17 ਜੁਲਾ 2025·8 ਮਿੰਟ
Vibe Coding: ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਕੁਰੇਟਰ ਅਤੇ ਐਡੀਟਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
Vibe coding ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਲਾਈਨ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ, ਰਿਵਿਊ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ੇਪ ਕਰਨ ਵੱਲ ਮੋੜਦਾ ਹੈ। ਵਰਕਫਲੋ, ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ।
Vibe coding ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਲਾਈਨ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ, ਰਿਵਿਊ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ੇਪ ਕਰਨ ਵੱਲ ਮੋੜਦਾ ਹੈ। ਵਰਕਫਲੋ, ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ।
“Vibe coding” ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਛੋਟਾ ਨਾਮ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਨੈਚਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵੇਖਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ AI ਸਹਾਇਕ ਕੋਡ ਦਾ ਡ੍ਰਾਫਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਨਸ਼ਾ ਅਨੁਸਾਰ ਰਾਹ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ। AI ਤੇਜ਼ ਪਹਿਲੀ-ਪਾਸ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਦਿਸ਼ਾ, ਚੋਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾ ਜਾਦੂਈ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਕਿੱਥੇ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਬਲੌਟਿਕ ਟਾਈਪ ਕਰਨ, ਐਂਡਪਾਇੰਟ ਵਾਇਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਤੋਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਰੀਕਰੀਏਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਹੱਲ ਨੂੰ ਗਠਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵਾਉਂਦੇ ਹੋ: ਲੋੜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ, ਟ੍ਰੇਡਆਫ ਚੁਣਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿਚ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਕੋਡ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲਈ ਸਹੀ ਹੈ।
Vibe coding ਵਿੱਚ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਰੋਲ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਰੋਲ-ਬਦਲਾਅ ਨਰਮ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨ ਵੀ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਐਸਾ ਕੋਡ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ “ਠੀਕ ਲੱਗਦਾ” ਹੈ ਪਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ੀ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
Vibe coding ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਸ ਵੇਲੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਮੰਨ ਕੇ ਵਰਤੋਂ, ਨਾ ਕਿ ਸਿੱਧਾ ਉੱਤਰ। ਤੁਸੀਂ ਹਜੇ ਵੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ:
ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਕਰ ਕੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਇਟਰੈਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟੀਮਾਂ, ਸਟਾਰਟਅਪ ਜਾਂ ਸਿੰਗਲ-ਬਿਲਡਰ—ਛੋਟੇ ਸਲਾਈਸ ਸ਼ਿਪ ਕਰਕੇ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ। ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਮੰਨਣ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜੱਜਮੈਂਟ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Vibe coding ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰ “ਕੋਡ ਕਰਨਾ ਬੰਦ” ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਹੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੇਂਦਰਿਕ ਦਿਸ਼ਾ ਲਕੀਰ ਟਾਈਪਿੰਗ ਤੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੇਪ ਕਰਨ ਵੱਲ ਮੂੰਹ ਕਰ ਲੈਂਦੀ ਹੈ।
ਰਿਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ਤੇ, ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਖੁਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਅਪ੍ਰੋਚ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ, ਲਾਈਨ-ਬਾਈ-ਲਾਈਨ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰਦੇ, ਚਲਾਉਂਦੇ, ਟੁੱਟਣ ਤੇ ਠੀਕ ਕਰਦੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰਦੇ ਤੱਕ ਇਹ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਤੇ ਮੇਨਟੇਨੇਬਲ ਨਜ਼ਰ ਆਏ। ਕੀਬੋਰਡ ਬਾਧਾ ਸੀ—ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧਾ ਪੇਸ਼ਕਾਰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਸੀ ਕਿ “ਹੁਣ ਸਰਵਰ ਤੇ ਵੱਧ ਕੋਡ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।”
AI-ਸਹਾਇਤ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਨਾਲ, ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਸਸਤਾ ਹੋ ਗਿਆ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਹੁਣ ਇਸ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਟੂਲਿੰਗ ਹੁਣ ਸਹੂਲਤਯੋਗ ਹੈ: ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ, ਤੇਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਅਤੇ ਐਸੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਗੱਲਬਾਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕਮਪਾਇਲ-ਰਨ ਥਕਾਵਟ।
ਭਾਵੇਂ AI 80% ਕਰੈਕਟਰ ਲਿੱਕੇ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਜੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ correctness, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸેફਟੀ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ “ਬੋਰਿੰਗ” ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਮਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਬਾਉਂਡਰੀ ਕंडीਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇੰਟਰਫੇਸ।
Vibe coding ਉਹਨਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦਾ ਜੋ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ: “ਕੀ ਇਹ ਸਾਡੀ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਸਹੀ ਹੱਲ ਹੈ?” ਅਤੇ “ਕੀ ਮੈਂ ਇਸਨੰੂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ 'ਚ ਭਰੋਸਾ ਕਰਾਂਗਾ?” ਇਹ ਜੋੱਜਮੈਂਟ—ਕਿੱਤੇ ਤੇਜ਼ ਟਾਈਪਿੰਗ ਸੁਖਦ—ਫਰਕ ਬਣਦੀ ਹੈ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਪੋਗਰਾਮਿੰਗ ਉਸ ਵੇਲੇ ਚਮਕਦੀ ਹੈ ਜਦ “ਕੋਡ ਦਾ ਰੂਪ” ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਲਕੜ ਤੇਜ਼ੀ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਉਸ ਵੇਲੇ ਕੰਮ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਜਦ ਅਸਲ ਕੰਮ ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਮੈਦਾਨੀ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰੇਗਾ।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਟਾਸਕ ਸਾਫ਼ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ, AI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ দਿੰਦਾ—ਅਕਸਰ ਖਾਲੀ ਫ਼ਾਇਲ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੇਜ਼।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, vibe coding “ਜਾਦੂਈ” ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਜਾਣੂ ਪੈਟਰਨ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਅਕਸਰ ਓਸ ਵੇਲੇ ਠੋਕਰ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦ ਲੋੜਾਂ ਅੰਦੇਸ਼ਤ, ਡੋਮੇਨ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਛੁੱਟੀਆਂ ਹੋਣ।
ਮਾਡਲ ਪੱਕਾ ਆਵਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗੁਪਤ ਤੌਰ ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਬਣਾਉਣ, ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਪ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਜਾਂ ਉਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਚੁਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਕਰੇ।
AI ਟਾਈਪਿੰਗ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਕੋਡ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਪਾਉਣਾ)। ਪਰ ਇਹ ਐਡੀਟਰ ਸਮਾਂ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਸਮੀਖਿਆ, ਲੋੜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ, ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣਾ, ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਤਿੱਖਾ ਕਰਨਾ।
ਜਦ ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਮਨ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਘੱਟ ਕਿਵਰਸ ਤੇਜ਼ੀ, ਵੱਧ ਜੱਜਮੈਂਟ—ਤਦ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦਾ ਫ਼ਾਇਦਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦਾ ਕੰਮ “ਦੀਖੋ” ਤੋਂ “ਸਾਬਤ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਲੋੜ ਸੀ ਉਸਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ” ਵੱਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਲਕੇ-ਫੁਲਕੇ ਸਪੀਕ ਵਾਂਗ ਮੰਨੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਤੋਯਾਰ ਕੋਡ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ “ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ” ਨਾ ਮੰਗੋ। ਇੱਕ ਐਸਾ ਬਦਲਾਅ ਪੁੱਛੋ ਜਿਸਦਾ ਉਦਦੇਸ਼ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ, ਹੱਦਬੰਦੀ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੋਵੇ।
ਫੀਚਰ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਮੁਕੰਮਲ ਹੈ, ਇਹ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸਮਰਥਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਅਤੇ “ਟੁੱਟਿਆ ਨਾ ਜਾਵੇ” ਜਿਹੇ ਨਿਯਮ (ਬੈਕਵਰਡ ਕੰਪੈਟਬਿਲਿਟੀ, ਮੌਜੂਦਾ ਰੂਟ, ਸਕੀਮਾ ਸਥਿਰਤਾ) ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਪੈਟਰਨ:
ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵੱਡੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਬੁਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲੂਪ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਟਰੋਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਵਿਊ ਸਿੱਧਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਮੌਜੂਦਾ APIs, ਕੋਡਿੰਗ ਸਟਾਈਲ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਫਾਇਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਵੇਂ:
AI ਤੁਹਾਡੀ ਦੁਨੀਆ “ਵੇਖ” ਕੇ ਬਿਹਤਰ ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਦੁਹਰਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਯੰ-ਆਡਿਟ ਨਾਲ ਬੰਦ ਕਰੋ:
ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇਕ ਕੁਨਟਰੈਕਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੀਖਿਆ ਉਸ ਕੁਨਟਰੈਕਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਬਣਦੀ ਹੈ।
AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਇੱਕ ਪ੍ਰਪੋਜ਼ਲ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਹੈ: ਤੇਜ਼ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਜੋ ਇੱਕ ਐਡੀਟਰ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਹੁਣ “ਕਿਹੜਾ ਹਿੱਸਾ ਰਹੇਗਾ” ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ, “ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕੋਡਬੇਸ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣ ਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੋਧੇ ਬਿਨਾਂ ਕਬੂਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ—ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਕੁਰੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਟੀਮਮੇਟ ਦੇ PR ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋਗੇ। ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਇਹ ਸਾਡੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਨੈਮਿੰਗ ਕਨਵੇਂਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਰਰ-ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਟਾਈਲ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਜੇ ਕੁਝ ਅਸਪਸ਼ਟ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੰਨ ਲੋ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਡਿਫਸ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਮੀਟਾਂ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਕਿ ਬਦਲਾਵ ਸਮਝਣਯੋਗ ਰਹਿਣ। 300-ਲਾਈਨ ਦੇ ਰੀਰਾਈਟ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਫੋਕਸਡ ਕਮਿੱਟ ਸੀਰੀਜ਼ ਲੈਂਡ ਕਰੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਂ-ਵਰਗ-ਫਿਕਸ, ਫਿਰ ਵਿਵਹਾਰ ਬਦਲਾਅ, ਫਿਰ ਐਜ ਕੇਸ। ਇਸ ਨਾਲ ਰੈਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਿਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰੋਲ-ਬੈਕ ਵੀ।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਖਤਰਨਾਕ ਖੇਤਰ ਵੇਖੋ, ਤਾਂ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇਨਲਾਈਨ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣ: “ਜੇ ਇਹ API null ਵਾਪਸ ਕਰੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ?” “ਇਹ ਰਿਟ੍ਰਾਈ ਲੂ ਅੰਕੜੇ ਵਿੱਚ ਸੀਮਿਤ ਹੈ?” “ਕੀ ਅਸੀਂ ਹਾਟ ਪਾਥ ਵਿੱਚ allocation ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” ਇਸ ਨਾਲ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਕੋਡ 'ਤੇ ਟਿਕੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਕ-ਅਨੈਲੋਗ ਚੈਟ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਛੋਟੀ ਚੈਕਲਿਸਟ “looks good” ਸਮੀਖਿਆਆਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ:
ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਰਾਊਂਡ ਇਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੈਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਰੁਕੋ ਅਤੇ ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਮੈਨੁਅਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੀ-ਰਾਈਟ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸਾਫ ਰੀਰਾਈਟ ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਉਹ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਵੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ “ਚੱਲਦਾ ਹੈ” ਦੀ ਹਾਲਤ ਤੁਰੰਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ “ਇਹ ਵਰੰਟੀ ਹੈ” ਲਈ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ। ਜੈਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਉਸੇ ਮਿਆਰ ਤੇ ਰੱਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟੀਮਮੇਟ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕਰੋਗੇ।
ਅੱਛਾ vibe-coding ਵਰਕਫਲੋ ਉਹ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਪਹਿਲੇ-ਜੋੜੇ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਟੈਸਟ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਏਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਂਦੇ ਚੈਕਲਿਸਟ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮੁੱਕ ਗਿਆ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸਮਤ ਹੈ।
ਜਦ ਲੋੜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣ (ਇਨਪੁੱਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸੀਮਾਵਾਂ), ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਲਿਖੋ। ਇਸ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਟਕਣ ਘਟਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਲੋੜਾਂ ਅਜੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੋਡ ਜੈਨਰੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਿਰ turant ਟੈਸਟ ਲਿਖੋ ਜਦ ਸੰਦਰਭ ਤਾਜ਼ਾ ਹੋਵੇ। ਚਾਵੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ “ਅਸਥਾਈ” ਅਣ-ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਸਥਾਈ ਨਾ ਬਣ ਜਾਵੇ।
AI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈਪੀ ਪਾਥ ਚੰਗਾ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਜੀਬ ਕੋਨਰਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਪੈਟਰਨ ਸਹਾਇਕ ਹਨ:
ਜਿੱਥੇ ਸਿਸਟਮ ਬਾਹਰਲੀ ਦੁਨੀਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ—API ਰਿਕੁਏਸਟ, ਫਾਇਲ ਪਾਰਸਿੰਗ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ DB ਲਿਖਤ—ਉਥੇ assertions ਅਤੇ ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ ਰੱਖੋ। ਇਕ ਵਾਰੀ ਖ਼ਰਾਬ ਡੇਟਾ ਅੰਦਰ ਆ ਗਿਆ, ਇਹ ਸਦੀ ਦੇ ਲਈ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ “done” ਚੈਕਲਿਸਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ:
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਸਥਾਈ ਬਣਦੀ ਹੈ।
Vibe coding ਤੇਜ਼ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ plausible ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਖਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ “plausible” ਦਾ ਮਤਲਬ “ਸਹੀ”, “ਸੁਰੱਖਿਅਤ” ਜਾਂ “ਅਨੁਮਤ” ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣ-ਟ੍ਰੱਸਟਡ ਡਰਾਫਟ ਮੰਨੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਕੋਡਬੇਸ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣਾ ਹੱਕ ਕਮਾ ਕੇ ਦਿਖਾਉਵੇ।
AI ਅਕਸਰ ਖਾਮੋਸ਼ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਆਫ-ਬਾਈ-ਵਨ ਲਾਜਿਕ, ਗੁੰਮ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਗਲਤ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਜਾਂ concurrency ਮੁੱਦੇ ਜੋ ਸਿਰਫ ਲੋਡ ਦੇ ਤਹਿਤ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨ ਵੀ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਵਿਸ ਨੂੰ synchronous ਸਮਝਣਾ, ਕਿਸੇ ਟੇਬਲ ਦੇ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟਾਈਲ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ-ਝਲਦਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਇਕ ਆਮ ਫੇਲ ਮੋਡ ਹੈ hallucinated APIs: ਕੋਡ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਾਇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਰੇਪੋ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। “ਲਗਭਗ ਠੀਕ” method names, outdated library ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਉਹ patterns ਜੋ ਦੋ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸਧਾਰਨ ਸਨ ਪਰ ਹੁਣ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਨਹੀਂ—ਇਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਚੇਤਾਵਨੀ ਰੱਖੋ।
AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਗ਼ਲਤ ਡਿਫੋਲਟ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਕਮਜ਼ੋਰ ਕ੍ਰਿਪਟੋ, ਗ਼ੈਰ-ਪੂਰੀ authorization, ਅਨਸੇਫ਼ ਡੀਸਰੀਅਲਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਬਹੁਤ ਖੁੱਲਾ CORS)। ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਦਲਾਅ ਬਿਨਾਂ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਬੂਲ ਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ automated ਸਕੈਨਿੰਗ ਰੱਖੋ।
ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਸੂਖਮ ਹੈ: ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਵਿੱਚ secrets, tokens, ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ-ਖਾਸ ਕੋਡ ਨਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਗਿਆ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ। ਜੇ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਇਨਪੁੱਟ ਸੈਨੇਟਾਈਜ਼ ਕਰੋ ਜਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਵਰਤੋ।
ਆਪਣੀ ਆਰਗਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਨੀਤੀ ਜਾਣੋ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ generated snippets ਜਿਹੜੇ public examples ਵਰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਜਦ ਬਦਲਾਅ ਉੱਚ- ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇ (auth flows, payments, infra, data migrations), ਤਾਂ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਲਗਾਓ: ਦੂਜੇ ਰਿਵਿਊਅਰ ਦੀ ਲੋੜ, ਪੂਰਾ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਚਲਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਮਰਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਲਕਾ threat model ਸੋਚਣਾ।
Vibe coding ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇੱਕ ਟੀਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਫਰਕ-ਫਰਕ ਟਰਿਕ ਵਜੋਂ। ਲੱਕੜ ਹੈ ਕਿ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਰਿਵਿਊਯੋਗ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਯੋਗ ਹੋਵੇ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਕੋਡਬੇਸ “ਰਹੱਸਮਈ ਕੋਡ” ਦਾ ਢੇਰ ਨਾ ਬਣੇ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟਾਸਕ ਲਈ ਇੱਕੋ ਵਰਕਫਲੋ ਵਰਤੋ:
task brief → AI draft → human edit → tests
ਟਾਸਕ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ acceptance criteria ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇ (ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਏ)। ਫਿਰ AI ਪਹਿਲਾ ਪਾਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਇਨਸਾਨ ਕੋਡ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਤਿਆਰ ਬਣਾਉਂਦਾ: ਨੈਮਿੰਗ, ਢਾਂਚਾ, ਐਜ ਕੇਸ, ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਫਿੱਟ। ਆਖਿਰ ਕਰਕੇ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਚੈੱਕ ਇਹ ਪੱਕਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੰਮ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਰਿਵਿਊਯੋਗ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜੋ। ਛੋਟੇ PRs ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨ, ਸੁਖਮ ਰੈਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਣਮੈਚ ਸਟਾਈਲ ਨੂੰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਕੜ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ AI ਵੱਡਾ ਰੀਫੈਕਟਰ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਦ ਇਸਨੂੰ ਵੰਡੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਜੋੜੋ, ਫਿਰ ਵਿਵਹਾਰ ਬਦਲੋ, ਫਿਰ ਸਫਾਈ ਕਰੋ।
“ਭਰੋਸਮੰਦ ਬਕਵਾਸ” ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ ਵੀ ਮੰਗੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਰਿਵਿਊਅਰਾਂ ਕੋਲ ਕੁਝ ठੋਸ ਚੀਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਨਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ, ਜਟਿਲਤਾ, ਮੇਨਟੇਨੇਬਿਲਟੀ) ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਤੇ बहਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
PR ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ AI ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਬਦਲਾਅ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਇਹ ਕੋਈ ਬੈਜ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ ਸੰਦਰਭ: ਕੀ ਜੈਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਕੀ ਐਡੀਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਰਿਵਿਊ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ AI ਪਰਾਮਰਸ਼ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਾਂਝਾ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਰੀਯੂਜ਼ੇਬਲ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਬਣਾਓ (ਨਵੇਂ ਏਂਡਪਾਇੰਟ, ਡੇਟਾ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, CLI ਕਮਾਂਡ, ਟੈਸਟ ਸਕੈਫੋਲਡ)। ਟੈਮਪਲੇਟ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਆਦਤ ਨੂੰ ਟੀਮ ਆਸਤਿ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵੱਧ ਇੱਕਸਾਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਡ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਰਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ generated ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੀਅਰ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਇੰਟੀਗਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।
Vibe coding ਉਹਨਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਡੇਟਾ ਫਲੋ, ਬਾਉਂਡਰੀ, ਅਤੇ ਫੇਲਿਅਰ ਮੋਡ। ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਬੇਨਤੀ ਸੇਵਾ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਲੰਘਦੀ ਹੈ, ਰਾਜ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਟਾਈਮਆਉਟ 'ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖ਼ਰਾਬ ਇਨਪੁੱਟ ਦਾ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ, ਤਦ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕੋਡ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ ਹੈਪੀ ਪਾਥ ਨਹੀਂ।
ਸਕਿੜੇ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਦੱਖਲ ਇੱਕ ਮਹਾਅਬਲ ਹੈ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨੀਤ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਘਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਗਲਤ ਐਜ ਕੇਸ, ਗਲਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਰਤੋਂ, ਲੀਕੀ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਟਾਈਪ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸ਼ਾਂਤੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣਣਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋੜ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦਰਮਿਆਨ ਕਿੱਥੇ ਗੈਪ ਹੈ—ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਮੰਨਣਾ ਕਿ ਕੋਡ ਸਹੀ ਹੈ।
ਜਦ ਜੈਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਫੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸਥਾਨਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੌਗ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। AI ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਦਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਦੇ ਦੁਹਰਾਏ, ਸਟੇਟ ਜਾਂਚੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵੇਰੋ।
ਸਪਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ, ਠੋਸ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਚੰਗੀਆਂ PR ਕਹਾਣੀਆਂ ਮੁੜ-ਕਾਮ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਨੁਮਾਨ ਬਤਾਓ, acceptance criteria ਲਿਖੋ, ਅਤੇ ਰਿਵਿਊ ਵਿੱਚ “ਕਿਉਂ” ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਇਹ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਮਮੇਟਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਨੁਸਾਰਤਾ, ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਮੇਨਟੇਨੇਬਿਲਟੀ ਆਪਣੀ-ਆਪ ਹੀ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਕੁਰੇਟਰ ਮਨੋਰਸਾਰੇ ਸਹੀ ਨਿਰਣੇ ਲੈਂਦੇ, ਬੇਲਾਗੂ ਜਟਿਲਤਾਂ ਹਟਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨਿਰਵਿਕਸਿਤ ਹੱਲ ਚੁਣਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਦਲਾਅ ਵਿੱਚ ਟਿਕੇ ਰਹਿਣਗੇ। ਉਹ ਜੋੱਜਮੈਂਟ—ਟਾਈਪਿੰਗ ਨਹੀਂ—ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ vibe coding ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗਤ ਵਧਾਏਗਾ।
AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਜੈਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਮੇਨਟੇਨੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਤੇਜ਼ teams ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜੈਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਟੂਲਿੰਗ ਗਾਰਡਰੇਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ—ਤਾਂ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਮਿਆਰ ਨਾਲ ਮਿਲੇ।
ਉਹ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਝਗੜੇ ਦੇ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ:
AI ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਪੈਕੇਜ import ਕਰਨ ਜਾਂ ਐਸੇ patterns ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ outdated ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
PR ਟੂਲਿੰਗ ਨਾਲ ਜੋਖਮ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ:
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਕ ਰਸਤਾ ਦਿਖਾ ਕੇ ਵਾਰੀਅੰਸ ਘੱਟ ਕਰੋ:
ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ vibe coding ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਪਤਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ standardize ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਗੱਲ-ਚੱਲ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੰਟਰੋਲ ਨਾਲ ਲਪੇਟਦੀਆਂ ਹਨ: planning mode (ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ code ਜੈਨਰੇਟ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ change plan ਰਿਵਿਊ ਕਰ ਸਕੋ), source code export (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ locked-in ਨਾ ਹੋਵੋ), ਅਤੇ snapshots/rollback (ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਰਿਵਰਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ)। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ React ਫਰੰਟਏਂਡ, Go ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ PostgreSQL, ਜਾਂ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੇਕਰ workflow ਵਿੱਚ stack conventions baked-in ਹੋਣ ਤਾਂ AI ਡਰਾਫਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੈਰੀਅੰਸ ਘਟਦੀ ਹੈ।
ਲਕੜੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਹੋਰ ਟੂਲ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ—ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੁਰੰਤ ਫਾਰਮੈਟ, ਚੈੱਕ, ਸਕੈਨ ਅਤੇ ਰਿਵਿਊ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਬਿਲਕੁਲ ਹੋਰ ਚੇਂਜਾਂ ਵਾਂਗ।
Vibe coding ਰੋਲਆਊਟ ਇੱਕ ਐਸਪੈਰੀਮੈਂਟ ਵਾਂਗ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਇੱਕ ਵੱਡਾ-ਬਦਲਾਅ ਮੈਨਡੇਟ ਨਹੀਂ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਬਿਲਡ ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਾਉਣ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਖੇਤਰ ਚੁਣੋ, ਉਮੀਦਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਾਪੋ ਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਉਥੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਸਸਤੀ ਹਨ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਤੇਜ਼ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਚੰਗੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੈਂ ਇੰਟਰਨਲ ਟੂਲਿੰਗ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੇਵਾ ਜਿਸ ਦੇ ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਨਿਰਧਾਰਿਤ UI ਕੰਪੋਨੈਂਟ।
ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰਿਵਰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ automated checks ਨਾਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਾਇਲਟ ਹੈ।
ਟੀਮ ਉਸ ਵੇਲੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਨਗੀਆਂ ਜਦ “ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ” ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ। ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ ਛੋਟੀ ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ engineering standards ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਕ ਐਡੈਂਡਮ ਜੋੜੋ ਬਦਲੇ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, “AI-ਜਨਰੇਟ ਕੋਡ ਨੂੰ ਉਹੀ ਦਰਜਾ ਮਿਲੇਗਾ ਜੋ ਹੋਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ”)।
ਕੁਝ ਛੋਟੇ metrics ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਪਾਇਲਟ ਦੌਰਾਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
ਲਕੜੀ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਛੁਪੇ ਖਰਚੇ ਵੱਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਸਪ੍ਰਿੰਟ (ਯਾਂ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ) ਬਾਅਦ ਉਦਾਹਰਣ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ reusable ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਰਿਵਿਊ ਚੈਕਲਿਸਟ ਅਤੇ “ਇਹ ਨਾ ਕਰੋ” ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ, ਉਸਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀ ਸਥਾਨ (ਜਿਵੇਂ /engineering/playbook) ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ। ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
ਜਦ ਪਾਇਲਟ ਲਗਾਤਾਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋਵੇ, ਅਗਲੇ ਖੇਤਰ `ਤੇ ਫੈਲਾਓ—ਬਿਨਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰ ਘਟਾਏ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹੋਸਟ ਕੀਤੀ vibe-coding ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ Koder.ai), ਤਾਂ ਮਿਆਰੀਕਰਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਰਕਫਲੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੋਹਰਾਏ ਜਾਣ ਯੋਗ ਕਦਮਾਂ (plan, generate, review, deploy) 'ਤੇ ਨਿਰਮਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤੱਕ ਜਾਣਾ ਚਾਹੋ ਤਾਂ deployment/hosting ਅਤੇ custom domains ਵੀ ਉਪਲੱਬਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Vibe coding ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਲੂਪ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਬਾਹਰ ਕਰਦਾ—ਇਹ ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ “ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ” ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੰਮ ਲਾਈਨਾਂ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਮੇਨਟੇਨੇਬਲ ਹਨ।
ਜਦ AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਫਾਇਦਾ ਜੋੱਜਮੈਂਟ ਹੈ: ਸਹੀ ਅਪ੍ਰੋਚ ਚੁਣਨਾ, ਨਾਜੁਕ ਐਜ ਕੇਸ ਪਕੜਨਾ, ਅਤੇ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਨਾ ਕਬੂਲ ਕਰਨਾ। ਤੁਸੀਂ ਮਨਸ਼ਾ ਦੇ ਕੁਰੇਟਰ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਐਡੀਟਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹੋ—ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਕੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦਿਖਾਣਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਤਿਆਰ ਬਣਾਉਣਾ।
ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਰ ਤੇਜ਼ੀ ਤਦ ਗਿਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਥਿਰ ਰਹੇ। ਗਾਰਡਰੇਲ ਕੰਮ ਹਨ: ਟੈਸਟ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੈਕ, ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ, ਅਤੇ ਡੇਫਿਨੀਸ਼ਨ ਆਫ ਡਨ। AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਜੂਨੀਅਰ ਸਮਝੋ: ਮਦਦਗਾਰ, ਬੇਥੱਕ, ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗਲਤ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗ vibe coders ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਨਿਯਮਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਆਪਣੇ ਅੰਗ-ਭਾਉ ਬਣਾ ਲਓ: correctness (ਅਜਿਹਾ ਵੀ ਜੋ ਅਜੀਬ ਇਨਪੁੱਟ ਆਵੇ), readability, error handling, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬੁਨਿਆਦੀਆਂ, logging/observability, dependency ਜੋਖਮ, ਅਤੇ security/privacy ਉਮੀਦਾਂ।
ਦੋ ਰੀਯੂਜ਼ੇਬਲ ਐਸੈਟ ਬਣਾਓ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ, ਕੰਮ ਕੱਚੀ ਟਾਈਪਿੰਗ ਤੇ ਘੱਟ, ਦਿਸ਼ਾ, ਵੇਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਵਾਦ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਜੋ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਜੁਰਦੇ ਹਨ।
“Vibe coding” ਉਹ ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਨੈਚਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮਨਸ਼ਾ ਦੱਸਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ AI ਇੱਕ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਡ੍ਰਾਫਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਰਿਵਿਊ, ਐਡੀਟ ਅਤੇ ਵੇਰੀਫਾਈ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਦ ਤੱਕ ਇਹ ਅਸਲ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ।
ਤੇਜ਼ੀ ਵੱਧ ਤਰ ਪਹਿਲੀ-ਪਾਸ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੰਨਾ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਘਟਦੀ ਹੈ—ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਜੋ ਕੁਝ ਸ਼ਿਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਸਦੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ।
ਤੁਹਾਡਾ ਰੋਲ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਤੇ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਡਰਾਫਟਾਂ ਦਾ ਕੁਰੇਟਰ ਅਤੇ ਐਡੀਟਰ ਹੋ ਜਾਦਾ ਹੈ:
ਜਦ ਕੰਮ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਲਕੜ ਦਾ ਰੂਪ ਪਤਾ ਹੋਵੇ, ਤਦ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
ਇਹ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਤਾਂ ਵੱਜਦਾ ਹੈ ਜਦ ਲੋੜਾਂ ਅੰਦੇਸ਼ਤ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਲਓ, ਸੱਚ ਮੰਨਕੇ ਨਹੀਂ।
ਤੀਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਦਿਓ:
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇੱਕ ਹਲਕੀ-ਫੁਲਕੀ ਸਪਰੈਸ਼ਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ੱਕਸਾਹਤ ਲੂਪ ਵਰਤੋ:
ਛੋਟੇ ਇਟਰੈਸ਼ਨ ਵੱਡੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਘਟਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸਨੂੰ ਟੀਮਮੇਟ ਦੇ PR ਵਾਂਗ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ:
ਰੈਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਛੋਟੇ ਕਮਿੱਟ ਅਤੇ ਡਿਫ ਵਰਤੋ।
“ਇਹ ਚੱਲਦਾ ਹੈ” ਤੇ ਰੁਕੋ ਨਾ—ਸਬੂਤ ਮੰਗੋ:
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਟਿਕਾਊ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਖਤਰੇ:
CI ਵਿਚ dependency/secret ਸਕੈਨਿੰਗ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ auth/payments/infra/ਡਾਟਾ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਰਿਵਿਊ escalation ਲਗਾਓ।
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਓ:
ਸਾਂਝੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨਾਲ “AI-generated” ਮਿਸਟਰੀ ਕੋਡ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ।