ਸਿੱਖੋ ਕਿ AI-ਚਲਿਤ ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਇਕੱਲੇ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ, ਬਣਾਉਣ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਕੰਟਰੋਲ 'ਚ ਰੱਖਦਿਆਂ।
“ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ” ਮਨੋਰਥ-ਪਹਿਲਾਂ ਬਿਲਡਿੰਗ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੱਸਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਉਸ ਮਨੋਰਥ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। “ਵਾਇਬ” ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਕੋਈ ਜਾਦੂ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਗਤੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਖ਼ਿਆਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ('ਯੂਜ਼ਰਸ ਸਾਇਨ ਅਪ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਪਾਸਵਰਡ ਰੀਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਣ') 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਿੰਟੈਕਸ ਜਾਂ ਬੋਇਲਰਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਫਸਦੇ ਨਹੀਂ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਦਾ ਖਾਕਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੱਸਦੇ ਹੋ (ਟੈਕ ਸਟੈਕ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ, ਏਜ ਕੇਸ), ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਇਟਰੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ:
ਰਿਵਾਇਤੀ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਫਰਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਣਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ—ਫਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਦੁਹਰਾਅ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ।
AI ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ, CRUD ਫਲੋਜ਼, UI ਵਾਇਰਿੰਗ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹਿਰਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਗਲਤੀਆਂ ਫੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਲੱਖਣ ਬਿਜਨਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ, ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਅਮੀਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਦਹਿੜੇ ਕੇਸ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਕੱਲੇ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਫਾਇਦਾ ਇਟਰੈਸ਼ਨ ਗਤੀ ਹੈ: ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਤੇਜ਼ ਠੀਕ-ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਖੋਜ ਲਈ ਹੋਰ ਸਮਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਝੰਝਟ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਿਆਲ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋ: ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਐਕਸੈਪਟੈਂਸ ਮਾਪਦੰਡ, ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੁણਵੱਤਾ। ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਲੈਵਰੇਜ ਹੈ—ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਨਹੀਂ।
ਵੱਡੀ ਟੀਮ ਦੀ ਤਾਕਤ ਉਸਦੀ ਟੈਕਸ ਵੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਸਹਯੋਗ। ਕਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ QA ਨਾਲ, ਬੋਤਲਨੈਕ ਅਕਸਰ "ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?" ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ "ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਇਕਠੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮਰਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?" ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਪੈੱਕਸ ਨੂੰ ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਟਿਕਟ ਇਕਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, PR ਰਿਵਿਊਜ਼ ਦੀ ਉਡੀਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਦਲਾਅ ਕੈਲੇਂਡਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਕੱਲੇ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਕੋਲ ਰਵਾਈਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉলਟ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਸੀ: ਲਗਭਗ ਜ਼ੀਰੋ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸੰਚਾਰ ਔਵਰਹੈਡ, ਪਰ ਸੀਮਿਤ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ. ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਸਕਦੇ ਸੀ—ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਅਮਲੀ ਕਾਰਜ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਜਾਂ ਅਣਪਛਾਤੇ ਟੈਕ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ—ਕਠਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੰਮ, ਨੀਵਾਂ-ਲੇਵਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਵੱਡੀ-ਪੈਮਾਣੇ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ-ਭਾਰਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ—ਟੀਮਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਰੀਡੰਡੈਂਸੀ ਵੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਕੋਈ ਬਿਮਾਰ ਹੋਵੇ ਤਾ ਵੀ ਕੰਮ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਸਹਾਇਕ ਇੱਕ ਅਨਥੱਕ ਪੇਅਰ-ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਰ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਕੱਲਾ ਬੋਤਲਨੈਕ ਜਿਥੇ ਹੁੰਦਾ ਸੀ ਉਹ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਖਾਕਾ, ਰੀਫੈਕਟਰ, ਟੈਸਟ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪ ਖੋਜਣ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਬਿਨਾਂ ਹੈਂਡਆਫ਼ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ। ਫਾਇਦਾ "ਵੱਧ ਕੋਡ ਦਿਨਾਨੁਸਾਰ" ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਾਲੀਆਂ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਾਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਢਿਆ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਨਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ:
ਆਰੰਭਿਕ-ਚਰਣ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਾਨਕਾਰੀ ਦਰਮਿਆਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ। ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ, ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕੋ, ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ
“ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ” ਨੀਮ-ਪਰਧਾਨ ਬਣਾਉਣ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਸੋਧਿਆ ਨਤੀਜਾ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੱਸਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਉਸ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਇਹ "ਜਾਦੂਈ ਕੋਡ" ਨਹੀਂ ਹੈ—ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੱਸਦੇ ਹੋ, ਬਦਲਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਐਪ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਪੈੱਕ ਨੂੰ ਨਿਖਾਰਦੇ ਹੋ।
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤੰਗ ਲੂਪ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ:
AI ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ:
ਪਰ ਫੈਸਲੇ, ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਤੇ ਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਹੀ ਹੋਵੇ:
ਅਕਸਰ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਕੰਪਾਇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲੀ ਦੌਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਪੈੱਸਿਫਿਕ ਸਪੇਕ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਇਹ ਸਕੋਪ ਕ੍ਰੀਪ ਅਤੇ ਗਲਤ ਡਿਫੌਲਟਾਂ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਕੰਮ ਨੂੰ 30–90 ਮਿੰਟ ਦੇ ਟਾਸਕਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਂਟੋ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਟਾਸਕ:
ਛੋਟੇ ਡਿਫ਼ਫ਼ ਵੇਖਣ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਣ ਡੋਨ ਦੇ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਚੈਕਲਿਸਟ:
AI ਨੂੰ ਇਹ ਚੈਕਲਿਸਟ ਲਗਾ ਕੇ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਚਲਾਕੀ ਨਾਲ ਚਲਾਕੀ ਨਾਲ ਜाँच ਕਰੋ।
ਸਧਾਰਣ ਨਿਯਮ: ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ, ਅਚਾਨਕ ਖਰਾਬ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰੋ: signup, login, onboarding, payments ਅਤੇ ਉਹ 1-2 ਮੁੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ.
ਵਰਕਫਲੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਟੈਸਟ ਹੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ E2E ਟੈਸਟ ਬਣਾਓ।
ਕੁਝ ਅਵਸ਼੍ਯਕ ਨਿਯਮ:
AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਇੱਕ ਅਜਨਬੀ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਕੋਡ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਵੇਰੀਫਾਈ ਨਾ ਕਰ ਲਓ।
