Vibe Coding: उन्नत इंजीनियरिंग
उन लोगों के लिए AI-assisted इंजीनियरिंग जो पहले से ship करते हैं। Senior और staff engineers के लिए लिखा गया जो कोड लिखना जानते हैं और अब models और agents को professional standard पर चलाना चाहते हैं। Context engineering, spec-driven development, आपका अपना harness, verification loops, generated code का review, legacy archaeology, बड़े migrations, debugging, security, और यह judgment कि कब बिल्कुल भी AI का उपयोग नहीं करना चाहिए।
12 पाठ, क्रम में
- 135 मिनट
Context Is The Whole Game
एआई कोडिंग टूल्स को लेकर की जाने वाली लगभग हर शिकायत ("इसने एक ऐसा API गढ़ दिया जो है ही नहीं", "इसने वह कोड फिर से लिख दिया जो पहले से सही था",...
Context window as a budget you spendWhat the model actually sees versus what you think it seesCurating a repo map instead of dumping filesContext rot and why longer is not better - 225 मिनट
Pick The Right Brain, Pay The Right Price
मॉडल चुनना वैसा ही इंजीनियरिंग का निर्णय है जैसा डेटाबेस या क्यू चुनना: कोई एक सर्वश्रेष्ठ विकल्प नहीं होता, बस किसी काम के लिए ठीक बैठने वाला विकल्प...
Capability tiers and when a bigger model is not the answerReasoning models versus fast modelsThe latency, cost, and quality trianglePrompt caching and why request shape drives the bill - 335 मिनट
Spec-Driven Development
मॉडल से सही कोड निकलवाने का सबसे तेज़ तरीक़ा यह है कि आप जो चाहते हैं उसका वर्णन करना बंद कर दें और उसे परिभाषित करना शुरू कर दें। प्रॉम्प्ट एक...
Writing the acceptance criteria before the promptExecutable specs as the contract with the modelSpecifying error behavior and boundaries, not just the happy pathPlan before code, and reviewing the plan instead of the diff - 435 मिनट
Build Your Harness
जिन इंजीनियरों को मॉडल से लगातार अच्छे नतीजे मिलते हैं, वे शायद ही कभी बाक़ी लोगों से बेहतर प्रॉम्प्ट लिख रहे होते हैं। उन्होंने एक हार्नेस (harness)...
The harness as the thing that makes good output the defaultProject rules files and what belongs in themGiving the model tools instead of instructionsSubagents and scoped delegation - 540 मिनट
Verification Loops: Make It Prove Itself
मॉडल आपसे कहेगा कि उसका कोड सही है। न वह झूठ बोल रहा है, न वह सही है; उसके पास जानने का कोई ज़रिया ही नहीं। सही होना तो तब तय होता है जब कोड को "सही...
Properties and invariants instead of example testsGenerated inputs find what handwritten examples missShrinking a counterexample before handing it overClosing the loop so the model checks itself - 640 मिनट
Reading Generated Code Like A Senior
कोड की समीक्षा करना आप पहले से जानते हैं। मशीन के लिखे कोड में जो बदलता है वह है ग़लतियों का फैलाव। इंसान का कोड वहाँ बिगड़ता है जहाँ इंसान उलझा हुआ...
The failure taxonomy of plausible-but-wrong codeReading the docstring and the code as two competing claimsReviewing intent and seams instead of tokensDuplication the model cannot see - 740 मिनट
Legacy Archaeology
जिस कोडबेस को कोई नहीं समझता, उसे मॉडल के हवाले करके पूछना कि "यह करता क्या है?" उन कामों में से एक है जिनमें मॉडल का सबसे ज़्यादा फ़ायदा है, और...
Facts before narrative when mapping unfamiliar codeCharacterization tests that pin current behaviorDistinguishing intent from accident in old codeUsing a model to generate hypotheses, not conclusions - 840 मिनट
Migrations At Scale
मॉडल से चार सौ फ़ाइलें बदलवाना वह मोड़ है जहाँ एआई की मदद या तो सचमुच कई गुना काम कर देती है, या हाथ से करने के मुक़ाबले समीक्षा का बोझ और बढ़ा देती...
Mechanical rewrites versus judgment callsKeeping a large migration reviewableThe escape hatch list of cases the tool refuses to touchStaging, verifying, and rolling back a wide change - 940 मिनट
Debugging Code You Did Not Write
अपने कोड की डिबगिंग एक फ़ायदे के साथ शुरू होती है: आपको याद रहता है कि आप करना क्या चाह रहे थे। एआई से बने कोड की डिबगिंग वह फ़ायदा पूरी तरह छीन लेती...
Hypothesis-driven debugging instead of guess-and-patchDeterministic reproduction before diagnosisShrinking to the smallest failing inputBisecting a change set and reading the fix for scope - 1040 मिनट
The Security Model Of An Agent
टूल वाला एजेंट ऐसा प्रोग्राम है जो टेक्स्ट से निर्देश लेता है और आपके सिस्टम पर काम कर देता है। उस टेक्स्ट का कुछ हिस्सा आपका होता है। कुछ हिस्सा...
Prompt injection as a structural property, not a model bugThe lethal trifecta of private data, untrusted content, and exfiltrationBlast radius, allowlists, and approval gatesGenerated code risks: secrets, dependencies, and licence provenance - 1130 मिनट
AI On A Team
एआई से एक इंजीनियर की उत्पादकता में जो बढ़त आती है वह असली है, और वह अपने आप टीम की उत्पादकता नहीं बन जाती। जो कोड लिखने में तेज़ है वह समीक्षा में...
Review capacity as the real bottleneckShared conventions and rules files as team artifactsWhat review bots and CI agents are good and bad atMeasuring impact without gaming the metric - 1235 मिनट
Judgment: Knowing When Not To
अब तक का हर पाठ इस बारे में था कि यह काम अच्छे से कैसे किया जाए। यह पाठ उस फ़ैसले के बारे में है जो उन सबसे पहले आता है, और जो उन इंजीनियरों को उन...
The cases where reaching for a model is the wrong callUnderstanding as the thing you are actually paying forDeliberate practice and skill maintenancePutting the whole method together on one change
अपनी भाषा में Vibe Coding: उन्नत इंजीनियरिंग सीखें
हर पाठ, क्विज़ और ट्यूटर का जवाब आपकी भाषा में आता है। AI ट्यूटर उसी भाषा में जवाब देता है जिसमें आप पूछते हैं।