00:00:00जब से एआई ने अच्छी तरह कोडिंग करना शुरू किया है, बहुत से ऐसे लोगों ने, जिन्होंने पहले कभी कोडिंग नहीं की थी, अपने खुद के उत्पाद बनाने शुरू कर दिए हैं।
00:00:05लोगों ने ऐसी ऐप्स बनाना शुरू किया जो उनकी समस्याओं को हल करती थीं, जो वे पहले नहीं कर पा रहे थे क्योंकि उनके पास वे कौशल नहीं थे जो केवल डेवलपर्स तक सीमित थे।
00:00:13लेकिन ये सिर्फ शौक के लिए किए जाने वाले प्रोजेक्ट नहीं थे।
00:00:15वे गंभीर उत्पादों में बदल गए और उनमें से कई ने वास्तविक राजस्व कमाना शुरू कर दिया, न केवल हजारों, बल्कि लाखों डॉलर में।
00:00:21यह सब इसलिए हो पाया क्योंकि एआई ने उस अंतर को पाट दिया जो पहले मौजूद था।
00:00:25लेकिन उनमें से कोई भी यूं ही वहां तक नहीं पहुंचा।
00:00:27उन सभी ने इसे सफल बनाने के लिए कई चरणों का पालन किया।
00:00:30उन्होंने ऐसा कोई वर्कफ़्लो इस्तेमाल नहीं किया जिसे कोई और इस्तेमाल न कर सके।
00:00:32उनमें से किसी के पास डेवलपर अनुभव या व्यावसायिक अनुभव नहीं था।
00:00:36लेकिन उनमें से हर एक ने इसे कर दिखाया।
00:00:38और हैरानी की बात यह है कि उनके वर्कफ़्लो उतने विशेष नहीं थे।
00:00:40वे जितने दिखते हैं, उससे कहीं अधिक सरल और चतुर थे।
00:00:43तो पहला प्रोजेक्ट जिसने पूरी तरह "वाइब कोडेड" होने के बावजूद भारी लोकप्रियता हासिल की, वह Medve है।
00:00:48यह एक हेल्थकेयर प्लेटफ़ॉर्म है जिसके 5,00,000 से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं।
00:00:52यह स्वास्थ्य देखभाल संबंधी मुद्दों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है और न केवल ट्रैकिंग बल्कि 24/7 विशेषज्ञ सहायता भी प्रदान करता है।
00:00:58कहानी यह है कि मैथ्यू गैलाघर, जो अकेले काम कर रहे थे, ने इस ऐप को शुरू से अंत तक बनाने के लिए एआई टूल्स का उपयोग किया।
00:01:04कंपनी ने अपने पहले साल में 400 मिलियन डॉलर का राजस्व कमाया और इस साल के भीतर एक अरब डॉलर की कंपनी बनने की राह पर है।
00:01:11कोडिंग का कोई अनुभव न होने के बावजूद, वह एआई टूल्स का उपयोग करके इस ऐप को बनाने में सक्षम थे।
00:01:15उन्होंने किसी एक टूल पर निर्भरता नहीं रखी।
00:01:17उन्होंने हर टूल को उसकी खूबियों के आधार पर चुना।
00:01:19उन्होंने कोडिंग के लिए मुख्य रूप से क्लाउड (Claude) और ग्रोक (Grok) मॉडल का उपयोग किया, और चैटजीपीटी का उपयोग एक द्वितीयक डिबगिंग टूल के रूप में किया।
00:01:24मिडजर्नी (MidJourney) ने साइट पर इमेज जनरेशन संभाला और 11 लैब्स (11 Labs) ने ऑडियो कॉल्स को संचालित किया, जिससे मानव कॉल सपोर्ट की आवश्यकता पूरी तरह खत्म हो गई।
00:01:31लेकिन अकेले कोडिंग टूल्स से हेल्थकेयर कंपनी नहीं चलती।
00:01:34इसलिए, फार्मेसी बनाने और स्क्रैच से शिपिंग करने के बजाय, उन्होंने उन्हें मौजूदा सेवाओं को आउटसोर्स कर दिया।
00:01:39इससे स्टॉक बनाए रखने और डिलीवरी का बोझ उन पर से हट गया।
00:01:42यही बात पेशेवर परामर्श (कंसल्टेंसी) के लिए भी लागू हुई।
00:01:44उन्होंने कंसल्टेंसी को भी आउटसोर्स किया, जिससे उस पहलू में व्यक्तिगत रूप से शामिल होने की आवश्यकता समाप्त हो गई।
00:01:49उन्होंने हर निर्भरता को एक सेवा के रूप में देखा, न कि एक हायरिंग के रूप में।
00:01:52उनका अपना काम उत्पाद का निर्णय लेना था, यह समझना कि बाजार को वास्तव में क्या चाहिए।
00:01:56लेकिन अकेले काम करने की एक कीमत होती है।
00:01:58एक दिन जब वह दूर थे, तो उन्होंने प्रोडक्शन तोड़ दिया।
00:02:00कोई और इसे संभाल नहीं सका, और कंपनी ने एक घंटे में 200 ग्राहक खो दिए।
00:02:04इसलिए, उन्होंने दो इंजीनियरों को काम पर रखा, स्केल करने के लिए नहीं, बल्कि एक सुरक्षा जाल के रूप में, ताकि अगली बार ऐसी आउटेज से वही नुकसान न हो।
00:02:10असली कौशल यह है कि क्या बनाना है, कौन से टूल इकट्ठा करने हैं, और कब रुकना है, इसका बेहतर निर्णय लेना।
00:02:15यह वास्तविक उपयोगकर्ता की जरूरतों का विश्लेषण करने से आता है, न कि केवल टूल्स इकट्ठा करने से।
00:02:18स्क्रैच से बनाने के बजाय, उन्होंने मौजूदा समाधानों को एक ही स्थान पर जोड़ दिया।
00:02:22और यही वह चीज है जो वास्तव में ग्राहकों को लाती है और कंपनी को अरबों डॉलर के मूल्यांकन तक स्केल करती है।
00:02:27हम इस चैनल पर एआई के साथ उत्पाद बनाने के बारे में सब कुछ साझा करते हैं।
00:02:30तो यदि आप इस पर और वीडियो चाहते हैं, तो सब्सक्राइब करें और भविष्य के वीडियो पर नजर रखें।
00:02:34अब, CalAI एक ऐसा उत्पाद है जो सिर्फ एक और फिटनेस ट्रैकर लग सकता है, लेकिन सामान्य ट्रैकर्स की तरह आपके द्वारा खाए गए भोजन और उसमें मौजूद कैलोरी को मैन्युअल रूप से जोड़ने के बजाय,
00:02:43आप बस जो कुछ भी खा रहे हैं उसकी एक छवि अपलोड कर सकते हैं, और यह उसे कैलोरी में बदल देता है और आपके लिए डेटाबेस अपडेट कर देता है।
00:02:49यह एंड्रॉइड और आईओएस दोनों पर उपलब्ध है।
00:02:51यह खाद्य पदार्थों का एक बड़ा डेटाबेस बनाए रखता है और एआई-संचालित सुझाव देता है ताकि आप आसानी से अपने वजन और अन्य पोषण लक्ष्यों की निगरानी एक ही स्थान पर कर सकें।
00:02:59यह उत्पाद दो किशोरों द्वारा बनाया गया था जो उस समय हाई स्कूल में थे, जिसे बाद में अधिक कर्मचारियों तक स्केल किया गया।
00:03:04इसने सिर्फ 8 महीनों में 5 मिलियन से अधिक डाउनलोड प्राप्त किए और एक ही महीने में 2 मिलियन डॉलर से अधिक का राजस्व उत्पन्न किया।
00:03:11इसमें 30% ग्राहक प्रतिधारण दर (रिटेंशन रेट) भी मजबूत रही क्योंकि ज्यादातर ऐप्स केवल उपयोगकर्ता प्राप्त करते हैं, लेकिन इसने उन्हें सफलतापूर्वक बनाए रखा।
00:03:18यह प्ले स्टोर और ऐप स्टोर दोनों पर 4.8 रेटिंग भी रखता है।
00:03:21अब यह विचार नया नहीं था, इसी तरह की ऐप्स पहले से मौजूद थीं जो वही काम कर रही थीं, लेकिन CalAI के पास एक वास्तविक लाभ था जो दूसरों के पास नहीं था।
00:03:27इसे एलएलएम (LLMs) के युग में बनाया गया था और सटीकता बढ़ाने के लिए एंथ्रोपिक (Anthropic) और ओपनएआई (OpenAI) के मॉडल का उपयोग किया गया था।
00:03:33यह एक बड़े ओपन-सोर्स खाद्य डेटाबेस पर भी निर्भर था और लगभग 90% सटीकता तक पहुंच गया, जो अधिकांश आहार के शौकीनों के लिए पर्याप्त है।
00:03:40इस ऐप को जिस चीज ने वास्तव में बढ़ावा दिया, वह मार्केटिंग पर भारी खर्च नहीं था।
00:03:44इसने फिटनेस इन्फ्लुएंसरों का ध्यान आकर्षित किया, जिन्होंने इसे बढ़ावा देने में बड़ी भूमिका निभाई, जिससे उपयोगकर्ताओं की संख्या में उछाल आया।
00:03:50फिर हमारे पास वेव एआई (Wave AI) है, जो एक ऐसे विचार से शुरू हुआ जो इतना सरल था फिर भी इसने उपयोगकर्ताओं पर वास्तविक प्रभाव डाला।
00:03:55यह एक एआई-संचालित नोट-टेकिंग ऐप है जो सभी प्रकार की मीटिंग्स और रिकॉर्डिंग के लिए ट्रांसक्रिप्शन और नोट्स लेता है।
00:04:01अब आप सोच सकते हैं कि पहले से ही बहुत सारी समान मौजूदा ऐप्स हैं और इसके लिए जगह पहले से ही बहुत भरी हुई है,
00:04:06लेकिन वेव ने फिर भी सफलता प्राप्त की क्योंकि यह एक ऐसी समस्या को हल करता है जिसे लोग वास्तव में महसूस करते हैं।
00:04:10चर्चाओं के दौरान, महत्वपूर्ण विवरण छूट जाते हैं और लोगों को इन-पर्सन और ऑनलाइन मीटिंग्स में बातचीत को कैप्चर करने के लिए एक विश्वसनीय तरीका चाहिए होता है।
00:04:17इसे पहले आईओएस डाउनलोड के रूप में लॉन्च किया गया था, फिर एंड्रॉइड तक स्केल किया गया और अब यह हर प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध है।
00:04:22ऐप पूरी तरह से "वाइब-कोडेड" थी और इसने लगभग 7 मिलियन डॉलर का राजस्व कमाया।
00:04:27संस्थापक बिल्कुल भी डेवलपर नहीं है, फिर भी उसने इसे एक मिलियन कमाने वाली कंपनी में बदल दिया।
00:04:31उन्होंने पूरे प्रोजेक्ट को पूरी तरह से अकेले चलाया।
00:04:33Medve के काम करने के तरीके के समान, उनका इन्फ्रास्ट्रक्चर भी सब कुछ शून्य से बनाने के बजाय तीसरे पक्ष की सेवाओं पर टिका था।
00:04:40उन्होंने बस उन्हें एक फ्रेंडली ऐप में एकीकृत किया और बस समस्या को एक इंटरैक्टिव तरीके से हल करने पर ध्यान केंद्रित किया, जिसने उपयोगकर्ता अनुभव को इतना बेहतर बना दिया।
00:04:47और यही वह चीज है जिसने इस उत्पाद को अन्य समान मौजूदा उत्पादों से अलग किया।
00:04:51उन्होंने चैटजीपीटी का उपयोग अपने मुख्य टूल के रूप में किया और इसे एक बार में पूरी ऐप बनाने के लिए कहने के बजाय, उन्होंने एप्लिकेशन को छोटे टुकड़ों में तोड़ दिया।
00:04:58उन्होंने एआई को हर हिस्से को एक-एक करके लिखने के लिए प्रॉम्प्ट किया।
00:05:01तो रणनीतिक स्थिति, केंद्रित उपयोगकर्ता अनुभव और सावधानीपूर्वक योजना ही वास्तव में उन्हें उस राजस्व स्तर तक गति के साथ ले गई।
00:05:07लेकिन आगे बढ़ने से पहले, हमारे प्रायोजक, स्क्रिमबा (Scrimba) की ओर से एक शब्द सुनते हैं।
00:05:10ज्यादातर एआई इंजीनियरिंग पाठ्यक्रम सिर्फ स्लाइड्स पर बात करने वाले लोग होते हैं।
00:05:14हालांकि, स्क्रिमबा के साथ, अनुभव बहुत अलग है।
00:05:17उनके वेब देव पाठ्यक्रम वीडियो और कोड एडिटर को एक में जोड़ते हैं।
00:05:20किसी भी समय रोकें, इंस्ट्रक्टर के कोड को सीधे संपादित करें और देखें कि क्या होता है।
00:05:23कोई टैब स्विचिंग नहीं, कोई कॉपी-पेस्टिंग नहीं, यही वह तरीका है जिससे कोडिंग वास्तव में याद रहती है।
00:05:27उनका एआई इंजीनियर पाथ वह है जिसने मेरा ध्यान खींचा।
00:05:3012 घंटे से कम समय में, आप शून्य से वास्तविक एआई एजेंट बनाने, आरएजी (RAG) सीखने, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग और एमसीपी (MCP) सीखने तक पहुंच जाते हैं, जो सभी जावास्क्रिप्ट के साथ बनाए गए हैं ताकि आपको पहले पायथन सीखने की आवश्यकता न हो।
00:05:39उन्होंने वास्तविक टूलिंग को पाठों में लाने के लिए मिस्ट्रल (Mistral), लैंगचेन (Langchain) और हगिंग फेस (Hugging Face) के साथ साझेदारी भी की है।
00:05:44और एआई से परे, उनके पास फ्रंट-एंड, फुल-स्टैक और बैक-एंड डेवलपमेंट के लिए पूर्ण कैरियर पाथ हैं, जिनमें 80 से अधिक पाठ्यक्रम हैं जो रिएक्ट (React) और नोड (Node) से लेकर टाइपस्क्रिप्ट (TypeScript) और एसक्यूएल (SQL) तक सब कुछ कवर करते हैं।
00:05:53उनके प्रो प्लान्स पर अतिरिक्त 20% बचाने के लिए पिन किए गए कमेंट में हमारे लिंक का उपयोग करें।
00:05:58उनके मुफ्त पाठ्यक्रमों के साथ आज ही शुरुआत करें और निर्माण शुरू करें।
00:06:01फ्लाईपीटर (Flypeter) पूरी तरह से एआई द्वारा बनाया गया एक और उत्पाद है जो सिर्फ एक मजेदार शौक प्रोजेक्ट के रूप में शुरू हुआ, जो बाद में प्रति माह 5,00,000 डॉलर तक पहुंच गया।
00:06:08यह मूल रूप से एक ब्राउज़र-आधारित उड़ान सिम्युलेटर है।
00:06:11उन्होंने निर्माण के लिए पूरी तरह से एआई टूल्स पर भरोसा किया और वह केवल 30 मिनट में पहला संस्करण बनाने में सक्षम थे।
00:06:17गेम इतनी तेजी से स्केल हुआ कि एलोन मस्क ने खुद इसका समर्थन किया।
00:06:20इसका आर्किटेक्चर इतना अच्छी तरह से बनाया गया था कि यह साइबर हमलों से बचने में सक्षम था और गंभीर पैमाने पर राजस्व उत्पन्न करना शुरू कर दिया।
00:06:26पूरी चीज़ कर्सर (Cursor) का उपयोग करके बनाई गई थी और संस्थापक को ऐप को लगभग 80% तक पूरा करने और ऐसी स्थिति में लाने के लिए कर्सर के साथ काम करने में केवल 3 घंटे लगे कि वह इसे जनता के लिए घोषित करने और उन्हें इसका उपयोग करने देने के लिए तैयार था।
00:06:37उनका अपना वर्कफ़्लो काफी सरल था।
00:06:39उन्होंने एक प्रॉम्प्ट से शुरुआत की और टूल ने कोड और फीचर्स को कैसे जेनरेट किया, इसके आधार पर, उन्होंने नए प्रॉम्प्ट्स के साथ इसे दोहराया (Iterate)।
00:06:44प्रत्येक पुनरावृत्ति (Iteration) ने एक फीचर जोड़ा या एक समस्या को ठीक किया, एक-एक करके गेम मैकेनिक्स को परत दर परत जोड़ते हुए।
00:06:49गेम तब अच्छा प्रदर्शन करता था जब एक व्यक्ति खेल रहा होता था, लेकिन मल्टीप्लेयर तक स्केल करना वह जगह थी जहाँ प्रोजेक्ट को मदद की ज़रूरत थी।
00:06:55उनसे बीटा लिस्ट के संस्थापक ने संपर्क किया ताकि वे WebRTC जोड़कर मल्टीप्लेयर समस्या को ठीक करने में मदद कर सकें, जिसने समस्या को कुछ हद तक हल किया लेकिन यह केवल दो लोगों के लिए अच्छा काम करता था।
00:07:04इसलिए, कर्सर के संस्थापक ने खुद संपर्क किया और उन्होंने वेबसॉकेट्स (WebSockets) पर स्विच किया, जिसने वास्तव में समस्या को हल किया और सभी के लिए रीयल-टाइम मल्टीप्लेयर को अनलॉक किया।
00:07:12उन्होंने गेम को मुफ्त संस्करण के रूप में लॉन्च किया लेकिन $29 में एक विशिष्ट विमान जोड़ा।
00:07:17इसने इसे काफी लोकप्रियता हासिल करने में मदद की और उन्होंने थोड़े समय में काफी पैसा कमाया।
00:07:22उनका स्टैक बैकएंड मॉडल के रूप में ग्रोक 3 के साथ कर्सर, क्लाउड सॉनेट 3.7 और डिबगिंग के लिए चैटजीपीटी था।
00:07:28वह सिर्फ एक इंडी हैकर है, जिसका कोई गेम डेव बैकग्राउंड नहीं है।
00:07:30जो उन्हें वहां ले गया वह दृढ़ संकल्प और एक व्यवस्थित स्टेप-बाय-स्टेप डिबगिंग दृष्टिकोण था।
00:07:35ट्रेंडफीड (Trendfeed) एक और उत्पाद है जिसने उपयोगकर्ताओं के बीच तेजी से लोकप्रियता हासिल की और ठोस राजस्व कमाया।
00:07:40यह सामग्री निर्माताओं (Content Creators) के लिए लक्षित एक मार्केटिंग टूल है जो ग्राहकों के निर्माण और अधिग्रहण, मौजूदा ब्रांडों के इर्द-गिर्द एक समुदाय विकसित करने और निर्माताओं के लिए कुल राजस्व बढ़ाने पर केंद्रित है।
00:07:49प्रोजेक्ट ने केवल चार हफ्तों में लगभग 12,000 डॉलर कमाए।
00:07:53इसे पूरी तरह से एआई का उपयोग करके कर्सर के साथ सॉनेट का उपयोग करके बनाया गया था, क्लाउड कोड के माध्यम से नहीं, बल्कि सीधे कर्सर के अंदर।
00:07:58उनकी निर्माण प्रक्रिया वास्तव में काफी सीधी थी।
00:08:01उन्होंने यूआई (UI) का सावधानीपूर्वक विश्लेषण करके और गहरी प्रतिस्पर्धी शोध करके शुरुआत की, यहां तक कि उन प्रतिस्पर्धियों को तोड़ने के लिए एआई का उपयोग भी किया।
00:08:07फिर वे डेटा संरचना डिजाइन की ओर बढ़े, कर्सर या क्लाउड के साथ स्कीमा को परिभाषित किया और वहां से दोहराया (Iterate)।
00:08:13लॉन्च के दिन, ऐप ने एक ही दिन में £5,500 कमाए जो कि एक बड़े पहले दिन का परिणाम था।
00:08:19भले ही संस्थापक गैर-तकनीकी है और कंप्यूटर विज्ञान के बाहर के क्षेत्रों में काम करता है, उसने एआई का उपयोग करके पूरी चीज़ शिप की।
00:08:25ऐप नेक्स्ट.जेएस (Next.js), रिएक्ट (React), शॅडसीएन (ShadCN), सुपरबेस (Superbase) और वर्सेल (Vercel) स्टैक पर बनाया गया है, जो कि वे तकनीकें हैं जिनके साथ एआई टूल्स सबसे अच्छा काम करते हैं।
00:08:31इतने कम समय में उत्पाद कितना लोकप्रिय हो गया, यह देखते हुए यह आश्चर्यजनक था कि उन्होंने मार्केटिंग पर शून्य खर्च किया।
00:08:37इसके बजाय, उन्होंने व्यूज प्राप्त करने और उत्पाद की घोषणा करने के लिए पूरी तरह से टिकटॉक, इंस्टाग्राम और यूट्यूब का सहारा लिया।
00:08:42उनका पूरा निर्माण क्लाउड कोड और सॉनेट के साथ कर्सर पर चला, जो प्राथमिक मॉडल के रूप में था।
00:08:46प्रवाह (Flow) अपने आप में साफ था।
00:08:48उन्होंने डिजाइन से शुरुआत की, कोर ऐप संरचना स्थापित की, ऑनबोर्डिंग और मुख्य फ्रेमवर्क तैयार किया और डिजाइन पैटर्न दोहराए।
00:08:54फिर उन्होंने ऐप को मॉड्यूलर घटकों (Modular Components) में तोड़ दिया जिसे एआई बना और मर्ज कर सके।
00:08:59साथ ही, यदि आप हमारी सामग्री का आनंद ले रहे हैं, तो हाइप बटन दबाने पर विचार करें क्योंकि यह हमें ऐसी और सामग्री बनाने और अधिक लोगों तक पहुंचने में मदद करता है।
00:09:06अगला सफल एआई उत्पाद जो पूरी तरह से "वाइब कोडेड" था, वह ऑरा (Aura) है।
00:09:10यह मूल रूप से सुंदर वेबसाइटों के लिए टेम्प्लेट से भरी एक साइट है, जिसमें एसेट, घटक और कौशल हैं जो सभी मजबूत डिजाइन की ओर तैयार किए गए हैं।
00:09:17पूरा प्रोजेक्ट मेंग टू (Meng To) द्वारा बनाया गया था, जो ऑरा के पीछे का व्यक्ति था।
00:09:21उसने एक्स (X) पर पोस्ट किया कि उत्पाद ने 15,000 डॉलर का मासिक आवर्ती राजस्व (MRR) हासिल किया और केवल एक महीने में 21.7 हजार से अधिक उपयोगकर्ता प्राप्त किए।
00:09:30उसने यह भी साझा किया कि वह अब डिजाइन के लिए कर्सर का उपयोग करता है और वह अपने पिछले वर्कफ़्लो की तरह अब फिग्मा (Figma) का उपयोग नहीं कर रहा है।
00:09:35उसका मुख्य बिंदु यह है कि आपको सिर्फ "वाइब कोड" नहीं करना चाहिए, आपको "वाइब डिजाइन" भी करना चाहिए क्योंकि एआई बुनियादी यूआई जेनरेट करता है।
00:09:42इसलिए इसे अपने दम पर काम करने देने के बजाय, आपको लुक में विविधता लाने के लिए इसे गाइडिंग टेम्प्लेट देने की आवश्यकता है।
00:09:47वह 21.dev जैसी मौजूदा लाइब्रेरी से घटकों (Components) की सिफारिश करता है।
00:09:51वह ऐप बनाते समय किसी एक मॉडल पर भरोसा न करने की भी सिफारिश करता है।
00:09:54इसके बजाय, क्लाउड मॉडल के साथ शुरुआत करना अधिक प्रभावी है क्योंकि वे कोडिंग कार्यों के लिए अधिक शक्तिशाली हैं और यदि यह कार्य करने में विफल रहता है, तो आवश्यकता पड़ने पर जेमिनी (Gemini) या जीपीटी मॉडल पर स्विच करें।
00:10:04एक बार में सब कुछ करने के बजाय, वह ऐप को क्रमिक परिवर्तनों (Incremental changes) के साथ स्टेप-बाय-स्टेप बनाने पर जोर देता है।
00:10:09वह ऐप को छोटे हिस्सों में तोड़कर और उन पर एक-एक करके दोहराकर प्रॉम्प्ट्स को सरल रखने की सिफारिश करता है।
00:10:15वह यह भी कहता है कि प्रॉम्प्ट्स को आदर्श रूप से 3 वाक्यों से कम रहना चाहिए ताकि एआई केंद्रित रहे।
00:10:19आपको एआई पर सारा डॉक्यूमेंटेशन डंप करने की भी आवश्यकता नहीं है।
00:10:22इसके बजाय, आपको इसे न्यूनतम लेकिन सही संदर्भ देना चाहिए ताकि यह वही प्रदान करे जो आप वास्तव में चाहते हैं।
00:10:27इस तरह, एजेंट हाथ में मौजूद कार्य पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में सक्षम होगा।
00:10:30संक्षेप में, एजेंट सेटअप को सरल और केंद्रित रखें।
00:10:33एक और उत्पाद जिसे देखने लायक है वह स्लीक (Sleek) है, जो एक ऐसा उत्पाद है जो प्रॉम्प्ट्स को आकर्षक वेबसाइटों में बदल देता है।
00:10:38यह एक प्रॉम्प्ट से पूर्ण डिजाइन जेनरेट करता है, शानदार विजुअल्स बनाता है, मॉक-अप बनाता है और कोड एक्सपोर्ट की अनुमति देता है।
00:10:43उत्पाद ने 6 सप्ताह में $10,000 MRR तक पहुंचा और इसे पूरी तरह से एआई टूल्स का उपयोग करके बनाया गया था।
00:10:49प्रभावशाली हिस्सा यह है कि डेवलपर्स ने मार्केटिंग पर एक डॉलर खर्च किए बिना वह MRR हासिल किया।
00:10:54लेकिन स्लीक को जो चीज वास्तव में अलग बनाती है, वह यह है कि उन्होंने शून्य से शुरुआत नहीं की।
00:10:58उन्होंने पहले भी अन्य डिजाइन टूल्स बनाए थे, इसलिए उन्होंने अनिवार्य रूप से अपने मौजूदा उत्पादों को इसमें पुन: उपयोग (Repurpose) किया।
00:11:03उन्होंने नेक्स्ट.जेएस, सुपरबेस और वर्सेल का स्टैक इस्तेमाल किया, जिसे एआई टूल्स आराम से संभाल लेते हैं।
00:11:09उन्होंने एक्स (X) के एल्गोरिथम का चतुराई से उपयोग करके और अर्ली एक्सेस की घोषणा करके अपने सभी ग्राहक प्राप्त किए, जिससे एक मजबूत लॉन्च हुआ।
00:11:16लेकिन यहाँ उत्पाद के सफल होने का असली कारण है।
00:11:19उनके पास पहले दिन से ही एक स्पष्ट रूप से परिभाषित आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल, या आईसीपी (ICP), था।
00:11:23उसकी वजह से, वे समझ गए कि उनके लक्षित उपयोगकर्ताओं को वास्तव में क्या चाहिए और वे उत्पाद को फिट करने के लिए आकार दे सकते थे।
00:11:28इसलिए जब भी आप कोई ऐप बनाएं, पहले एक आईसीपी (ICP) को परिभाषित करें।
00:11:31यही बात सफल ऐप्स को उन प्रभावशाली ऐप्स से अलग करती है जो कभी पैसे नहीं कमाते।
00:11:35जब आपका आईसीपी स्पष्ट होता है, तो आप एक विशिष्ट दर्शक के इर्द-गिर्द उत्पाद को आकार देते हैं, सही ग्राहक की पहचान करते हैं, और कुछ ऐसा बनाते हैं जिसकी उन्हें वास्तव में आवश्यकता है और जिसके लिए वे भुगतान करेंगे।
00:11:43और अंत में, साइटशोर (SiteShore) है, जो पूरी तरह से एआई के साथ बनाया गया एक और उत्पाद है।
00:11:47इसने उस समय एजेंटों के सामने आने वाली सबसे बड़ी समस्याओं में से एक को हल किया, जो कि भ्रमित करने वाले संदर्भ, उद्धरण और स्रोत थे जो जांचे जाने पर अस्तित्वहीन पाए गए।
00:11:55यह एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जहाँ आप उद्धरण (Citations) इनपुट करते हैं, और यह सत्यापित करता है कि क्या एआई-जनित उद्धरण वास्तव में सही हैं।
00:12:01भले ही इसने इतनी सरल समस्या को हल किया, लेकिन इसने भारी लोकप्रियता हासिल की।
00:12:05साइट ने लगभग $10,000 MRR उत्पन्न किया और लगातार बढ़ी।
00:12:09लेकिन कहानी यहीं खत्म नहीं होती।
00:12:10साइट को अंततः जेनी एआई (Jenny AI) द्वारा एक महत्वपूर्ण राशि के लिए अधिग्रहित (Acquire) किया गया था, जो उसी स्थान पर काम करने वाला एक और एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म है।
00:12:17यह एक मजबूत उदाहरण है कि कैसे एक सरल लेकिन महत्वपूर्ण समस्या एक मूल्यवान उत्पाद में बदल सकती है।
00:12:22यह हमें इस वीडियो के अंत तक लाता है।
00:12:24यदि आप चैनल का समर्थन करना चाहते हैं और हमें इस तरह के वीडियो बनाना जारी रखने में मदद करना चाहते हैं, तो आप नीचे दिए गए सुपर थैंक्स बटन का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं।
00:12:30हमेशा की तरह, देखने के लिए धन्यवाद और मैं आपसे अगले वीडियो में मिलूंगा।