06 ਸਤੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
Vibe Coding ਕਿਵੇਂ Build–Measure–Learn ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸਿੱਖੋ ਕਿ vibe coding ਕਿਵੇਂ Build–Measure–Learn ਲੂਪ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਘੱਟ ਫਰਿਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮ ਜਿੱਤਦੇ ਵਿਚਾਰ ਜਲਦੀ ਡਿਸਕਵਰ ਕਰ ਸਕੇ।
ਸਿੱਖੋ ਕਿ vibe coding ਕਿਵੇਂ Build–Measure–Learn ਲੂਪ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਘੱਟ ਫਰਿਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮ ਜਿੱਤਦੇ ਵਿਚਾਰ ਜਲਦੀ ਡਿਸਕਵਰ ਕਰ ਸਕੇ।
ਉਤਪਾਦ ਖੋਜ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕੀ ਵਰਤਣਗੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਸ ਲਈ ਪੈਸਾ ਦੇਣਗੇ—ਇਹ ਸਭ ਇਹ ਜਾਣਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਹੀਨੇ ਖਰਚ ਕਰਕੇ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ।
Build–Measure–Learn ਲੂਪ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਚੱਕਰ ਹੈ:
ਮਕਸਦ “ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ” ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਹੈ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਜਵਾਬ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣਾ।
ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ, vibe coding ਤੇਜ਼, ਖੋਜੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਹੈ—ਅਕਸਰ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ—ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਮਨਸੂਬਾ ਦਰਸਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ (“ਇੱਕ ਐਸਾ ਫਲੋ ਬਣਾਓ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ X ਕਰ ਸਕਣ”) ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਓਹਨਾ ਕੁਦਰਤੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਅਸਲ ਨਜ਼ਰ ਆਵੇ।
ਇਹ ਗੰਦੇ production ਕੋਡ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ:
vibe coding ਸਿਰਫ ਉਸ ਵੇਲੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਹੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨਾਲ ਕੀ ਪੁਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੇ بارے ਵਿੱਚ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ। ਤੇਜ਼ੀ ਤਾਂ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਲੂਪ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਘਟਾਏ।
ਅਗਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਸੇ ਤਜਰਬਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਫਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਂਗੇ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਗਨਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਹਲਕੀ-ਭਾਰ ਮਾਪਣ ਜੋੜਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਕਰਾਂਗੇ—ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਦੇ।
ਉਤਪਾਦ ਖੋਜ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਇਹ ਸੁਸਤੀ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ “ਸਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ” ਤੋਂ “ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ” ਤੱਕ ਦਾ ਰਸਤਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਉਹ ਜੋ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਦਿਲਚਸਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵੀ ਸੈਟਅਪ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਅटक ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰੇਪੋ ਬਣਾਉਣ, environment ਕਨਫਿਗਰ ਕਰਨ, analytics 'ਤੇ ਚਰਚਾ, permissions ਮੰਗਣ, ਅਤੇ pipelines ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਇੱਕ-ਦਿਨ ਦੀ ਟੈਸਟ ਚੁੱਪਚਾਪ ਦੋ ਹਫਤੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪਹਿਲੇ ਕੁੱਝ ਦਿਨ ਸਿਰਫ “ਹੈਲੋ ਵਰਲਡ” ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਲੰਘ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਫਿਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਓਵਰਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ। ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਇਕ ਖੋਜੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ production ਫੀਚਰ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਾਫ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਏਜ-ਕੇਸ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਪੂਰਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਪੋਲਿਸ਼, ਅਤੇ ਰਿਫੈਕਟਰ “ਤਾਂ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਫਸੋਸ ਨਾ ਹੋਵੇ।” ਪਰ ਖੋਜ ਦਾ ਕੰਮ uncertanity ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ, ਬਿਲਡ ਸ਼ੁੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ।
ਸਹਭਾਗੀਆਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਵੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਲੂਪ-ਕੀਲਰ ਹੈ। ਫੀਡਬੈਕ ਚਕਰ ਸਮੀਖਿਆ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਲੀਗਲ ਚੈੱਕ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਸਾਈਨ-ਆਫ, ਜਾਂ ਬਸ ਕਿਸੇ ਦੇ ਕੈਲੇਂਡਰ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਲੱਭਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਇਕ ਉਡੀਕ ਦਿਨ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਾ ਮੂਲ ਸਵਾਲ ਨਵੇਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨਾਲ ਧੁੰਦਲਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਸੌਟੀ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹਫਤੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਟੀਮ ਤਾਜ਼ਾ ਸਬੂਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦੀ। ਫੈਸਲੇ ਯਾਦ, ਅੰਤਰਕਿਰਣੀ ਬਹਿਸ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਨਜ਼ਰੀਏ 'ਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਬੁਰੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਉਹ ਸਿੱਧੇ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਬਦਲੇ ਵਿਕਲਪ ਹਨ।
ਸੁਸਤ ਖੋਜ ਦੀ ਅਸਲ ਲਾਗਤ ਕੇਵਲ ਵੇਗ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਮਹੀਨੇ ਦਰ ਮਹੀਨੇ ਮਿਲ ਰਹੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ। ਬਾਜ਼ਾਰ ਹਿਲਦੇ ਹਨ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਾਂਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ।
ਟੀਮਾਂ ਵੀ ਊਰਜਾ ਖਰਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਪ ਨੂੰ ਬਿਜ਼ੀਵਰਕ ਕਰ ਰਹੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮੈਨੇਜਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਿੱਚ ਫਸੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਬਜਾਏ ਕਿ ਮੁੱਲ ਖੋਜਣ ਦੇ। ਗਤਿਵਿਧੀ ਘਟਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ ਲੋਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸੁਝਾਉਣ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਤੋਂ ਹਿੰਝ ਦੇਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ “ਅਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ ਇਸ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪੁੱਜਾਂਗੇ।”
ਸਿਰਫ ਤੇਜ਼ੀ ਟੀਚਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਹੈ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਛੋਟਾ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਾਫੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਹੇ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੋਵੇ। ਇੱਥੇ vibe coding ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸੈਟਅਪ ਅਤੇ ਬਿਲਡ friction ਘਟਾ ਕੇ ਟੀਮਾਂ ਵੱਧ ਛੋਟੇ, ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਟੈਸਟ ਚਲਾ ਸਕਣ—ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਸਿੱਖ ਸਕਣ—ਬਿਨਾਂ ਖੋਜ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ੇ 'ਚ ਬਦਲੇ।
vibe coding Build–Measure–Learn ਲੂਪ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਿ “ਸਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ” ਤੋਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਵਰਤ ਸਕਦੇ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦੇ—ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼। ਮਕਸਦ ਸ਼ੁਰੂਈ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ; ਮਕਸਦ ਹੈ ਜਲਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਗਨਲ ਤਕ ਪਹੁੰਚਣਾ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੋਜੀ ਚੱਕਰ ਇਸ ਲਈ ਸਲੋ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਕੋਡ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦੀਆਂ—ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਸੁਸਤੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਡ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ। vibe coding ਕੁਝ ਮੁੜ-ਦੋਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਥਾਨਾਂ 'ਚ friction ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਰਵਾਇਤੀ ਯੋਜਨਾ ਅਕਸਰ ਬਿਲਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ uncertainty ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। vibe coding ਇਸ ਨੂੰ ਉਲਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: uncertainty ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਰਾਹੀਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਬਣਾਓ। ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ edge cases 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੁਸੂਕੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਸਬੂਤ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਚੁਣਦੇ ਹਨ।
ਸੰਕੁਚਿਤ ਲੂਪ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇਹ ਹੋਣ:
ਪਹਿਲਾਂ: 1 ਦਿਨ ਸਕੋਪਿੰਗ + 2 ਦਿਨ ਸੈਟਅਪ/UI + 2 ਦਿਨ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ + 1 ਦਿਨ QA = ~6 ਦਿਨ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਕਿ “ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਦਮ 2 ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਨਹੀਂ।”
vibe coding ਤੋਂ ਬਾਅਦ: 45 ਮਿੰਟ scaffold + 90 ਮਿੰਟ ਮੁੱਖ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਜੋੜਨਾ + 60 ਮਿੰਟ mocked integration + 30 ਮਿੰਟ ਬੁਨਿਆਦੀ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ = ~4 ਘੰਟੇ ਨੂੰ ਉਹੀ ਗੱਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ—ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਹੀ ਦਿਨ ਫੇਰ ਤੋਂ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ।
vibe coding ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਕਸਦ ਸਿੱਖਣਾ ਹੋਵੇ, ਨ ਕਿ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ। ਜੇ ਫੈਸਲਾ ਅਜੇ ਵੀ ਅਣਪੁਖਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਹੈ—“ਕੀ ਲੋਕ ਇਹ ਵਰਤਣਗੇ?” “ਕੀ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ?” “ਕੀ ਉਹ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ?”—ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇਪਣ ਨੂੰ ਪੋਲਿਸ਼ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।
ਕੁਝ ਥਾਂ ਜਿੱਥੇ vibe-coded ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਮਕਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੋਪ ਕੇਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ, ਮਾਪਣ ਲਈ ਸੌਖੀਆਂ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
vibe coding ਉਚਿਤ ਨਹੀਂ ਜਦੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਜਾਂ ਅਣਵਿਰਤਨ ਹੋਣ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਸਹਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਮੁੱਖ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ:
ਜੇ ਜੋਖਮ ਘੱਟ ਹੈ, ਵਾਪਸੀਯੋਗਤਾ ਉੱਚੀ ਹੈ, ਨਿਰਭਰਤਾ ਘੱਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕ ਸੀਮਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ vibe coding ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ موزوں ਹੈ।
ਇੱਕ thin slice ਕੋਈ ਨੱਕਲੀ ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ, end-to-end ਅਨੁਭਵ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਣ: “onboarding ਬਿਲਡ ਕਰੋ” ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿਰਫ ਪਹਿਲੀ-ਚੱਲ ਸਕਰੀਨ + ਇੱਕ ਗਾਈਡ ਕੀਤੀ ਕਾਰਵਾਈ + ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਫਲਤਾ ਸਥਿਤੀ ਬਣਾਓ। ਯੂਜ਼ਰ ਕੁਝ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੇ ਬਣਾਉ 'ਤੇ ਬੰਦੇ ਹੋਏ।
ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ ਬਦਲਦੇ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ। vibe coding ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ “ਉਤਪਾਦ ਸੁਧਾਰੋ” ਕਰਕੇ ਹਫਤਾ ਖਰਚ ਕਰ ਦੇਂਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਦੱਸਨ ਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਏਸਾ ਸਵਾਲ ਲਵੋ ਜੋ ਅਗਲਾ ਫੈਸਲਾ ਬਦਲ ਦੇਵੇ। ਇਸਨੂੰ ਸਹਜ ਅਤੇ ਨਾਪ ਸਕਣ ਯੋਗ ਰੱਖੋ, ਨ ਕਿ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ।
ਉਦਾਹਰਣ: “ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਦਮ 2 ਪੂਰਾ ਕਰਨਗੇ?” “ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ onboarding ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ?” ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾ ਸਿੱਧਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਐਸੇ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਜੋ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਇੱਥੇ threshold ਵਿੱਚ ਕੌਣ, ਕੀ ਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
vibe coding ਉਸ ਵੇਲੇ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਕੋਪ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਨਿਰਣਾਇਆ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾਉਂਗੇ (prototype scope boundaries):
ਜੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਦਮ 2 ਬਾਰੇ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਦਮ 5 'ਤੇ “ਸੁਧਾਰ” ਨਾ ਕਰੋ।
ਇੱਕ timebox ਅਤੇ “stop conditions” ਚੁਣੋ ਤਾਂ ਜੋ ਅੰਤਹੀਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲਗੇ ਰਹੇ।
ਉਦਾਹਰਣ: “ਦੋ ਦੁਪਹਿਰਾਂ ਸਬੰਧੀ ਬਿਲਡ ਲਈ, 1 ਦਿਨ 8 ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਚਲਾਓ। ਜੇ ਲਗਾਤਾਰ 6 ਯੂਜ਼ਰ ਇੱਕੋ ਹੀ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੋਕੋ।” ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਚੱਲ ਕੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਸਿਰਫ ਉਸ ਵੇਲੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਉਹ ਸਿਗਨਲ ਦੇਵੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੋ। Build ਫੇਜ਼ ਦਾ ਮਕਸਦ “ਸ਼ਿਪਿੰਗ” ਨਹੀਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਮਨਕੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਣ—ਬਿਨਾਂ ਹਫਤਿਆਂ ਦੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੋਂ।
vibe coding ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਸ ਵੇਲੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ component ਸੈੱਟ (buttons, forms, tables, empty states), ਇੱਕ ਪੇਜ਼ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਰਿਚਿਤ ਲੇਆਊਟ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋ। ਇੱਕ “prototype starter” ਰੱਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ navigation, auth stubs, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ design system ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੋਵੇ।
ਡੇਟਾ ਲਈ, mock ਡੇਟਾ ਸਵੈਚਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ:
ਮੁੱਖ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਅਸਲ ਬਣਾਓ; ਬਾਕੀ ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਮਨਾਉਣਯੋਗ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਰੱਖੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰੋਗੇ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹਲਕੀ-ਭਾਰ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਜੋੜੋ:
ਇਵੈਂਟ ਨਾਮ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਪੜ੍ਹ ਸਕੇ।
ਟੈਸਟ ਦੀ ਵਿਧੀ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਸਮਝ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜੋ ਤੇਜ਼਼ ਅਤੇ ਸਮਝਣਯੋਗ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਵੇਗਾ—ਅਤੇ ਘੱਟ false negatives।
ਤੇਜ਼ ਬਿਲਡਿੰਗ ਕੇਵਲ ਉਸ ਵੇਲੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦੱਸ ਸਕੋ ਕਿ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਬਦਲਿਆ। vibe coding ਵਿੱਚ ਮੈਜ਼ਰਮੈਂਟ ਬਿਲਡ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੀ ਹਲਕੀ-ਭਾਰ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਸਿਗਨਲ, ਪੂਰੇ analytics overhaul ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।
ਜਿਸ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਉਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤਰੀਕਾ ਮਿਲਾਓ:
ਖੋਜ ਲਈ 1–2 ਮੁੱਖ ਨਤੀਜੇ ਚੁਣੋ ਜੋ ਵਰਤਾਰਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ:
ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ guardrails ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: support tickets 'ਚ ਵਾਧਾ, ਵੱਧ refund ਰੇਟ, ਜਾਂ ਮੁੱਖ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਹੋਣਾ।
ਸਰਲ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅੰਕੜੀਕ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ। ਕੁਝ ਸੈਸ਼ਨ ਵੱਡੇ UX ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਲਿਆ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਕੁਝ ਦਹਾਂ click-test ਜਵਾਬ ਪਸੰਦਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਖ਼ਤ power calculations ਬਚਾਓ optimization ਲਈ (ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ A/B ਟੈਸਟਾਂ)।
Page views, time on page, ਅਤੇ “likes” ਚੰਗੇ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਯੂਜ਼ਰ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ। ਉਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੋ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਪੂਰੇ ਟਾਸਕ, activated accounts, ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੀ ਮੁੱਲ।
ਤੇਜ਼ੀ ਸਿਰਫ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੇ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਚੋਣਾਂ ਵੱਲ ਲਿਆ ਜਾਵੇ। Learn ਕਦਮ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ vibe coding ਜਾਇਦਾ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਬਿਲਡ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਹਿਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ activity = insight। ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਲ ਹੈ—ਕਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਹੋਇਆ ਉਸਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਨੂੰ ਸਧਾਰਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ, ਬਲਕੇ anecdotes 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਹਰ ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਛੋਟਾ “ਅਸੀਂ ਕੀ ਦੇਖਿਆ” ਨੋਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਦੇਖੋ:
ਹਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਆਵ੍ਰਿਤੀ (ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ) ਅਤੇ ਗੰਭੀਰਤਾ (ਇਹ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ) ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਵੇਟ ਕਈ ਵਾਰੀ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਪੈਟਰਨ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਵਰਤੋਂ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਵਾਰੀ ਮੁੜ-ਚਰਚਾ ਨਾ ਹੋਵੇ:
ਇੱਕ ਚਲ ਰਹੀ ਲੌਗ ਰੱਖੋ (ਹਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਇੱਕ ਕਤਾਰ):
Hypothesis → Result → Decision
ਉਦਾਹਰਣ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਰੁਟੀਨ ਬਣ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਟੀਮ ਦੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ 'ਚ ਇੱਕ ਟੈਮਪਲੇਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਤੇਜ਼ੀ ਸਿਰਫ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਚੀਜ਼ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ। vibe coding ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰ ਕੇ ਇਹ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ “ਜਵਾਬ” ਭੇਜ ਦੇਵੋ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਪੁੱਛ-ਪੜਤਾਲ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ—ਪਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਕਿਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੁਝ pitfalls ਜੋ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਐਸੇ ਦਿੱਸਦੇ ਹਨ:
ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਲੁਕਿਆਂ tech debt ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ (ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇ) ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਮੰਨ ਲੈਂਦੇ ਹੋ (“ਮੇਰੇ ਲਈ ਚੱਲਿਆ” = “ਇਹ ਚੱਲਦਾ ਹੈ”)। ਜੋ ਖਤਰਾ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬੇਸੂਰਤ ਹੈ—ਬਲਕੇ ਤੁਹਾਡਾ ਫੈਸਲਾ ਸ਼ੋਰ 'ਤੇ ਟਿੱਕਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਲੂਪ ਤੇਜ਼ ਰੱਖੋ, ਪਰ “ਮਾਪੋ” ਅਤੇ “ਸਿੱਖੋ” ਪਲਾਂ 'ਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲਸ ਲਗਾਓ:
ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਉਮੀਦਾਂ ਤੈਅ ਕਰੋ: ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ prototype ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੋਏਗਾ। ਰਿਸਕ ਘੱਟ ਰੱਖੋ (ਜਰੂਰਤ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਾ ਲਵੋ), ਆਸਾਨ opt-out ਦਿਓ, ਅਤੇ ਹਨੇਰੀ ਤਰਕੀਬਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ “ਸਫਲ” ਤਰਫ دھکیلਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖਣਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ।
vibe coding ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਸ ਵੇਲੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਇਸਨੂੰ ਇਕ ਸਮਨਵਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਾਂਗ ਦੇਖੇ, ਨਾ ਕਿ ਇਕ ਸولو ਸਪੀਡ ਰਨ ਵਾਂਗ। ਮਕਸਦ ਹੈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕੱਠੇ ਅੱਗੇ ਵਧਨਾ ਅਤੇ ਉਹ ਕੁਝ ਗੱਲਾਂ ਸੰਰੱਖਿਤ ਰੱਖਣਾ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ “ਫਿਕਸ” ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ।
ਮੂਲ ਭਾਗਾਂ ਲਈ ownership ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:
ਇਹ ਵੰਡ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ: PM ਕਿਉਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, designer ਯੂਜ਼ਰ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, engineer ਚੱਲਣ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਗੈਰ-ਬਦਲੀਯੋਗ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰੱਖੋ:
ਬਾਕੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਖੋਜ ਲਈ “ਠੀਕ-ਹੁੰਦਾ” ਰਹਿਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
discovery sprints (2–5 ਦਿਨ) ਚਲਾਓ ਦੋ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਰੀਤੀਆਂ ਨਾਲ:
stakeholder ਤਦ ਹੀ aligned ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦ ਉਹ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਣ। ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ:
ਠੋਸ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਰਾਯੀ ਲੜਾਈ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ “ਤੇਜ਼ੀ” ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਨ।
vibe coding ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਟੈਕ “ਕੁਝ ਬਣਾਓ, ਚੰਦ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ, ਸਿੱਖੋ” ਨੂੰ ਡਿਫੌਲਟ ਰਸਤਾ ਬਣਾਊ—ਨ ਕਿ ਇੱਕ ਖ਼ਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।
ਇੱਕ ਵਿਵસાયਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਦੀ ਹੈ:
exp_signup_started). hypothesis ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਹੀ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ।ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਤਪਾਦ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੂਲ ਹਰ ਪ੍ਰਯੋਗ 'ਤੇ ਸੰਗਤ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਨਹੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਤਰੱਕੀ ਕਰਣ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI-ਸਹਾਇਤ build workflow ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇ ਟੂਲਿੰਗ ਤੇਜ਼ scaffold, ਇਟਰੇਟਿਵ changes, ਅਤੇ ਸੇਫ rollback ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, Koder.ai ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ—ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ hypothesis ਤੋਂ টੈਸਟੇਬਲ React ਫਲੋ ਤੱਕ ਜਲਦੀ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਦਿਨਾਂ ਲੁੜਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਬਿਨਾਂ ਇਟਰੈਟ ਕਰਨ ਦੀ। snapshots/rollback ਅਤੇ planning mode ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ (ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਠੇ variants ਚਲਾਂ ਰਹੇ ਹੋ)।
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਰਸਤਾ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਹੈ:
ਕਿਕਾਫ਼ਿੜੇ 'ਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ explicit ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ learning milestone ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੁੜ ਵੇਖੋ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਿਕਟ ਨੇੜੇ ਰੱਖੋ:
ਦਿੱਖ-ਪਰੇਕਸ਼ਤਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ: ਟੀਮ ਤੇਜ਼ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹੈਰਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਇਹ ਇਕ ਦੋਹਰਾਊ 7–14 ਦਿਨ ਦਾ ਚੱਕਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ vibe coding (AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ + ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ) ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਦਿਨ 1 — ਬੈਟ ਫਰੇਮ ਕਰੋ (Learn → Build kickoff): ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਚੁਣੋ ਜੋ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਪੂਰੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਨਾਫ਼ਰਾਮ ਕਰ ਦੇਵੇ। hypothesis ਅਤੇ success metric ਲਿਖੋ।
ਦਿਨ 2–4 — ਟੈਸਟੇਬਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਓ (Build): ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਅਨੁਭਵ ਭੇਜੋ ਜੋ ਅਸਲ ਸਿਗਨਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ: clickable flow, fake-door, ਜਾਂ ਇੱਕ patla end-to-end slice।
ਚੈਕਪੌਇੰਟ (ਦਿਨ 4 ਦੇ ਅਖੀਰ): ਕੀ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਮੁੱਖ ਕੰਮ 2 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ? ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਸਕੋਪ ਕੱਟੋ।
ਦਿਨ 5–7 — Instrument + recruit (Measure setup): ਸਿਰਫ ਉਹ events ਜ਼ੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂਗੇ ਜੋੜੋ, ਫਿਰ 5–10 ਸੈਸ਼ਨ ਚਲਾਓ ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ in-product ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
ਚੈਕਪੌਇੰਟ (ਦਿਨ 7 ਦੇ ਅਖੀਰ): ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ ਵਾਲੇ ਨੋਟ ਹਨ? ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਪਣ ਠੀਕ ਕਰੋ।
ਦਿਨ 8–10 (ਵਿਕਲਪਿਕ) — ਇੱਕ ਵਾਰੀ iterate ਕਰੋ: ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਦਾਰ ਬਦਲਾਅ ਕਰੋ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ drop-off ਜਾਂ ਗੁੰਝਲ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧੇ।
ਦਿਨ 11–14 — ਫੈਸਲਾ (Learn): ਚੁਣੋ: ਅੱਗੇ ਵਧੋ, pivot ਕਰੋ, ਜਾਂ ਰੋਕੋ। ਜੋ ਸਿੱਖਿਆ ਲੀ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਟੈਸਟ ਕਿਹੜਾ ਹੋਵੇ ਇਹ capture ਕਰੋ।
Hypothesis statement
We believe that [target user] who [context] will [do desired action]
when we provide [solution], because [reason].
We will know this is true when [metric] reaches [threshold] within [timeframe].
Metric table
Primary metric: ________ (decision driver)
Guardrail metric(s): ________ (avoid harm)
Leading indicator(s): ________ (early signal)
Data source: ________ (events/interviews/logs)
Success threshold: ________
Experiment brief
Assumption under test:
Prototype scope (what’s in / out):
Audience + sample size:
How we’ll run it (sessions / in-product / survey):
Risks + mitigations:
Decision rule (what we do if we win/lose):
(ਕੋਡ ਬਲਾਕਸ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ — ਉਪਰੋਕਤ ਵਰਗੇ ਸੱਚੇ ਟੇਮਪਲੇਟ ਅਣਬਦਲੇ ਰਹੇ ਹਨ)
ਸ਼ੁਰੂ ad hoc (ਇਕ-ਵਾਰੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ) → repeatable (ਉਹੀ 7–14 ਦਿਨ ਕੈਡੈਂਸ) → reliable (ਮਿਆਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ + ਫੈਸਲਾ ਨਿਯਮ) → systematic (ਸਾਂਝਾ assumptions ਬੈਕਲਾਗ, ਹਫਤਾਵਾਰ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ)।
ਹੁਣ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਚੁਣੋ, hypothesis ਟੈਮਪਲੇਟ ਭਰੋ, ਅਤੇ ਦਿਨ 4 ਚੈਕਪੌਇੰਟ ਸ਼ੈਡਯੂਲ ਕਰੋ। ਇਸ ਹਫਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਓ—ਫਿਰ ਨਤੀਜੇ (ਨਾ ਕਿ ਉਤਸ਼ਾਹ) ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਿਓ ਕਿ ਅਗਲੇ ਕੀ ਕਰਨੇ ਹਨ।
ਇਹ ਤੇਜ਼, ਖੋਜ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਬਿਲਡਿੰਗ ਹੈ—ਅਕਸਰ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ—ਜਿਸਦਾ ਮਕਸਦ ਜਲਦੀ ਇੱਕ ਟੈਸਟਯੋਗ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਪਤਲਾ end-to-end ਸਲਾਈਸ, fake-door, ਜਾਂ clickable ਫਲੋ). ਮਕਸਦ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਸਬੂਤ ਤੱਕ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ; ਗੰਦੇ production ਕੋਡ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ।
ਲੂਪ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ:
ਮਕਸਦ ਚੱਕਰ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕੀਤੇ।
ਕਿਉਂਕਿ ਦੇਰ ਅਕਸਰ ਕੋਡ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਕਰਕੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਾਫੀ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਛੋਟੇ ਟੈਸਟ ਜਲਦੀ ਚਲਾ ਸਕੋ।
ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਦੋਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਰੀਪੀਟੇਬਲ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਵਕਤ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹੋ:
ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਲ-ਦਿਨੀ ਲੂਪ ਨੂੰ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਕਾਫੀ ਹੈ ਉਹੀ ਦਿਨ ਫੇਰ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ।
ਜਦੋਂ ਨੁਕਸਾਨ ਘੱਟ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਧੀਆ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
ਇਹ ਅਕਸਰ scope ਲਈ ਆਸਾਨ, ਮਾਪਣ ਲਈ ਸੌਖੇ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸੌਖੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇन्हਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਨ ਬਣਾਓ:
ਏਸੇ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਸਹਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਮੁੱਖ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
ਇੱਕ hypothesis ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖੋ ਕਿ ਓਹ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ:
ਉਦਾਹਰਣ: “ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ 4/10 ਜੋ connect ਸਕਰੀਨ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ, 60 ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ‘Connect’ ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨਗੇ।”
ਕਠੋਰ ਸਕੋਪ ਸੈਮੀ-ਹੱਦਾਂ ਰੱਖੋ:
ਇੱਕ ਖੁਸ਼ ਰਹਿਣ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ ਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਫੇਲ੍ਯਰ ਸਟੇਟ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਹਲਕੀ-ਭਾਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਇਵੈਂਟ ਨਾਮ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਸਾਹਮਣੇ hypothesis ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਹੀ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਸੀਮਿਤ ਰੱਖੋ—ਅਨਦਰ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਕਰਦੇ ਰਹੋਗੇ।
ਇਕ ਸਥਿਰ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਲੌਗ ਵਰਤੋਂ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਵਾਰੀ ਮਹਿਸੂਸ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿ activity = insight:
ਹਰ ਐਕਸਪੇਰੀਮੈਂਟ ਨੂੰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ capture ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਬਾਦ ਵਿੱਚ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਨਰਖ ਨਾ ਸਕਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।