Skip to content

اختتامی deliverable: چلتا prototype، ساخت، اور PKR میں ROI

Capstone deliverable: working prototype, architecture, ROI in PKR

40 منٹ

تین طریقے

  1. پہلا جزو: چلتا prototype۔ پانچ اصل (یا مصنوعی) ان پُٹ منتخب ساخت سے گزر کر پانچ آؤٹ پُٹ دیں جو اصل صارف نے 'سمت میں صحیح' تسلیم کیے۔ Prototype انجینئر کے لیپ ٹاپ یا نجی staging ماحول پر، ابھی پروڈکشن نہیں۔ README ایک صفحے میں چلانے کا طریقہ بتائے، مصنوعی ٹیسٹ ان پُٹ شامل۔ Prototype خوبصورت ہونا ضروری نہیں۔ Reproducible ضروری ہے۔ Reproducible prototype وہ ہے جو ٹیم کا کوئی بھی شخص چلا سکے؛ خوبصورت کبھی صرف بنانے والے کے پاس چلتا ہے۔

  2. دوسرا جزو: ساخت کی دستاویز۔ دو صفحے۔ پہلا صفحہ: چار ڈبوں کا فلو چارٹ (trigger، middleware، model/RAG/agent، system of record)، ہر تیر پر ڈیٹا، ہر سرحد پر authentication، اور ہر تیر پر ایک error نوٹ۔ دوسرا صفحہ: ڈیٹا درجہ بندی، منتخب deployment، eval set کا خلاصہ موجودہ میٹرکس کے ساتھ، تین سطر کا نگرانی runbook، پانچ خطرات ہر ایک پر ایک تخفیف۔ دو صفحوں سے زیادہ ہو تو scope بہت وسیع ہے۔ Capstone کا امتحان یہ ہے کہ آپ پوری سیکھ کو دو صفحوں میں بند کر سکیں۔

  3. تیسرا جزو: PKR میں ROI۔ تین عدد۔ پہلا، ابھی کے دستی عمل کی ماہانہ لاگت PKR میں, person-hours × تنخواہ + اوور ہیڈ۔ دوسرا، AI نظام کی steady-state ماہانہ لاگت PKR میں, ماڈل، انفراسٹرکچر، تعمیر کی amortised لاگت۔ تیسرا، فرق, payback میں کتنے ماہ، payback کے بعد سالانہ بچت۔ ایک پیراگراف ایمانداری: بچت کہاں ناکام ہو سکتی ہے، کون سے فرض کمزور ہیں، بدترین صورت کیا۔ ایمانداری والا پیراگراف CFO کو اعتماد دیتا ہے۔ وعدہ والا پیراگراف سیلز پرسن لکھتا ہے۔

فوری چیک

فوری چیک: جدید AI روایتی قاعدہ بنیاد پروگرام سے کس طرح مختلف ہے؟

کیوں؟

کیوں کا پہلا درجہ: تینوں اجزا کیوں، صرف prototype کیوں نہیں؟ کیونکہ ساخت کی دستاویز کے بغیر prototype منتقل نہیں ہو سکتا۔ ROI کے بغیر فنڈ نہیں ملتا۔ ساخت کے بغیر دفاع نہیں ہوتا۔ تینوں ساتھ ہی پائلٹ کو پروگرام میں بدلتے ہیں۔

Claude کے ساتھ آزمائیں

Claude یا ChatGPT کے ساتھ آزمانے کے لیے پرامپٹ: 'میرا capstone جو ساتھ ہے، اس پر تنقید کریں۔ تین حصے دیں: سب سے کمزور دعویٰ اور اسے مضبوط کرنے کا ایک جملہ، سب سے بڑی چھپی لاگت اور اسے ظاہر کرنے کا ایک جملہ، پروڈکشن میں سب سے ممکن ناکامی اور ایک جملے کی تخفیف۔ پھر چھ سطر کا executive summary جو میں بورڈ کو سناؤں، آدھا انگریزی آدھا اردو۔' دہرائیں۔

ماخذ

ماخذ اور مزید مطالعہ۔ Anthropic، 'Build with Claude'۔ 'Software Engineering at Google' (launch اور retrospective ابواب)۔ McKinsey، 'The state of AI in 2025'۔ Andrew Ng، 'A Career in AI'۔ PDPA-2023 (na.gov.pk)۔ پوری ٹریک کے لیے: Anthropic، OpenAI، Google AI docs؛ MCP specification (modelcontextprotocol.io)؛ MDN HTTP/API docs؛ Postman Learning Center؛ OpenAPI 3.0۔

پچھلا سبق