ਮੈਂ 4 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਕੀਮ ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਣਾਇਆ

ਨਵੀਂ ਅਸਲੀਅਤ: AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਮਾਲ ਦਾ ਕਾਰਨਾਮਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ — ਇੱਕ ਕੋਡਿੰਗ ਪਾਰਟਨਰ ਵਜੋਂ AI ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਕੀਮ ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਣਾਉਣਾ। ਕੋਈ ਖਿਡੌਣਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਹੀਂ। ਅੱਧਾ ਬੇਕਡ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਕੰਪਾਈਲਰ ਜੋ ਟੇਲ-ਕਾਲ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਕਲੋਜ਼ਰ ਅਤੇ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਮਿਹਨਤੀ ਕੰਮ, ਭਾਸ਼ਾ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ, ਅਤੇ 2 AM 'ਤੇ ਇੱਕ ਸੰਨਿਆਸੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਮੈਮੋਰੀ ਵੰਡ ਦੇ ਸਬਰ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਸੀ। ਕੀ ਬਦਲਿਆ? AI ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਮੁਕੰਮਲ ਹੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ - ਇਸ ਨੇ ਬਿਲਡਰ ਦੇ ਵੇਗ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਿਆ, ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜੋ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਫੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਗਤੀ 'ਤੇ ਬੋਇਲਰਪਲੇਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਹੁਣ ਬਾਹਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਦੇ ਹਰ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ - ਇੰਡੀ ਹੈਕਰਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਫਤੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ SaaS ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਟਾਈਮਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਤੱਕ - AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਿਕਾਸ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ ਸ਼ਿਫਟ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ "AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ" ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। AI ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

4 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਪਾਈਲਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਕੰਪਾਈਲਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਰੇ 'ਤੇ ਬੈਠਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸਿੰਗ, ਐਬਸਟ੍ਰੈਕਟ ਸਿੰਟੈਕਸ ਟ੍ਰੀਜ਼, ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਰਨਟਾਈਮ ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਉਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਜੋ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਪੂਰੇ ਕੋਰਸਾਂ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਖੁਰਚਦੇ ਹਨ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਣਾਉਣਾ ਬੀਤਣ ਦੀ ਇੱਕ ਰਸਮ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤੇ ਜਾਂ ਮਹੀਨੇ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਸਨ। ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਣਕਾਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਪਲ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਖੁੰਝਦੇ ਮੁੱਖ ਵੇਰਵੇ: ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜੋ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਇੱਕ AI ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਸੀ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਏਆਈ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਰੀਡਾਇਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਸੀ ਜਦੋਂ ਇਹ ਟਰੈਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਕਰਦਾ ਸੀ। AI ਨੇ ਥਕਾਵਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਿਆ — ਪਾਰਸਰ ਨਿਯਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ ਟੈਸਟ ਕੇਸ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡ-ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤਰਕ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ — ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਨੇ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲਏ। ਇਹ ਭਾਈਵਾਲੀ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਵਿਕਾਸ ਸਾਧਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਪਾਈਲਰਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ - ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਪਾਰਕ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇ, ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇ - ਇਸ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰੁਕਾਵਟ ਹੁਣ ਟਾਈਪਿੰਗ ਸਪੀਡ ਜਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੋਚ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ।

5 ਪੈਟਰਨ ਜੋ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਜ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ

ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦਰਜਨਾਂ "ਆਈ ਬਿਲਟ ਐਕਸ ਵਿਦ ਏਆਈ" ਕਹਾਣੀਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਰਮ ਚਰਚਾਵਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਮੂਨੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਫਲ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਅੰਤਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਬਿਲਡਿੰਗ ਟੂਲ ਹੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਆਪਰੇਟਰ ਹੋ ਜੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ।

• ਡੋਮੇਨ ਦਾ ਗਿਆਨ ਗੁਣਕ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ AI 3-5 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। AI ਵਿਕਲਪ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਤੁਰੰਤ ਸਹੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਛੋਟੇ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਦਮ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਾਈਲਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ AI ਨੂੰ "ਇੱਕ ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਣਾਉਣ" ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਮੋਡਿਊਲ ਦੁਆਰਾ ਮੋਡੀਊਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ — ਲੈਕਸਰ, ਪਾਰਸਰ, ਕੋਡ ਜਨਰੇਟਰ — ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰੇਕ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ।
• ਟੈਸਟਿੰਗ ਗੈਰ-ਗੱਲਬਾਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI-ਤਿਆਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਖ਼ਤ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ AI ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਸੂਖਮ ਬੱਗਾਂ ਨੂੰ ਫੜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
• ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। AI ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਦਰਭ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕ-ਐਂਡ-ਸਵੀਪ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਸਪੀਡ ਮਿਸ਼ਰਣ। ਅਸਲ ਫਾਇਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਖਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਇਹ ਉਸ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਂਦਾ ਸੀ, ਫਿਰ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਚੁਣੋ।

ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਕੰਪਾਈਲਰ ਨਿਰਮਾਣ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਹੀ ਸਿਧਾਂਤ ਹਨ ਜੋ AI ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਗਾਹਕ ਵਰਕਫਲੋ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਕੀ ਏਆਈ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?" — ਇਹ "ਕੀ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੂੰ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?"

ਬਹਿਸ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਹੋਰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ?

ਹਰ ਕੋਈ ਜਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਮਨਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਜਾਇਜ਼ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਮਾਨਦਾਰ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਆਲੋਚਨਾ: ਸਮਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗਤੀ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਅਦਿੱਖ ਕਰਜ਼ਾ ਲੈ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਟੁੱਟਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਚਿੰਤਾ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਸੂਖਮ ਮੁੱਦਿਆਂ - ਨਸਲ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਖਾਸ ਲੋਡ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਪਨਾਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ AI-ਤਿਆਰ ਕੋਡ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਾਜਬ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਾਈਲਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਾਈਲਰ ਕੋਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ: ਜਾਂ ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਵਪਾਰਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਇਸ ਬਾਈਨਰੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI-ਬਣਾਇਆ ਬੱਗ ਖੋਜਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

"AI ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ - ਇਹ ਦਾਅ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਚਾਰ ਮਹੀਨੇ ਲੱਗਦੇ ਸਨ। ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਹਿੱਲਣ ਵਾਲੀ ਨੀਂਹ 'ਤੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਰਾਹ ਨੂੰ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। AI ਨਾਲ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਆਪਣੇ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਉਪਭੋਗਤਾ।"

ਵਿਰੋਧੀ ਦਲੀਲ ਬਰਾਬਰ ਮਜ਼ਬੂਰ ਹੈ: ਸੰਪੂਰਨਤਾਵਾਦ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ੇ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ, ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਅਸਲ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭੇਜਣ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਾਈਲਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਭੇਜ ਦਿੱਤੀ। ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਸਲ ਉਪਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਇੱਕ ਲਗਜ਼ਰੀ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜਦੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿਲਡ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਖਪਤ ਹੁੰਦੀ ਸੀ।

ਬਿਜ਼ਨਸ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ

ਏਆਈ-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਮੰਜ਼ਿਲ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਰੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਸਟਮ ਟੂਲਿੰਗ ਦਾ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਨਾਟਕੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਮਹਿੰਗੇ ਔਫ-ਦ-ਸ਼ੈਲਫ ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਕਸਟਮ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਹੁਣ ਤੀਜਾ ਵਿਕਲਪ ਹੈ: AI-ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੂਲਸ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ।

ਪਰ ਇੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਵਿਵਹਾਰਕ ਹਕੀਕਤ ਹੈ — ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਪਾਈਲਰ, ਜਾਂ ਇੱਕ CRM, ਜਾਂ ਇੱਕ ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ, ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬੁਕਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ, ਭਾਵੇਂ AI ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ, ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕੋ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ Mewayz ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। CRM, ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ, ਪੇਰੋਲ, HR, ਫਲੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਲਿੰਕ-ਇਨ-ਬਾਇਓ, ਅਤੇ ਬੁਕਿੰਗ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 207 ਪੂਰਵ-ਬਿਲਟ ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, Mewayz ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤੇ ਵੀ ਲੱਗਣਗੇ — ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਮੁਫਤ-ਸਦਾ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਸਤ ਪਹੁੰਚ ਦੋਵਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ: ਆਪਣੀਆਂ ਮੁੱਖ ਸੰਚਾਲਨ ਲੋੜਾਂ ਲਈ Mewayz ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕਸਟਮ, ਵਿਭਿੰਨ ਟੂਲਜ਼ ਲਈ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਵਾਲਾ ਕਿਨਾਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਚੇਨ ਇੱਕ ਕਸਟਮ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੀਨੂ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ, HR, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ Mewayz ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਫਰਮ ਮਲਕੀਅਤ ਕਲਾਇੰਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੇਵੇਜ਼ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਪੂਰਾ ਬੈਕ ਆਫਿਸ ਚਲਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ 90% ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਿਕਾਸ 10% ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਹੁਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁਨਰ: AI-ਪਹਿਲੀ ਵਿਕਾਸ ਵਿਸ਼ਵ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ

ਜੇਕਰ AI ਬੇਮਿਸਾਲ ਗਤੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਚ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ 'ਤੇ ਕੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਕੰਪਾਈਲਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਉਹ ਹੁਨਰ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।

ਸਿਸਟਮ ਸੋਚ — ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਿੱਥੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਅੱਜ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫੈਸਲੇ ਕੱਲ੍ਹ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ — ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਹੁਨਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ 50 ਫੰਕਸ਼ਨ ਲੋਡ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਿਵੇਂ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਸੜਨ — ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਠੋਸ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਉਪ-ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ — ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਕੰਪਾਈਲਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ। ਹਰੇਕ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਇਨਪੁਟਸ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸਨ। ਉਸ ਸੜਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, AI ਭੜਕ ਗਿਆ ਹੋਵੇਗਾ।

ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੁਨਰ ਵੀ ਬਰਾਬਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। AI-ਤਿਆਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ, ਕੁਸ਼ਲ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਾਂਭਣਯੋਗ ਹੈ, ਇੱਕ ਮੈਟਾ-ਹੁਨਰ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਦੂਜੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਸੰਟੈਕਸ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਐਂਟੀ-ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ, ਅਤੇ AI ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਬਾਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਜਾਣਨਾ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ, ਬਰਾਬਰ ਦਾ ਹੁਨਰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕੀ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ "ਕੀਤਾ" ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਜਾਂ ਕੋਈ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।

ਅੱਗੇ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ: 12-ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਹੋਰਾਈਜ਼ਨ

ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅੱਜ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਕੀਮ ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਹੈ? ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ ਕਈ ਵਿਕਾਸ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਵਪਾਰਕ ਨੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣੇ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਪਹਿਲਾਂ, "ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਸਥਾਪਕ" ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ, ਵਿੱਤ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲੇ ਲੋਕ - ਪਰ ਸੀਮਤ ਕੋਡਿੰਗ ਅਨੁਭਵ - ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਹੁਨਰ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਹੈ" ਅਤੇ "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਡੈਮੋ ਹੈ" ਵਿਚਕਾਰ ਰੁਕਾਵਟ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁੰਗੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਕਸਟਮ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਦੀ ਰਹੇਗੀ, ਬਿਲਡ-ਬਨਾਮ-ਖਰੀਦਣ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮ ਬਣਾਉਣਾ. ਕੈਲਕੂਲਸ "ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ" ਤੋਂ "ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਾਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਜਵਾਬ ਰਹੇਗਾ: ਸੰਚਾਲਨ ਮੂਲ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਲਈ ਕਸਟਮ ਵਿਕਾਸ ਰਿਜ਼ਰਵ ਕਰੋ। Mewayz ਵਰਗਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਮੋਡੀਊਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਨਾਲ 138,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰ-ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਲੜਾਈ-ਜਾਂਚ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਕੋਈ ਚਾਰ-ਦਿਨ AI ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ - ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੋਡ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਪੋਲਿਸ਼ ਵਰਲਡ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਲੀਵਰੇਜ ਨੂੰ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਸਟਮ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੂਲ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। Mewayz ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ 207 ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਵਿੱਚ - CRM ਅਤੇ ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਫਨਲ ਤੱਕ - $19/mo ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਸਿਧਾਂਤ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਿਓ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵੇ।

ਕੀ AI-ਤਿਆਰ ਕੋਡ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਕਾਫੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ?

ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਪਾਈਲਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ - ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਰੀਕਰਸ਼ਨ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। AI-ਤਿਆਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕੋਡ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਫਾਇਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਗਤੀ ਹੈ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਨਹੀਂ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝੋ ਜਿਸਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।