The 10-MVP Cycle: Idea se Deployment tak ka safar automate karein

सॉफ्टवेयर बनाने के तरीके में एक खामोश क्रांति (silent revolution) हो रही है, और इसका किसी नए JavaScript फ्रेमवर्क से कोई लेना-देना नहीं है। यह बदलाव इस बारे में है कि असली मेहनत कौन—या क्या—कर रहा है।

इस परिदृश्य की कल्पना करें: आप फ्लाइट का इंतज़ार कर रहे हैं। आपके दिमाग में एक आईडिया आता है। जब तक आप लैंड करते हैं, आपके पास फोन में सिर्फ नोट्स नहीं होते; आपके पास एक पूरी तरह से डिप्लॉय किया हुआ MVP होता है—जिसमें डेटाबेस, ऑथेंटिकेशन (authentication), और एक फ्रंटएंड शामिल है, जो एक URL पर लाइव है। आपने सिंटेक्स (syntax) की एक लाइन भी नहीं लिखी। आपने बस पूरे फ्लो (flow) को मैनेज किया।

यह कोई साइंस फिक्शन नहीं है। इसे लोग अब "Vibe Coding" कहने लगे हैं, और यह स्टार्टअप्स की इकोनॉमिक्स को बुनियादी तौर पर बदल रहा है।

ज़्यादातर फाउंडर्स अभी भी पुराने लूप में फंसे हैं: Idea -> Hire/Code -> Debug -> Deploy। यह लूप बहुत धीमा है। नया लूप कुछ ऐसा दिखता है: Context -> AI Agent -> Verification।

मैंने पिछले कुछ हफ्ते एक ऐसे स्टैक (stack) को रिफाइन करने में बिताए हैं जो डेवलपमेंट के बीच वाले उलझे हुए हिस्से को ऑटोमेट करता है। यह मुझे पैरेलल साइकल में दस संभावित MVPs चलाने की अनुमति देता है। यहाँ बिल्कुल सटीक सेटअप, वर्कफ़्लो, और वह कड़वा सच दिया गया है कि यह कहाँ फेल होता है।

"Vibe" Stack

इसे काम करने लायक बनाने के लिए, आपको ऐसे टूल्स चाहिए जो एक-दूसरे से बात कर सकें। हम सबसे जटिल एंटरप्राइज़ समाधान नहीं ढूंढ रहे हैं; हमें स्पीड और इंटीग्रेशन चाहिए। यह रहा टूलकिट:

1. Framework: create-t3-turbo (Turborepo पर बना एक मोनोरेपो सेटअप जो फ्रंटएंड और बैकएंड को एक ही जगह संभालता है। इसमें Next.js, tRPC, Tailwind, और Prisma शामिल हैं। MVPs के लिए एकदम सही)।
2. Brain: Claude Code (CLI टूल जो आपके लीड इंजीनियर की तरह काम करता है)।
3. Project Management: Linear (सच्चाई का एकमात्र स्रोत / Source of truth)।
4. Tracking: GitHub Issues (Linear के साथ सिंक किया हुआ)।
5. Infrastructure: Vercel (Hosting) + Neon (Serverless Postgres)।

Vercel और Neon दोनों के पास बहुत अच्छे फ्री टियर्स (free tiers) हैं, जिसका मतलब है कि एक्सपेरिमेंट करने की आपकी लागत लगभग शून्य है।

सेटअप चरण (The Setup Phase)

इससे पहले कि आप कोड की एक लाइन भी लिखें, आपको मशीन की वायरिंग करनी होगी। यहाँ सटीक सेटअप प्रक्रिया दी गई है:

1. प्रोजेक्ट को इनिशियलाइज़ करें (Initialize the Project)

एक नया create-t3-turbo प्रोजेक्ट बनाकर शुरुआत करें। यह आपको प्रोडक्शन-रेडी मोनोरेपो स्ट्रक्चर देता है जिसमें सब कुछ पहले से कॉन्फ़िगर होता है:

npx create-turbo@latest -e https://github.com/t3-oss/create-t3-turbo

यह कमांड एक पूरा स्टैक तैयार कर देती है—फ्रंटएंड के लिए Next.js, टाइप-सेफ APIs के लिए tRPC, डेटाबेस मैनेजमेंट के लिए Prisma, और स्टाइलिंग के लिए Tailwind CSS—सब कुछ एक Turborepo मोनोरेपो स्ट्रक्चर में।

2. Claude Code इंस्टॉल करें

इसके बाद, Claude Code इंस्टॉल करें, जो आपका AI-पावर्ड डेवलपमेंट असिस्टेंट है। code.claude.com पर इंस्टॉलेशन गाइड को फॉलो करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप इसे अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्टरी से लॉन्च कर सकते हैं:

claude

3. GitHub Actions इंटीग्रेशन सेट करें

Claude Code CLI के अंदर, GitHub Actions इंटीग्रेशन इंस्टॉल करने के लिए रन करें:

/install-github-app

यह कमांड GitHub Actions बॉट सेट करता है जो Claude को पुल रिक्वेस्ट (pull requests) बनाने, CI/CD वर्कफ़्लो चलाने और आपकी रिपॉजिटरी के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाता है। यह इंटीग्रेशन Claude को केवल सुझाव देने के बजाय ऑटोमेटेड वर्कफ़्लो के माध्यम से कोड में बदलाव करने की अनुमति देता है। विस्तृत सेटअप निर्देशों के लिए, official GitHub Actions documentation देखें।

4. Linear को GitHub से कनेक्ट करें

असली जादू तब होता है जब आप Linear को GitHub से दो-तरफा (bidirectional) इश्यू सिंकिंग के लिए कनेक्ट करते हैं। यहाँ बताया गया है कि कैसे:

1. Linear's GitHub integration page पर जाएं
2. "Add Integration" पर क्लिक करें और Linear को अपने GitHub अकाउंट को एक्सेस करने के लिए अधिकृत (authorize) करें
3. उस रिपॉजिटरी को चुनें जिसे आप सिंक करना चाहते हैं
4. सिंक सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें:
   • Bidirectional sync: GitHub में बनाए गए इश्यूज़ अपने आप Linear में दिखाई देते हैं, और इसके विपरीत भी
   • Status mapping: Linear वर्कफ़्लो स्टेट्स (Todo, In Progress, Done) को GitHub इश्यू स्टेट्स के साथ मैप करें
   • Priority sync: दोनों प्लेटफॉर्म्स के बीच प्रायोरिटी लेवल को सिंक रखें
   • Auto-linking: इश्यू IDs का उपयोग करके ब्रांच और PRs को अपने आप Linear इश्यूज़ से लिंक करें

एक बार कॉन्फ़िगर हो जाने पर, जब GitHub में कोई इश्यू बनाया जाता है, तो वह Linear में दिखाई देता है। जब आप Linear में प्रायोरिटी या स्टेटस अपडेट करते हैं, तो बदलाव GitHub में भी दिखता है। यह एक यूनिफाइड वर्कफ़्लो बनाता है जहाँ आप किसी भी प्लेटफॉर्म से टास्क मैनेज कर सकते हैं।

5. इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉय करें

अंत में, Neon डेटाबेस के साथ Vercel पर डिप्लॉय करें:

• अपनी GitHub रिपॉजिटरी को Vercel से कनेक्ट करें
• एक Neon सर्वरलेस Postgres डेटाबेस प्रोविज़न करें (फ्री टियर उपलब्ध है)
• डेटाबेस कनेक्शन स्ट्रिंग को अपने Vercel एनवायरनमेंट वेरिएबल्स में जोड़ें

एक बार डिप्लॉय हो जाने पर, अब आपके पास एक कंटीन्यूअस इंटीग्रेशन (CI) पाइपलाइन है जो आपके विचारों से सीधे एक लाइव URL तक चलती है। Main ब्रांच में हर मर्ज अपने आप प्रोडक्शन में डिप्लॉय हो जाता है।

ऑटोमेटेड वर्कफ़्लो (The Automated Workflow)

यहीं पर Product Manager की पारंपरिक भूमिका धुंधली पड़ने लगती है।

1. संदर्भ सत्र (The Context Session)

अगर आपके पास कोई आईडिया है, तो IDE मत खोलिए। एक चैट विंडो खोलिए। ChatGPT या Claude से बात करें। अपने कच्चे विचारों (raw thoughts) को डंप करें। AI को आपको चुनौती देने दें। इस सत्र के अंत तक, उससे Markdown फॉर्मेट में एक PRD (Product Requirements Document) जनरेट करने के लिए कहें।

आपको जो वापस मिलता है वह आमतौर पर ज़्यादातर मिड-लेवल PMs द्वारा बनाए गए डॉक्यूमेंट से बेहतर होता है। यह विस्तृत, संरचित और प्रोफेशनल होता है।

Insight: मेरा मानना है कि डेडिकेटेड "Product Manager" की भूमिका AI द्वारा सबसे पहले बाधित (disrupt) होगी। हम "Product Designers" या "Full-Stack Creators" की दुनिया की ओर बढ़ रहे हैं जो विज़न (vision) को संभालते हैं, जबकि AI स्पेक्स (specs) को संभालता है।

2. हैंडऑफ (The Handoff)

उस Markdown PRD को अपने लोकल Claude Code को फीड करें। यह वह महत्वपूर्ण कदम है जहाँ AI आवश्यकताओं (requirements) को एक्शन लेने योग्य काम में बदल देता है।

Claude Code CLI के अंदर, इसे PRD को पार्स (parse) करने और GitHub Issues जनरेट करने का निर्देश दें। Claude Code हुड के नीचे आपकी रिपॉजिटरी के साथ इंटरैक्ट करने के लिए GitHub CLI (gh) का उपयोग करता है। यहाँ क्या होता है:

1. Parsing: Claude PRD का विश्लेषण करता है और इसे अलग-अलग, करने योग्य कार्यों (tasks) में तोड़ देता है
2. Issue Creation: प्रत्येक कार्य के लिए, Claude इस तरह की कमांड चलाता है:

   gh issue create --title "Implement user authentication" \
     --body "Details from PRD..." \
     --label "feature" \
     --assignee "@me"
   

3. Metadata Assignment: Claude अपने आप लेबल (feature, bug, enhancement), प्राथमिकताएं, और PRD में वर्णित जटिलता के आधार पर अनुमान (estimates) भी असाइन करता है
4. Dependency Mapping: यदि GitHub Actions इंटीग्रेशन सेट है, तो Claude इश्यू डिपेंडेंसी और माइलस्टोन भी बना सकता है

gh CLI का उपयोग करने की खूबसूरती यह है कि यह प्रोग्राम करने योग्य है—Claude सेकंडों में दर्जनों इश्यूज़ बना सकता है, जिनमें से प्रत्येक को markdown विवरण, स्वीकृति मानदंड (acceptance criteria), और तकनीकी नोट्स के साथ ठीक से फॉर्मेट किया गया होता है।

अचानक, आपका Linear बोर्ड जगमगा उठता है। आपके द्वारा पहले कॉन्फ़िगर किए गए Linear-GitHub सिंक की बदौलत, आप 10 से 20 टिकट्स को अपने आप पॉपुलेट होते देखेंगे—उचित टाइटल, विस्तृत विवरण, प्राथमिकता और स्टेटस के साथ। पूरा बैकलॉग जिसे मैन्युअल रूप से बनाने में एक PM को घंटों लगते, वह एक मिनट से भी कम समय में तैयार हो जाता है।

3. निष्पादन (The Execution)

अब, आप Engineering Manager के रूप में कार्य करते हैं। आप टिकट्स पर काम शुरू करने के लिए इश्यूज़ में @claude को टैग करते हैं। Claude GitHub Actions में कोड लिखता है, Pull Request बनाता है, और रिव्यू का इंतज़ार करता है।

आप मर्ज करते हैं।

Vercel का CI/CD शुरू हो जाता है। कुछ ही मिनटों बाद, बदलाव लाइव हो जाते हैं।

इसकी खूबसूरती यह है कि यह आपके फोन पर भी हो सकता है। आप टैक्सी या कैफे से PRs रिव्यू कर रहे हैं और बोर्ड मैनेज कर रहे हैं। आप जेनेरिक React बॉयलरप्लेट टाइप नहीं कर रहे हैं; आप एक हाई-स्पीड कंस्ट्रक्शन क्रू (construction crew) को निर्देशित कर रहे हैं।

"अंतिम मील" की समस्या (The "Last Mile" Problem)

यदि आप यहाँ पढ़ना बंद कर देते हैं, तो आपको लग सकता है कि AI ने सब कुछ हल कर दिया है। ऐसा नहीं है।

हालाँकि "Vibe Coding" शक्तिशाली है, हमें इसकी सीमाओं के बारे में ईमानदार होना होगा। AI "गंदे काम" (dirty work) और "सूखे काम" (dry work) में अविश्वसनीय है। यह किसी भी इंसान की तुलना में तेज़ी से डेटाबेस स्कीमा बना सकता है, लॉगिन फॉर्म बना सकता है, और API रूट्स सेट कर सकता है।

लेकिन यह प्रोडक्ट की आत्मा (soul) के साथ संघर्ष करता है।

इसे घर बनाने जैसा समझें। AI आपकी फ्रेमिंग क्रू (framing crew) है। वे रिकॉर्ड समय में कंक्रीट डाल सकते हैं, खंभे खड़े कर सकते हैं और दीवारें लगा सकते हैं। लेकिन वे भयानक इंटीरियर डिज़ाइनर हैं। उन्हें नहीं पता कि उस कोने में लाइट स्विच गलत लग रहा है, या किचन का फ्लो ऐसा है कि लोग एक-दूसरे से टकराएंगे।

सॉफ्टवेयर में, यह "Last Mile" (अंतिम मील) है। वे इंटरैक्शन जो यूज़र्स को खुश करते हैं, सूक्ष्म UI एनिमेशन, बिज़नेस लॉजिक के एज केसेस (edge cases)—यही वह जगह है जहाँ आपको, यानी मानव निर्माता (human builder) को कदम रखना होगा।

यदि आप प्रोडक्ट को पूरा करने के लिए 100% AI पर निर्भर रहते हैं, तो आपके पास ऐसा सॉफ्टवेयर होगा जो तकनीकी रूप से तो काम करता है लेकिन भावनात्मक रूप से खोखला लगता है। इसमें उस "कारीगरी" (craft) की कमी होगी जो महान प्रोडक्ट्स को जेनेरिक प्रोडक्ट्स से अलग करती है।

व्यावहारिक निष्कर्ष (Practical Takeaways)

यदि आप इसे आज ही आज़माना चाहते हैं, तो मेरी सलाह यह है:

• PRD से शुरुआत करें: कभी भी AI को "बस कोड करने" के लिए न कहें। कोड की गुणवत्ता PRD की गुणवत्ता पर निर्भर करती है (downstream है)। अपनी ऊर्जा आवश्यकताओं (requirements) के टेक्स्ट को रिफाइन करने में लगाएं, कोड सिंटेक्स में नहीं।
• भरोसा करें लेकिन सत्यापित करें (Trust but Verify): AI कोडिंग एजेंट्स डिपेंडेंसी को लेकर भ्रमित (hallucinate) हो सकते हैं या असुरक्षित लॉजिक लिख सकते हैं। Diffs को पढ़ें। AI को एक प्रतिभाशाली लेकिन जूनियर डेवलपर की तरह ट्रीट करें।
• वॉल्यूम को अपनाएं: ज़्यादा विचारों को टेस्ट करने के लिए इस स्पीड का उपयोग करें। यदि आप एक महीने के बजाय एक वीकेंड में MVP बना सकते हैं, तो आपके प्रोडक्ट-मार्केट फिट (PMF) पाने की संभावना कई गुना बढ़ जाती है।

बनाने की बाधाएं अब खत्म हो चुकी हैं। अब जो बचा है वह है आपका टेस्ट (taste) और आपकी दृढ़ता।