मैं अपना पहला AI प्रोडक्ट बनाना चाहता हूँ
किसी ऐसे व्यक्ति की स्टेप-बाय-स्टेप गाइड जिसने 2021 में एडवरटाइज़िंग में काम करते हुए कोडिंग सीखना शुरू किया। मुझे लगता है कि बुनियादी ट्रेनिंग ज़रूरी है, इसलिए वह इस रास्ते का हिस्सा है।
जो बनाना चाहते हो उससे शुरू करो
कुछ ऐसा चुनो जिसे तुम सच में बनाना चाहते हो, क्योंकि उसी से पता चलता है कि क्या सीखना है। मुझे अपने ब्लॉग के लिए एक chatbot चाहिए था, और उसी लक्ष्य ने तय किया कि मैंने आगे क्या सीखा।
AI coding agent के साथ बनाओ
कोड agent लिखता है, और तुम उसे पढ़ना और दिशा देना सीखते हो। एक GitHub अकाउंट बनाओ, commit और rollback करने जितना Git सीखो, फिर किसी coding agent के साथ कुछ असली बनाओ। मैं terminal में Claude Code और Codex इस्तेमाल करता हूँ, और काम पर Google Antigravity (2.0 एडिटर और उसका CLI)। यह सफ़र ही असली काम है। टूल तेज़ी से बदलते हैं; जो टिकता है वह है उन्हें चलाते हुए बना तुम्हारा judgment।
रिसोर्सेज़
Codex और GPT-5.4 vs Claude Code और Opus 4.6 — तब मैं दोनों क्यों इस्तेमाल करता था (मार्च 2026)
blog
मैंने 13 महीनों बाद Claude Max क्यों छोड़ा, और अगले 30 दिनों में Codex के साथ क्या टेस्ट करने वाला हूँ
blog
मैंने दो AI Models से अपनी site फिर से बनाई: Design के लिए Opus, Execution के लिए Codex
blog
मैंने Claude Code से 4 दिनों में अपना पूरा Blog Backend कैसे Rebuild किया
blog
बुनियाद: मूल बातें सीखो
मुझे लगता है कि बुनियादी ट्रेनिंग लेना ज़रूरी है। prompting, embedding, RAG और agent जैसी शब्दावली में नए हो? कुछ बुनियादी कोर्स से शुरू करो। पहले से सहज हो? सीधे बनाना शुरू कर सकते हो। यह रहा 2026 का मेरा फ़ैसला: रखो / समय सीमित करो / छोड़ो।
Eval और judgment सीखो
जब कुछ चलने लगे, तो evaluation को व्यावहारिक तरीक़े से सीखो। असली input और output सहेजो, तय करो कि अच्छा और बुरा कैसा दिखता है, और agent से rubric का ढाँचा बनवाओ — अपने असली मटीरियल के आधार पर। जो उसे नहीं करना चाहिए वह है चुपके से तुम्हारा मानक तय करना; उसे calibrate तुम करते हो। यही judgment, न कि किसी एक टूल में महारत, टिकाऊ हुनर है।
रिसोर्सेज़
मैंने 2,724 lines rollback कर दीं जब एक AI audio change ने production तोड़ दिया
blog
Senior Judgment के बिना AI Media Operations में अभी भी क्या गलत करता है
blog
ज़्यादातर AI Marketing Tools तेज़ लगते हैं, लेकिन टीम की Judgment को कमज़ोर करते हैं
blog
Share Data Through the Art of Visualization
course · Affiliate लिंक
अपने agent को अपने stack से जोड़ो (MCP)
जब तैयार हो, MCP की बुनियाद सीखो — वह परत जो तुम्हारे coding agent को बाक़ी टूल्स से बात करने देती है। तीन से शुरू करो जो लगभग हर प्रोजेक्ट में काम आते हैं: Context7 (ताकि वह API का अंदाज़ा लगाने के बजाय असली, ताज़ा docs पढ़े), Playwright और Chrome DevTools (ताकि वह असली browser चलाए और debug करे)। उसके बाद सही MCP इस पर निर्भर हैं कि तुम क्या बना रहे हो — web app के लिए Supabase, Stripe, Resend, Vercel; अब तो iOS के लिए भी Xcode MCP है। 2023 में यह नहीं था; अब यह मेरे बनाने के तरीक़े का हिस्सा है। MCP servers को पहले सीमित permissions वाले test projects से जोड़ो, production keys से कभी नहीं।
Death valley से बचकर निकलो
तुम अटकोगे — मैं महीनों अटका रहा। कोर्स समझ नहीं आ रहे थे, एक framework ने धोखा दिया, एक टूल महँगा पड़ गया। बस एक चीज़ काम आई: दूसरा तरीक़ा आज़माना और हार न मानना। इस हिस्से के लिए तैयार रहो।
Ship करने से पहले उसे सुरक्षित करो
AI agent कोड तेज़ी से लिखते हैं — असुरक्षित कोड भी। Deploy से पहले वह बिना चमक वाला रिव्यू करो: secret और API key repo से बाहर रखो, auth और row-level access कस दो, और agent द्वारा बनाए dependency व diff वाक़ई पढ़ो। मेरी पहली deployment पर 200+ सुरक्षा चेतावनियाँ आईं, और इसीलिए मैंने Google Cybersecurity Certificate किया। Deploy से पहले ये बुनियादी बातें सीखो, और ship से पहले जाँचो। अगर तुम्हारा app असली user data या payments संभालेगा, तो लॉन्च से पहले किसी योग्य व्यक्ति से उसकी जाँच करवाओ।
एक मानक के साथ ship करो
बस ship मत करो — ऐसा काम ship करो जिस पर अपना नाम लगा सको। जो loop मेरे लिए काम करता है: आइडिया को हक़ीक़त से जाँचो, brief लिखो, योजना बनाओ, बनाओ, लॉन्च से पहले एक असली decision gate रखो, फिर एक capstone पूरा करो जिसे तुम किसी असली user को दे सको। DIALØGUE में छह महीने लगे; STRAŦUM में 75 दिन। पहला हमेशा सबसे मुश्किल होता है। अगर देखना चाहो कि टुकड़े कैसे जुड़ते हैं, तो दोनों को explore कर सकते हो।
Ship करते रहो: v1 के बाद क्या आता है
असली काम तब शुरू होता है जब AI कहता है 'हो गया।' Rebuilds, App Store submissions, बहुभाषी समर्थन, performance, उबाऊ infrastructure — दूसरा साल असल में ऐसा दिखता था।
कुछ course links affiliate links हैं। अगर तुम इनके ज़रिए खरीदते हो, तो मुझे थोड़ा कमीशन मिल सकता है, और तुम्हें कोई अतिरिक्त खर्च नहीं देना पड़ता।