मैंने 7 AI एजेंट्स का उपयोग करके एक दोपहर में पूरा SaaS ब्लूप्रिंट तैयार किया। यहाँ सटीक वर्कफ़्लो दिया गया है।

मैंने वर्षों तक उत्पाद शिप किए हैं। मुझे पता है कि धीमी गति कैसी होती है।

किसी भी SaaS के निर्माण का पहला सप्ताह वास्तव में पूरी प्रक्रिया का सबसे बुरा हिस्सा होता है।

आप दिन भर बिना ब्रेक के अपने ही दिमाग के अंदर भूमिकाएँ बदलते रहते हैं।

संस्थापक। शोधकर्ता। प्रोडक्ट मैनेजर। डिज़ाइनर। इंजीनियर। QA टेस्टर। मार्केटर।

एक ही दिमाग। सात बिल्कुल अलग-अलग नौकरियाँ। और इन सबके लिए शून्य गति।

मैं जानता हूँ कि अधिकांश संस्थापक पूरा पहला सप्ताह सिर्फ सोचने के बारे में सोचते हुए बिताते हैं। वे एक खाली दस्तावेज़ खोलते हैं, तीन बुलेट पॉइंट लिखते हैं, लैपटॉप बंद करते हैं, कॉफी बनाते हैं, वापस आते हैं, बुलेट पॉइंट डिलीट करते हैं, और फिर से शुरू करते हैं। सप्ताह खत्म होता है और बढ़ती चिंता की भावना और आधे-अधूरे विचारों से भरे नोट्स ऐप के अलावा कुछ नहीं होता जो कहीं नहीं जा रहे हैं।

पिछले महीने मैं उस चक्र से थक गया और कुछ बिल्कुल अलग करने की कोशिश की।

मैंने सब कुछ के लिए एक ही AI मॉडल का उपयोग करना बंद कर दिया और AI को उसी तरह से ट्रीट करना शुरू कर दिया जैसे आप एक वास्तविक टीम को ट्रीट करेंगे।

मैंने Kimi Agent Swarm का उपयोग करके सात विशेष एजेंट बनाए और प्रत्येक को एक विशिष्ट काम, एक विशिष्ट आउटपुट देने का काम और अपनी एक विशिष्ट सीमा में रहने का काम दिया।

एक दोपहर। एक SaaS आइडिया। सात एजेंट समानांतर में काम कर रहे हैं। रात के खाने से पहले मेरे सामने एक पूर्ण MVP ब्लूप्रिंट।

यहाँ बिल्कुल वही है जो मैंने किया और यह क्यों काम किया।

वह आइडिया जो मैंने उन्हें काम करने के लिए दिया

उत्पाद अवधारणा एक AI वेबसाइट ऑडिट SaaS था जो विशेष रूप से स्थानीय व्यवसायों के लिए बनाया गया था।

समस्या एक बार देखने पर स्पष्ट है। पाँच मिलियन स्थानीय व्यवसायों की वेबसाइटें हैं जो ऐसी दिखती हैं जैसे वे 2011 में बनाई गई थीं और फिर कभी छुई नहीं गईं। कोई बुकिंग बटन नहीं। कोई मोबाइल लेआउट नहीं। कोई ट्रस्ट सिग्नल नहीं। कोई स्पष्ट कॉल टू एक्शन नहीं। कोई रिव्यू सेक्शन नहीं। ऐसा कुछ भी नहीं जो विज़िटर को फोन कॉल में बदल दे।

एक प्लंबर प्लंबिंग में वास्तव में अच्छा हो सकता है और फिर भी हर दिन ग्राहकों को खो सकता है क्योंकि उसकी वेबसाइट परित्यक्त दिखती है। काम की गुणवत्ता और ऑनलाइन उपस्थिति की गुणवत्ता का एक दूसरे से कोई लेना-देना नहीं है। वह अंतर ही अवसर है।

SaaS अवधारणा सरल थी। किसी भी स्थानीय व्यवसाय URL में प्रवेश करें और ऐप एक ऑडिट चलाता है, एक स्कोर उत्पन्न करता है, पहचानता है कि क्या खराब है और क्यों, और व्यवसाय के मालिक को भेजने के लिए तैयार एक कोल्ड ईमेल तैयार करता है।

लक्षित उपयोगकर्ता फ्रीलांसर, वेब डिज़ाइनर और स्थानीय SEO एजेंसियाँ थीं। कोई भी जो स्थानीय व्यवसायों को वेबसाइट और सेवाएँ बेचता है और उस बातचीत को शुरू करने का एक तेज़ तरीका चाहता है।

इस आइडिया को काम करने वाली अंतर्दृष्टि यह थी। ऑडिट उत्पाद नहीं है। ऑडिट बिक्री का हथियार है।

एक सामान्य कोल्ड ईमेल जो कुछ खास नहीं कहता, हर बार नजरअंदाज कर दिया जाता है। एक ईमेल जो कहता है कि आपका मोबाइल बुकिंग बटन खराब है, आपके होमपेज पर कोई ट्रस्ट सिग्नल नहीं हैं, और आपके प्रतियोगी के पास तीन सौ अधिक रिव्यू और एक तेज़ बुकिंग फ्लो है, वास्तव में एक जवाब मिलता है। विशिष्टता ही लोगों को ध्यान देने पर मजबूर करती है। SaaS उस विशिष्टता को साठ सेकंड में स्वचालित रूप से तैयार करता है।

अधिकांश लोग निर्माण के लिए AI का पूरी तरह से गलत उपयोग क्यों करते हैं

इस वर्कफ़्लो में आने से पहले, यह हिस्सा मायने रखता है क्योंकि यह बताता है कि यह दृष्टिकोण क्यों काम करता है।

अधिकांश संस्थापक AI का उपयोग थोड़ा अधिक शक्तिशाली चैटबॉट की तरह करते हैं। वे एक मॉडल को एक विशाल प्रॉम्प्ट देते हैं जिसमें उसे बाजार पर शोध करने, UI डिज़ाइन करने, बैकएंड बनाने, लैंडिंग पेज लिखने और एक साथ लॉन्च की योजना बनाने के लिए कहा जाता है।

आउटपुट उथला लगता है क्योंकि वह उथला है।

एक मॉडल का सात पूरी तरह से अलग-अलग सोच मोड के बीच स्विच करना हर एक मोड में औसत काम पैदा करता है। यह मॉडल गुणवत्ता की समस्या नहीं है। यह एक संरचनात्मक समस्या है।

एक शोधकर्ता एक डिज़ाइनर से अलग सोचता है। एक बैकएंड इंजीनियर एक मार्केटर से अलग सोचता है। एक QA टेस्टर एक प्रोडक्ट मैनेजर से अलग सोचता है। ये सिर्फ अलग-अलग कार्य नहीं हैं। ये वास्तव में अलग-अलग संज्ञानात्मक मोड हैं जो बेहतर आउटपुट उत्पन्न करते हैं जब वे एक ही संदर्भ विंडो के अंदर एक दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहे होते हैं।

एजेंट स्वार्म के पीछे की अंतर्दृष्टि सीधी है। विशेषज्ञता सामान्यीकरण से बेहतर आउटपुट पैदा करती है। यह बिल्कुल भी कोई नया विचार नहीं है। यह बिल्कुल वही कारण है कि कंपनियाँ एक व्यक्ति के बजाय टीमों को काम पर रखती हैं जो सब कुछ करता है।

Kimi Agent Swarm उसी तर्क को AI पर लागू करता है। एक मॉडल से आपके लिए SaaS बनाने के लिए कहने के बजाय, आप कार्य के आसपास एक छोटी AI कंपनी बनाते हैं। प्रत्येक एजेंट एक भूमिका का मालिक होता है। प्रत्येक एजेंट एक आर्टिफैक्ट तैयार करता है। संस्थापक सिस्टम का प्रबंधन करता है और हर काम मैन्युअल रूप से करने के बजाय आउटपुट की समीक्षा करता है।

वह बदलाव सूक्ष्म लगता है। व्यवहार में यह सब कुछ बदल देता है कि सप्ताह कैसा लगता है।

सात एजेंट जिन्हें मैंने इकट्ठा किया

एजेंट 1 रिसर्च एजेंट था। इसका काम बाजार को मान्य करना, वास्तविक लक्षित ग्राहकों की पहचान करना, प्रतिस्पर्धी परिदृश्य का मानचित्रण करना और मुख्य उपयोग मामलों को सतह पर लाना था। और कुछ नहीं।

एजेंट 2 प्रोडक्ट मैनेजर एजेंट था। इसका काम बेरहमी से ईमानदारी के साथ MVP के दायरे को परिभाषित करना, हर गैर-आवश्यक सुविधा को काटना, मुख्य उपयोगकर्ता यात्रा का मानचित्रण करना और मूल्य निर्धारण मॉडल निर्धारित करना था। और कुछ नहीं।

एजेंट 3 UX एजेंट था। इसका काम पेज संरचना, उपयोगकर्ता प्रवाह, डैशबोर्ड लेआउट और रिपोर्ट लेआउट डिज़ाइन करना था। और कुछ नहीं।

एजेंट 4 फ्रंटएंड इंजीनियर एजेंट था। इसका काम UI योजना बनाना और पूर्ण घटक संरचना को परिभाषित करना था। और कुछ नहीं।

एजेंट 5 बैकएंड इंजीनियर एजेंट था। इसका काम ऑडिट लॉजिक, स्कोरिंग सिस्टम, API संरचना और डेटा मॉडल डिज़ाइन करना था। और कुछ नहीं।

एजेंट 6 QA एजेंट था। इसका काम पूरी योजना पर हमला करना, बग ढूंढना, लापता अवस्थाओं को सतह पर लाना, किनारे के मामलों की पहचान करना और हर उस धारणा को उजागर करना था जो बाद में समस्या पैदा करने वाली थी। और कुछ नहीं।

एजेंट 7 लॉन्च एजेंट था। इसका काम लैंडिंग पेज कॉपी, लॉन्च पोस्ट, कोल्ड ईमेल टेम्पलेट और उत्पाद पोजीशनिंग लिखना था। और कुछ नहीं।

प्रत्येक एजेंट ने पहले स्वतंत्र रूप से काम किया। फिर आउटपुट एक पूर्ण बिल्ड प्लान में विलीन हो गए।

यही इसे एकल AI मॉडल के साथ लंबी बातचीत से अलग करता है। कोई संदर्भ स्विचिंग नहीं है। एक सेक्शन जो कहता है और दूसरा सेक्शन जो मानता है, के बीच कोई अंतर्निहित विरोधाभास नहीं है। प्रत्येक एजेंट अपनी सीमा में रहता है और उस सीमा से साफ आउटपुट तैयार करता है।

मास्टर प्रॉम्प्ट जो मैंने शुरू करने के लिए इस्तेमाल किया

यह वास्तविक प्रॉम्प्ट है जो मैंने सत्र खोलने के लिए Kimi को दिया था। इसे एक शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग करें और इसे अपने निर्माण के अनुसार अनुकूलित करें।

"स्थानीय सेवा व्यवसायों के लिए एक AI वेबसाइट ऑडिट SaaS बनाएं। लक्षित उपयोगकर्ता फ्रीलांसर, एजेंसी के मालिक, स्थानीय SEO सलाहकार और वेब डिज़ाइनर हैं जो प्लंबर, HVAC कंपनियों, रूफर्स, इलेक्ट्रीशियन और दंत चिकित्सकों को बेचते हैं। मुख्य वर्कफ़्लो: उपयोगकर्ता एक स्थानीय व्यवसाय URL दर्ज करता है, ऐप वेबसाइट का ऑडिट करता है, एक स्कोर, एक समस्या सूची, एक सुधार जाँच सूची, एक क्लाइंट रिपोर्ट और एक कोल्ड ईमेल उत्पन्न करता है। इसे सात विशेष एजेंटों में विभाजित करें। रिसर्च एजेंट बाजार और ग्राहक को मान्य करता है। प्रोडक्ट एजेंट MVP दायरे और सुविधाओं और मूल्य निर्धारण को परिभाषित करता है। UX एजेंट उपयोगकर्ता प्रवाह और डैशबोर्ड और रिपोर्ट लेआउट डिज़ाइन करता है। फ्रंटएंड एजेंट UI संरचना और घटकों को परिभाषित करता है। बैकएंड एजेंट स्कोरिंग लॉजिक और ऑडिट सिस्टम और API डिज़ाइन करता है। QA एजेंट किनारे के मामलों और लापता अवस्थाओं और विफलता मोड की पहचान करता है। लॉन्च एजेंट लैंडिंग पेज और लॉन्च पोस्ट और कोल्ड ईमेल और पोजीशनिंग लिखता है। प्रत्येक एजेंट पहले स्वतंत्र रूप से काम करता है। फिर सभी आउटपुट को एक अंतिम MVP योजना में मर्ज करें।"

अधिकांश लोग उसका एक संस्करण लिखेंगे और एक बड़े उत्तर की प्रतीक्षा करेंगे। स्वार्म का उद्देश्य यह है कि प्रत्येक एजेंट अपने स्वयं के कोण से एक वास्तविक आर्टिफैक्ट तैयार करता है, बिना यह जाने कि दूसरे एजेंट क्या कर रहे हैं। शोध बटन के रंगों के बारे में नहीं सोचता। UX मूल्य निर्धारण मॉडल का आविष्कार नहीं करता। QA हमला करता है, बचाव नहीं। लॉन्च एजेंट बैकएंड को नहीं छूता। पृथक्करण ही सिस्टम है।

प्रत्येक एजेंट ने वास्तव में क्या उत्पादन किया

रिसर्च एजेंट को चार वास्तविक ग्राहक समूह मिले जो मायने रखते थे। वेब डिज़ाइनर स्थानीय व्यवसायों को रीडिज़ाइन बेच रहे हैं। SEO एजेंसियाँ मासिक आधार पर ऑडिट रिटेनर बेच रही हैं। फ्रीलांसर नए ग्राहक खोजने के लिए कोल्ड आउटरीच का उपयोग कर रहे हैं। एकल संस्थापक एक उत्पादीकृत पेशकश के रूप में लीड जनरेशन सेवाएँ बना रहे हैं।

सबसे महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि जो इसने सतह पर लाई, वह थी जिसका मैंने पहले ही उल्लेख किया था लेकिन इसे दोहराना उचित है। ऑडिट उत्पाद नहीं है। ऑडिट बिक्री का हथियार है। स्थानीय व्यवसायों को बेचने वाले लोगों को वैयक्तिकृत और विशिष्ट ऑडिट बनाने का एक तेज़ तरीका चाहिए जो उन्हें पहुंचने का एक कारण दे जो पढ़ने लायक हो। रिसर्च एजेंट ने एक भी स्क्रीन डिज़ाइन करने से पहले इसे पूरे उत्पाद की मुख्य पोजीशनिंग के रूप में पहचाना।

प्रोडक्ट मैनेजर एजेंट ने बिना किसी भावना के दायरे में कटौती की।

वर्जन एक को बिल्कुल पाँच स्क्रीन की आवश्यकता थी। होम पेज। ऑडिट इनपुट पेज। लोडिंग और प्रोग्रेस पेज। ऑडिट रिजल्ट पेज। रिपोर्ट एक्सपोर्ट पेज।

कोई टीम अकाउंट नहीं। कोई बिलिंग इंटीग्रेशन नहीं। कोई CRM कनेक्शन नहीं। कोई ब्राउज़र एक्सटेंशन नहीं। कोई मार्केटप्लेस नहीं। तीसरे पक्ष के लिए कोई API एक्सेस नहीं। इनमें से कुछ भी नहीं।

बस एक वर्कफ़्लो जो सफाई से काम करता है। URL दर्ज करें, ऑडिट प्राप्त करें, रिपोर्ट भेजें, डील जीतें।

मुख्य MVP सुविधाएँ सीधी थीं। वेबसाइट URL इनपुट। व्यवसाय श्रेणी चयनकर्ता। शून्य से एक सौ तक ऑडिट स्कोर। रूपांतरण जाँच सूची। मोबाइल तत्परता जाँच सूची। ट्रस्ट सिग्नल जाँच सूची। CTA जाँच सूची। रिपोर्ट सारांश। कोल्ड ईमेल जनरेटर। रिपोर्ट भेजने वाले फ्रीलांसर के लिए सुझाई गई सेवा मूल्य निर्धारण।

वह वर्जन एक के लिए पर्याप्त है। एक SaaS MVP को पूर्ण होने की आवश्यकता नहीं है। उसे यह साबित करने की आवश्यकता है कि एक वर्कफ़्लो बिना टूटे अंत से अंत तक काम करता है।

UX एजेंट ने पाँच-चरणीय उपयोगकर्ता यात्रा को ऐसी स्पष्टता के साथ डिज़ाइन किया जिसे एक मानव डिज़ाइनर को तैयार करने में पूरा दिन लग जाता।

चरण एक: URL पेस्ट करें और व्यवसाय प्रकार चुनें। चरण दो: ऐप दृश्य प्रगति पट्टी के साथ ऑडिट चलाता है। चरण तीन: समग्र स्कोर देखें। चरण चार: सादे भाषा में देखें कि वास्तव में क्या खराब है और क्यों। चरण पाँच: रिपोर्ट डाउनलोड करें और भेजने के लिए तैयार कोल्ड ईमेल प्राप्त करें।

UX एजेंट द्वारा तैयार की गई रिपोर्ट का लेआउट वह टुकड़ा था जिसने मुझे वास्तव में आश्चर्यचकित कर दिया।

वेबसाइट स्कोर: 100 में से 62। आपको ग्राहकों की क्या कीमत चुकानी पड़ रही है: कोई दृश्य बुकिंग बटन नहीं, कमजोर मोबाइल लेआउट, कोई Google रिव्यू सेक्शन नहीं, कोई आपातकालीन सेवा CTA नहीं, फोल्ड के ऊपर धीमी ट्रस्ट-बिल्डिंग। त्वरित जीत: क्लिक-टू-कॉल बटन जोड़ें, रिव्यू को पेज के शीर्ष पर ले जाएँ, सेवा क्षेत्र अनुभाग जोड़ें, पहले और बाद की तस्वीरें जोड़ें, बुकिंग फॉर्म जोड़ें। व्यावसायिक प्रभाव: आपकी साइट मोबाइल विज़िटर खो रही है जो अभी कॉल करने के लिए तैयार हैं।

तकनीकी नहीं। शब्दजाल से भरा नहीं। एक प्लंबर के लिए तीस सेकंड में पढ़ने और समझने के लिए पर्याप्त स्पष्ट। फ्रीलांसर यही भेजता है। इसी से मीटिंग बुक होती है।

बैकएंड एजेंट ने पाँच श्रेणियों में स्कोरिंग सिस्टम बनाया जिसमें प्रत्येक के अंदर विशिष्ट भारित जाँचें थीं।

डिज़ाइन स्पष्टता बीस अंकों के लायक थी। मोबाइल तत्परता बीस अंकों के लायक थी। रूपांतरण तत्परता पच्चीस अंकों के लायक थी। ट्रस्ट सिग्नल बीस अंकों के लायक थे। स्थानीय SEO बुनियादी बातें पंद्रह अंकों के लायक थीं। कुल एक सौ अंक जिसमें हर एक अंक वेबसाइट पर एक विशिष्ट देखने योग्य विशेषता से जुड़ा हुआ है।

यह इससे अधिक मायने रखता है जितना लग सकता है। विश्वसनीय होने के लिए एक स्कोर को समझाने योग्य होना चाहिए। एक ब्लैक-बॉक्स AI स्कोर जिसे कोई भी ट्रेस नहीं कर सकता, नकली लगता है और नजरअंदाज कर दिया जाता है। विशिष्ट स्पष्ट कारणों वाला एक स्कोर उपयोगी लगता है और एक नोट के साथ व्यवसाय के मालिक को अग्रेषित कर दिया जाता है।

QA एजेंट पूरे स्वार्म में एक महत्वपूर्ण अंतर से सबसे मूल्यवान एजेंट था।

एक QA एजेंट एक काम अच्छी तरह से करता है। वह हमला करता है। और योजना पर हमला करने वाले एक अलग एजेंट का उस काम से कोई भावनात्मक लगाव नहीं होता जो उससे पहले आया था।

Kimi के QA एजेंट ने तुरंत उन समस्याओं को सतह पर ला दिया जो बाद में वास्तविक नुकसान पहुँचा सकती थीं। क्या होता है यदि URL खराब है या गलत तरीके से टाइप किया गया है? क्या होगा यदि साइट वेब क्रॉलिंग को पूरी तरह से ब्लॉक कर देती है? क्या होगा यदि वेबसाइट में विश्लेषण करने के लिए लगभग कोई टेक्स्ट सामग्री नहीं है? क्या होगा यदि व्यवसाय की कहीं भी शून्य समीक्षाएँ हैं? क्या होगा यदि दो ऑडिट श्रेणियाँ विरोधाभासी निष्कर्ष उत्पन्न करती हैं? क्या होगा यदि जनरेट किया गया कोल्ड ईमेल बहुत आक्रामक लगता है और शुरू होने से पहले ही फ्रीलांसर के रिश्ते को नुकसान पहुँचाता है?

उन सवालों में से हर एक ने योजना में एक अंतर प्रकट किया जिसे कोड की एक भी पंक्ति लिखे जाने से पहले संबोधित करने की आवश्यकता थी।

इसके द्वारा अनुशंसित सुधार ठोस थे। क्रॉलिंग को ब्लॉक करने वाली साइटों के लिए फॉलबैक स्थितियाँ। मानव ओवरराइड के लिए एक मैनुअल नोट्स फ़ील्ड जब स्वचालित ऑडिट किसी चीज़ की पुष्टि नहीं कर सकता। प्रत्येक निष्कर्ष से जुड़ा एक आत्मविश्वास स्कोर ताकि फ्रीलांसर को पता चले कि क्या ठोस है और किसे जाँचने की आवश्यकता है। विभिन्न स्थितियों के लिए एक नरम ईमेल टोन टॉगल। किसी भी आउटरीच के वास्तव में भेजे जाने से पहले एक मानव समीक्षा चरण।

वह आखिरी वाला महत्वपूर्ण है और मैं इसके बारे में सीधे रहना चाहता हूँ। आप नहीं चाहते कि आपके नाम के साथ पाँच सौ औसत दर्जे के कोल्ड ईमेल स्वचालित रूप से बाहर जाएँ। आप पाँच सौ मजबूत ड्राफ्ट चाहते हैं जिनकी एक मानव भेजने से पहले समीक्षा और अनुमोदन करता है। स्वार्म भारी उठाने का काम करता है। संस्थापक संपादक बना रहता है।

लॉन्च एजेंट ने उत्पाद पोजीशनिंग को एक पंक्ति में तैयार किया जो वास्तव में उससे बेहतर था जो मैंने दो दिनों तक सोचने के बाद खुद लिखा था।

खराब स्थानीय व्यवसाय वेबसाइटों को ग्राहक अवसरों में बदलें।

यह हर संभव तरीके से AI वेबसाइट ऑडिट टूल से अधिक मजबूत है। कोई भी ऑडिट चाहते हुए नहीं उठता। वे ग्राहक चाहते हुए उठते हैं। पोजीशनिंग दर्शाती है कि उपयोगकर्ता वास्तव में क्या चाहता है, न कि उत्पाद तकनीकी रूप से क्या करता है।

एजेंट द्वारा लिखी गई लैंडिंग पेज हेडलाइन और सबहेडलाइन समान रूप से साफ थीं। खराब स्थानीय व्यवसाय वेबसाइटों को ग्राहक अवसरों में बदलें। कोई भी URL दर्ज करें। तुरंत ऑडिट प्राप्त करें। एक वैयक्तिकृत रिपोर्ट भेजें। डील बंद करें। कुछ भी बर्बाद नहीं। कोई चतुर शब्दों का खेल नहीं जो मूल्य को अस्पष्ट करता है। बस सादे भाषा में किया गया वादा।

दोपहर ने कुल मिलाकर क्या उत्पादन किया

जब तक सभी सात एजेंटों ने अपना काम पूरा कर लिया और आउटपुट एक दस्तावेज़ में विलीन हो गए, मेरे पास एक मान्य बाजार और वास्तविक लक्षित ग्राहक प्रोफ़ाइल था, पाँच स्क्रीन और शून्य फीचर क्रीप के साथ एक टाइट MVP दायरा, चरण दर चरण मैप की गई एक पूर्ण उपयोगकर्ता यात्रा, प्रत्येक बिंदु से जुड़ी विशिष्ट जाँचों के साथ एक सौ-अंकीय स्कोरिंग सिस्टम, एक UI संरचना और पूर्ण घटक सूची, सादे भाषा की स्पष्टता के लिए परीक्षण किया गया एक क्लाइंट-अनुकूल रिपोर्ट लेआउट, एजेंटों द्वारा पहचाने जा सकने वाले हर किनारे के मामले को कवर करने वाली एक QA जाँच सूची, उपयोग के लिए तैयार लैंडिंग पेज कॉपी, रिलीज़ के दिन के लिए एक लॉन्च पोस्ट, और स्थानीय व्यवसाय के मालिक के लिए वैयक्तिकृत एक कोल्ड ईमेल टेम्पलेट।

वह कोई तैयार कंपनी नहीं है। कोई भी यह दावा नहीं कर रहा है।

लेकिन यह उससे अधिक है जो अधिकांश संस्थापकों के पास अकेले सोचने के पूरे एक सप्ताह के बाद होता है और इसमें सात दिनों के बजाय एक दोपहर लगी।

स्वार्म क्या नहीं कर सकता और जहाँ आप अभी भी मायने रखते हैं

मैं इस बारे में सीधे रहना चाहता हूँ क्योंकि AI टूल के बारे में अधिकांश पोस्ट इसे पूरी तरह से छोड़ देती हैं और वह बेईमानी ही है जो लोगों को कुछ भी भरोसा नहीं कराती।

Kimi ने कोई SaaS नहीं बनाया। इसने एक SaaS के लिए एक ब्लूप्रिंट बनाया। अंतर वास्तविक और महत्वपूर्ण है।

एक काम करने वाले उत्पाद को अभी भी प्रोडक्शन कोड लिखे और परीक्षण किए जाने की आवश्यकता है। इसे वास्तविक उपयोगकर्ताओं की आवश्यकता है जो इसे आज़माते हैं और इसे उन तरीकों से तोड़ते हैं जिनकी किसी ने कल्पना नहीं की थी। इसे भुगतान प्रसंस्करण और होस्टिंग और उचित त्रुटि प्रबंधन की आवश्यकता है। जब चीजें गलत होती हैं तो इसे ग्राहक सहायता की आवश्यकता होती है। इसे वितरण की आवश्यकता है जो तब बंद न हो जब आप धक्का देना बंद कर दें। इसे वास्तविक पैसे वाले वास्तविक लोगों के खिलाफ मूल्य निर्धारण परीक्षणों की आवश्यकता है। सार्वजनिक रूप से कुछ भी शिप होने से पहले इसे मैन्युअल QA की आवश्यकता है।

कुछ वेबसाइटें क्रॉलिंग को ब्लॉक करती हैं और उन्हें एक फॉलबैक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। कुछ ऑडिट को क्लाइंट को भेजे जाने से पहले मानव सत्यापन की आवश्यकता होती है। कुछ ईमेल को बाहर जाने से पहले दूसरी बार पढ़ने की आवश्यकता होती है।

यह एक बटन दबाओ और अमीर बनो वाली बात नहीं है। कोई भी जो आपको अन्यथा बता रहा है, कुछ बेच रहा है।

ईमानदार मूल्य इससे अधिक व्यावहारिक है। स्वार्म ने उत्पाद सोच के पहले गंदे सत्तर प्रतिशत को बदल दिया जो पहले खाली दस्तावेज़ों को घूरने और सात अलग-अलग हेडस्पेस के बीच स्विच करने में एक सप्ताह लेता था। संस्थापक के पास अभी भी स्वाद और निर्णय और वास्तविक शिपिंग है। जो बदलता है वह शुरुआती बिंदु है।

एक खाली पेज और एक चिंता सर्पिल से शुरू करने के बजाय, आप एक शोध आउटपुट, एक उत्पाद विनिर्देश, एक स्कोरिंग सिस्टम, एक UI प्रवाह और एक लॉन्च योजना के साथ शुरू करते हैं। संज्ञानात्मक भार तुरंत गिर जाता है। शुरुआती निर्णय तेजी से किए जाते हैं क्योंकि सोच पहले ही संरचित हो चुकी होती है। सप्ताह पहले घंटे से पूरी तरह से अलग लगता है।

सहेजने और उपयोग करने के लिए सटीक वर्कफ़्लो

चरण एक: एक स्पष्ट विचार लिखें जिसमें समस्या, विशिष्ट उपयोगकर्ता और मुख्य वर्कफ़्लो शामिल हो। एक पैराग्राफ। इससे अधिक नहीं।

चरण दो: Kimi Agent Swarm खोलें।

चरण तीन: विशिष्ट भूमिकाओं और विशिष्ट आउटपुट वाले सात एजेंट असाइन करें। सामान्य निर्देश नहीं। प्रत्येक लेन से विशिष्ट डिलिवरेबल्स।

चरण चार: प्रत्येक एजेंट को दूसरों का संदर्भ दिए बिना पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से अपना आर्टिफैक्ट तैयार करने दें।

चरण पाँच: QA एजेंट को किसी भी काम से कोई लगाव न होने के साथ पूर्ण विलय योजना पर हमला करने दें।

चरण छह: सभी आउटपुट को एक MVP ब्लूप्रिंट दस्तावेज़ में मर्ज करें।

चरण सात: उत्पाद का केवल सबसे छोटा संस्करण बनाएं जो साबित करता है कि मुख्य वर्कफ़्लो वास्तव में अंत से अंत तक काम करता है।

चरण आठ: एक भी अतिरिक्त सुविधा जोड़ने से पहले पाँच वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ परीक्षण करें। वास्तविक उपयोगकर्ता उन धारणाओं को तोड़ते हैं जिन्हें कोई भी एजेंट कभी सतह पर नहीं लाएगा क्योंकि धारणाएँ केवल वास्तविकता के खिलाफ टूटती हैं।

अधिकांश संस्थापकों द्वारा की जाने वाली गलती AI से सब कुछ बनाने के लिए कहना है। बेहतर चाल एजेंटों से शुरुआत में अराजकता को खत्म करने के लिए कहना है ताकि निर्माण शुरू होने से पहले सोच संरचित हो।

शोध स्पष्ट हो जाता है। दायरा स्पष्ट हो जाता है। स्क्रीन स्पष्ट हो जाती हैं। जोखिम स्पष्ट हो जाते हैं। लॉन्च कोण स्पष्ट हो जाता है। वह सब कुछ जो आमतौर पर भ्रमित स्विचिंग के एक सप्ताह लेता है, एक केंद्रित दोपहर में संकुचित हो जाता है।

बदलाव जो वास्तव में हो रहा है

यहाँ वह है जो मैं वास्तव में मानता हूँ इसे चलाने और इसके बारे में ध्यान से सोचने के बाद।

संस्थापकों की अगली पीढ़ी सिर्फ कॉपी लिखने या दस्तावेज़ों को सारांशित करने के लिए AI का उपयोग नहीं करेगी। वे स्वार्म का प्रबंधन उसी तरह करेंगे जैसे एक संस्थापक एक टीम का प्रबंधन करता है। एक एजेंट बाजार पर शोध करता है। एक एजेंट उत्पाद डिज़ाइन करता है। एक एजेंट बैकएंड योजना बनाता है। एक एजेंट धारणाओं का परीक्षण करता है। एक एजेंट लॉन्च लिखता है।

संस्थापक हर कार्य को निष्पादित करने वाला व्यक्ति नहीं रह जाता है और सिस्टम को निर्देशित करने, आउटपुट की समीक्षा करने, स्वाद और निर्णय लागू करने और यह तय करने वाला व्यक्ति बन जाता है कि क्या शिप करना है।

यह कोई छोटा बदलाव नहीं है। यह एक मौलिक बदलाव है कि निर्माण का पहला सप्ताह कैसा दिखता है और प्रोडक्शन कोड की एक भी पंक्ति लिखे जाने से पहले किस तरह का आउटपुट संभव है।

जो संस्थापक पहले इसका पता लगा लेंगे, उन्हें उन लोगों पर एक अनुचित लाभ मिलने वाला है जो अभी भी एक थके हुए दिमाग के अंदर सात भूमिकाओं के बीच स्विच कर रहे हैं।

पहले: एक संस्थापक सात भूमिकाओं के बीच स्विच कर रहा है, कोड की एक पंक्ति लिखने से पहले एक सप्ताह खो रहा है, सार के बजाय संरचना पर संज्ञानात्मक ऊर्जा जला रहा है।

बाद में: सात एजेंट समानांतर में चल रहे हैं, दिन खत्म होने से पहले एक पूर्ण MVP ब्लूप्रिंट लौटा रहे हैं, संस्थापक की ऊर्जा उन निर्णयों के लिए बच गई है जिनके लिए वास्तव में मानव निर्णय की आवश्यकता होती है।

उसमें पहले अकेले पीसने में एक सप्ताह लगता था।

अब यह एक प्रॉम्प्ट और एक दोपहर से शुरू होता है।

वास्तविक सिस्टम के लिए और अधिक फॉलो करें जो वास्तव में आपके निर्माण के तरीके को बदलते हैं।