میں روزانہ پروڈکٹس بنانے اور انہیں لانچ کرنے کے لیے AI کا استعمال کیسے کرتا ہوں

AI پروٹو ٹائپنگ (prototyping) کو تیز بنا دیتا ہے۔ یہ لانچنگ (shipping) کو آسان نہیں بناتا۔

ایک ڈیمو کو صرف ایک بار کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ لیکن لانچ شدہ سافٹ ویئر کو اجنبیوں کے لیے کام کرنا چاہیے، غلط ان پٹ کو سنبھالنا چاہیے، اور مہینوں تک مستحکم رہنا چاہیے۔ AI آپ کو پہلا حصہ مفت میں بنانے میں مدد دیتا ہے۔ یہ آپ کو دوسرا حصہ تیزی سے بنانے میں مدد دیتا ہے، لیکن صرف اس صورت میں اگر آپ اپنے انجینئرنگ کے معیار کو برقرار رکھیں۔

یہاں وہ طریقہ ہے جس سے میں حقیقی پروڈکٹس لانچ کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتا ہوں۔

اس کا راز مسئلے کو صحیح طریقے سے بیان کرنے (framing) میں ہے۔ اگر آپ یہ بیان نہیں کر سکتے کہ "کام مکمل ہونے" کا مطلب کیا ہے، تو AI بھی نہیں کر سکے گا۔ یہ آپ کو ایسا جواب دے گا جو دیکھنے میں درست لگے گا لیکن حقیقت میں غلط ہوگا۔

میں پہلے ایک چھوٹا سا سپیک (spec) لکھتا ہوں۔ میں ان چیزوں کی وضاحت کرتا ہوں:

  • کوڈ کو کیا کرنا چاہیے۔
  • کوڈ کو کیا کبھی نہیں کرنا چاہیے۔
  • مجھے کیسے معلوم ہوگا کہ یہ کام کر رہا ہے۔

میں فیچرز (features) نہیں مانگتا۔ میں مراحل (steps) مانگتا ہوں۔ ہزار لائنوں کے کوڈ بلاکس کے مقابلے میں چھوٹی تبدیلیاں بہتر ہوتی ہیں۔ آپ کو ہر لائن کو پڑھنے اور اس پر بھروسہ کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔

میرا روزانہ کا ورک فلو (workflow):

• پہلے اسے چلائیں۔ ایک کام کرنے والا، بدصورت ورژن آپ کو ایک مکمل منصوبے سے زیادہ سکھاتا ہے۔ • شروع میں ہی ٹیسٹ لکھیں۔ AI سے کہیں کہ وہ کوڈ کے ساتھ ساتھ ٹیسٹ بھی لکھے۔ ان ٹیسٹوں کو غور سے پڑھیں۔ • ہر اس لائن کو پڑھیں جسے آپ برقرار رکھتے ہیں۔ اگر آپ کوڈ کی ایک لائن کی وضاحت نہیں کر سکتے، تو اسے مرج (merge) نہ کریں۔ • اسے بورنگ 80% کام کے لیے استعمال کریں۔ AI کو boilerplate، schemas، اور migrations سنبھالنے دیں۔ • نئے ٹولز سیکھیں۔ نئی لائبریریز یا ڈومینز کو تیزی سے سمجھنے کے لیے AI کا استعمال کریں۔ • برے آئیڈیاز کو ختم کریں۔ یہ دیکھنے کے لیے کہ آیا کوئی طریقہ ناکام ہو رہا ہے، ایک مختصر ورژن بنائیں۔ اس میں ایک ہفتے کے بجائے صرف ایک گھنٹہ لگتا ہے۔

AI آخری 20% میں ناکام ہو جاتا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں آپ کی فیصلہ سازی (judgment) سب سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔

آپ کو ان چیزوں کا ذمہ دار ہونا چاہیے:

  • Architecture اور data models۔ AI آپ کو ایسا schema دے سکتا ہے جو بعد میں مسائل کا باعث بنے۔
  • Security۔ Authentication یا ذاتی ڈیٹا کے معاملے میں کبھی بھی AI پر بھروسہ نہ کریں۔
  • Consistency۔ AI مختلف انداز میں لکھتا ہے۔ آپ کو codebase کو مربوط رکھنا ہوگا۔
  • Verification۔ AI اکثر پراعتماد طریقے سے غلط ہوتا ہے۔ کچھ بھی فرض نہ کریں اور ہر چیز کی تصدیق کریں۔

بغیر کسی گڑبڑ کے تیز رہنے کے اصول:

  • ایسی چیز کو کبھی مرج نہ کریں جس کی آپ وضاحت نہ کر سکیں۔
  • Context کو چھوٹا رکھیں۔ بڑے prompts سے ناقص جوابات ملتے ہیں۔
  • AI کے ساتھ ایک ایسے تھکا ہوا نہ ہونے والے جونیئر کی طرح پیش آئیں جس کی کوئی جوابدہی نہ ہو۔ اگر کچھ ٹوٹ جائے تو رات کے 2 بجے آپ کو ہی بلایا جائے گا۔
  • Review کے لیے وقت نکالیں۔ اب بنانا سستا ہے۔ یقین دہانی کرنا مہنگا حصہ ہے۔

جب ٹائپنگ سستی ہو جاتی ہے، تو فیصلہ سازی زیادہ قیمتی ہو جاتی ہے۔ ایک انجینئر کا اصل کام ٹائپنگ نہیں ہے۔ یہ مسائل کو بیان کرنا، architecture کا انتخاب کرنا، اور یہ فیصلہ کرنا ہے کہ کیا بنانا قابلِ ذکر ہے۔

AI انجینئرنگ کو آسان نہیں بناتا۔ یہ سوچنے کے عمل کو ہی مکمل کام بنا دیتا ہے۔

Source: https://dev.to/manoharnegi/how-i-use-ai-every-day-to-build-and-ship-3oob

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