ)
- ਸਖ਼ਤ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਲੋੜਾਂ ਹੋਣ (ਫਾਈਨ-ਗਰੇਨਡ ਐਕਸੈੱਸ, ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨੀਤੀਆਂ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਨ)
- ਐਪ ਨੂੰ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਐਟਨੀਵੇਂਟਲੇ ਰੱਖਣਾ ਹੋਵੇ ਜਿੱਥੇ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ
ਵਹਿੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗੇ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦ ਨੋ-ਕੋਡ/ਲੋ-ਕੋਡ "80% ਵਰਕਫਲੋ" ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਾਕੀ 20% ਲਈ—ਕਸਟਮ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ—ਅੰਦਰ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
AI ਸਹਾਇਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਸਾਫ-ਸੁਥਰਾ ਹਸਤਾਂਤਰਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ
ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਉਸਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ, ਵਧਾਏ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਕਬਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਲੈ ਸਕਣ।
ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ ਖੁੱਲ੍ਹ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਹੈ: ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਲੀ ਸਕਰੀਨ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। AI ਸਹਾਇਕ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ "ੈਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਨਰਜੀ" ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਓਥੇ ਵੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "vibe-coding" ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਭਰ ਰਹੇ ਹਨ: ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਜਾਂ ਸਾਰੇ ਹੱਥੋਂ-ਹੱਥ ਲਿਖਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਐਪ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਨਾਲ ਇਤਰੈਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, Koder.ai ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਚੀਲਾਪਨ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੀ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਗੈਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਮੁੱਲ ਵਰਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ:
- ਕੋਡ ਸ્નਿਪੇਟ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਲਈ (ਇਨਪੁੱਟ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਈਮੇਲ ਭੇਜਣਾ, ਫਾਇਲ ਪੜ੍ਹਨਾ/ਲਿਖਣਾ, ਸਧਾਰਨ ਵੈੱਬ ਪੇਜ)
- ਫਾਰਮੂਲੇ ਅਤੇ ਐਕਸਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਅਤੇ ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ (ਫਿਲਟਰ, ਸ਼ਰਤੀ ਲੋਜਿਕ, ਤਾਰੀਖ ਗਣਿਤ)
- SQL ਕਵੇਰੀਆਂ ਡੇਟਾ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਪਾਵਰ ਕਰਨ ਲਈ (ਜੁੜਾਈ, ਸਮੂਹ-ਬਾਈ ਸੰਖੇਪ, ਸਧਾਰਨ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ)
- ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਜੋ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ "ਸਹੀ" ਕੀ ਹੈ (ਐੱਜ-ਕੇਸ, ਐਰਰ ਸਥਿਤੀਆਂ)
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਜੋ ਵਰਕਫਲੋ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ ਬਿਆਨ ਕਰਦੀ ਹੈ
ਇਹ ਅਕਸਰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ" ਤੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੱਕ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਦਿਖਾ ਸਕੋ।
ਨਵਾਂ ਹੁਨਰ: ਪੁੱਛਣਾ ਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ
ਮੁੱਖ ਹੁਨਰ ਸਿੰਟੈਕਸ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਪੁੱਛਣ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਸਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵੱਧਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ, ਨਮੂਨੇ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਚਾਹੀਦਾ ਨਤੀਜਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਾਪਟ ਹੋਂਦੇ ਹਨ। ਉਤਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨਾ: ਕੀ ਇਹ ਬਿਜਨਿਸ ਨਿਯਮ, ਡੇਟਾ ਮਤਲਬ ਅਤੇ ਹਕੀਕਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ?
ਕੁਝ ਟੀਮ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਜਨਾ" ਆਦਤ ਨਾਲ ਸਰਕਾਰੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਕਫਲੋ, ਐੱਜ-ਕੇਸ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲਿਖੋ। (Koder.ai ਇਸ ਸ਼ੈਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਮੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਿਲਡ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਨਾਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ੋਰ-ਵਾਦੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ।)
ਸਤ੍ਹਾਪਤ ਕਰੋ ਬਿਨਾਂ ਚੋਣ-ਵਿਹਾਰ ਦੇ
AI ਗਲਤ, ਅਸਥਿਰ ਜਾਂ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਕਈ ਵਾਰੀ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ। ਆਉਟਪੁਟ ਨੂੰ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ سمجھੋ, ਸੱਚ ਮੰਨੋ ਨਾ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ:
- ਅਸਲੀ ਅਤੇ "ਅਜੀਬ" ਇਨਪੁੱਟ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ (ਖਾਲੀ ਫੀਲਡ, ਅਜੀਬ ਤਰੀਖਾਂ, ਨਕਲ)
- ਜਾਣੂ ਕੁੱਲਾਂ ਦੇ ਖ਼ਿਲਾਫ SQL ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਪਾਟ-ਚੈੱਕ ਕਰੋ
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੇਖੋ (ਪਰਦੇ 'ਤੇ ਆਏ ਸਿਕਰਟ, ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ)
- ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਗਾਹਕ-ਸਾਬਤ ਜਾਂ ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਚੀਜ਼ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਦਿਓ
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ AI ਮਾਹਿਰਤਾ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ—ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਾਇਕ ਜਲਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
APIs ਅਤੇ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
API (Application Programming Interfaces) ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟਰ ਵਜੋਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਟੂਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਮੰਗਣ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਨਵੇਂ ਫੀਚਰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਟੀਮਾਂ ਮੌਜੂਦ ਸੇਵਾਵਾਂ—ਤੁਹਾਡਾ CRM, ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ, ਭੁਗਤਾਨ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਸਪੋਰਟ ਇਨਬਾਕਸ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ—ਨੂੰ "ਸਨੈਪ" ਕਰਕੇ ਜੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਕਸਟਮ ਐਪ ਵਾਂਗ ਵਿਹਾਰ ਕਰੇ।
ਜਦੋਂ ਟੂਲ API ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਤਪਾਦ ਰਹਿਣਾ ਛੱਡ ਕੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਕ ਫਾਰਮ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਟਿਕਟ ਖੋਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਵਾਂ ਗਾਹਕ ਬਿਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਬਦਲਣ 'ਤੇ Slack ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਨੋਟਿਫਾਈ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਪੂਰਾ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ-ਕੋਡ ਦਾਠੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ।
ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਗੈਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ
API ਕਲਾਇਂਟ ਕੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ API ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕੋ। ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੋਸਤਾਨਾ ਇੰਟਰਨਫੇਸ ਵਿੱਚ ਲਪੇਟ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ:
- Webhooks: ਸਧਾਰਨ ਇਵੈਂਟ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ (ਜਿਵੇਂ "ਨਵਾਂ ਆਰਡਰ ਬਣਿਆ") ਜੋ ਇਕ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- Zap-ਸਟਾਈਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: if-this-then-that ਨਿਯਮ ਜੋ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਐਪਸ ਨੂੰ ਕੁਝ ਕਲਿੱਕਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
- iPaaS ਫਲੋਜ਼: ਹੋਰ ਸੰਰਚਿਤ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਬਿਲਡਰ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਖਾ, ਰੀਟ੍ਰਾਈ, ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ) ਜੋ ਬਿਜਨਿਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਅਸਲ ਕੰਮ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਲੀਡ ਰਾਊਟਿੰਗ, ਚਲਾਨ ਬਣਾਉਣਾ, ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਚੈੱਕਲਿਸਟ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ।
ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਗਾਰਡਰੇਲ
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਮਹੱਤਕਾਂਕਸ਼ਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਅਣਗਵਾਹੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਗੈਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਸੰਸਥਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
- ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਨੈਕਟਰ (ਸਮਰਥਤ ਐਪਸ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦੀ ਕੈਟਲਾਗ)
- ਲੈਸਟ-ਪਰਿਵਿਲੇਜ ਪਰਮਿਸ਼ਨ (ਸਕੋਪਡ API ਟੋਕਨ, ਰੋਲ-ਅਧਾਰਤ ਐਕਸੈੱਸ, ਸੀਮਿਤ ਫੀਲਡਾਂ)
- ਸਾਂਝੇ ਵਾਤਾਵਰਣ (ਵੱਖ dev/test/prod ਕਨੈਕਸ਼ਨ)
- ਹਲਕੀ ਸਮੀਖਿਆ ਜੋ ਪੈਸਾ, ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਆਮ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋਵੇ
ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲ ਨਾਲ, ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਲਈ ਵਸਥਾਵਿਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫਾਇਦਾ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੋਰ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੁਝ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਹੜੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ ਕੁਝ ਐਪਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਸਥਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
ਬਹੁਤ ਹਿੱਸਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਬਿਲਡਿੰਗ ਹੁਣ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਐਪਾਂ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਫ਼ੀਚਰ ਹੈ, ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ।
ਹੁਣ ਕੌਣ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਕੀ)
ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀਦਿਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ 'ਚ ਜੀਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਤਕਲੀਫ਼ ਸਹਿਣੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ:
- ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਹੈਂਡਆਫ਼, ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਅਤੇ ਐਕਸੈਪਸ਼ਨ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਦੀਆਂ
- ਮਾਰਕੇਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਕੈਂਪੇਨ ਟ੍ਰੈਕਰ, ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਲੀਡ ਰਾਊਟਿੰਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ
- ਫਾਇਨੈਂਸ ਟੀਮਾਂ ਰੀਕਨਸਿਲੀਏਸ਼ਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ, ਬਜਟ ਰਿਕੁਐਸਟ ਫਲੋ ਅਤੇ ਚਲਾਨ ਟ੍ਰਾਇਅਜ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ
- ਸਪੋਰਟ ਟੀਮਾਂ ਮੈਕਰੋ, ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ "ਅਗਲਾ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਕਾਰਵਾਈ" ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ
- ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੇਜਰ ਨਵੇਂ ਫਲੋਜ਼ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਬਿਲਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੰਗਾਂ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਕਰਦੇ
- ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਜੋ ਹਲਕੇ-ਫੁਲਕੇ ਐਪਾਂ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੇ ਹਨ
ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੰਜਣ ਬਣਾਉਣਾ" ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਐਪ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਕੋ-ਆਰਡੀਨੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰੀ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ
ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ—ਉਸ ਦੇ ਗੰਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਸਮੇਤ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਸਪੈਕ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ। ਉਹ ਐੱਜ-ਕੇਸ ਜਾਣਦੇ ਹਨ (ਰਿਫੰਡ ਛੂਟ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਕਦਮ, ਖਾਸ ਗਾਹਕ ਖੰਡ), ਲੁਕਵੇਂ ਨਿਰਭਰਤਾ (ਕਿਹੜੀ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਤਥਾ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਰੋਤ ਹੈ) ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਅੰਤ ਦੀ ਬੰਦਮੁੁਕ, ਕੈਂਪੇਨ ਲਾਂਚ ਵਿੰਡੋ)।
ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਟਿਕਟਾਂ ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਟਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਜਦੋਂ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਾਲਿਕ ਹੈ ਉਹੀ ਟੂਲ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਐਪ ਜਲਦੀ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਟੁੱਟਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਅਹਮ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ: ਤੇਜ਼ੀ, ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਹਥ-ਬਦਲ
ਜਦੋਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ ਖੁਦ ਛੋਟੀ ਟੂਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜਾਂ ਜਾਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਤੁਰੰਤ ਸੁਧਰਦੇ ਹਨ:
- ਤੇਜ਼ ਤਜਰਬੇ: ਨਵੇਂ ਇੰਟੇਕ ਫਾਰਮ ਜਾਂ ਰਾਊਟਿੰਗ ਨਿਯਮ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਜ਼ਮਾਓ, ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ
- ਘੱਟ ਹਥ-ਬਦਲ: "ਅਸੀਂ ਕੀ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ" ਨੂੰ ਸਪੈਸ਼ਿਫਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਘੱਟ ਬਹਿਸ
- ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਮੰਗਾਂ: ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਸ ਦਾਇਰਾ, ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ UX ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਹੈ ਸਹੀ ਹੱਲ ਤੁਰੰਤ ਮਿਲਣਾ, ਘੱਟ ਗਲਤਫ਼ਹਮੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕੰਮ ਖਰਾਬ ਹੋਣਾ।
ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਪੁਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਕਸਟਮ ਡੋਮੇਨ 'ਤੇ ਰੱਖੋ।
“ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸ” ਉਹ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪਰੰਪਰਿਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਭੂਮਿਕਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲੋਕ—ਓਪਸ, ਫਾਇਨੈਂਸ, HR, ਸੇਲਜ਼, ਕਸਟਮਰ ਸਫਲਤਾ—ਨੋ-ਕੋਡ/ਲੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਰਤ ਕੇ ਛੋਟੀ ਐਪ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਮਕਸਦ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਜ਼ਦੀਕੀ-ਕਾਮ ਮਾਹਿਰ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਮਰਰਾ ਦੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਕਤਾਰ ਦੀ ਉਡੀਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਧਾਨ ਕਰਨ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਿੱਥੇ ਧਿਆਨ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ)
ਜਿਵੇਂ ਹੋਰ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵੱਧ ਕਰਕੇ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸੋਚ ਮੰਗਦੇ ਹਨ: ਸਾਂਝੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਪਲੇਕਸ ਸਿਸਟਮ ਜਿਹੜੇ ਸਕੇਲ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਅੰਦਰੂਨੀ APIs ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਟੂਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ/ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ (ਕੌਣ ਕੀ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ)
- ਕੋਰ ਸਰਵਿਸز ਦਾ ਰਖ-ਰਖਾਵ ਜਿੱਥੇ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨੁਕਸਾਨ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋਵੇ
ਜਦੋਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਹ ਫਾਉਂਡੇਸ਼ਨ ਥਾਂਵਾਂ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਜਲਦੀ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਅਣਜਾਣੇ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਬਿਲਡਿੰਗ ਤੋੜਨ" ਦੇ।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਹਿਯੋਗ ਪੈਟਰਨ
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੈੱਟਅਪ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਮ ਖੇਡ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਦਦ ਲੈਣ ਦੇ ਅਸਾਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ।
ਆਫਿਸ আওਰਸ ਅਤੇ ਹਲਕੀ ਸਮੀਖਿਆ। ਇੱਕ ਸਪਤਾਹਿਕ ਡਰੌਪ-ਇਨ ਸੈਸ਼ਨ (ਜਾਂ ਅਸਿੰਕ ਚੈਨਲ) ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਵਿਚਾਰ ਚੈੱਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ: ਕੀ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੈ? ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਟਿਕਟ ਬਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਟੈਂਪਲੇਟ। ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੁਕਤੇ—ਜਿਵੇਂ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ, ਲੀਡ ਰਾਊਟਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਇੰਸੀਡੈਂਟ ਇੰਟੇਕ ਫਾਰਮ—ਇਕ-ਆਫ-ਸੋਲਿਊਸ਼ਨ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਸਾਂਝੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ। ਚਾਹੇ ਇਹ ਲੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਵਿੱਚ UI ਭਾਗ ਹੋਣ ਜਾਂ CRM/ERP ਵਰਗੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਕਨੈਕਟਰ, ਸਾਂਝੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਰ ਕੋਈ ਥੋੜ੍ਹਾ-ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਪੋਸ਼ਟ-ਕੱਠਾ ਕੰਮ ਬੰਟਾਂ: ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ ਉਹ "ਆਖਰੀ ਮੀਲ" ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਉਹ ਗਾਰਡਰੇਲ, ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵਜ਼ ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਖ਼ਤਰਿਆਂ: ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਫੈਲਾਅ
ਜਦੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਵੱਧ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਸਾਰਾ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਯੋਗ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਦਿੱਖਦੇ ਹੋਏ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਉੱਪਰ ਦੇ ਲਾਭ (ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸਸ਼ਕਤੀ) ਅਸਲੀ ਹਨ, ਪਰ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਵੀ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਖ਼ਤਰਿਆਂ
ਗੈਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ-ਬਣਾਏ ਐਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ—"ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ" ਜਾਂ "ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ"—ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਖ਼ਤਰਾ ਖੇਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਪਰਮਿਸ਼ਨ: ਵੱਡੇ ਐਡਮਿਨ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ ਬਣਾਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਉਮੀਦ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਵੱਧ ਖੁਲਾਸਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ, HR ਰਿਕਾਰਡ ਜਾਂ ਮਾਲੀ ਵੇਰਵੇ ਐਸੇ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਨਹੀਂ ਹਨ।
- ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਖ਼ਤਰਾ: ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਰਕਫਲੋ (SOC 2, HIPAA, GDPR, PCI) ਅਣ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਫਲੋ ਜਾਂ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਅਭਿਆਸ ਨਾਲ ਟੁੱਟ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਆਊਟੇਜ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਰਿਸਕ: ਜੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਰੁਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਟੀਮਾਂ ਆਰਡਰ ਗਵਾਂ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਮੁਲਤਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਿਆਂ ਨਾਕਾਮ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਵੇਂਡਰ ਲਾਕ-ਇਨ: ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਨੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਖਾਸ ਲੌਜਿਕ 'ਤੇ ਵਧੀ ਸਰਪਰਨ ਨਾਲ਼ ਭਵਿਖ ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ੈਡੋ IT: ਅਧਿਕਾਰਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਆਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਬਣੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ IT ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਣਜਾਣੇ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਖ਼ਤਰੇ: ਇਹ ਚੱਲਦਾ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਚਲਦਾ
ਕਈ ਨਾਗਰਿਕ-ਬਣਾਏ ਵਰਕਫਲੋ "ਖੁਸ਼-ਪਾਥ" ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਚੱਲਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਅਸਲੀ ਹਾਲਾਤ 'ਚ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਜ਼ੁਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ (ਕੋਈ ਰੀਟ੍ਰਾਈ, ਕੋਈ ਅਲਾਰਟ, ਕੋਈ ਫੈਲਬੈਕ ਨਹੀਂ), ਅਤੇ ਅਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਲੋਜਿਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਮੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਬੰਦੇ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਬਦਲਾਵ—ਫੀਲਡ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਣਾ, ਫਾਰਮ ਅਪਡੇਟ, API ਲਿਮਟ ਮਾਰਨਾ—ਇੱਕ ਕੜੀ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਚੁਪਚਾਪ ਤੋਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲੌਗਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਫੇਲ ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਅਣਦੇਖਿਆ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਫੈਲਾਅ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲ, ਘੱਟ ਸਪਸ਼ਟਤਾ
ਫੈਲਾਅ ਉਸ ਵੇਲੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮ ਇੱਕੋ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਨਕਲ ਕੀਤੀਆਂ ਐਪਾਂ, ਅਸਮਰੂਪ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ("ਐਕਟਿਵ ਗਾਹਕ ਕੀ ਗਿਣਤੀ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?"), ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਕੀ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ ("ਇਹ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੌਣ ਮੇਂਟੇਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?")।
ਵਕਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਫੈਲਾਅ friction ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਔਖੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਣਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ ਲੰਮੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਪੂਰਾ ਨਕਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।
ਗਾਰਡਰੇਲ ਜੋ ਗੈਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣਾਏ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
ਚੱਲਦੀ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਤੱਕ ਪੁੱਜੋ
ਜਦੋਂ ਵਰਕਫਲੋ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰੇ ਤਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਹੋਸਟ ਕੀਤੀ ਐਪ ਤੱਕ ਜਾਓ।
ਗੈਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਐਪਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣਾ ਕੀਮਤੀ ਹੈ—ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੰਕੜਾ ਰਿਸਕ, ਟੁੱਟੇ ਵਰਕਫਲੋ, ਅਤੇ "ਰਾਜ਼ੀ ਟੂਲ" ਤੋਂ ਬਚਾਅ ਲਈ ਹਲਕੇ ਨਿਯਮ ਲਗਾਉਂ। ਗਾਰਡਰੇਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਾਹ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਰਾਹ ਬਣਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਮੂਲ ਗਵਰਨੈਂਸ (ਕੌਣ ਕਿਹੜਾ ਮਾਲਕ ਹੈ)
ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਵੀ ਕੁਝ ਸਾਂਝੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਨਾਲ ਲਾਭ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:
- ਐਪ ਮਾਲਕੀ: ਹਰ ਐਪ/ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਲਿਕ (ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੈਕਅਪ) ਹੋਵੇ ਜੋ ਫਿਕਸ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
- ਪਹੁੰਚ ਸਮੀਖਿਆ: ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣ/ਸੰਪਾਦਨ/ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਿਆਦ 'ਤੇ (ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਜਾਂ ਤਿਮਾਹੀ) ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਆਰਗ ਮੋੜਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ।
- ਨਾਮਕਰਨ कनਵੈਨਸ਼ਨ: ਪੇਸ਼ਗੀ ਨਾਂ ਵਰਤੋ ਜਿਵੇਂ
Team-Purpose-Processਤਾਂ ਜੋ ਲੋਕ ਸਹੀ ਟੂਲ ਲੱਭ ਸਕਣ। - ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ: ਇੱਕ ਛੋਟੀ "README" ਜੋ ਦੱਸੇ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਕਦਮ "ਇਹ ਟੁੱਟਿਆ, ਇਹ ਕਿਸਨੇ ਬਣਾਇਆ" ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਤਕਨੀਕੀ ਗਾਰਡਰੇਲ (ਢਾਂਚਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫ਼ਾਲਟ)
ਗੈਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਾਹਰ ਬਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਐਡਮਿਨ ਸੁਚੇਤ ਡਿਫ਼ਾਲਟ ਲਗਾਉ ਸਕਦੇ ਹਨ:
- ਲੈਸਟ-ਪਰਿਵਿਲੇਜ ਰੋਲ: ਸਿਰਫ਼ ਜਿੰਨੀ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਲੋੜ ਹੈ ਉਹ ਦਿਓ (ਪੜ੍ਹੋ ਵਿਰੁੱਧ ਲਿਖੋ, ਸੀਮਿਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਸਕੋਪਡ ਫੋਲਡਰ)।
- ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਕਨੈਕਟਰ: ਵੈਟਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿਓ ਅਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਜਾਂ ਅਣ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰੋ।
- ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣ: dev/test/prod ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਾਈਵ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਾ ਕਰੇ।
ਇਹ "ਤੁਰੰਤ ਠੀਕ ਕਰਨ" ਨੂੰ ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੇ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਰਿਲੀਜ਼ ਆਦਤਾਂ (ਬਦਲਾਵ ਬਿਨਾਂ ਉਥਲ-ਪੁਥਲ)
ਜਰੂਰੀ ਬਿਜਨਿਸ ਐਪਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ—ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਨੋ-ਕੋਡ ਨਾਲ ਬਣੇ ਹੋਣ:
- ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਦਲਾਵ ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਦਾ ਚੇਂਜਲੌਗ ਰੱਖੋ।
- ਗੰਭੀਰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸੋਧਾਂ ਲਈ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ (ਕੋਈ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀ ਲੋਜਿਕ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐੱਜ-ਕੇਸ ਚੈੱਕ ਕਰੇ)।
- ਰੋਲਬੈਕ ਯੋਜਨਾ ਰੱਖੋ: ਪਿਛਲਾ ਵਰਜ਼ਨ, ਐਕਸਪੋਰਟ ਜਾਂ ਤੁਰੰਤ ਵਾਪਸੀ ਲਈ ਟੌਗਲ।
- ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਅਲਰਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਫੇਲ ਹੋਏ ਰਨ, ਅਸਧਾਰਨ ਵਾਲਿਊਮ, ਜਾਂ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੂਲਿੰਗ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨੇਟਿਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹਾਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, Koder.ai ਵਿੱਚ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਸਮੇਤ ਸੌਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਦੀਆਂ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਹਨ—ਜਿਹੜੀ ਵਾਰ پروਟੋਟਾਈਪ ਨੇ ਸੱਚਮੁਚ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਦੀ ਐਪ ਬਣਨੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪੂਰੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ—ਅਤੇ ਹਰ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਮੈਕਰੋ ਤੋਂ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਨੋਕਰੀ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨਾ।
ਇਕ ਤੇਜ਼ ਮਾਪਦੰਡ ਦਾ ਸੈੱਟ
ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮਿਆਰਾਂ 'ਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰੋ:
- ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਟੀਮ ਲਈ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਈ ਲੋਕ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਗੇ?
- ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ: ਕੀ ਇਹ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ, ਭੁਗਤਾਨ, HR ਰਿਕਾਰਡ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਰਾਜ਼ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ?
- ਜਟਿਲਤਾ: ਕੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ, ਐੱਜ-ਕੇਸ ਜਾਂ ਜਟਿਲ ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਹਨ?
- ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ: ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਉੱਚ ਵਾਲੀਅਮ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅਪਡੇਟ ਜਾਂ ਸਖ਼ਤ ਅੱਪਟਾਈਮ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡੈਪਥ: ਕੀ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ Slack ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚ ਬਾਈਡਾਇਰੈਕਸ਼ਨਲ ਸਿੰਕਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਜੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੇਤਰ ਘੱਟ ਹਨ, ਤਾਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ (ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰ) ਅਕਸਰ ਨੋ-ਕੋਡ/ਲੋ-ਕੋਡ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਣਾਉ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਕ ਸਾਦਾ ਫੈਸਲਾ ਨਿਯਮ
ਡਿਫੌਲਟ ਰੱਖੋ ਉਸ ਸਸਤੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਜੋ ਗਵਰਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ:
- ਨੋ-ਕੋਡ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਕਫਲੋ, ਸਧਾਰਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਲਈ।
- ਲੋ-ਕੋਡ ਤੇ ਜਾਓ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਸਟਮ ਲੋਜਿਕ, ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਭਾਗ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ।
- ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਸਕਾਰ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੋੜ, ਜਟਿਲ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਉੱਚ ਵਰਤੋਂ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਅਤੀ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI-ਚਲਿਤ ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਕਦਮ 2 ਅਤੇ 3 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਪੈਦਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਸਟਾਈਲ ਕੋਡ ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਸਮੀਖਿਆ ਜੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। (ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ Koder.ai ਪੂਰਾ-ਸਟੈਕ ਐਪ React ਫਰੰਟਇੰਡ ਅਤੇ Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲ, ਰੱਖ-ਯੋਗ ਐਪ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।)
ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਹਸਤਾਂਤਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ → ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ)
ਜਦੋਂ ਨੋ-ਕੋਡ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੱਤਰ ਵਜੋਂ ਰੱਖੋ—ਅੰਤਮ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ।
ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਬਿਆਨ, ਮੁੱਖ ਸਕਰੀਨ, ਨਿਯਮ/ਐੱਜ-ਕੇਸ, ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪੈਦਾ-ਮਾਨਕ ਅਭਿਆਸ (ਟੈਸਟਿੰਗ, ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ, ਐਕਸੈੱਸ ਕੰਟਰੋਲ) ਨਾਲ ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਬਨਾਉਣ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਵਰਤੱਵਕ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਰਹੇ।
ਜੇ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਮਾਮਲੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਤਾਂ ਹਸਤਾਂਤਰਨ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਐਪ ਕਿੱਥੇ ਦੌੜੇਗੀ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਸਥਾਨਾਂ ਤੱਕ ਲੰਘੇਗਾ, ਅਤੇ ਕਿਸਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਧੁਨਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ (ਇਸ 'ਚ Koder.ai ਜਿਹੜਾ ਗਲੋਬਲ AWS ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭੂਗੋਲਿਕਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰਨ ਦੀ ਆਸਾਨੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਪਰ ਇਹ ਸਾਰੇ ਨਿਯਮ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।