06 ਜੁਲਾ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ AI ਮਦਦ: ਐਪ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕਾਰਗਰ ਟਾਸਕ
ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ, ਕਦਮ-ਦਰ-কਦਮ ਗਾਈਡ: ਐਪ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ AI ਕਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ, ਕਦਮ-ਦਰ-কਦਮ ਗਾਈਡ: ਐਪ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ AI ਕਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰ ਵੱਜੋਂ ਸਾਫ਼ ਹੈ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ ਬਿਨਾਂ ਚੁਪ ਚਾਪ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟਾਏ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਨਿਯਮਤ ਕੰਮ ਘਟਾ ਕੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਂਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਇਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੀ ਰੀ-ਵਰਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਚਕੀਲੇ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ ਜੋ ਡ੍ਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚੈੱਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ, ਨਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ جگہ ਲੈਵੇ। ਇਸ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ, “AI ਸਹਾਇਤਾ” ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਜੂਨੀਅਰ ਸਾਥੀ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋਂ—ਜੋ ਪਦਾਰਥ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਕੀ ਸਹੀ ਹੈ—ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵਧੀਆ ਆਉਣਗੇ।
ਹਰ ਭਾਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਬਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਨਿਯਮ: ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਦੋਹਰਾਯੋਗ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੀ ਲਾਗਤ ਛੋਟੀ ਹੋ (ਜਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਫਿਕਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ), AI ਵਰਤੋ। ਜੇ ਗਲਤੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ, ਯੂਜ਼ਰ-ਮੁਖੀ ਬਾਜ਼ੀ ਹੋਣ ਜਾਂ ਪਹਚਾਣ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ।
AI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਪੂਰਨ ਆਖਰੀ ਉੱਤਰ ਨਹੀਂ ਦੇਵੇਗਾ। ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਕਸ਼ਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸੀਮੀਤ ਉਰਜਾ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਰਣਨੀਤੀ, ਮੁੱਖ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਟਰੱਸਟ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕੋ।
ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਰਟੀਜ਼ੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਇਕ ਟੂਲ ਦੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਨਹੀਂ। ਪੈਟਰਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਬ੍ਰੈਂਡ ਨਹੀਂ।
ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰ ਅਸਫਲ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਕਮੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ—ਉਹ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ “ਐਪ ਵਿੱਚ ਮਦਦ” ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਇਹ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਘਾਟ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਕੀ ਹਨ: ਸਮਾਂ, ਪੈਸਾ, ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਧਿਆਨ। “ਧਿਆਨ” ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਟੈਕਸਟ-ਸਵਿੱਚਿੰਗ (ਸਪੋਰਟ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਬੱਗ ਫਿਕਸ, ਸਪੈੱਕ ਰੀਵਰਕ) ਚੁਪਚਾਪ ਤੁਹਾਡਾ ਹਫ਼ਤਾ ਖਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਕ ਵਾਰੀ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਾਂ ਲਾ ਲੈਓ, ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਬੋਤਲਨੈਕ ਚੁਣੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰੋ। ਆਮ ਬੋਤਲਨੈਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
AI ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਕੰਮ ਦਿਓ ਜੋ ਅਕਸਰ ਅਤੇ ਦੋਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਤੋੜੇਗੀ ਜਾਂ ਭਰੋਸਾ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ। ਸੋਚੋ: ਡ੍ਰਾਫਟ, ਸਾਰ, ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਜਾਂ “ਪਹਿਲਾ-ਪਾਸ” ਕੋਡ—ਨਾ ਕਿ ਆਖਰੀ ਫੈਸਲੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਦੇ ਕਮ-ਝੁਟੇ ਨੀਚਲੇ ਰਿਸਕ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਹਿੱਸੇ: ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਜੱਜਮੈਂਟ, ਗਾਹਕ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਦਿਹੀਗੀਆਂ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਮਿਲੇਗਾ।
ਹਰ ਉਮੀਦਵਾਰ ਟਾਸਕ ਲਈ ਤੇਜ਼ 1–5 ਸਕੋਰ ਵਰਤੋ:
| ਕਾਰਕ | ਇੱਕ “5” ਕਿਵੇਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ |
|---|---|
| ਸਮਾਂ ਬਚਤ | ਹਫਤੇ ਵਿੱਚ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ, ਨਾਂ ਕਿ ਮਿੰਟ |
| ਜੋਖਮ | ਜੇ AI ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਰਿਵਰਸਬਲ |
| ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ | ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ (ਉਸੀ ਦਿਨ) ਸਚੇਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ |
| ਲਾਗਤ | ਟੂਲ ਦੀ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਰੀਵਰਕ ਲਾਗਤ |
ਸਕੋਰ ਜੋੜੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੋਟਲ ਵਾਲੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਹੀ ਉੱਚ-ਰਿਸਕ ਕੰਮ ਵੱਲ ਵਧੋ (ਜਿਵੇਂ ਕੋਰ ਲਾਜਿਕ ਜਾਂ ਸੇਕਿਊਰਿਟੀ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ)।
ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ “ਅਧਿਆਤਮ ਵਿਚਾਰ” ਜਾਂਚ ਯੋਗ ਬਣ ਜਾਵੇ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਬਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋ—ਮਕਸਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਗਲਤ, ਅਸਪਸ਼ਟ, ਜਾਂ ਦਰਦਨਾਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਸੈਪਟ ਨੂੰ ਹਫਤੇ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚੇ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹਾਈਪੋਥੈਸਿਸ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰੇ:
ਹਰ ਹਾਈਪੋਥੈਸਿਸ ਨੂੰ ਮਾਪਯੋਗ ਰੱਖੋ (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਜਾਂ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕੋ)।
AI ਪਹਿਲਾ ਡ੍ਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਚੰਗਾ ਹੈ—ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੀਡਿੰਗ ਭਾਸ਼ਣ ਹਟਾਣੀ ਪਵੇਗੀ।
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ:
Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.
ਫਿਰ ਕਿਤੇ ਵੀ “Wouldn’t it be great if…” ਵਰਗਾ ਜਿਹੜਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹੋਵੇ, ਉਸਨੂੰ ਨਿਊਟ੍ਰਲ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜਿਵੇਂ “ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਅੱਜ ਕਿਵੇਂ ਨਿਪਟਦੇ ਹੋ?”
ਹਰ ਕਾਲ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਪਣੀਆਂ ਨੋਟਸ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇਹ ਨਿਕਾਲੇ:
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੁਝ ਸੰਸਕਾਰ-ਕੋਟਸ ਮੰਗੋ। ਉਹ ਕਾਪੀ ਬਣਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਿਰਫ਼ ਇਨਸਾਈਟ ਨਹੀਂ।
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, AI ਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤਿੱਖਾ ਟਾਰਗਟ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ JTBD ਬਿਆਨ ਮੰਗੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕੋ:
“When ___, I want to ___, so I can ___.”
ਇਸਨੂੰ ਵਰਕਿੰਗ ਡ੍ਰਾਫਟ ਸਮਝੋ। ਜੇ ਇਹ ਰੀਅਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਭਾਸ਼ਣ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ, ਤਾਂ ਸੋਧ ਕਰੋ ਜਦ ਤੱਕ ਇਹ ਫਿੱਟ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਖ਼ਰਚ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ “ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਆਦਾ” ਬਣਾਉਣਾ। AI ਧੁੰਧਲੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ—ਫਿਰ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਚਮੁਚ ਲਾਜ਼ਮੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾਇਆ ਜਾਵੇ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਟਾਰਗਟ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਕੋਰ JTBD ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ MVP ਫੀਚਰ ਲਿਸਟ ਡਰਾਫਟ ਕਰੇ। ਫਿਰ ਇਹਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾਓ ਜੋ ਮੁਕੰਮਲ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਰਵੱਈਆ:
ਨਾਨ-ਗੋਲਸ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਾਕਤਵਰ ਹਨ: ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ “v0 ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ” ਕਹਿਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ 3–7 MVP ਫੀਚਰ ਹੋਣ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀ ਅਤੇ ਐਕਸੈਪਟੈਂਸ ਕ੍ਰਾਈਟੀਰੀਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ। ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਚਲੇਗਾ ਕਿ “ਮੁਕੰਮਲ” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਅਤੇ QA ਲਈ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੇਵੇਗਾ।
ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਕਦਮ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੇਖੋ:
AI ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਐਸੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਟਾਰਗਟ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੋਵੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹੋ: “10 ਯੂਜ਼ਰ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਪੂਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ,” “30% ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ,” ਜਾਂ “<5% ਚੈਕਆਉਟ ਤੇ ਐਰਰ ਰੇਟ।” ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਛੋਟਾ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋਗੇ।
ਚੰਗੀ UX ਯੋਜਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤੇਜ਼ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ: ਕਿਹੜੇ ਸਕ੍ਰੀਨ ਹਨ, ਲੋਕ ਕਿਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ “ਕਾਗਜ਼ ਤੇ ਸੋਚਣ” ਫੇਜ਼ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਸਖਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਵਾਰੇ ਦੱਸਦੇ ਹੋ (ਯੂਜ਼ਰ ਦਾ ਲਕਸ਼, ਮੁੱਖ ਐਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹਟਾਉਣਯੋਗ ਸਫਲਤਾ)।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਕੁਝ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੇ: ਟੈਬਸ ਬਨਾਮ ਸਾਈਡ ਮੈਨੂ ਬਨਾਮ ਏਕ ਗਾਈਡਡ ਫਲੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਜਟਿਲਤਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ: “For a habit-tracking app, propose 3 information architectures. Include primary navigation, key screens, and where settings live. Optimize for one-handed mobile use.”
“ਵਾਇਰਫਰੇਮ” ਮੰਗਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਸਕ੍ਰੀਨ-ਬਾਈ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਵੇਰਵੇ ਮੰਗੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੈਚ ਕਰ ਸਕੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ: “Describe the layout of the ‘Create Habit’ screen: sections, fields, buttons, helper text, and what’s above the fold. Keep it minimal.”
AI ਨੂੰ ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਲਈ “ਖਾਲੀ/ਐਰਰ/ਲੋਡਿੰਗ” ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਾਸ ਦੌਰਾਨ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਸਟੇਟ ਖੋਜੋ ਨਾ।
ਮੰਗੋ:
AI ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਫਲੋ (ਬੁਲਟ ਪੁਆਇੰਟਸ) ਦਿਓ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕਿੱਥੇ friction ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ: “Here’s the onboarding flow. Point out any confusing steps, unnecessary decisions, and propose a shorter version without losing essential info.”
AI ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪ ਸਮਝੋ—ਫਿਰ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਾ ਫਲੋ ਚੁਣੋ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟਾਰਗਟ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ ਬਚਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਾਪੀ ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿਥੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀ ਪਰਫੈਕਟ ਪ੍ਰੋਜ਼ੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਅਤੇ ਓਹਨਾਂ ਪਲਾਂ ਦੀ ਘਟਾਹਟ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਫਸ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਹਿਲੀ-ਦੌਰ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਲਈ ਕਰੋ: ਵੈਲਕਮ ਸਕ੍ਰੀਨ, ਖਾਲੀ ਸਟੇਟ, ਅਤੇ “ਅਗਲੇ ਕੀ ਕਰਨ” ਪ੍ਰਾਂਪਟ। ਇਸਨੂੰ ਦਿਓ: ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦਾ ਲਕਸ਼, ਯੂਜ਼ਰ ਦਾ ਲਕਸ਼, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ 3 ਐਕਸ਼ਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਕਰਨ। ਦੋ ਸੰਸਕਰਣ ਮੰਗੋ: ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ।
ਸਰਲ ਨਿਯਮ: ਹਰ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸਕ੍ਰੀਨ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ—“ਇਹ ਕੀ ਹੈ?” “ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਕਿਉਂ ਚਾਹੀਦਾ?” ਜਾਂ “ਹੁਣ ਮੈਂ ਕੀ ਕਰਾਂ?”
AI ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵਰਣਾਂ ਲਈ ਟੋਨ ਵੈਰੀਐਂਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇਵੋ (ਦੋਸਤਾਨਾ ਬਨਾਮ ਆਧਿਕਾਰਕ) ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਟਾਈਲ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਲਾਕ ਕਰ ਦਿਓ। ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਤੁਸੀਂ ਟੋਨ ਚੁਣ ਲਿਆ ਤਾਂ ਬਟਨ, ਟੂਲਟਿਪ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸਟੇਟ 'ਤੇ ਉਹੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ:
AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਡੌਕ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕੋ:
ਇਸ ਨਾਲ “UI drift” ਰੁਕੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
AI ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਐਰਰ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸ਼ਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪੈਟਰਨ ਹੈ: ਕੀ ਹੋਇਆ + ਕੀ ਕਰੋ + ਕੀ ਸੰਭਾਲਿਆ ਗਿਆ।
ਖਰਾਬ: “Invalid input.”
ਸੁਧਾਰਿਆ: “Email address looks incomplete. Add ‘@’ and try again.”
ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤਿਆਰ ਹੋ, ਤਦ AI ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ-ਪਾਸ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਫਲੋਜ਼ (ਪੇਮੈਂਟ, ਲੀਗਲ, ਸੁਰੱਖਿਆ) ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਛੋਟੀਆਂ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਮੂਹਾਵਰੇ ਤੋਂ ਬਚੋ ਤਾਂ ਕਿ ਅਨੁਵਾਦ ਸਾਫ਼ ਰਹਿਣ।
ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰ ਲਈ ਚੰਗੀ UI ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਪਿਕਸਲ-ਪਰਫੈਕਟ ਹੋਣ ਨਾਲ ਘੱਟ ਸੰਬੰਧ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ। AI ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ “ਚੰਗਾ-ਕਾਫੀ” ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿਸਟਮ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਧਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਉਸਦੀ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਿਸਟਮ ਸੁਝਾਏ ਜੋ ਤੁਸੀਂ Figma ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕੋ (ਜਾਂ ਸਿੱਧਾ CSS variables ਵਿੱਚ): ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਰੰਗ-ਪੈਲੇਟ, ਟਾਈਪ ਸਕੇਲ, ਸਪੇਸਿੰਗ ਡਿਟੇਲ, ਬੋਰਡਰ ਰੇਡੀਅਸ ਅਤੇ ਐਲੇਵੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ। ਮਕਸਦ defaults ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਦੁਹਰਾਉਂਗੇ—ਤਾਂ ਜੋ ਹਰੇਕ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਟਨ ਸਟਾਈਲ ਨਾ ਬਣਨਾ ਪਏ।
ਇਸਨੂੰ ਇਰਾਦਾ ਨੈਤਿਕ ਰੱਖੋ:
AI ਨਾਮਕਰਨ ਸੰਪਰਕ (ਉਦਾਹਰਨ: color.text.primary, space.3) ਵੀ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ UI ਤਦ-ਬਾਦ ਫੈਲ ਹੋਣ 'ਤੇ coherence ਰਹੇ।
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਰ ਕੌਮਪੋਨੇਟ ਲਈ “ਡਨ” ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰੋ: default/hover/pressed/disabled/loading, ਖਾਲੀ ਸਟੇਟ, ਐਰਰ ਸਟੇਟ, ਅਤੇ ਕੀ-ਬੋਰਡ ਫੋਕਸ। accessibility ਨੋਟਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਮਿਨੀਮਮ ਟੈਪ ਟਾਰਗੇਟ ਸਾਈਜ਼, ਫੋਕਸ ਰਿੰਗ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ARIA ਲੇਬਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਹਰ ਨਵੇਂ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਬਣਾਉ:
AI ਸੁਝਾਅ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾਂ ਕਿ sign-off। ਹਮੇਸ਼ਾ ਰੰਗ ਕੰਟਰਾਸਟ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਚੈੱਕਰ ਨਾਲ ਵੇਰਫਾਈ ਕਰੋ, ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਟੈਪ ਸਾਈਜ਼ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਯੂਜ਼ਬਿਲਿਟੀ ਪਾਸ ਨਾਲ ਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਸਹੀਟ ਕਰੋ। ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਮਾਪਯੋਗ ਹੈ; ਯੂਜ਼ਬਿਲਿਟੀ ਤੇ ਨਹੀ—ਉਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ pair programmer ਵਾਂਗ ਵਰਤੋਂ: ਪਹਿਲੇ ਡ੍ਰਾਫਟ, ਦੋਹਰਾਏ ਕੰਮ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰ—ਫਿਰ ਵੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਚੋਣਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਜਾਂਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਡੂੰਘੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਦੱਸਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਾਸਤਵਿਕ ਐਪਸ (ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ) ਸਕਾਫੋਲਡ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਡੀਪ ਕੰਟਰੋਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸੋర్స్ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ “ਬੋਰੀਂਗ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ” ਸੈਟਅਪ ਲਈ ਕਰੋ: ਫੋਲਡਰ ਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਰਾਊਟਿੰਗ ਸਕੈਲਟਨ, ਲਿੰਟਿੰਗ ਕੰਫਿਗ, ਐਨਵਾਇਰਨਮੈਂਟ ਵੈਰੀਏਬਲ ਟੈmplੇਟ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਆਮ ਸਕ੍ਰੀਨ (ਲੌਗਿਨ, ਸੈਟਿੰਗਸ, ਖਾਲੀ ਸਟੇਟ)। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ runnable ਐਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਰ ਅਗਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਾਮਕਰਨ, ਫਾਇਲ ਲੇਆਉਟ ਅਤੇ ਸਟੇਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੇ conventions ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੋ। ਇਸਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਫਾਇਲਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰੇ, ਅਤੇ ਹਰ ਫਾਇਲ ਕਿੱਥੇ ਹੈ ਇਹ ਸਮਝਾਏ।
ਸਵੀਟ ਸਪਾਟ PR-ਸਾਈਜ਼ ਦੀਆਂ ਬਦਲੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ ਹੈਲਪਰ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਇੱਕ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਰੀਫੈਕਟਰ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਐਂਡਪੋਇੰਟ ਨਾਲ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ। ਮੰਗੋ:
ਜੇ AI ਵੱਡਾ ਮਲਟੀ-ਫਾਇਲ ਰਿਰਾਈਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰੁਕੋ ਅਤੇ ਰੀ-ਸਕੋਪ ਕਰੋ। ਉਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਕੋਡ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਲਿਖਿਆ, AI ਉਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਤਰਨਾਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ:
ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਰਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਤੋਂ ਉਸੇ diff ਲਈ ਇਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਉ:
ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨੂੰ ਕੰਮ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦਾ ਠੇਕਾ ਸਮਝੋ—ਨਾਮਾਤਰ ਸੁਝਾਅ ਨਹੀਂ।
ਟੈਸਟਿੰਗ ਐਸੀ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸੋਲੋ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ “ਕੀ” ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਵਰੇਜ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਫੇਲਿਅਰ ਲੱਭਣਾ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਬੋਰਿੰਗ ਹਿੱਸੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਪਰ ਇਹ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਰਹੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਸਹੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹਲਕਾ acceptance criteria (ਜਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼) ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਪੇਸਟ ਕਰੋ:
ਅਤੇ ਮੰਗੋ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਤੁਹਾਡੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ।
ਦੋ ਟਿੱਪਸ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ:
ਟੈਸਟ ਨਾਵਾਂ ਐਸੇ ਹੋਣ ਜੋ ਲੋੜਾਂ ਵਾਂਗ ਪੜ੍ਹੇ (“rejects checkout when cart total is zero”).
ਹਰ ਐਸਰਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਮੰਗੋ ਤਾਂ ਕਿ ਫੇਲਯਰਸ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝ ਆਉਣ।
AI ਅਸਲੀਅਤ-ਪਰ-ਅਨੋਨિમ ਫਿਕਸਚਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੈ: ਨਮੂਨਾ ਯੂਜ਼ਰ, ਆਰਡਰ, ਇਨਵਾਇਸ, ਸੈਟਿੰਗਸ, ਅਤੇ “ਅਜੀਬ” ਡੇਟਾ (ਲੰਬੇ ਨਾਂ, ਖਾਸ ਅੱਖਰ, ਟਾਈਮਜ਼ੋਨ)। ਤੁਸੀਂ ਆਮ APIs (auth, payments, email, maps) ਲਈ mock responses ਵੀ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਐਰਰ ਪੇਲੋਡ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਛੋਟਾ ਨਿਯਮ: ਹਰ ਮੌਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਫਲ ਰਿਸਪਾਂਸ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਫੇਲਿਅਰ (ਉਦਾਹਰਣ: 401 unauthorized, 429 rate limited) ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਹ ਆਦਤ ਐਜ ਬਿਹੈਵੀਅਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫੇਲਿੰਗ ਟੈਸਟ, ਐਰਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਫੰਕਸ਼ਨ/ਕੌਮਪੋਨੇਟ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਇਕ ਛੋਟੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੁਝਾਅ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਸਮਝੋ, ਉੱਤਰ ਨਾ।
ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਮੈਨੂਅਲ ਸ੍ਮੋਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ: ਲੌਗਿਨ, ਕੋਰ ਫਲੋਜ਼, ਪਰਮੀਸ਼ਨ, ਆਵਸ਼ਯਕ ਸੈਟਿੰਗ, ਅਤੇ “ਤੁੱਟ ਨਹੀਂ ਸਕਣਾ” ਰਾਹ ਜਿਵੇਂ payment ਅਤੇ data export। ਇਸਨੂੰ 10–20 ਆਈਟਮ ਤੱਕ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੱਗ ਫਿਕਸ ਕਰੋ ਤਾਂ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ—ਤੁਹਾਡੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਤੁਹਾਡੀ ਯਾਦ ਬਣ ਜਾਏਗੀ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਰੂਟੀਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਜੋੜੋ: /blog/safer-releases.
ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਇੱਕ ਉਤਕ੍ਰਿਸ਼ਟ “AI ਸਹਾਇਤਾ” ਖੇਤਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਲਿਖਤ ਹੈ: ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਤਰ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇਵੈਂਟਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਗੈਪਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਣ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕਸ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ—ਤਾਂ ਕਿ ਅਗਲੇ 2–4 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਯੋਗ ਉੱਤਰ ਮਿਲਣ।
5–8 ਉਹ ਸਵਾਲ ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ:
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇਵੈਂਟ ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਪਰਟੀਸ ਸੁਝਾਏ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ। ਉਦਾਹਰਨ:
onboarding_started (source, device)onboarding_step_completed (step_name, step_index)project_created (template_used, has_collaborator)upgrade_clicked (plan, placement)subscription_started (plan, billing_period)ਫਿਰ sanity-check ਕਰੋ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ ਵੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋਣਗੇ ਕਿ ਹਰ ਇਵੈਂਟ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣਗੇ, AI ਨੂੰ “ਫੈਸਲਾ-ਤਿਆਰ” ਵਿਊਜ਼ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਦਿਓ:
upgrade_clicked) to purchaseਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਕਸ਼ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬੇਕਾਰ ਟਰੈਕਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚੋ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟੈਂਪਲੇਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ Notion ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕੋ:
AI ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਇਵੈਂਟ ਲਿਸਟ ਲਈ ਡੇਟਾ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ: ਪੂਰਾ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟ, ਕੰਟੈਕਟਸ, ਸਹੀ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਉਹ ਸਭ ਨਾ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ। enums (ਜਿਵੇਂ error_type) ਵਰਤੋ raw messages ਦੀ ਥਾਂ, ਅਤੇ ਜੇ ਲੋੜ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ IDs ਨੂੰ ਹੈਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਛੱਡੇ ਹੋਏ ਕੰਮ ਵੱਡੇ ਆਊਟੇਜ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। AI ਇੱਥੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਕੰਮ ਦੋਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਲਿਖਤ-ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਵਿਵਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ (ਨਾਂ, ਰੀਜਨ, ਲਿਮਿਟ), ਨਾਂ ਕਿ ਰੱਦੀ ਖ਼ਾਲੀ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਟੈਕ (Vercel/Fly.io/AWS, Postgres, Stripe, ਆਦਿ) ਲਈ ਇੱਕ “ਪ੍ਰੀ-ਫਲਾਈਟ” ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰ ਦੌੜਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਇੰਨਾ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ।
ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਡੈਪਲੋਯਮੈਂਟ/ਹੋਸਟਿੰਗ ਨਾਲ snapshots ਅਤੇ rollback ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai snapshots ਅਤੇ rollback ਨਾਲ source export ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ), ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ক্ষমਤਾਵਾਂ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਾਕੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਰਿਲੀਜ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਹੋਵੇ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸਾ ਰਨਬੁਕ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੇ-ਤੁਸੀਂ 2 ਵਜੇ ਸਵੇਰੇ ਵੀ ਫਾਲੋ ਕਰ ਸਕੋ। ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਵਿੱਚ ਦਿਓ: ਹੋਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਵਾਇਡਰ, ਡੈਪਲੋਯਮੈਂਟ ਤਰੀਕਾ, DB ਕਿਸਮ, queues, cron jobs, ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਫਲੈਗ।
ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਰਨਬੁਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ:
ਇੱਕ incident doc ਟੈਂਪਲੇਟ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਐਪ ਅਤੇ ਸਟੈਕ ਲਈ ਰੀ-ਯੂਜ਼ਬਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਬਣਵਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ /pricing ਦੇਖੋ।
AI ਡ੍ਰਾਫਟ, ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਖੇਧਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਬਿਜਨੈਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਖ਼ਤਮ ਕਰ ਦੇਵੇ, ਤਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਾਮਿਲਤਾ ਜਰੂਰੀ ਹੈ।
ਕੁਝ ਕੰਮ “ਫਾਉਂਡਰ ਜੱਜਮੈਂਟ” ਹਨ ਬਰਾਵਰ “ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ” ਨਹੀਂ। ਗਰੰਟ ਵਰਕ (ਸਾਰ, ਵਿਕਲਪ) ਨੂੰ ਵਿਭਾਜਿਤ ਕਰੋ, ਆਖਰੀ ਚੋਣ ਨਹੀਂ।
ਐਸੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਤੇ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋਏ ਸਮਝੋ।
AI ਤਿਆਰੀ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਖੇਤਰ ਉਹਨਾਂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਮੰਗਦੇ ਹਨ:
ਜਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਨ ਹੋਵੇ ਕਿ ਦੇਲਿਗੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੁਕਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਦ ਰੁਕੋ ਜਦੋਂ:
AI ਨੂੰ ਵਿਕਲਪ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਿੱਛੇ ਪੈਠੇ ਖਤਰੇ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੋ—ਫਿਰ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਖੁਦ ਕਰੋ।
Use AI when the task is repeatable and the downside of mistakes is small, reversible, or easy to catch. A quick test is:
Treat AI as a drafting and checking tool, not the final decision-maker.
Score each candidate task 1–5 on:
Add the scores and start with the highest totals. This pushes you toward drafts, summaries, and checklists before you touch core logic or security-sensitive work.
Ask AI to turn your idea into 3–5 testable hypotheses (problem, value, behavior), then generate a 20-minute interview guide.
Before you use the questions, edit for bias:
After calls, paste notes back in and have AI extract , , and plus a few verbatim quotes.
Use AI to go from “fuzzy concept” to structured scope:
Then convert each feature into user stories and acceptance criteria, and manually review for permissions, empty states, and failure cases.
Give AI your flow as bullets (or screen list) and ask for:
Use the output as options, then choose the simplest flow you can clearly defend for your target user and core job-to-be-done.
Have AI draft two versions of key screens:
Then ask for microcopy variants in a single tone and lock in a tiny style guide:
Ask AI to propose a small set of tokens you can reuse everywhere:
Then generate component “done” checklists (hover/disabled/loading/focus + accessibility notes). Always verify contrast and tap targets with real tools and devices.
The sweet spot is small, testable changes:
If you get a huge multi-file rewrite, stop and re-scope into PR-sized steps you can actually review and test.
Turn acceptance criteria into a starter suite:
AI is also good for fixtures and mock API responses (include success + at least two failures like 401/429). When debugging, paste the failing test + error + related code and ask for likely causes with one minimal diagnostic step per cause.
Avoid delegating decisions that require accountability or deep context:
Never paste secrets or personal/proprietary data into prompts (API keys, tokens, production logs with PII). For release safety, use AI to draft checklists and runbooks, then validate details against your actual stack (and consider a human security review when it matters).
For errors, use the pattern: what happened + what to do + what was saved.