पथ 01
AI development समझें
काम के उपयुक्त tools से विचार परखें। Prototype को वास्तविक data या permissions देने से पहले की जाँच सीखें।
पूरा हुआविचार परखने में मदद करें और जिम्मेदारियाँ बदलने का बिंदु पहचानें।
AI SOFTWARE DEVELOPMENT को समझें
AI से विचार परखें।Production के लिए बनाएँ।
लोगों को विचारों से prototypes बनाने में मदद करें। कंपनी का data जोड़ने, API access देने और service चलाने से पहले जरूरी जाँच सीखें।
पूरे SYSTEM को समझें
01विचारों को आजमाएँलोग · tools · prototypes04Platform सत्यापित करेंData · पहुँच · नियंत्रण05संचालन और सुधार करेंचलाएँ · सीखें · सुधारें
विचार आजमाने की जगह। रखरखाव वाली service तक पहुँचने का स्पष्ट रास्ता।
50 पाठ7 सीखने के पथ7 interactive लैब भाषाएँ · 20
आपकी प्रगति
पाठ · पूरा हुआ0/ 50
अपनी जरूरत से जोड़ें
आपकी जिम्मेदारी क्या है?
सीखने के सात जुड़े पथ
अपने अगले निर्णय के लिए कौशल सीखें।
सीखने का पथ क्रम से पूरा करें या जरूरी विषय चुनें।
पथ 02
स्पष्ट उद्देश्य से बनाएँ
अस्पष्ट अनुरोध को छोटे, review योग्य बदलाव में बदलें। Context, tests, code review और मौजूदा systems के साथ काम करें।
पूरा हुआदोहराया जा सकने वाला development workflow सीखें।
पथ 03
जोखिम स्पष्ट करें
Data boundaries, agent permissions, software supply chains और governance को व्यावहारिक बनाने वाले प्रमाण।
पूरा हुआControls को विफलता के परिणामों से मिलाएँ।
पथ 04
Enterprise स्तर पर develop और operate करें
Prototypes को सुरक्षित platform और अपनी infrastructure जरूरतों से जोड़ें। नियमों के अनुसार delivery, availability, recovery और जिम्मेदारी की योजना बनाएँ।
पूरा हुआतय करें कि teams AI से software कैसे deliver और operate करेंगी।
पथ 05
चलाएँ और सुधारें
Maintenance, observability, incident management, SOC और SIRT। सीमित self-healing और सत्यापित सुधार से loop पूरा करें।
पूरा हुआService की जिम्मेदारी को पूरे feedback loop से जोड़ें।
पथ 06
अपने संचालन का मॉडल चुनें
जिम्मेदारियों, कुल लागत, supplier के प्रमाणों और supplier छोड़ने के विकल्पों की तुलना करें। ऐसा निवेश निर्णय लें जिसे समझा सकें।
पूरा हुआवास्तविक सीमाओं के अनुसार विकल्पों का मूल्यांकन करें।
पथ 07
Taiga से काम करें
आठ व्यावहारिक परिदृश्य: product शुरू करें, मौजूदा code लाएँ, काम तय करें, प्रमाणों की समीक्षा करें और आपके निर्णय की जरूरत वाले क्षण सँभालें।
पूरा हुआपाठ्यक्रम को वास्तविक Taiga workflows में लागू करें।
विचारों को व्यवहार में समझें
एक निर्णय। स्पष्ट परिणाम।
SDLC में किसी बदलाव का पूरा रास्ता देखें। संचालन के अलग मॉडल की लागत की तुलना करें। वास्तविक PR आने से पहले code review के निर्णय का अभ्यास करें।
अभ्यास लैबबदलाव #042चित्रण
ग्राहक data कौन export कर सकता है?
उद्देश्यकेवल अधिकृत team manager
Control की व्यवस्थाServer permission जाँचता है
प्रमाणनिषिद्ध access का test
निर्णयजिम्मेदार व्यक्ति release की समीक्षा करता है
शुरू करने की अच्छी जगह
आपके काम का अगला पाठ।
Vibe coding: उपयोग और सीमाएँ
लोगों को AI के साथ विचारों को परखने में मदद करें। बैंकिंग prototype से समझें कि वास्तविक डेटा और API permissions के लिए सुरक्षा प्रमाण क्यों चाहिए।
पूरा हुआAI development समझें
AI से बने code का review करें
बदलाव स्वीकार करने से पहले वास्तविक diff, उसकी trust boundaries और प्रमाण का निरीक्षण करें।
पूरा हुआस्पष्ट उद्देश्य से बनाएँ
Products से पहले जिम्मेदारियों की तुलना करें
Assistant, internal delivery platform और software factory की तुलना करें। पहचानें कि हर विकल्प कौन-सा काम करता है और कौन-सी जिम्मेदारियाँ बचती हैं।
पूरा हुआअपने संचालन का मॉडल चुनें
अच्छे निर्णय के लिए अच्छे स्रोत चाहिए।
हर पाठ व्याख्या को अभ्यास और स्रोत सामग्री से जोड़ता है। हम सामान्य engineering सिद्धांतों को Taiga के अपने workflows से अलग रखते हैं। Tools चुनने का अधिकार आपका है।
हम कैसे लिखते हैं