ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ: ਜਦੋਂ ਗਤੀ ਅਤੇ ਫਲੋ ਕਠੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਹਰਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ

“ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ (ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ)

“ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ” ਉਹ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੋਫਟਵੇਅਰ ਗਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਡਿੱਠੀ-ਸੋਚ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜੋ ਸਹੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਬਦਲਾਵ ਕਰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹੋ। ਮਕਸਦ ਪੂਰਨਤਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਕੁਝ ਚਲਦਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕੋ।

ਸਰਵੋਤਮ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਚੋਣ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਰਸਮੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਥਾਂ ਰਫ਼ਤਾਰ, ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਛੇਤੀ ਛੱਡ ਕੇ ਅਹਿਸਾਸ ਤੇ ਅਧਿਕ ਭਰੋਸਾ, ਅਤੇ ਪॉलਿਸ਼ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰੱਕੀ।

ਇਹ ਕੀ ਹੈ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿੱਸਦੀ ਹੈ:

• ਇੱਕ ਦੋ-ਤਰੀਫ਼ੀ (ਥਿਨ) ਸਲਾਈਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਜੋ end-to-end ਕੰਮ ਕਰੇ
• ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲਣ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇਰ ਨਾਲ ਲੈਣਾ
• ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦਿਸ਼ਾ ਬਦਲਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਫੀਡਬੈਕ ਵੀ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ
• ਇਕ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ “ਭਲਾ-ਭਲਾ” ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ

ਇਹ ਖੋਜ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ, ਹੈਕ-ਵੀਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ MVPs ਦੌਰਾਨ ਆਮ ਹੈ।

ਇਹ ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ:

• “ਕੋਈ ਸੋਚ ਨਹੀਂ” ਜਾਂ “ਕੋਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ”
• ਬੱਗ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਪੀੜਾ ਨੂੰ ਅਣਦੇਖਾ ਕਰਨ ਦਾ ਬਹਾਨਾ
• ਵਧਦੇ ਕੋਡਬੇਸ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ
• ਲਾਪਰਵਾਹ ਹੋਣ ਦੇ ਬਰਾਬਰ

ਫੈਸਲਾ ਫਿਰ ਵੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਅਗਲੇ ਐਕਸਪਰਿਮੈਂਟ 'ਤੇ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਨ ਕਿ ਪਰਫੈਕਟ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ।

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿਰੁੱਧ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਾਸ

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਾਸ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਲਈ ਅਪਸ਼ਟਿਮੈਂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਬਾਊਂਡਰੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਮਭਾਲਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤੋਂ।

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅੱਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੰਦੇਪਨ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਜੋ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਮਾਮਲਾ ਹੈ ਉਸ ਦੀ ਖੋਜ ਹੋਣ 'ਤੇ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਟੀਮਾਂ ਕਿਉਂ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ

ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਉਤਪਾਦ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਰਫ਼ਤਾਰ 'ਤੇ ਜੀਉਂਦੀਆਂ ਜਾਂ ਮਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਖਰਾਬ ਚੀਜ਼ ਬਣਾ ਲਏ ਅਤੇ ਸੁੰਦਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਹਾਰ ਜਾੋਗੇ। ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਤਿਯੋਗੀ ਫਾਇਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਉੱਚੀ ਹੋਵੇ।

ਪਰ ਇਸਦਾ ਖਰਚ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਜਿੰਨਾ ਜਲਦੀ ਤੁਸੀਂ ਢਾਂਚਾ ਛੱਡਦੇ ਹੋ, ਉਤੀਨੀ ਹੀ ਜਲਦੀ friction ਵਧਦਾ ਹੈ—ਉਲਝਣ ਭਰੀ ਕੋਡ, ਕਰਾਖ਼ੀ ਰਵੱਈਏ ਅਤੇ ਵਧਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼। ਬਾਕੀ ਲੇਖ ਇਸ ਵਟਾਂਦਰੇ ਬਾਰੇ ਹੈ: ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕਦੋਂ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਨੁਕਸਾਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਗਤੀ, ਅਹਿਸਾਸ ਅਤੇ ਫਲੋ ਕਿਉਂ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦੇ ਹਨ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਕੇ ਸਿੱਖਣਾ। ਜਦੋਂ ਲੋੜਾਂ ਧੁੰਦਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਖਤਰਾ “ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ” ਹੋਵੇ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਣਾ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਯੋਜਨਾ ਗਲਤ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਇਨਪੁੱਟ ਹਾਲੇ ਅਣਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਹਨ।

ਮੋਮੈਂਟਮ: ਛੋਟੀ ਜਿੱਤਾਂ ਜੋ ਗੁਣਾ ਹੋਕੇ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ

ਛੋਟੇ ਇਨਕਰੀਮੈਂਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਣ ਨਾਲ ਦਿੱਖਣਯੋਗ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਬਾਰੰਬਾਰ “ਕਰ ਲਿਆ” ਪਲ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਦੋ ਕੰਮ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਉੱਚੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖੁਦAbstract ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ।

ਮੋਮੈਂਟਮ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਹਲਕਾ ਸਲਾਈਸ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੱਲ੍ਹ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਿਸ਼ਾ ਗਲਤ ਸੀ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਦਿਨ ਖਰਚ ਕੀਤਾ—ਮਹੀਨਾ ਨਹੀਂ।

ਅਹਿਸਾਸ: ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੇਠਾਂ ਫੈਸਲਾ

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਅਕਸਰ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ: ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਕਿਹੜੇ ਐਜ-ਕੇਸ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ? ਕਿਹੜੇ ਵਰਕਫਲੋ ਹੋਣਗੇ?

ਉਸ ਦੌਰਾਨ, ਅਹਿਸਾਸ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਕ ਅਸਰ ਤੋਪ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਸਧਾਰਨ ਵਰਜਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵੈਲਿਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮਕਸਦ ਸ਼ੁਰੂ 'ਚ “ਸਹੀ ਹੋਣ” ਦਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਬੂਤ ਉਤਪੰਨ ਕਰਨ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਫਲੋ: ਘੱਟ friction, ਘੱਟ context switches

ਫਲੋ ਛੁਪਿਆ ਹੋਇਆ ਗੁਣਾ-ਕਰਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਰਸਮੀ ਕਾਰਵਾਈ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਧਿਆਨ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਧਾਰ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਸੋਧੋ → ਚਲਾਓ → ਨਤੀਜਾ ਵੇਖੋ → ਠੀਕ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੰਦਰੁਸਤ ਲੂਪ ਰਫ਼ਤਾਰ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਘੱਟ ਮੀਟਿੰਗਜ਼, ਘੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਘੱਟ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ बहਸ—ਜਿਹੜੇ ਸਾਰੇ ਧਿਆਨ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਧਿਆਨ ਹੀ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਹਰਾਂ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਯੋਜਨਾ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਤਪਾਦ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਆਕਾਰ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ। ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਗਤੀ, ਅਹਿਸਾਸ ਅਤੇ ਫਲੋ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਕਾਈ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ ਸ਼ੌਟਕੱਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਤੇਜ਼ੀ ਦੇ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ।

ਖੋਜ ਦਾ ਦੌਰ: ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਰਫ਼ਤਾਰ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ

ਖੋਜ “ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ” ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਚੀਜ਼ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ।

ਇਸੀ ਲਈ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਪਹਿਲੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਚਮਕਦੀ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਮਕਸਦ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ, ਨ ਕਿ ਕੁਸ਼ਲਤਾ। ਇਸ ਦੌਰ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਟੀਮ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਾਲੀ ਹੈ—ਸਗੋਂ ਉਹ ਜੋ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਇਸਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਦੇ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਉਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਿਖਾ ਸਕਣ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਧਾਰਨਾ ਬੁੱਰੀ ਹੋ ਜਾਏ।

ਖੋਜ ਬਣਾਮ ਨਿਰਵਾਹ

ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਿਰਵਾਹ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਦਿਸਦੇ ਹਨ (ਤੁਸੀਂ ਹਲਾਂ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋ), ਪਰ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਦਤਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਖੋਜ ਵਿਕਲਪ ਵੱਧਾਉਣ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਕਈ ਉਤਪਾਦ ਰੂਪ, UI ਫਲੋ ਜਾਂ ਵੈਲਿਊ ਪ੍ਰਾਪਜ਼ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ। ਨਿਰਵਾਹ ਮੱਤਭੇਦ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਜੋ ਸਾਬਤ ਹੋ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਉਹ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਸਕੇਲਯੋਗ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ maintainable ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਵਾਹ ਦੇ ਹੋਣ ਯੰਤਰ ਬਹੁਤੀ ਜਲਦੀ ਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ—ਕਠੋਰ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ, ਭਾਰੀ ਪੈਟਰਨ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਬਾਊਂਡਰੀ—ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਣਜਾਣ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਕ-ਇਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹੱਕ ਨਹੀਂ ਕਮਾਇਆ।

ਅਸਲ ਅਣਜਾਣੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ

ਅਕਸਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:

• ਕੌਣ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ)
• ਉਹ ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ (ਮੁੱਲ-ਨੀਤੀ)
• ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਣਗੇ (ਵਿਤਰਨ)
• ਕਿਹੜਾ ਉਪਯੋਗ ਕੇਸ “ਮੁੱਖ” ਹੈ (ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਧਿਆਨ ਭਟਕਾਉਂਦੇ ਹਨ)

ਗਤੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਛੋਟੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨਾਲ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਿਰਫ਼ ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਅਣਦਰੂਨੀ ਢਾਂਚਾ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਧੀਮਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਲੇਅਰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਫੈਸਲੇ ਮੰਗਦੀ ਹੈ—ਨਾਂकरण, ਬਾਊਂਡਰੀ, ਇੰਟਰਫੇਸ, ਟੇਸਟ ਰਣਨੀਤੀ, ਸੰਰਚਨਾ, ਰਿਵਾਜ। ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਠੀਕ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਨਿਵੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਪਰ ਖੋਜ ਦੌਰਾਨ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਅਸਥਾਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰ ਡਿਲੀਟ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਯੂਜ਼ਰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਢਾਂਚਾ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਮਹਿੰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਟੀਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬਣਾਏ ਕੰਮ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਿੱਖਿਆ ਉਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ।

ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਪਹਿਲਾ ਵਰਜਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਵਰਜਨ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਛੋਟਾ ਤੇਜ਼ ਕੁਝ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਇੱਕ onboarding ਫਲੋ, ਪ੍ਰਾਇਸਿੰਗ ਪੇਜ਼, ਇੱਕ ਛੋਟੀ automation—ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ। ਤੁਸੀਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਮਾਪਣਾ ਹੈ, ਯੂਜ਼ਰ ਕੀ ਗਲਤ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਕਿਥੇ ਉਹ ਰੁਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ “ਜ਼ਰੂਰੀ” ਫੀਚਰ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਛੂਹੇ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ।

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਇੱਥੇ ਫਾਇਦemand ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨੂੰ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਬਣਾਓ, ਦੇਖੋ, ਸੋਧੋ—ਜਦ ਤਕ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇਤਨਾ ਸਪਸ਼ਟ ਨ ਹੋ ਜਾਵੇ ਕਿ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਆਪਣਾ ਖਰਚਾ ਚੁਕਾ ਸਕੇ।

ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹਿਲਣ ਦਾ ਅਸਲ ਮੋਹਮ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਇਸ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਚਨਾ (ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ) ਨਿਕਾਲਦੀ ਹੈ—ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਕੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਚੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਕ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਬੂਤ ਵਿਚਕਾਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਬੂਤ ਚੰਗੀਆਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਇੰਧਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਨਾਲ ਘੱਟ-ਵਿਰਮਤ ਲੂਪ

ਤੇਜ਼ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ konkreਟ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਬਜਾਏ ਲੋੜਾਂ ਉੱਤੇ बहਸ ਕਰਨ ਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਫਲੋ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕੁਝ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਵਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਰੁਕਦੇ ਹਨ।

ਉਹ ਲੂਪ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਇੱਕ 10-ਮਿੰਟ ਦਾ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਰਿਵਿਊ ਕਿਸੇ clickable ਜਾਂ ਅੱਧ-ਤਿਆਰ ਵਰਜਨ 'ਤੇ
• ਨਿਸ਼ਾਨਦਾਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਬੇਟਾ ਰਿਲੀਜ਼
• ਇਕ ਸਪੋਰਟ ਚੈਨਲ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਆਪਣੀ ਭাষਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਕੁੰਜੀ ਹੈ: ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ—ਛੋਟੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹਾਂ।

ਸੁੰਦਰਤਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, “ਚੰਗੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ” ਅਕਸਰ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਉਤਪਾਦ ਮੁੱਲ (ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ, ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ, ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਇੱਛਾ) ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ—ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਨਲ ਸੁਧਾਰ ਤੇ ਸਮਾਂ ਖਰਚ ਕਰੋ।

ਜੇ ਫੀਚਰ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ, ਤਾਂ ਉਸਦੀ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਸੁੰਦਰ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀ।

ਅੱਗੇ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਇਸ بارے ਸਪਸ਼ਟਤਾ

ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਸਲ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੰਟਿਊਸ਼ਨ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਣਾ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਵੇਖੋ:

• ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ: ਬਾਰ-ਬਾਰ ਪੁੱਛੇ ਗਿਆ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਕਿੱਥੇ UX ਜਾਂ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਖਾਮੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ
• ਡੈਮੋਜ਼: ਜਿਹੜਾ ਹਿੱਸਾ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਮਝਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਦੁਬਾਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
• ਚਰਨ (ਚਰਨ): ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮੋੜ ਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਛੱਡ ਦੇਂਦਾ ਹੈ—ਉਹ ਥਾਂ ਮੁੱਲ ਟੁੱਟ ਰਿਹਾ ਹੈ
• ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ: ਜੇ ਲੋਕ “ਆਹਾ” ਲਹਿਰ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦੇ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਕੰਮ ਸਾਫ਼ ਹੈ

ਗਤੀ “ਸਾਡਾ ਸੋਚਣਾ” ਨੂੰ “ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ” ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ—ਅਸਲ ਮੁੱਲ।

ਖਰਚੇ: ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਢਾਂਚਾ ਛੱਡਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕੀ ਤਿਆਗਦੇ ਹੋ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਉੱਡਣ ਵਰਗੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ: ਘੱਟ ਨਿਯਮ, ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ, ਵੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ। ਪਰ ਰਫ਼ਤਾਰ ਮੁਫ਼ਤ ਨਹੀਂ—ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

ਸਿੱਧੇ ਖਰਚੇ (ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਜਲਦੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ)

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਢਾਂਚਾ ਛੱਡਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਤਿਆਗਦੇ ਹੋ।

ਬੱਗ ਵਧਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਟੈਸਟ, ਟਾਈਪਸ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਬਾਊਂਡਰੀ ਵਿੱਚ। ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਵਧਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫੈਸਲੇ ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ—ਇੱਕ ਗੱਲ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਤਿੰਨ ਹੋਰ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੀ ਆਵਾਜ਼ ਸੁਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੇਜ਼ ਫੈਸਲੇ (ਲਗਾਤਾਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਾਲ, ਨਕਲ ਕੀਤੀ ਗਣਨਾ, "ਅਸਥਾਈ" ਪੋਲਿੰਗ ਲੂਪ) ਛੋਟੀ scale 'ਤੇ ਠੀਕ ਚੱਲਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਮੋੜ 'ਤੇ ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਐਪ ਧੀਮਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ।

ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਖਰਚੇ (ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ)

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਨੁਕਸਾਨ ਅਕਸਰ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕੋਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਛੁਹਦਾ ਹੈ—ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਪਸ ਦੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆਵੇ।

ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਧੀਮੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕੋਈ ਸਪਸ਼ਟ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਨਵੇਂ ਟੀਮ ਮੈਂਬਰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕੀ ਸੇਫ਼ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਧੀਰੇ ਜਾਂ ਅਕਸਮਾਤ ਵੱਡੇ ਗੁੰਝਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਡਰ ਰਿਹਾਇਸ਼ੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਹਰ ਐਡੀਟ ਇਕ ਅਚਾਨਕ ਬਗ ਦਾ ਕਾਰਣ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਰਿਲੀਜ਼ਜ਼ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ—ਵਧੇਰੇ ਰੋਲਬੈਕ ਅਤੇ "ਮੇਰੇ ਮਸ਼ੀਨ ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ" ਚੌਂਕਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸੰਯੁਕਤ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਇੱਕ ਸ਼ੌਟਕੱਟ ਬਹੁਤ ਵਾਰ "ਇੱਕ ਵਾਰੀ" ਹੀ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ। ਹਰ ਅਣ-ਸੰਰਚਿਤ ਪੈਚ ਅਗਲੇ ਪੈਚ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ 'ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਹੋਰ ਸ਼ੌਟਕੱਟਾਂ ਵੱਲ ਧਕੇਲੇ ਜਾਓਗੇ—ਜਦ ਤੱਕ ਰਫ਼ਤਾਰ ਡਰੈਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਨਾ ਜਾਵੇ।

"ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਹੋਰ ਸ਼ੌਟਕੱਟ" ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:

• ਅੱਜ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਨਾਂ ਅਤੇ ਬਾਊਂਡਰੀ ਛੱਡ ਦਿਓ
• ਰਿਫੈਕਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕੋਡ ਦੁਹਰਾਓ
• ਐਜ ਕੇਸ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜੋੜ ਦਿਓ ਬਜਾਏ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਧਾਰਨ ਕਰਨ ਦੇ
• ਟੈਸਟ ਲਿਖਣਾ ਰੋਕ ਦਿਓ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਡ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ

ਇਹ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਚੋਣ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਬਰਬਾਦੀਕਾਰਕ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਇਕੱਠੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਐਸਾ ਕੋਡਬੇਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤਰੱਕੀ ਰੋਕੇ—ਵਾਹ ਵਿਰੋਧੀ ਜਿਸ ਲਈ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ।

ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਟਾਂਦਰਾ ਮਾਣਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਸੱਟ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਲਈ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਲਈ ਭਵਿੱਖੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਨਿੱਘੜਤ ਨੂੰ ਤਿਆਗ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਹ ਦੌਲਤ ਉਹਨਾਂ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲਕੜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ "ਸਹੀ ਚੀਜ਼ ਕੀ ਬਣਾਣੀ ਹੈ", ਨ ਕਿ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁੰਦਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।

ਛੋਟੇ-ਅਰਸੇ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਸ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ

ਜੇ ਕੋਡ ਕੁਝ ਦਿਨ ਜਾਂ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਜੀਊਣਾ ਹੈ—ਨ ਕਿ ਸਾਲਾਂ ਲਈ—ਤਾਂ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਕ ਜ਼ਰੂਰਤਮੰਦ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜੋ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਕੀ ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਹੋਰ ਦੇਖਣਯੋਗ ਹੈ?" ਇਕ ਪਾਲਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕੋਈ ਵਰਤਦਾ ਹੀ ਨਹੀਂ।

ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਾਂ ਲਈ ਵੀ ਇਹੋ ਜਿਹਾ ਹੈ: ਯੂਜ਼ਰ ਬਿਲਡਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਬੈਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਲੋੜਾਂ ਰੋਜ਼ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਗਲਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਫਿਕਸ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਚਾਰ ਨਾਲ ਠੀਕ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਉਹ MVPs ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਸਿਆ ਅਜੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ (ਕੌਣ ਯੂਜ਼ਰ ਹੈ, ਉਹ ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ, “ਚੰਗਾ” ਕੀ ਹੈ) ਟੈਸਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਕਸਰ ਟਾਲ-ਮਟੋਲ ਦਾ ਰੂਪ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਦੌਰ ਵਿੱਚ, ਸਪੱਤਰ, end-to-end ਥਿਨ ਸਲਾਈਸ: ਇੱਕ ਖੁਸ਼ ਰਾਹ, ਘੱਟ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਐਸਾ ਜੋ ਲੋਕ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦੇਣ ਸਕਣ—ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਹੈ।

ਇੱਕਲਾ ਬਿਲਡਰ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਛੋਟੀ ਟੀਮ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਾਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕਲਾ ਬਿਲਡਰ ਸਾਰੀ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਿਰ 'ਚ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਘਰ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਭੀ, ਤੇਜ਼ ਸੰਚਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਥਾਂ ਸਾਂਝੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਕਮੋਢ ਸਮੇਂ ਲਈ।

ਘੱਟ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਗੜਬੜਾਂ ਵਾਪਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਜੇ ਗਲਤੀਆਂ ਸਸਤੀ ਹਨ (ਇੱਕ ਫੇਲ ਹੋਈ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਰਿਵਰਸਿਬਲ ਸੈਟਿੰਗ, ਗੈਰ-ਆਲੋਪ੍ਰਧ ਫੀਚਰ ਫਲੈਗ), ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਨਾ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਹੈ।

ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਨੀਤੀ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ roll back ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪੈਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਮਨੁਅਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਸੰਘੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਸਾਂਝ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮੁੱਲ ਭਵਿੱਖੀ ਸਫਾਈ ਦੀ ਲਾਗਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ—ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਸਫਾਈ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨ ਰਹੇ ਹੋ।

ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਸੰਦਰਭ ਇੰਪਰੋਵਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਸਜ਼ਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਮਹਿੰਗਾ, ਅਪਰਿਵਰਤਨੀ ਯਾ kanooni ਨਤੀਜੇ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਤੀ ਮੁੱਖ ਲਕੜੀ ਨਹੀਂ—ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੈ।

ਉੱਚ-ਦਾਅ ਖੇਤਰ (ਜਿੱਥੇ "ਉਫ਼" ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਹੀਂ)

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਭੁਗਤਾਨ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਭਰੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਛੁਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਢੰਗ ਨਾ ਬਣਾਓ।

ਛੋਟੇ ਸ਼ੌਟਕੱਟ—ਧਮਕੀ ਮਾਡਲ ਨਾ ਕਰਨਾ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਛੱਡਨਾ, ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ ਨਾ ਰੱਖਣਾ, ਡੇਟਾ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਛੱਡਣਾ, ਜਾਂ ਵੈਧਤਾ ਛੱਡਨਾ—ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, "ਬਾਅਦ ਸਾਫ਼ ਕਰਾਂਗੇ" ਅਕਸਰ ਬਣਦਾ ਹੈ "ਅਸੀਂ ਤਕ ਤਕ ਡਿਫ਼ਾਲਟ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ।"

ਕਈ-ਟੀਮ ਵਾਲਾ ਮਾਹੌਲ ਜਿੱਥੇ ਸਾਂਝੇ ਹਿੱਸੇ ਹਨ

ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕੋ ਕੋਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣ, ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਅਦਿੱਖੇ ਖਰਚ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ: breaking changes, ਅਣਸੁਝੇ ਰਿਵਾਜ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਕੀਅਤ।

ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ contracts, ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਰਿਵਿਊ ਮਿਆਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਢੇਰ ਜਲਦੀ ਵੱਧਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ "ਤੇਜ਼ ਜੀਤ" ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੀ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਫਾਇਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ

ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਵੱਡਾ ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜਾਂ ਸਖਤ ਅਪਟਾਈਮ ਉਮੀਦਾਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੂਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।

ਤੁਸੀਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੀਜ਼ਾਂ—ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਬਜਟ, ਅਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਟੀ, ਬੈਕਅੱਪ ਅਤੇ ਫੇਲਿਅਰ ਮੋਡ—ਇਰਾਦਾ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਕੇਲਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਰੋਕਣਾ ਸੋਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਲੋਡ ਹੇਠਾਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ।

ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦ ਜਿਹਨਾਂ 'ਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਭਵਿੱਖੀ ਯੋਗਦਾਤਾ ਹੋਣਗੇ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲੰਬਾ ਰਨਵੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਹੱਥਬਦਲੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ sketch ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ—you’re building an asset. ਭਵਿੱਖੀ ਯੋਗਦਾਤਾ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਬਾਊਂਡਰੀ, ਟੈਸਟ, ਨਾਂ-ਰਿਵਾਜ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਕੋਡ ਚੱਲਦਾ ਰਹੇਗਾ ਪਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕੇਗਾ—ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੈਲੀਵਰੀ ਧੀਮੀ ਹੋਵੇ, ਫੀਚਰ ਭੰਗੁਰ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ ਵਧਦਾ ਜਾਵੇ।

ਇੱਕ ਮੱਧ ਰਾਹ: ਤੇਜ਼ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਨਾਲ ਹਲਕੇ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਖ਼ਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ "ਚਲਦੇ ਰਹਿਣਾ" ਅੰਤ ਵਿੱਚ "ਥਰੈਸ਼ਿੰਗ" ਵਿਚ ਬਦਲ ਜਾਵੇ ਜਦੋਂ ਸ਼ੌਟਕੱਟ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਣ। ਇੱਕ ਮੱਧ ਰਾਹ ਗਤੀ ਅਤੇ ਅਹਿਸਾਸ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਜਦਕਿ ਕੁਝ ਹਲਕੀ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਜੋ ਅਟਾਲੇ ਗੰਦਗੀ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼, ਭਾਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ

ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਉਹ ਨਿਯਮ ਹਨ ਜੋ ਭਵਿੱਖੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ upfront ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਲ ਵਿੱਚ ਮੰਨਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਇਕ ਰੱਤਾ ਗੇਂਦੀ ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।

ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ: ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਰ ਆਜ਼ਾਦੀ ਨਾਲ improvisation ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।

ਕੁਝ ਨੌਂ-ਨੇਗੋਸੀਆਬਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਚੁਣੋ

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੈੱਟ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦੌਰਾਨ ਵੀ ਨਹੀਂ ਛੱਡੋਂਗੇ:

• ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਪੱਧਰ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਸਤੇ (signup, checkout, ਮੁੱਖ ਵਰਕਫਲੋ) ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ smoke tests। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਦੀ ਟੈਸਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਟੈਸਟ ਕਰੋ ਜਿਹੜੇ ਟੁੱਟਣ ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਰਮਿੱਕਿਤ ਕਰ ਦੇਣ।
• ਲੌਗਿੰਗ: ਕੁੰਜੀ ਘਟਨਾਵਾਂ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ, searchable logs। ਤੁਹਾਨੂੰ "ਕੀ ਹੋਇਆ?" ਦਾ ਜਵਾਬ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਖਾਮੋਸ਼ ਫੇਲ੍ਹ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫੇਲ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਰਿਕਵਰ ਹੋ ਸਕੇ।

ਇਹ ਪੂਰਨਤਾ ਦੇ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਰੱਖੋ

ਭਾਵੇਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੰਦੇ ਹੋਣ, ਲਕਿਨ ਕੋਸ਼ਿਸਟ ਕਰੋ ਕਿ ਘੱਟ-ਆਕਾਰ ਦੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਜਿਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕੇ: ਇੱਕ ਮੋਡੀਊਲ ਇਕ ਕੰਮ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਰੱਖੇ, ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਫ਼ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਡਿਪੈਂਡੇੰਸੀ ਘੱਟ ਹੋਣ। ਇਸ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰਨਾ ਖੇਡ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਲਗੇਗਾ ਨਾ ਕਿ ਗੁੰਝਲ ਖੋਲ੍ਹਨ ਬਰਾਬਰ।

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਕੋਈ ਫਾਈਲ ਜਾਂ ਮੋਡੀਊਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਕ੍ਰੋਲ ਕਰਵਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰੋ।

ਹਲਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ, ਪਰ ਲਗਾਤਾਰ

ਇੱਕ ਛੋਟੀ README ਲਿਖੋ ਜੋ ਇਹ ਜਵਾਬ ਦੇ: ਇਹ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਣ, ਕਿਵੇਂ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਤੇਜ਼-ਕਿਨਾਰੇ ਕਿਹੜੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ (ਅਜਿਹਾ ASCII ਵੀ ਚਲਦਾ ਹੈ) ਜੋ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਲੋ ਨੂੰ ਦਿਖਾਵੇ।

ਹਲਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨੂੰ ਸਾਂਝੀ ਮੋਮੈਂਟਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਂਦੀ ਹੈ—ਤਾਕਿ ਭਵਿੱਖੀ ਮੈਂਬਰ ਜਾਂ ਆਪਣਾ ਆਪ ਵਾਪਸ ਆ ਕੇ ਮੁੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੁੜ-ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕੇ।

ਕਿੱਥੇ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਔਜ਼ਾਰ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ

ਜੇ ਹਿੱਸਾ-ਮੁੱਖ ਮਕਸਦ ਲੂਪ (ਵਿਚਾਰ → ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਐਪ → ਫੀਡਬੈਕ) ਨਿਬੜਾ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਉਪਕਰਣ ਜੋ ਸੈਟਅਪ friction ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਫੋਰਸ ਮਲਟੀਪਲਾਈਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਇੱਕ ਵਾਈਬ-ਕੋਡਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਸਰਵਰ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ snapshots/rollback ਅਤੇ planning mode ਵਰਗੀਆਂ ਖਾਸੀਅਤਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਆਸਾਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਦੌਰਾਨ ਖ਼ਾਸੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭਾਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਕਮਿਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ end-to-end ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (React on the web, Go + PostgreSQL on the backend, Flutter for mobile)।

ਉਹੀ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ: ਭੀਤਰ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਂਦਿਆਂ ਵੀ auth, billing ਅਤੇ data deletion ਨੂੰ "ਹੁਣ ਬਣਾਉ" ਕੰਮ ਮੰਨੋ।

ਵਿਹਾਰਿਕ ਨਿਯਮ ਜੋ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਕੋਲਾਪਸ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ مان ਲਏ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਫੇਜ਼ ਹੈ, ਸਥਾਈ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ। ਮਕਸਦ "ਕੋਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਹੀਂ" ਨਹੀਂ—ਇਹ ਹੈ ਸਿਰਫ਼ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਢਾਂਚਾ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਫਸਕੇ ਨਾ ਰਹਿ ਜਾਵੋ।

1) ਅਜੇ ਲਈ "ਭਲਕੇ" ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਮਿੰਨੀਮਲ ਬਾਰ ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ। ਇਸਨੂੰ ਛੋਟਾ ਅਤੇ konkret ਰੱਖੋ, ਉਦਾਹਰਨ:

• ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਐਂਟਰੀ ਪਇੰਟ (ਕੋਈ ਰਹੱਸਮਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨਹੀਂ)
• ਸੰਰਚਨਾ ਲਈ ਇਕੋ ਥਾਂ
• ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੌਗਿੰਗ ਅਤੇ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ
• ਇਕ ਛੋਟੀ ਫੋਲਡਰ ਰਿਵਾਜ (ਜਿਵੇਂ /api, /ui, /lib)

ਇਹ ਕੋਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਡਾਕੂਮੈਂਟ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਕ "ਅਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਨੂੰ ਭਵਿੱਖੀ ਸਾਨੂੰ ਨਫਰਤ ਨਾ ਕਰਵਾਵਾਂ" ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ।

2) ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਸਮਾਂ ਸੀਮਿਤ ਕਰੋ—ਅਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕਰੋ

ਤੇਜ਼ ਖੋਜ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਪਰ صرف ਜੇ ਇਹ ਖਤਮ ਹੋਵੇ। ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟਾਈਮਰ 'ਤੇ ਰੱਖੋ (ਆಧਾ ਦਿਨ, ਦੋ ਦਿਨ, ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾ) ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਗ ਕਰੋ:

• ਬਰਾਂਚਾਂ ਅਤੇ PRs ਨੂੰ exp/ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀਫਿਕਸ ਕਰੋ
• ਕਮੈਂਟ ਜੋੜੋ ਜਿਵੇਂ // EXPERIMENT: remove by 2026-01-15
• ਫੀਚਰ ਫਲੈਗ ਵਰਤੋਂ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਤਰਨਾਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕੋ

ਲੇਬਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਇਹ ਅਸਥਾਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

3) ਸ਼ੌਟਕੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟਰੈਕ ਕਰੋ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੌਟਕੱਟ ਲਈਓ, ਯਾਦ ਤੇ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਰੱਖੋ। ਇਕ ਹਲਕੀ "ਕਰਜ਼ ਲਿਸਟ" ਰੱਖੋ (ਰੇਪੋ ਵਿੱਚ markdown ਫਾਇਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟਿਕਟ ਬੋਰਡ) ਜਿਸ ਵਿੱਚ:

• ਕੀ ਛੱਡਿਆ ਗਿਆ (ਟੈਸਟ, ਵੈਧਤਾ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ)
• ਨੁਕਸਾਨ (ਡੇਟਾ ਖੋ ਜਾਣਾ, ਆਊਟੇਜ, ਉਪਭੋਗੀ ਗੁੰਝਲ)
• ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦਾ טרਿਗਰ (ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, 50 ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਭੁਗਤਾਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ)

ਮਕਸਦ ਲਾਜ਼ਮੀ ਗਿਲਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਬਲਤਾ ਹੈ।

4) ਕੌਣ ਖਤਰਨਾਕ ਬਦਲਾਅ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ

ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਣ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਕੀਅਤ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ "ਖਤਰਨਾਕ ਬਦਲਾਅ" ਕਿਸਮਾਂ ਨਿਯਤ ਕਰੋ (auth, billing, data deletion, production config) ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਂਮ ਦਿਓ ਕਿ ਕੌਣ ਇਹ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਕ ਨਿਯਮ ਅਕਸਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਦ ਤੱਕ ਅਫ਼ਰਾ-ਤਫਰੀ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜਦਕਿ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਲਘੜੀ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਲਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨ: ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਅਪ੍ਰੋਚ ਛੱਡ ਚੁੱਕੇ ਹੋ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਤਪਾਦ ਸਥਿਰ ਹੋਣ ਲੱਗਦਾ ਹੈ—ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਣ lagda—"ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲੋ, ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਨਿਰਣੈ ਲਵੋ" ਅੰਦਾਜ਼ ਚੁੱਕੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਦੇ ٹੈਕਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਥੇ ਕੁਝ ਸੰਕੇਤ ਹਨ ਜੋ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਮੁਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਭੁਗਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਲਾਭ:

ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਲਾਗਤ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ

ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਕੋਡਬੇਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਸਥਾਨਕ ਬਦਲਾਅ ਕਰਨ ਦੇਵੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰ ਵੀ ਅਣਜਾਣ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਤੋੜਦੇ ਹੋਏ ਲੱਗਣਗੇ।

ਤੁਸੀਂ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖੋਗੇ: ਬਟਨ ਦੀ ਸਟਾਈਲ ਠੀਕ ਕਰਨ ਨਾਲ ਚੈੱਕਆਉਟ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਵੇ; ਫੀਲਡ ਦਾ ਨਾਂ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਸਕ੍ਰੀਨ ਗਲਤ ਕੰਮ ਕਰਨ। ਕੋਡ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਣਦੇਖੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ tightly coupled ਹੈ।

ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਡਰਾਉਣੇ ਹੋ ਜਾਣ

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਘੱਟ-ਦਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਜੇ ਰਿਲੀਜ਼ਜ਼ ਕੰਪਲੈਕਸ ਜਾਂ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਹੋ ਜਾਣ, ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਲਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਡਬਲ-ਤ੍ਰਿਪਲ ਚੈੱਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪੁਸ਼ਾਂ ਨੂੰ "ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵੇਲੇ" ਤੱਕ ਮੁਲਤਵੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਰਿਫੈਕਟਰ ਤੋਂ ਕਤਰਾਉਂਦੇ ਹੋ "ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇ ਇਹ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਵੇ", ਟੀਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਹਿ ਰਹੀ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ improvisation ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਨਹੀਂ ਰਹੀ।

ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਸਿਰ 'ਚ ਜੀਉਂਦੀ ਹੈ: ਕਿਉਂ ਇੱਕ ਸ਼ੌਟਕੱਟ ਸੀ, ਕਿਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਛੁਹਣਾ ਸੇਫ਼ ਹੈ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਬਦਲਣੀਆਂ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਮੈਂਬਰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਸਾਰੀ ਅਧਾਰਭੂਤ ਗਿਆਨ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜੇ ਨਵੇਂ ਹਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਸਰਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਂਡਮਾਈਨ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਿਕ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਹਫਤੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਢੰਗ ਮੁੱਦਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।

ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਰੇਵਨਿਊ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ

ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਈਨ: ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਉਥੇ ਹੋ ਕੇ ਅਸਮੰਤਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ।

ਜੇ ਬੱਗਾਂ ਕਾਰਨ ਰੱਦੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ ਵਧ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਮੁੱਖ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਾਧਾ ਪਹੁੰਚਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖ ਰਹੇ। ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਖੋ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਸ ਮੋਰ ਤੇ, ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਰਫ਼ਤਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਜੇ ਦੋ ਜਾਂ ਵੱਧ ਇਹਨਾਂ ਲਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਆਵਿਰਤੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਘੱਟ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ—ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲਾਗਤ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕਿਵੇਂ ਵਾਈਬ ਤੋਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੱਕ ਬਿਨਾਂ ਰੀਰਾਇਟ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਕਰਨਾ

ਤੁਹਾਨੂੰ "ਸਭ ਰੋਕੋ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਲਿਖੋ" ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਕਿ ਭਲੇ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਚੰਗੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਮਕਸਦ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਉਹ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।

ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋ, ਕੋਡ ਨਹੀਂ

ਅੰਦਰੂਨੀ ਢਾਂਚਾ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਐਪ ਉਹ ਰਵੱਈਆ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਹੁਣ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਨਟਰਨਲਸ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਹਾਰ 'ਤੇ ਟੈਸਟ যোগ ਕਰੋ—ਜਿਵੇਂ: "ਜਦ ਮੈਂ X 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਤਾਂ Y ਮਿਲਦਾ ਹੈ", "ਇਹ API Z ਰਿਟਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ", ".checkout ਪੂਰਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ"। ਕੁਝ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਤੋੜੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਹੌਸਲਾ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ।

ਸਲਾਇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰੋ (ਇਕ ਵਰਕਫਲੋ ਇੱਕ ਵਾਰੀ)

ਵਿਆਪਕ ਰੀਰਾਇਟ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਸਲਾਇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰੋ: ਇੱਕ workflow ਜਾਂ ਮੋਡੀਊਲ ਇਕ ਵਾਰੀ ਚੁਨੋ—ਜਿਵੇਂ onboarding, billing, ਜਾਂ search। ਇਕ ਐਸਾ ਸਲਾਇਸ ਚੁਣੋ ਜੋ ਦਰਦਨਾਕ ਹੋ (ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮੂੰਝ) ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੀ (ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂ ਰੇਵਨਿਊ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ)। ਸਲਾਇਸ ਨੂੰ end-to-end ਖਤਮ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕੋ।

ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ-ਜੁਲਦੀ ਬਾਊਂਡਰੀاں ਲਗਾਓ

ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਪੈਟਰਨ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਬਾਊਂਡਰੀ ਲਗਾਓ: APIs, ਮੋਡੀਊਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਕੀਅਤ। ਇੱਕ ਬਾਊਂਡਰੀ ਕਿਤੇ ਸਿੱਧੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ: "ਜੋ ਕੁੱਝ ਵੀ subscriptions ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਉਥੇ ਰਹੇ, ਇਹਨਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਪੋਜ਼ ਕਰੇ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੇ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚੋਂ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਣਾ।" ਸਪਸ਼ਟ ਕਿਨਾਰੇ ਅਣਜਾਣ coupling ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅਣੁਮਾਨਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਛੋਟੀ hardening sprint ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹੋ, ਇੱਕ "ਹਾਰਡਨਿੰਗ ਸਪ੍ਰਿੰਟ" ਨਿਯਤ ਕਰੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ-ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ: ਮੁੱਖ ਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨਾ, ਅਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਟੀ ਸੁਧਾਰਨਾ, ਅਧਿਕਾਰ ਕਠੋਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਿਯਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਕਰਨਾ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਿਲਭਗਤ ਰੱਖਣਗੇ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ ਕਮਾਈਂਦੇ ਹੋ—ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ, ਬਿਨਾਂ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦਾ ਰੀਸਟਾਰਟ ਕੀਤੇ।

ਫੈਸਲਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਅਤੇ ਨਕਲ ਯੋਗ ਉਦਾਹਰਨ

ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਹਦਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗਤੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਹੋਵੇ—ਨ ਕਿ ਸਥਾਈ ਢੰਗ। ਇਸ ਛੋਟੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਹੋ।

ਫੈਸਲਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟ

ਚਾਰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ:

• ਸਟੇਜ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਖੋਜ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ "ਕੀ" ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ (discovery) ਜਾਂ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਸਕੇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ (delivery)?
• ਰਿਸਕ: ਜੇ ਇਹ ਟੁੱਟਿਆ ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪੈਸਾ, ਡੇਟਾ, ਭਰੋਸਾ, ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦਰਜੇ ਖੋ ਦਿਓਗੇ—ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਸਮਾਂ?
• ਟੀਮ ਦਾ ਆਕਾਰ: ਕੀ ਇਹ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ (ਜਾਂ ਇਕ ਲਗਭਗ ਜੋੜੀ) ਹੈ ਜਾਂ ਕਈ-ਟੀਮ ਯਤਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੱਥਬਦਲੀ ਹੈ?
• ਟਰਮ ਹਾਰਾਈਜ਼ਨ: ਕੀ ਇਹ ਕਈ ਦਿਨ/ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਜੀਊਣ ਵਾਲਾ ਹੈ (ਪਰਯੋਗ) ਜਾਂ ਮਹੀਨੇ/ਸਾਲ (ਉਤਪਾਦ ਸਤਹ)?

ਜੇ ਤੁਸੀਂ discovery / low risk / small team / short horizon ਦਾ ਉੱਤਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਠੀਕ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਲਟ 2+ ਆਇਟਮਾਂ 'ਤੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡਿਫੌਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਚੁਣੋ।

ਮੈਟਰਿਕਸ ਜੋ ਦੱਸਣਗੇ ਕਿ ਕਦੋਂ ਸਵਿੱਚ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਸਿਗਨਲ ਟਰੈਕ ਕਰੋ:

• ਲੀਡ ਸਮਾਂ: "ਵਿਚਾਰ" ਤੋਂ "ਉਪਯੋਗ ਵਿੱਚ" ਤੱਕ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ? (ਰਫ਼ਤਾਰ ਹੀ ਮਕਸਦ ਹੈ—ਜਦ ਤਕ ਇਹ ਨਹੀਂ)
• ਡਿਫੈਕਟ ਦਰ: ਹਫ਼ਤੇ ਜਾਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਪ੍ਰਤੀ ਬੱਗਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।
• ਰੋਲਬੈਕ ਫ੍ਰਿਕਵੈਂਸੀ: ਕਿੰਨੀ ਵਾਰੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਿਪਲੋਇ ਰਵਰਟ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਡਿਫੈਕਟ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੀਡ ਸਮਾਂ ਠਹਿਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ 'ਤੇ ਵਿਆਜ ਭੁਗਤ ਰਹੇ ਹੋ।

ਨਕਲ ਯੋਗ ਉਦਾਹਰਨ

ਹੁਣ ਵਾਈਬ ਕਰੋ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ

• ਐਕ ਥਰੋਅਵੇਅਵੇਅ onboarding flow activation ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ।
• ਇਕ-ਵਾਰਗ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਇਕ ਟੀਮ ਲਈ।
• ਮੰਗ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇੰਟਗ੍ਰੇਸ਼ਨ।

ਹੁਣ ਢਾਂਚਾ ਲਾਓ

• ਭੁਗਤਾਨ, auth, ਪਰਮਿਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ।
• ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਆਡੀਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅਪਰਿਵਰਤਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ।
• ਕਈ ਸਰਵਿਸਾਂ ਜਾਂ ਟੀਮਾਂ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ।

ਅੱਗੇ ਪੜ੍ਹੋ

Browse more articles at /blog. If you’re comparing options or need a clearer rollout plan, see /pricing.