ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਖਤਰੇ ਭਰਿਆ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੇਖੋ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਦਮ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਿਰਮਾਣ ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ “ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ” ਦੀ بجائے ਧੁੰਦ ਵਿੱਚ قدم ਰੱਖਣ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਕੋਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵੱਧਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨ ਅਣਜਾਣੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਕੀ ਮੁਮਕੀਨ ਹੈ, ਕੀ ਲਾਗਤ ਆਏਗੀ, “ਮੁੱਕੰਮਲ” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਟੀਮ ਪਹਿਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਦਿਲ ਠੰਢਾ ਹੋ ਜਾਏਗੀ।
ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਤਣਾਅ ਦਾ ਸਰੋਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਇੱਕ ਭਿੰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਗੀਆਂ ਲੱਗ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ API, architecture, data model, ਜਾਂ MVP ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦ ਜਾਣੂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਸਲ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
ਜਦੋਂ ਗੱਲਬਾਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਲੋਕ ਕੰਮਪਲਾਈਆਂ ਨੂੰ ਚਿੰਤਾ ਨਾਲ ਭਰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਮਿਲਾਪ ਸਮੇਂ ਖਤਮ ਹੋਣ ਦਾ ਡਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਹਫ਼ਤੇ ਦੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੇ ਬਾਅਦ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁੰਜੀ ਲੋੜਾਂ ਗਲਤ ਸਮਝੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕੋਈ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ, ਤੇ ਨਾ ਹੀ ਕੋਈ ਮਿਸਾਲ—ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਲਕਸ਼ ਬਿਆਨ ਜਿਵੇਂ “onboarding ਸੁਧਾਰੋ” ਜਾਂ “ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਓ।” ਕੁਝ ਠوس ਨਾ ਹੋਣ ਨਾਲ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਉੱਚ-ਦਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹੀ ਉਸ ਡਰ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਹਿਚਕਿਚਾਹਟ, ਦੁਬਾਰਾ ਸੋਚਣਾ, ਮੰਜ਼ੂਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ-ਜਿਹਾ ਗੈਰ-ਸਮਝੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਜੋ ਵਾਰ-ਵਾਰ “ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” ਵਾਂਗ ਆਉਂਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
AI ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਪਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਭਾਰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਜਾਂ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨਾ, ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਸਤ ਕਰਨਾ, ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਇਨਪੁੱਟ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਸਕੋਪ ਦਾ ਖਾਕਾ ਸੁਝਾਉਣਾ।
ਖਾਲੀ ਪੇਜ਼ ਨੂੰ ਤੱਕ ਕੇ ਬੈਠਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਰਯੋਗ ਡਰਾਫਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਇਹ ਕੁਝ ਐਸਾ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੋਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵੱਧਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤਣਾਅ ਕਠੋਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਲਕਸ਼ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਨਤੀਜਾ ਸੋਚ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਐਡੀਟਰ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾੰਣਦੀਆਂ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਉੱਤਰੀ ਕੀ ਹਨ: ਯੂਜ਼ਰ ਕੌਣ ਹੈ? “ਮੁੱਕੰਮਲ” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ? ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੀ ਆਵੇਗਾ?
ਇਹ ਈਹ ਘਾਟ ਇਹ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਦੀ ਹੈ:
ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੀ ਦਰਜਨ ਭਰ ਚੋਣਾਂ ਮੰਗਦੇ ਹਨ—ਨਾਮਕਰਨ ਰੀਤੀਆਂ, ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਕਿਹੜੇ ਸਿਸਟਮ “source of truth” ਹਨ, ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਗਾਇਬ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਕਰਨਾ। ਜੇ ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਗੁਪਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਬਾਦ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਆਮ ਨਮੂਨਾ: ਟੀਮ ਕੁਝ ਵਜੀਬ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਉਸਨੂੰ ਵੇਖਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਕੋਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, “ਇਹ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜਿਸਦਾ ਅਸੀਂ ਮਤਲਬ ਸੀ,” ਕਿਉਂਕਿ ਮਤਲਬ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕ੍ਰਿਤ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਕਈ ਦੇਰਾਂ ਖਾਮੋਸ਼ੀ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਲੋਕ ਉਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਤੋਂ ਕਤਰਾਉਂਦੇ ਜੋ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਨੇ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਗੈਰ-ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਜਿੰਦਾ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਟੀਮ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਲਿਖਤੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਬਿਨਾਂ ਸਹਿਮਤੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਪਹਿਲਾ ਹਫ਼ਤਾ ਸੰਦਰਭ ਲੱਭਣ, ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਲਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਿਤਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਦੇਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਦਬਾਅ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਘਟਾਉਣਾ ਉਹੀ ਸਥਾਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸਹਾਇਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ: “ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ,” ਪਰ ਉਹ ਗੈਰ-ਜਰੂਰੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਹਾਲੇ ਸਸਤੇ ਹਨ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ—ਨ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਦੂਈ ਬਟਨ ਵਜੋਂ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ “ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਖਿਆਲ ਹੈ” ਤੋਂ “ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕੁਝ ਸੰਭਵ ਰਸਤੇ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ” ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਤੁਹਾਡੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਦੇਣ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼, ਮਾਈਲਸਟੋਨ ਅਤੇ ਉਹ ਸਵਾਲ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭੁੱਲ ਗਏ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਪਰ ਇਹ ਨateeਜਾ ਦਾ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੀਮ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ, ਬਜਟ, ਸਮੇਂ-ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਕੀ ਠੀਕ ਹੈ।
ਕਿਕਆਫ਼ 'ਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਗੱਲ ਅਕਸਰ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਇਸ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਡਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਚਿੰਤਾ ਨੂੰ ਠੋਸ ਚੋਣਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਾਜਨੀਤ, ਲੈਗੇਸੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਗ੍ਰਾਹਕ ਇਤਿਹਾਸ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਲਈ “ਠੀਕ ਕਿਹੜਾ” ਹੈ—ਇਹ ਸਭ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ। ਇਹ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਸੇ ਨੁਕਸ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਯਾਦ ਦਿਹਾਨੀ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੱਚ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਰਖਣ ਯੋਗ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ: AI ডਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਮਨੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਓ (ਕੌਣ ਸਕੋਪ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਫਲਤਾ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਕਿਹੜੇ ਜੋਖਮ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ) ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ। AI ਉਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੋ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ, ਇਸ ਦੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਟੀਮ ਦੀ ਰਹੇਗੀ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ ਤਰੀਕਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਇਸਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ kickoff brief ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਇਟਰੈਟ ਕਰੋ।
ਅਕਸਰ ਡਰ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ چیز ਬਣਾਈ ਜਾਵੇਗੀ—ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ “ਉਹ ਚੀਜ਼” ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਪਤਾ ਨਾ ਹੋਣਾ। ਜਦੋਂ ਲੋੜਾਂ ਧੁੰਦਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹਨ, ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਜੋਖਮ ਵਾਲਾ ਮਾਲੂਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਡਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਫੀਚਰ ਬਣਾ ਲਓਗੇ, ਕੋਈ ਛੁਪਿਆ ਸੀਮਾ ਛੱਡ ਜਾਵੇਗੀ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਨਿਰਾਚਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਰਾਸ਼ ਹੋਏਗਾ।
AI ਧੁੰਦਲਾਪਨ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕੋ।
ਖਾਲੀ ਪੇਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰੇ। ਇਸਨੂੰ ਕਲੇਅਰਿੰਗ ਸਵਾਲਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜਿਵੇਂ:
ਮਕਸਦ ਪੂਰਨ ਉੱਤਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਮਕਸਦ ਉਹ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਦ ਉਹ ਹਾਲੇ ਸਸਤੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ brief ਤਿਆਰ ਕਰੇ: ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ, ਟਾਰਗੇਟ ਯੂਜ਼ਰ, ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ, ਮੁੱਖ ਲੋੜਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲ।
ਇੱਕ ਪੰਨਾ “ਸਭ ਕੁਝ ਸੰਭਵ ਹੈ” ਵਾਲੀ ਚਿੰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਰੈਫਰਨਸ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, “ਇਹ ਦੋ ਲੋੜਾਂ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ,” ਜਾਂ “ਤੁਸੀਂ approvals ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੇਗਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ।” ਇਹ ਗੈਪ ਉਹ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚੁਪਚਾਪ ਡਿਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਬ੍ਰੀਫ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਭੇਜੋ—ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ। ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਸੋਧਣ, ਨਾ ਕਿ ਮੁੜ-ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ। ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਇਟਰੈਸ਼ਨ ਲੂਪ (brief → feedback → revised brief) ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਖਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਟੈਂਪਲੇਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਉਸ ਇਕ-ਪੰਨੇ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ kickoff ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ: /blog/project-kickoff-checklist)।
ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਕਸ਼ ਪ੍ਰੇਰਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਢਿਲੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: “ਇੱਕ customer portal ਲਾਂਚ ਕਰੋ,” “ਸਾਡੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਧੁਨਿਕ ਬਣਾਓ,” “AI ਨਾਲ ਸਹਾਇਤਾ ਸੁਧਾਰੋ।” ਤਣਾਅ ਅਕਸਰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸੋਮਵਾਰ ਦੀ ਸਵੇਰ ਨੂੰ ਸਮਝ ਨਾ ਕਰ ਸਕੇ ਕਿ ਇਹ ਮਤਲਬ ਕੀ ਹੈ।
AI ਇੱਕ ਧੁੰਦਲੇ ਲਕਸ਼ ਨੂੰ ਕੁਝ ਛੋਟੇ, ਚਰਚਾ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨਿਰਮਾਣ ਬਲੌਕਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਝੂਠੇ ਦਾਵਿਆਂ ਦੇ ਅੰਭਾਂ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਵੱਲ ਵਧ ਸਕੋ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਲਕਸ਼ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਜਾਂ ਯੂਜ਼ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਏ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
ਭਾਵੇਂ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਅਦੂਰੀ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਟੀਮ ਨੂੰ ਕੁਝ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (“ਹਾਂ, ਇਹੀ ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ” / “ਨਹੀਂ, ਅਸੀਂ ਕਦੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ”)।
ਇਕ ਵਾਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਟੋਰੀ ਹੋ, AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਰੰਭਕ acceptance criteria ਸੁਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨਾ-ਟੈਕਨੀਕੀ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਨੂੰ ਸਮਝ ਆ ਜਾਵੇ। ਮਕਸਦ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੈ, ਬਿਊਰੋਕਰੇਸੀ ਨਹੀਂ:
"ਮੁੱਕੰਮਲ ਦਾ ਮਤਲਬ: ਗਾਹਕ ਲੌਗਿਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਿਛਲੇ 24 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀਆਂ ਇਨਵੌਇਸ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, PDF ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ impersonate ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਨਾਲ ਇੱਕ audit log।"
ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਜਿਹੜੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਵੇ, ਸੈਂਕੜੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਮਿਲੇ-ਮੈਲ ਭੇਦਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਛੁਪੀਆਂ “ਅਸੀਂ ਧਾਰਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ…” ਬਿਆਨਾਂ ਦੀ ਪਹਿਚਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ “ਗਾਹਕਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ accounts ਹਨ” ਜਾਂ “ਬਿਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਹੈ।” ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ Assumptions ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਨੁਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਮਾਲਿਕਤ ਵਾਲੇ, ਜਾਂ ਸਹੀ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ।
ਜਾਰਗਨ ਚੁਪ ਚਾਪ ਅਸਹਿਮਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟਾ glossary ਬਣਾਏ: “invoice,” “account,” “region,” “active customer,” “overdue.” ਇਸਨੂੰ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ kickoff ਨੋਟਸ ਨਾਲ ਰੱਖੋ (ਜਾਂ /project-kickoff 'ਤੇ)।
ਛੋਟੇ, ਸਪਸ਼ਟ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਠੰਢਾ kickoff ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕਦਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਖਤਰੇ ਅਜੇ ਸਸਤੇ ਹੋਣ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਲਓ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਜਲਦੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਤੇ ਐਸਾ ਢੰਗ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੁੱਲ ਬਣਾਵਟ ਜਿਆਦਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ, ਨਾ ਕਿ ਡਰਾਉਣਾ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖਤਰਾ ਸੂਚੀ ਬਣਾਏ ਉਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਕਵਰ ਕਰਦੀਆਂ ਜੋ ਅਕਸਰ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ; ਇਹ “ਚੇਕ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ” ਦੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਹੈ।
AI ਹਰ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪੱਧਰ (Low/Medium/High) ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ, ਫਿਰ ਤਰਜੀਹ ਅਨੁਸਾਰ ਸੋਰਟ ਕਰੋ। ਮਕਸਦ ਸਿਰਫ਼ ਉਪਰਲੇ 3–5 ਆਈਟਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਐਜ ਕੇਸ 'ਤੇ ਲੰਬਾ-ਚਰਚਾ।
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: “ਸਾਡੀ ਸੰਦਰਭ ਵਰਤ ਕੇ ਅਤੇ ਹਰ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਕਿਉਂ high ਜਾਂ low ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਾਓ।” ਉਹ ਵਜ੍ਹਾ ਅਕਸਰ ਅਨਜਾਣ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਰ ਮੁੱਖ ਖਤਰੇ ਲਈ, AI ਨੂੰ ਇਕ ਤੇਜ਼ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਕਦਮ ਸੁਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ:
AI ਤੋਂ ਇੱਕ 1-ਪੰਨੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਮੰਗੋ: ਮਾਲਕ, ਅਗਲਾ ਕਾਰਵਾਈ, ਅਤੇ “ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਤਾਰੀਖ।” ਇਸਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰੱਖੋ—mitigation ਦਾ ਮਕਸਦ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣਾ।
ਡਿਸਕਵਰੀ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ anxiety ਅਕਸਰ ਵਧਦੀ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ “ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ” ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਮਿਲਿਆ ਹੀ ਨਹੀਂ। AI ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ scattered ਇਨਪੁੱਟ ਤੋਂ ਸਾਂਝੇ ਸਮਝ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਣਾ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਡਿਸਕਵਰੀ ਯੋਜਨਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਉੱਤਰ ਦੇਵੇ:
ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾ ਜਾਂ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਡਿਸਕਵਰੀ ਜਿਸਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ “ਰਿਸਰਚ ਅਵਧੀ” ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਮੁੱਕੰਮਲ" ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦਿਓ ਅਤੇ ਕਹੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ stakeholder ਅਤੇ user interview ਸਵਾਲ ਬਣਾਏ। ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧੋ ਤਾਂ ਕਿ ਉਹ:
ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ AI ਟੂਲ ਵਿਚ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਸਾਰ ਲਈ ਕਹੋ:
AI ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਫੈਸਲਾ ਲੌਗ ਐਂਟਰੀ ਟੈਂਪਲੇਟ (ਤਾਰੀਖ, ਫੈਸਲਾ, ਕਾਰਨ, ਮਾਲਿਕ, ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਟੀਮਾਂ) ਬਣਵਾਓ। ਇਸਨੂੰ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਨਾਲ “ਓਹ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਿਉਂ ਚੁਣਿਆ?” ਵਰਗੇ ਸਵਾਲ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਸਣ ਨਾਲ ਤਣਾਅ ਘਟਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਕੁਝ ਤਾਂਗੜਾ ਦਰਮਿਆਨ ਦੀ ਖਾਈ ਵਿੱਚ ਡਰ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਉਸ ਖਾਈ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ “minimum lovable” ਵਰਜਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ—ਤਾਂ ਜੋ ਚਰਚਾ ਵਿਚਾਰੋਂ ਦੀ ਥਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸਬੂਤ ਬਣ ਕੇ ਆ ਜਾਵੇ।
ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਸ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਸੰਸਕਰਨ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ ਅਸਲ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੋਵੇ। AI ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ: ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਕਰੀਨਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੇਹੜਾ ਡੇਟਾ ਦਿਖੇਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ, ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸਮ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਖ਼ਤਮ-ਲਾਈਨ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕੋ।
ਸਮਝੌਤੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਪੱਕੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇਹ:
ਇਸ ਨਾਲ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਠੋਸ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਹ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ: “ਇਸ ਕਦਮ ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ,” “ਸਾਨੂੰ ਇੱਥੇ approvals ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ,” “ਇਹ ਫੀਲਡ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ,” ਆਦਿ। ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਸ਼ੁਰੂ ਸਸਤੇ ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਅਕਸਰ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿਰਫ “happy path” ਨੂੰ ਕवर ਕਰਦੇ ਹਨ। AI realist ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ (ਨਾਂ, ਆਰਡਰ, ਇਨਵੌਇਸ, ਟਿਕਟ—ਜੋ ਵੀ ਸੂਟ ਕਰੇ) ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ edge cases ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਕੇ ਤੁਸੀਂ ਖਿਆਲੀ ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਅਸਲ ਟੈਸਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਟੂਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਿੱਖਣ ਲਕਸ਼ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ:
“ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਬਿਨਾਂ ਮਦਦ ਦੇ 2 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ ਕੋਰ ਟਾਸਕ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?”
ਜਦੋਂ ਮਕਸਦ ਸਿੱਖਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ—ਤੁਸੀਂ ਸਭੂਤ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਡਰ ਦੀ ਥਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਰੁਕਾਵਟ "ਅਸੀਂ ਫਲੋ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹਾਂ" ਤੋਂ "ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਸਕੀਏ" ਤੱਕ ਜਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਕਿਕਆਫ਼ ਦੌਰਾਨ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੱਥ-ਵੱਗੇ scaffolding ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੀਮਾਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਐਪ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਕਰੀਨਾਂ ਅਤੇ ਫਲੋਜ਼ 'ਤੇ ਘੁੰਮਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ React ਵੈੱਬ ਐਪ (Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ ਨਾਲ) ਜਾਂ ਇੱਕ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦੋ ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਫਾਇਦੇ:
ਅਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਹੋਰਥਾਂ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, Koder.ai ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਬਿੰਦੂ ਬਣ ਸਕੇ, ਫਿਕਸ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਰੱਦ ਕਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ।
ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਡਰੇ ਹੋਏ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ vibes ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਕੁਝ ਕੈਲੇਂਡਰ ਹਫ਼ਤੇ, ਇੱਕ ਉਮੀਦੀ ਭਰਤੀ ਬਫਰ, ਅਤੇ ਉੰਗਲਾਂ ਪੇਚ ਕਰਕੇ। AI ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ—ਪਰ ਇਹ ਧੁੰਦਲੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂਚ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਚੈਲੇਂਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
“ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਲੱਗੇਗੀ?” ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੁੱਛੋ, “ਹਰ ਪੜਾਅ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ‘ਮੁੱਕੰਮਲ’ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?” ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟਾਈਮਲਾਈਨ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਸਾਬਿਤੀਯੋਗ ਹੈ:
ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਜਾਣਿਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਟੀਮ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਸਮੀਖਿਆ ਚੱਕਰ, ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੜਾਅ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭੁੱਲ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸੈਟਅੱਪ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ API 'ਤੇ ਉਡੀਕ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਨਤੀਜਾ “blocking map” ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਹੇਰਾਨੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: “ਅਸੀਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਾਂ” -> “ਅਸੀੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੌਗਿਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਨਹੀਂ”।
AI ਤੋਂ ਇਕ ਹਫਤਾ-ਦਰ-ਹਫਤਾ ਰਿਥਮ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ: build → review → test → ship। ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਿਮਪਲ ਰੱਖੋ—ਪ੍ਰਤੀ ਹਫਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੀਲਸਤੋਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸਮੀਖਿਆ ਚੈੱਕਪੋਇੰਟ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨਾਲ ਵਿਲੱਖਣ ਰੀਵਰਕ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਟੈਕ ਅਤੇ ਆਰਗਨਾਈਜੇਸ਼ਨ ਮੁਤਾਬਕ ਇੱਕ kickoff ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ, ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਜਦੋਂ ਯੋਜਨਾ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਥਾਂ ਸਾਂਝਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਭਰੋਸਾ ਵੱਧਦਾ ਹੈ—ਤੇ ਡਰ ਘਟਦਾ ਹੈ।
ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਅਕਸਰ ਪਹਿਲਾਂ ਡ੍ਰਾਮੇਟਿਕ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ। ਇਹ vague “sounds good” ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਚੁਪਕਾਪੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਬਦਲਾਅਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ ਸ਼ਡਿਊਲ ਫਿਸਲ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ।
AI ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ artifacts ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਉਹ ਖਤਰਾ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਮਿਲਣਾਂ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਿਕਆਫ਼ ਕਾਲ ਜਾਂ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਚੈਟ ਦੇ ਬਾਅਦ, AI ਤੋਂ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੌਗ ਬਣਵਾਓ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ ਜੋ ਅਜੇ ਤੱਕ ਫੈਸਲਿਆ ਨਹੀਂ ਗਈਆਂ। ਇਹ ਟੀਮ ਨੂੰ ਚਰਚਾ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਕੇਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਸਥਿਤੀ ਅਪਡੇਟ ਫਾਰਮੈਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਇਸ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਕੇ ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵਜ਼ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਿਲਡਰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਇੱਕੋ ਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਿਖੀ ਨਹੀਂ ਜਾਵੇ। AI ਦੋ ਵੇਰਣ ਬਣਾਵੇ:
ਤੁਸੀਂ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੌਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੌਰਸ ਆਫ਼ ਟਰੂਥ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਣ: /docs/project-kickoff), ਹਰੇਕ ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਤੋਂ ਮੰਗੋ ਕਿ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰ ਰੂਪ ਦੇਵੇ, ਮਾਲਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ:
ਜਦੋਂ ਅਪਡੇਟ ਅਤੇ ਸਾਰ-ਨਿਰੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ, ਪ੍ਰਗਤੀ, ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਇੱਕ ਭਾਰ-ਹੀਨ ਆਦਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ।
AI uncertainty ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਇਹ ਯਕੀਨ ਕਰੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਗਾਰਡਰੈਲਜ਼ ਦਾ ਮਕਸਦ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਧੀਮਾ ਕਰਨ ਨਹੀਂ, ਪਰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਪ੍ਰਮਾਣਯੋਗ, ਅਤੇ ਸਲਾਹ-ਮਾਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਫਿਰ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਹੋਣ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਮੁੱਢਲੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪੱਕੀਆਂ ਕਰੋ:
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਡਰਾਫਟ ਮੰਨੋ, ਫਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ:
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਨਿਯਮ: AI ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰੇ; ਮਨੁੱਖ ਚੁਣਨ। ਇਸਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇਹ alternatives, trade-offs, ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੇ—ਫਿਰ ਸੰਦੇਸ਼, ਬਜਟ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ AI ਕੀ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ, ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀ, ਖਤਰੇ ਦੀ ਸੂਚੀ) ਅਤੇ ਕੀ ਚੀਜਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ (ਲੋੜਾਂ, ਅੰਦਾਜੇ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਫੈਸਲੇ, ਗਾਹਕ-ਸਾਮ੍ਹਣੇ ਵਚਨ)। ਇੱਕ ਛੋਟੀ “AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ” ਨੂੰ ਆਪਣੇ kickoff doc ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਅਕਸਰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਤਰੀਕਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸ਼ਾਯੋਗ ਤਰੱਕੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇ।
ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ 7-ਦਿਨਾਂ ਕਿਕਆਫ਼ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਮਿਲੇ, ਦੁਬਾਰਾ-ਸੋਚ ਘਟੇ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਹੋਵੇ।
ਦਿਨ 1: ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਬ੍ਰੀਫ। AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਕਸ਼, ਯੂਜ਼ਰ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦਿਓ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ brief ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕੋ।
ਦਿਨ 2: ਉਹ ਸਵਾਲ ਜੋ ਗੈਪ ਨੂੰ ਬੇਨਕਾਬ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਲਈ “ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਵਾਲ” ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ (ਡੇਟਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਟਾਇਮਲਾਈਨ, edge cases)।
ਦਿਨ 3: ਸਕੋਪ ਸੀਮਾਵਾਂ। AI ਨੂੰ “in scope / out of scope” ਸੂਚੀ ਅਤੇ assumptions ਬਨਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।
ਦਿਨ 4: ਪਹਿਲੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਯੋਜਨਾ। AI ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਜਿਹੜਾ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰੇ, ਸੁਝਾਓ (ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ)।
ਦਿਨ 5: ਖਤਰੇ ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ। ਇੱਕ ਖਤਰਾ ਰਜਿਸਟਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ (ਪ੍ਰਭਾਵ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਿਵਾਰਣ, ਮਾਲਿਕ) ਬਿਨਾਂ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਵਾਲੀ ਡਰ-ਸੂਚੀ ਬਣਾਏ।
ਦਿਨ 6: ਟਾਈਮਲਾਈਨ + ਮਾਈਲਸਟੋਨ। ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ-ਬਿੰਦੂਆਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਾਈਲਸਟੋਨ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।
ਦਿਨ 7: ਸਾਂਝਾ ਅਤੇ ਅਲਾਈਨਹੋਵੋ। ਇੱਕ kickoff ਅਪਡੇਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੋ ਸਕੇ (ਅਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ)।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਦਿਨ 4 ਵਿੱਚ ਇੱਕ patੀ-ਇੰਡ-ਟੂ-ਏਂਡ build ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹੋਸਟ ਕਰਕੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਅਕਸਰ ਭਯ ਦੀ ਥਾਂ ਸਬੂਤ ਲਿਆਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ।
Draft a one-page project brief from these notes. Include: target user, problem, success metrics, constraints, assumptions, and open questions.
List the top 15 questions we must answer before building. Group by: product, tech, data, security/legal, operations.
Create a risk register for this project. For each risk: description, impact, likelihood, early warning signs, mitigation, owner.
Propose a 2-week timeline to reach a clickable prototype. Include milestones, dependencies, and what feedback we need.
Write a weekly stakeholder update: progress, decisions needed, risks, and next week’s plan (max 200 words).
ਕੁਝ ਸਿਗਨਲ ਟਰੇਕ ਕਰੋ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡਰ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਘਟ ਰਹੀ ਹੈ:
ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੌਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, /docs ਵਿੱਚ ਇੱਕ kickoff ਚੈਕਲਿਸਟ ਜ਼ੁੜੋ, ਫਿਰ ਸੰਬੰਧਤ ਉਦਾਹਰਣ ਅਤੇ prompt packs ਨੂੰ ਵੇਖੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟਾਂ, ਵਿਕਲਪਾਂ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਕਿਕਆਫ਼ ਇੱਕ ਤਣਾਅ-ਭਰਿਆ ਘਟਨਾ ਬਣਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨ ਅੰਬiguity ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਲਕਸ਼, ਛੁਪੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ (ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ, approvals, vendor APIs) ਅਤੇ “ਮੁੱਕੰਮਲ” ਦੀ ਅਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ। ਇਹ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਬਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਫੈਸਲੇ ਅਟੱਲ ਲੱਗਣ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਿਕ ਠੀਕਾਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਲਦੀ ਇਕ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ (brief, scope ਬਾਵਾਂ, ਜਾਂ prototype ਯੋਜਨਾ) ਤਾਂ ਜੋ ਲੋਕ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਣ ਨਾ ਕਿ ਸਿਧੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਾਦ-ਵਿਵਾਦ ਕਰਨ।
ਇਸਨੂੰ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋਂ, ਨਹੀਂ ਕਿ autopilot ਵਜੋਂ। ਚੰਗੀ kickoff ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਵਾਲੇ kickoff brief ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ:
AI ਤੋਂ ਇਹ ਡਰਾਫਟ ਬਣਵਾਓ, ਫਿਰ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਆਖੋ ਕਿ ਉਹ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਸੋਧਨ — “ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ” ਦੀ ਬਜਾਏ।
AI ਨੂੰ ਮੁੜ-ਸਵਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇਹ ਸਵਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰੇ:
ਫਿਰ ਖਤਰੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ top 10 ਸਵਾਲ ਚੁਣੋ ਅਤੇ თითო ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਲਕ ਅਤੇ “ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਤਾਰੀਖ” ਦਿਓ।
AI ਤੋਂ ਇੱਕ ਖਤਰਾ ਸੂਚੀ ਬਣਵਾਓ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੇ, ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ:
ਇਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਜਾਂਚ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਜੋਂ ਲਓ—ਇਹ ਦਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਭਯ ਨਹੀਂ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਟਾਈਮਬਾਕਸਡ ਡਿਸਕਵਰੀ ਯੋਜਨਾ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਹੋਣ:
ਹਰ ਇੰਟਰਵਿਊ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਨੋਟਾਂ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ਸਾਰ ਮੰਗੋ: ਕੀ ਫੈਸਲੇ ਹੋਏ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲ ਜੋ ਤਰਜੀਹ ਅਨੁਸਾਰ ਰੈਂਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਇੱਕ ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸਮ ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਇਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਲਕਸ਼ ਰੱਖੋ (ਉਦਾਹਰਣ: “ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ 2 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਮਦਦ ਦੇ ਕੰਮ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?”)।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਵਿਚਾਰੋਂ ਤੋਂ ਸਬੂਤ-ਧਾਰਤ ਹੋਵੇਗੀ।
AI ਨੂੰ ਵਰਤਕੇ “ਅਨੁਮਾਨ” ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂਚ ਸਕੋ:
ਫਿਰ ਟੀਮ ਨਾਲ sanity-check ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਾਣਿਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰੋ (ਉਪਲਬਧਤਾ, ਸਮੀਖਿਆ ਚੱਕਰ, ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ)।
ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਿਆ artifacts ਬਣਵਾਉਣ ਲਈ AI ਵਰਤੋਂ—ਤਾਂ ਜੋ ਲੋਕ ਐਸਿੰਕਰੋਨਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਣ:
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੇਟ ਰੀਵਰਕ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਅਤੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਆਦਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੁਝ ਤੇਜ਼ ਗਾਰਡਰੈਲਜ਼:
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਾਈਡਲਾਈਨ: AI ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਫੈਸਲੇ ਇਨਸਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।