ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਬਿਲਡਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ, ਸਕੋਪ ਅਤੇ ਧੋਖਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ Minutes ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਕਰੀਨ, API ਕਾਲ, ਜਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਚੀਟ ਕੋਡ ਜਿਹੇ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਨ ਲੈਂਦਾ ਸੀ—ਟਿਕਟਾਂ, ਉਡੀਕ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਵਾਰ ਗੱਲਬਾਤ—ਹੁਣ ਅਚਾਨਕ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: “ਇਹਾਂ ਫੀਚਰ ਹੈ।”
ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਚੋਪ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਫੀਚਰ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? “ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਤੁਹਾਡੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ, ਡੇਟਾ, ਨੀਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਕੀ ਹੈ?
ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ—ਇਸ ਨੂੰ ਇਕ ਹੋਰ ਥਾਂ ਵੱਲ ਟਹਿਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਡ ਤੇਜ਼ ਤੇ ਸਸਤਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰੁਕਾਵਟ ਹੁਣ ਟੀਮ ਦੀ импਲਿਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਖ਼ਿਆਲ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ। ਰੁਕਾਵਟ ਬਣਦੀ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਚੰਗੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ:
ਜੇ ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਸ਼ੋਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਅਧ-ਫੀਚਰ, ਅਤੇ “ਲਗਭਗ ਠੀਕ” ਨਤੀਜੇ।
ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮੈਨੇਜਰ, ਫਾਉਂਡਰ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਟੀਮ ਲੀਡ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਜੋ ਹੁਣ ਪ੍ਰੰਪਟ ਕਰਕੇ “ਬਿਲਡ” ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਾਈਬਸ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤੱਕ ਜਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਜਦੋਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਸੌਖੀ ਲੱਗੇ ਤਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਰੱਖਣੀ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਤੱਕ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਸੈਟ ਕਰਕੇ AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ ਮਾਪਯੋਗ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰੇ—ਸਿਰਫ਼ ਹੋਰ ਕੋਡ ਨਹੀਂ।
“ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ” ਇੱਕ ਆਮ ਨਾਂ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ AI ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਕੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਲਾਈਨ ਖੁਦ ਲਿਖਣਾ। ਤੁਸੀਂ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਇੱਛਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, AI ਕੋਡ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਤਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਛੋਟੇ-ਵੇਲੇ ਦੀ ਜੋੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਵਾਂਗ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਚੋਣਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Koder.ai ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਚੈਟ-ਟੂ-ਬਿਲਡ ਵਰਕਫਲੋ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਜਿਹੜੀ ਐਪ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਉਸਨੂੰ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਸਿਸਟਮ ਇਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵੈੱਬ/ਸਰਵਰ/ਮੋਬਾਈਲ ਨਿਰਮਾਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ—ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਪੰਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਚੱਕਰ ਇੱਕੋ ਹੀ ਰਿਦਮ ਫਾਲੋ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤੇ ਨਾ ਹੀ "ਤੁਰੰਤ ਕੁਝ ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ"। AI ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੋਮੇਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨਭਰੇ ਬੱਗ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖਾਂ 'ਤੇ ਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਕੇਵਲ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਸੁਰੱਖਿਆ, ਮੇਨਟੇਨੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਕੜੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਭੁਲਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ।
ਜਦੋਂ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨਾ ਸਸਤਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੁਕਾਨੀ ਸਰੋਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਫੈਸਲੇ: ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, "ਡਨ" ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਕੀ ਬਾਹਰ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਜੋਖਮ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ। ਜਿੰਨੀ ਬਿਹਤਰ ਤੁਹਾਡੀ ਮਨਸ਼ਾ, ਉਥੇ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ—and ਬਾਅਦ ਦੇ ਮਹਿੰਗੇ ਸਪੁਰਦਾਓ ਘੱਟ।
ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਮਾਂ ਸੀ: ਸਿੰਟੈਕਸ, ਬੋਇਲਰਪਲੇਟ, ਸਰਵਿਸਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਅਤੇ "ਸਿਰਫ਼ ਚਲਾ ਦੇਖਨਾ"। ਉਹ ਤੇਜ਼ੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨਬੱਧ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ। ਜੇ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਹਫ਼ਤੇ ਲੱਗਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਲਾਇਕ ਹੈ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਉਹ ਫਿੱਕਰ ਘੱਟ ਹੋ ਗਿਆ। ਤੁਸੀਂ UI ਵੈਰੀਐਂਟ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੂਫ-ਆਫ-ਕਾਂਸੈਪਟ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਰੁਕਾਵਟ "ਉਤਪਾਦਨ" ਤੋਂ "ਦਿਸ਼ਾ" ਵੱਲ ਸਵਿੱਚ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਸੁਆਦ, ਟਰੇਡਆਫ, ਅਤੇ ਦੱਸਣਾ ਕੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਚੋਣਾਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੀਮਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਚੋਣਾਂ ਸਸਤੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਿਆਦਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ—ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ। ਹਰ "ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗ" ਨਵੇਂ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ:
ਇਸ ਲਈ ਜਦ ਕੋਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੱਧਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧਦੀ ਹੈ।
"ਫੈਸਲਾ-ਬਕਾਇਆ" ਉੱਠਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਚੋਣਾਂ ਤੋ ਕੱਦਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ, ਫੱਜੀ ਮਾਲਕੀ, ਜਾਂ ਅਣਸੁਲਝੇ ਟਰੇਡਆਫ (ਗਤੀ ਵਿਰੁੱਧ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲਚਕੀਲਾਪਣ ਵਿਰੁੱਧ ਸਾਦਗੀ)। ਕੋਡ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਤਪਾਦ ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਅਧ-ਪੂਰਨ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਓਵਰਲੈਪ ਫੀਚਰ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਈਆਂ ਰੀਰਾਈਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ "ਇਹ ਠੀਕ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ।"
ਜੇ ਲਕਸ਼ ਧੁੰਦਲਾ ਹੈ ("ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸੁਧਾਰੋ"), AI ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਕੇ ਕੁਝ ਬਣਾ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਵਧੀ, ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟ ਘਟੇ, ਜਾਂ ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਵੈਲਯੂ ਘਟਿਆ। ਬਿਨਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਲਕਸ਼ ਦੇ, ਟੀਮਾਂ ਐਸੇ ਇਟਰੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਘੁੰਮੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਤਪਾਦਕ ਦੌਰ ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ—ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮੋਸ਼ਨ ਭੇਜਿਆ ਹੈ, ਪ੍ਰਗਟੀ ਨਹੀਂ।
ਜਦੋਂ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣਾ ਸਸਤਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ "ਇਸ ਲਈ ਫੀਚਰ ਬਣਾਓ" ਨੂੰ ਇਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਕ ਜੱਜਮੈਂਟ ਦੀ ਮੰਗ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਕੀ ਬਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਕਿਸ ਲਈ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਮਿਆਰ ਤੱਕ।
AI ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਟੀਮਮੈਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੰਪਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕੁਝ ਛੋਟੇ ਉਤਪਾਦ ਫੈਸਲੇ ਲਓ ਜੋ ਕੰਮ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਪਿੱਛਾਣਦੇ ਹਨ:
ਬਿਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਦੇ, ਤੁਸੀਂ "ਇੱਕ ਹੱਲ" ਤਾਂ ਪਾ ਲਵੋਗੇ—ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਿਯਮ: “ਕੀ” ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ; AI ਨੂੰ “ਕਿਵੇਂ” ਸੁਝਾਉਣ ਦਿਓ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਿਕਸ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ("ਇਸਨੂੰ React ਵਿੱਚ X ਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਬਣਾਓ"), ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਉਤਪਾਦ ਬਿਹੇਵਿਅਰ ਨੂੰ ਅੱਕਸਮਾਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਅਕਸਰ ਉਹ ਡੀਫਾਲਟ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਚਮੁਚ ਚੁਣਿਆ ਨਹੀਂ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹ ਕੇ ਦੱਸੋ:
ਪ੍ਰੰਪਟ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਵਾਬ ਦਿਓ:
ਇਹ ਫੈਸਲੇ "ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ" ਨੂੰ "ਨਤੀਜਾ ਪਹੁੰਚਾਓ" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
AI ਇੱਕ ਧੁੰਦਲੀ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ—ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ "ਚੰਗਾ" ਕੀ ਹੈ, ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਲਾ ਸਕਦਾ। ਜਿਹੇ ਪ੍ਰੰਪਟ "ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਦਿਓ" ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਟਾਰਗੇਟ ਨਤੀਜਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ: ਕਿਸ ਲਈ ਬਿਹਤਰ, ਕਿਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਕਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅੰਕੜਾ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਟਰੇਡਆਫ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ।
ਬਦਲਾਅ ਮੰਗਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਪ੍ਰਿੱਠਕ ਨਤੀਜਾ ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। "ਯੂਜ਼ਰ ਚੈਕਆਉਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ" ਕਾਰਗਰ ਹੈ। "ਚੈਕਆਉਟ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ" ਨਹੀਂ। ਸਪਸ਼ਟ ਨਤੀਜਾ ਮਾਡਲ (ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ) ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਰੱਖਣਾ, ਕੀ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਕੀ ਮਾਪਣਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ 30 ਸਫ਼ਿਆਂ ਦੀ ਸਪੈੱਕ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਛੋਟੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਗੇ ਚੈਟ-ਫਸਟ ਬਿਲਡਰ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਪ੍ਰੰਪਟਸ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ—ਖ਼ਾਸ ਕਰ ਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਰਤਦੇ ਹੋ: “ਸੰਦਰਭ → ਲਕਸ਼ → ਪਾਬੰਦੀਆਂ → ਸਵੀਕਾਰੋਤੀ ਮਾਪਦੰਡ → ਨਾਨ-ਗੋਲ।” ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਡੈਮੋ ਅਤੇ ਕੁਝ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਬਣਾਂਦਾ ਹੈ।
ਧੁੰਦਲਾ: "ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸੁਧਾਰੋ"।
ਤਿੱਖਾ: "ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਡਰੌਪ-ਆਫ 45% ਤੋਂ 30% ਕਰਨ—'ਕੰਪਨੀ ਸਾਈਜ਼' ਵੱਲੋਂ ਸਟੈਪ ਹਟਾ ਕੇ; ਯੂਜ਼ਰ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹਨ।"
ਧੁੰਦਲਾ: "ਬਿਹਤਰ ਸਰਚ ਜੋੜੋ"।
ਤਿੱਖਾ: "ਸਰਚ 95% ਕਵੈਰੀਜ਼ ਲਈ <300ms ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਦਿੱਤੇ; exact match + typo tolerance ਲਈ ਰੱਖੋ।"
ਧੁੰਦਲਾ: "ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੁਧਾਰੋ"।
ਤਿੱਖਾ: "ਐਡਮਿਨ ਰੋਲ ਲਈ MFA ਲਾਜ਼ਮੀ; ਸਾਰੇ ਪਰਮੀਸ਼ਨ ਚੇਂਜ ਲੌਗ ਹੋਣ; ਆਡਿਟ ਲੌਗ 365 ਦਿਨ ਰੱਖੋ।"
ਤੇਜ਼ੀ ਪਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਮੋਹਰਾ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੰਪਟ ਅਤੇ ਸਪੈਕ ਵਿੱਚ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਰੱਖੋ:
ਸਪਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ "ਚੀਜ਼اں ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ" ਤੋਂ "ਸਹੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਓ" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ “ਸ਼੍ਰਮ” ਘਟ ਗਿਆ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਤੀ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਢੀਠੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸੌਖਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਇੰਪੈਕਟ/ਏਫਰਟ ਮੈਟਰਿਕਸ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ RICE ਨਾਲ ਜਿਆਦਾ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਮਿਲੇਗੀ:
ਚਾਹੇ AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਮਾਂ ਘਟਾ ਦੇਵੇ, effort ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸੋਚ, QA, ਡਾਕਸ, ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਓਥੇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "ਸਸਟੇਨਬਲ ਬਣਾਉਣਾ" ਸਸਤਾ ਰਹਿਣਾ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਣਯੋਗ ਦਿਸਦੀ ਹੈ, ਅਸਲ ਲਾਗਤ ਬਣਦੀ ਹੈ ਉਹ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ: ਜਿਸ ਬੱਗ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਉਹ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਫਲੋ ਜੋ ਤੁਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸੁਧਾਰਿਆ, ਗਾਹਕ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਜੋ ਅਣਦੇਖੀ ਰਹਿ ਗਈ।
ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਗਾਰਡਰੈਲ: ਇੱਕ ਛੋਟੀ "Now / Next / Later" ਲਿਸਟ ਰੱਖੋ ਅਤੇ Now ਨੂੰ 1–2 ਸਟੇਟਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਰੱਖੋ। ਜਦ ਨਵਾਂ ਆਈਡੀਆ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੁਝ ਰਪਲੇਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ—ਨਾਲ ਹੀ ਨਹੀਂ ਜੁੜਨਾ।
ਡਨ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ: ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ, ਬੇਸਿਕ QA ਚੈੱਕ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਇਵੈਂਟ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੋਟ। ਜੇ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਮਿਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਹੈ—ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ।
ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਕਰਨ ਸਮੇਂ, ਇਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਕੱਟੋ:
ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਬ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਹਰ "ਹਾਂ" ਨੂੰ ਆਉਟਕਮਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਅਦਾ ਮੰਨਦੇ ਹੋ, ਨ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਇਹ ਤੋਹਫ਼ਾ ਤੇ ਫੰਦਰ ਦੋਹਾਂ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਵਰਜਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਲੋਕ ਸਭ ਤੋਂ ਚਮਕਦਾਰ ਡੈਮੋ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਹ ਜੋ ਸਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਦਾ। ਜਲਦੀ ਹੀ ਤੁਸੀਂ "ਅਸਥਾਈ" ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਰਨ ਲੱਗਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਚਾਨਕ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ, ਪਰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਉਹ ਮੁੱਖ ਸੜਕਾਂ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰ ਦਿੰਦੇ:
ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ, ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਵਿਵਾਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੰਗਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਸੀੜੀਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਕਸਦ ਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ:
ਹਰੇਕ ਰੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਵਾਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਉਹਦੋਂ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਸਬੂਤ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਨ ਕਿ ਜਜਬੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹੇ ਸੰਕੇਤਾਂ 'ਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਬਿਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜਿਤ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਨਾ ਕਰੋ—ਵੱਧੇ ਯੂਜ਼ਰ, ਵੱਧੇ ਡੇਟਾ, ਵੱਧੇ ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ—ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਫੈਸਲਾ ਲਿਖਿਆ ਹੋਵੇ। ਉਹ ਫੈਸਲਾ ਮਾਲਕ, ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕ, ਅਤੇ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਦੱਸੇ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਰੋਕ ਦੇ ਕੇ ਇਸਨੂੰ ਫੰਡ ਕਰੋਗੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਤਰੇਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ "ਰਿਵਰਸਬਿਲਿਟੀ" ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ-ਕਲਾਸ ਮੰਗ ਬਣਾਓ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai snapshots and rollback ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤਜਰਬਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ ਪਰੈਕਟਿਕਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ—ਇਸਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੇ ਹੋਏ-ਚੰਗੇ ਹਾਲਤ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੇ ਅਕਸਮਾਤ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਘਟਿਆ।
ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ "ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਦਿਓ" ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਡ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ ਘਟਦਾ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਨੁਕਸਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਨਾਕਾਮੀ ਮੋਡ ਅਸਾਮਾਨ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਆਮ गलਤੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਵੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਟੀਮਮੇਟ ਵੱਲੋਂ ਲਿਖਿਆ ਕੋਡ ਮੰਨੋ ਜੋ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਕੰਮ ਕਰਦਾ: ਮਦਦਗਾਰ, ਪਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਹੀ ਨਹੀਂ। ਰਿਵਿਊ ਬਿਨਾਂ ਗੱਲ ਨਹੀਂ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ authentication, payments, permissions, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ।
ਕੁਝ ਹਲਕੇ-ਫੁਲਕੇ ਅਭਿਆਸ ਤੇਜ਼ੀ ਬਣਾਏ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਣਚੱਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇਹਨਾਂ ਕੜੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਬਣਾ ਦਿਓ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ:
ਤੇਜ਼ੀ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ—ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਵੀ ਸਕੋ ਜਦੋਂ ਨਹੀਂ।
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ ਤਦ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਦ ਹਰ ਇਟਰੈਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਅਸਲੀ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਮਕਸਦ "ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ" ਨਹੀਂ—ਮਕਸਦ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਮੌਕ-ਕੀਆ) ਉਸਨੂੰ ਸਬੂਤ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਅਗਲੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਰਹਨੁਮਾਈ ਕਰੇ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੂਪ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ:
prompt → build → test → observe → decide
ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਿਸਰਚ ਵਿਭਾਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਿਗਨਲ ਲਈ:
ਹਰੇਕ ਇਟਰੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਚੈਕਪੋਇੰਟ ਦੌੜਾਓ:
ਅਨੰਤ ਇٽرੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਟਾਈਮਬਾਕਸ ਲਗਾਓ (ਉਦਾਹਰਨ: "2 ਦਿਨ ਜਾਂ 20 ਯੂਜ਼ਰ ਸੈਸ਼ਨ"). ਜਦ ਟਾਈਮਬਾਕਸ ਖਤਮ ਹੋਵੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੀ ਹੋਏਗਾ—ਚਾਹੇ ਫੈਸਲਾ "ਰੋਕੋ ਜਦ ਤੱਕ ਅਸੀਂ X ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ" ਹੋਵੇ।
ਜਦੋਂ AI ਮੰਗ 'ਤੇ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, "ਕੌਣ ਇਸਨੂੰ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰ ਸਕਦਾ" ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ। ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦੀਆਂ ਨਹੀਂ—ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲਿਆਂ, ਰਿਵਿਊ, ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਮੁੜ-ਸਮਤਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਰੇਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਫੈਸਲਾਕਰ ਚਾਹੀਦਾ: PM, ਫਾਉਂਡਰ, ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ ਲੀਡ। ਇਹ ਵਿਅਕਤੀ ਇਹ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ:
ਬਿਨਾਂ ਨਾਂ-ਨਿਯਤ ਫੈਸਲਾਕਰ ਦੇ, AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਧ-ਪੂਰਨ ਫੀਚਰਾਂ ਦਾ ਪਹਾੜ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੇ ਮੰਗੇ ਨਹੀਂ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੋਈ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਿੱਸਾ ਜਿੱਥੇ ਮੂਲਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ:
ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਏਡੀਟਰ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਚੋ, ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਸਪੋਰਟ ਲੀਡ, ਓਪਸ, ਅਤੇ ਸੇਲਜ਼ ਸਿੱਧਾ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਜੇ ਉਹ ਕਲਿਰਟੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ।
ਉਹ ਜੋ ਮਦਦਗਾਰ ਇਨਪੁਟ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਮਕਸਦ "ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੰਪਟ ਕਰਨਾ" ਨਹੀਂ, ਪਰ ਫੈਸਲਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦਾ ਮੂਲਿਆਂਕਨ ਕਰ ਸਕੇ।
ਕੁਝ ਹਲਕੇ ਰੀਤੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ:
ਹਰੇਕ ਫੀਚਰ ਲਈ ਇੱਕ "ਆਉਟਕਮ ਮਾਲਕ" ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ—ਅਕਸਰ ਉਹੀ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ—ਜੋ ਅਡਾਪਸ਼ਨ, ਸਪੋਰਟ ਲੋਡ, ਅਤੇ ਕੀ ਫੀਚਰ ਮੈਟਰਿਕ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਵਾਈਬ ਕੋਡਿੰਗ ਬਣਾਉਣਾ ਸਸਤਾ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਨਹੀਂ।
ਤੇਜ਼ੀ ਮਦਦਗਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਵੇਲੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਹੀ ਲਕਸ਼ ਵੱਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਹੋਵੇ। ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਵਰਕਫਲੋ AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਕ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰੀਪੋ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਆਰ্কਾਈਵ ਬਣਨ ਦੇ।
ਆਈਡਿਆ ਤੋਂ ਮਾਪੇ ਗਏ ਨਤੀਜੇ ਤਕ ਸਾਫ਼ ਫਨਲ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਬਾਰ ਰੱਖੋ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ "ਆਈਡਿਆ" ਤੋਂ "ਮਾਪਯੋਗ ਬਦਲਾਅ" ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ?
ਕੁਝ ਛੋਟੇ "ਡਿਫਾਲਟ" ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਉਲਝਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਰਿਕਾਰਡ ਵਜੋਂ ਰੱਖੋ:
ਇਕ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਸੁਝਾਅ ਜੇ ਤੁਸੀਂ Managed environment ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ: "exitable" ਹੋਣਾ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ। Koder.ai ਜਿਵੇਂ ਟੂਲ ਸਾਰਥਕ source code export ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ AI ਤੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਲੈਵਰੇਜ ਲਈ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ—ନ ਕਿ ਲਾਕ-ਇਨ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਰਿਵਿਊ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਚਾਹੀਦੀ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਇਕੱਲੇ ਮਾਲਕ ਰਾਹੀਂ ਰੂਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਰੂਰਤ ਪੈਣ 'ਤੇ ਬਾਹਰੀ ਮਦਦ ਲਓ।
ਇੱਕ PM ਨੇ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਿਆ: “ਕੀ ਅਸੀਂ 'Smart Follow‑Up' ਫੀਚਰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਲੀਡਾਂ ਲਈ ਯਾਦ ਦਿਵਾਏ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸੰਪਰਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ?” AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ, ਟੀਮ ਦੋ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਵਰਜਨ ਉਤਪੰਨ ਕਰ ਲੈਂਦੀ:
ਫਿਰ ਸਭ ਕੁਝ ਰੁਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੇਲਜ਼ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ("ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਖ਼ਰਾਰੂਪ ਈਮੇਲ ਲਿਖੋ"), ਸਪੋਰਟ ਫਿਕਰ ਕਰਦਾ ਕਿ ਗਲਤ ਈਮੇਲ ਭੇਜੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ UI ਭਰ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਤੈਅ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿਹੜਾ ਵਰਜਨ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ" ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੁੱਲ ਮੰਗ ਨੀ ਕਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸੀ:
ਇਸ ਲਈ ਟੀਮ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਰਹੀ ਨਿੱਕਲ ਦੀ ਥਾਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਤੇ ਨਾਹ ਆ ਸਕੀ।
ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ:
ਲਕਸ਼: “SDR ਟੀਮਾਂ ਲਈ 7 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਫਾਲੋਅਪ ਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਲੀਡਾਂ ਦੀ % 32% → 20% ਤੱਕ ਘਟਾਉਣਾ।”
ਸੰਕੁचित ਸਕੋਪ (v1): ਸਿਰਫ਼ ‘Hot’ ਸੂਚੀ ਵਾਲੀਆਂ ਲੀਡਾਂ ਲਈ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣ।
ਸਵੀਕਾਰੋਤੀ ਮਾਪਦੰਡ:
followup_reminder_completedਹੁਣ ਟੀਮ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਨ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਚੁਣ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜਾ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।