AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ

AI ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਤੁਹਾਡੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।

AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਫੈਸਲੇ ਨਾ ਲੈਣ ਦਿਓ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਫੰਕਸ਼ਨਲ (functional) ਅਤੇ ਨਾਨ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ (non-functional) ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਪਸ਼ਟ ਰਹੋ। ਹਰ ਵੇਰਵੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ।

ਸਸਤੇ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਕੰਮ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕੰਮ ਲਈ, Opus ਜਾਂ GPT ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਤਰਕਸ਼ੀਲ (high-reasoning) ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ AI agents ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਹਾਰਨੈੱਸ (harness) ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Opus ਲਈ Claude Code ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਬਿਹਤਰ ਸਾਧਨ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਕੱਢਦੇ ਹਨ।

ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਯੋਜਨਾਵਾਂ (plans) ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ। ਸਸਤੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਸ਼ੌਕ ਲਈ ਕੰਮ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ ਵਰਤੋਂ ਸੀਮਾਵਾਂ (usage limits) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਇੱਕ CLAUDE.md ਜਾਂ AGENTS.md ਫਾਈਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਰੱਖੋ। ਇਸਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ। ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ (workflow) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ:

  • ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (analysis document) ਬਣਾਓ।
  • ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਯੋਜਨਾ (execution plan) ਬਣਾਓ।
  • ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।
  • ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ (implementation) ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।

ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡ (acceptance criteria) ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਡ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੱਕੀ ਰਹੋ। ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਨੂੰ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਕਮੀਆਂ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਹੋ।

AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਅਸਫਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਇਸ ਲਈ ਅਸਫਲ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦਾ ਪੜਾਅ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਸੀ।

ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੀ ਹਰ ਲਾਈਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਡ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਾਂ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਗਲਤੀ ਹੈ।

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਟਾਸਕ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟਰ (task implementer) ਤੋਂ ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਅਤੇ ਟੈਕ ਲੀਡ (tech lead) ਬਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਕੰਮ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ।

ਸੰਦਰਭ (Context) ਹੀ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (prompt) ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (constraints) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।

ਟੈਸਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਦੇ ਕੰਮ ਨਾ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਹਰ ਚੱਕਰ (cycle) ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹਮੇਸ਼ਾ ਟੈਸਟ, ਬਿਲਡਸ ਅਤੇ ਲਿੰਟਰਸ (linters) ਚਲਾਓ।

AI ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਤੁਹਾਡਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਹੁਣ ਵਧੀਆ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਹੈ।

ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਸਵੀਕਾਰ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ (readability), ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਰਲਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ।

ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੁਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਹ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ਾ (technical debt) ਪੈਦਾ ਕਰੋਗੇ।

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਮਾੜੇ ਕੋਡ ਲਈ AI ਜਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ ਨਾ ਦਿਓ। ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹ ਠਹਿਰਾਉਂਦੀ ਹੈ।

Source: https://dev.to/andredarcie/o-minimo-que-voce-precisa-saber-para-desenvolver-software-com-ia-1dc9

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi