AI کی بدولت، مواد کی صنعت کو ایسے لوگوں نے پٹری سے اتار دیا ہے جو سوشل میڈیا پر مارکیٹنگ ٹیموں کو برطرف کرنے، ایجنسیوں کو تبدیل کرنے، اور جادوئی بلیک باکس ورک فلو کو تمام مواد کو سنبھالنے کے وعدوں کے ساتھ سیلاب میں ڈال رہے ہیں۔ اپنے مطلوبہ الفاظ کو پلگ ان کریں، بٹن کو دبائیں، اور ٹریفک کے بہاؤ کو دیکھیں۔
لہذا، ایک ہی پیغام کو سننے کے سالوں کے بعد، لوگ AI سے تیار کردہ مواد کو کم کوشش، بڑے پیمانے پر تیار کردہ ڈھلوان کے ساتھ جوڑنا شروع کر رہے ہیں۔ AI کی مدد سے مواد کو پختہ ہونے سے پہلے ہی بری شہرت ملی۔
یہ مضمون گفتگو کو دوبارہ ترتیب دینے کی کوشش ہے۔
میں اشتراک کروں گا کہ ہم Ahrefs پر مواد بنانے کے لیے AI کا استعمال کیسے کرتے ہیں اور کچھ مواد کے تجربات جو ہم چلا رہے ہیں۔ یہ انسانی سوچ کا نعم البدل نہیں ہے، بلکہ اسے ممکن بنانے کا ایک طریقہ ہے جو بہت مشکل، مہنگا، یا محض ناممکن تھا۔
میرا مقصد آپ کو مزید خودکار کرنے پر قائل کرنا نہیں ہے۔ مقصد لوگوں کو AI کو مواد کی فیکٹری کے بجائے تخلیقی ٹول کے طور پر دیکھنے میں مدد کرنا ہے۔
اور ایک اور چیز: مجھے لگتا ہے کہ آپ کو ان میں سے زیادہ تر آئیڈیاز پسند آئیں گے۔ لوگ اکثر کہتے ہیں کہ AI تخلیقی کام کو کم مزہ بناتا ہے۔ مجھے یقین ہے کہ اگر اچھی طرح سے استعمال کیا جائے تو یہ اس کے برعکس کر سکتا ہے۔
کبھی کبھی آپ جانتے ہیں کہ آپ کیا کہنا چاہتے ہیں، لیکن آپ ہر جملے کے بارے میں فکر مند نہیں ہونا چاہتے۔ اسی جگہ سے وائبریٹنگ آتی ہے۔
کامل پرامپٹ کو ڈیزائن کرنے یا ایک ہی بار میں ایک مکمل ٹکڑا حاصل کرنے کی کوشش کرنے کے بجائے، وائب رائٹنگ AI کو کسی نہ کسی طرح کے ان پٹ اور تکراری تاثرات کے ساتھ آگے بڑھاتی ہے۔ یہ سیاق و سباق فراہم کرتا ہے، جو کچھ پیدا کرتا ہے اس پر ردعمل ظاہر کرتا ہے، اور آہستہ آہستہ آؤٹ پٹ کو اس وقت تک شکل دیتا ہے جب تک کہ یہ آپ کی مرضی کے مطابق نہ ہو۔
AI کو اپنا پہلا مسودہ لکھنے کی اجازت دے کر شروع کریں اور اسے ترمیم کرنے والی چیز سمجھیں، شائع کرنے کے لیے نہیں۔ ان سے کہیں کہ وہ زیادہ مؤثر طریقے سے لکھیں، تعارف کاٹیں، حصوں کو پھیلائیں، پیراگراف کو مضبوط کریں، یا کمزور ٹرانزیشن کو دوبارہ لکھیں۔ ہر بار جب آپ کو تاثرات موصول ہوتے ہیں، آپ کا مسودہ آپ کے ذہن میں جو کچھ تھا اس سے قریب تر ہو جاتا ہے۔
ہاں
میں نے اس طریقہ کار کو استعمال کرتے ہوئے لکھا ہے ایجنٹ سے ایجنٹ کی مارکیٹنگ صرف مولٹ بک پر پیدا ہوئی۔ میں نے Letaido (Ahrefs’ AI مارکیٹنگ پلیٹ فارم) سے Moltbook.com سے کچھ ڈیٹا نکالنے کو کہا، مجھے دستی تحقیق کے چند نوٹس فراہم کریں اور اس کہانی کی آرک جو میرے ذہن میں پہلے سے موجود تھی، اور ان سے کہا کہ وہ ان سب کو ایک مضمون میں یکجا کریں۔
اس طریقہ کو آزمانے کے بعد، مواد کی مارکیٹنگ کے ڈائریکٹر ریان لا نے کہا، "یہ سب سے زیادہ مزہ تھا جو میں نے احرفز پر طویل عرصے میں لکھا ہے۔ اس کی ویڈیو دیکھیں:
وائب رائٹنگ کو دیگر قسم کے مواد کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے پریزنٹیشن ڈیک۔ یہ ہے جو میں نے ویبینار کے لیے بنایا ہے: مکمل انٹرایکٹو ڈیک کو چیک کریں۔
یہ ویبینار ہے جو میں نے استعمال کیا تھا۔
پرامپٹ شروع کریں۔
I want to vibewrite a blog post about [topic]. Here's my general idea for the article [describe the idea]. I've gathered these materials so far [attach anything you'd like the AI to use and reference] and here is the type of article I'm after https://ahrefs.com/blog/creative-ways-to-write-with-ai/. Let's start with the abstract of the article and the outline.
اسے آزمائیں:
- نیوز لیٹر
- رائے کا ٹکڑا
- مضمون
- ایک مختصر تحقیقی ٹکڑا
آپ ایک ایسے موضوع پر منڈلا رہے ہیں جسے آپ خاموش نہیں رکھ سکتے۔ خیالات متضاد اوقات میں ظاہر ہوتے رہتے ہیں: کسی ساتھی کی طرف سے ایک لنک، اسکرین شاٹ، یا آپ کے سفر کے بارے میں ایک ناقابل تصور خیال۔ خاکہ ابھی تک تیار نہیں ہے، اور کسی ڈھانچے کو جلد از جلد مجبور کرنے سے یہ ختم ہو جائے گا۔
ایسا مت کرو۔ ایک مسودہ مستقل طور پر کھلا رکھیں اور اس میں ہر چیز ڈال دیں۔ جب بھی آپ کچھ شامل کرتے ہیں، AI اسے فولڈ کر دیتا ہے اور ٹکڑا موٹا ہو جاتا ہے۔ کچھ بھی ‘شروع’ یا ‘ختم’ نہیں ہوتا ہے۔ یہ آپ کی جمع کردہ چیزوں کی تازہ ترین ترکیب ہے۔ بس ایک بار اس ڈھیر کو بنائیں اور آپ اسے آج کے ایک مضمون، اگلے مہینے کی گفتگو، اور اس کے بعد تین پوسٹس میں پیش کر سکتے ہیں۔
میں اسے لیونگ ڈرافٹ کا طریقہ کہتا ہوں۔ یہ وائب رائٹنگ سے تھوڑا سا ملتا جلتا ہے۔ فرق یہ ہے کہ لکھنے کو محسوس کرتے ہوئے، آپ اپنے ڈرافٹ کو اس منزل کی طرف لے جاتے ہیں جو آپ کے ذہن میں پہلے سے موجود ہے، جبکہ لائیو ڈرافٹنگ میں آپ کے پاس ابھی تک کوئی منزل نہیں ہے۔ ایک تھیم فراہم کریں اور منزل کو وقت کے ساتھ خود کو ظاہر کرنے دیں۔
ہاں
مجھے اس ورک فلو کی اتنی ضرورت تھی کہ میں نے اس کے لیے اپنی مرضی کے مطابق ایپ بنانے کے لیے Letaido کا استعمال کیا۔
جب سے ہم نے دسمبر 2025 میں یہ تجربہ شائع کیا ہے تب سے میں اسے AI علمی اصلاح میں پیش آنے والی ہر چیز کو دستاویز کرنے کے لیے استعمال کر رہا ہوں۔ اس کا مطلب ہے کہ فالو اپ تجربات، کمنٹری، حقیقی دنیا کے کیس اسٹڈیز، اور اسے شائستگی کے ساتھ پیش کرنے کے لیے، گوگل جیسے سنگ میل کے واقعات جو اس کے AI جائزہ کی درستگی پر مقدمہ چلا رہے ہیں۔
نوکری کے عنوان اور مسئلہ کے بیان کے ساتھ شروع کریں۔
پھر، اپنے تمام نتائج درج کریں اور AI کو اپنی کہانی کو کھولتے ہوئے دیکھیں۔
آغاز کا اشارہ:
Treat this chat as a living draft. Whenever I add new material, integrate it naturally into the article, remove repetition, improve the structure, and point out gaps or contradictions without rewriting my ideas.
اگر آپ میری طرح کی ایپ چاہتے ہیں تو اپنے AI ایجنٹ کو یہ GitHub ذخیرہ دکھائیں: https://github.com/mmakosiewicz/self-building-articles-app
اسے آزمائیں:
- تحقیق سے بھرپور مضمون
- طویل مدتی تحریری منصوبہ
- موضوعات ابھی بھی دریافت کیے جا رہے ہیں۔
تصور کریں کہ آپ کسی ایسی چیز کے بارے میں لکھنا چاہتے ہیں جسے آپ اندر سے جانتے ہیں۔ آپ نے کام کیا ہے، اسباق سیکھے ہیں، اور کچھ بصیرتیں حاصل کی ہیں جنہیں آپ حقیقی طور پر شیئر کرنے کے قابل سمجھتے ہیں۔
اب مشکل حصہ آپ کے سر میں موجود ہر چیز کو شروع سے شروع کرنے والے لوگوں کے لیے واضح اور پرکشش چیز میں تبدیل کر رہا ہے۔
یہ وہ جگہ ہے جہاں AI مدد کر سکتا ہے۔
مضمون لکھنے کے لیے کہنے کے بجائے انٹرویو کے لیے پوچھیں۔ سوچ سمجھ کر سوالات پوچھیں، ایسے جواب دیں جیسے آپ کسی دوسرے شخص سے بات کر رہے ہوں، اور ان جوابات کو اپنے کام کی بنیاد کے طور پر استعمال کریں۔
ہاں
میں یہ طریقہ SEO تجربہ لکھنے کے لیے استعمال کر رہا ہوں تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا ایک منظم FAQ ایک AI اسسٹنٹ کو احرف کے بارے میں درست معلومات حاصل کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
مجھے جو چیز سب سے زیادہ مفید معلوم ہوتی ہے وہ یہ ہے کہ یہ علم کی لعنت سے بچنے میں ہماری مدد کرتا ہے۔ چونکہ AI میرے ذہن میں پہلے سے موجود تمام سیاق و سباق کا اشتراک نہیں کرتا ہے، اس لیے یہ قدرتی طور پر میری سوچ میں خلاء کو اجاگر کرتا ہے اور مجھے اپنے خیالات کو مزید واضح طور پر بیان کرنے پر مجبور کرتا ہے۔ نتیجہ عام طور پر اس سے بہتر مضمون ہوتا ہے جس سے میں اکیلے میموری سے لکھنے کی کوشش کر سکتا تھا۔
پرامپٹ شروع کریں۔
Interview me for an article about [topic]. Ask one question at a time like an experienced journalist. Challenge vague answers, ask for examples, and keep digging until you have enough material. Then turn the conversation into a polished article while preserving my voice.
اسے آزمائیں:
- سوچ کی قیادت
- بانی کی کہانی
- کیس اسٹڈیز اور تجربات
- رائے کا ٹکڑا
- سبق سیکھا
مجھے لگتا ہے کہ بہت سے سوالات کو نئے جوابات کی ضرورت نہیں ہے۔ یہاں تک کہ اگر لوگ سوال کو مختلف طریقے سے بیان کرتے ہیں یا تھوڑا سا مختلف زاویہ سے آتے ہیں، بنیادی جواب اکثر ایک ہی ہوتا ہے۔ اور عام طور پر میرے پاس پہلے سے ہی بلاگ پر کہیں لکھا ہوتا ہے۔
نیا علم تخلیق کرنے کے بجائے، چیلنج یہ ہے کہ صحیح ٹکڑوں کو تلاش کریں اور انہیں اس انداز میں پیش کریں جو سوال کے مطابق ہو۔
لہذا جب اس طرح کی صورتحال کا سامنا کرنا پڑتا ہے تو، ہم AI کو اپنی سچائی دستاویز کی طرف اشارہ کرتے ہیں اور اسے جانچنے دیتے ہیں۔ ہم متعلقہ اقتباسات تلاش کرتے ہیں، بے کار خیالات کو ختم کرتے ہیں، اور اپنے مسودوں کو اس کی بنیاد پر ترتیب دیتے ہیں جو ہم پہلے سے جانتے ہیں۔
ہاں
اس مضمون کا کم از کم 70% "ری سائیکل” ہے اس معلومات سے جو ہم پہلے ہی شائع کر چکے ہیں۔ ہمارے پاس پہلے سے ہی وہ سب کچھ تھا جو ہم AI چیٹ بوٹ ٹریفک کے بارے میں کہنا چاہتے تھے۔ یہ صرف چند درجن بلاگ پوسٹس پر پھیلا ہوا ہے۔ لہذا، شروع سے لکھنے کے بجائے، AI نے ٹکڑوں کو ایک مربوط مضمون میں ایک ساتھ رکھنے کے لیے ہماری رہنمائی کی۔
اگر آپ مجھ سے پوچھیں تو وہ کہتے ہیں کہ یہ بہت اچھا نکلا۔ یہ دراصل آپ کو اپنے AI چیٹ بوٹ ٹریفک کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے، آپ کو دکھاتا ہے کہ اسے کیسے ٹریک کیا جائے، اور یہاں تک کہ اس کی درجہ بندی بھی کی جائے۔
اس سے بھی بہتر، یہ سرفہرست 10 میں تلاش کا ایک مختلف ارادہ پیش کرتا ہے۔ میں جانتا ہوں کہ کم KD مطلوبہ الفاظ استعمال کرنا آسان ہے، لیکن میں اس کے ساتھ چلوں گا۔
اس مضمون کو اتنی جلدی جمع کرنے کی واحد وجہ یہ ہے کہ ہم نے پہلے سے ہی ایک بنیادی ڈھانچہ بنایا تھا جسے "سچ کا ذریعہ” کہا جاتا ہے جس میں پروڈکٹ کی دستاویزات، احرف کے طریقے، ڈیٹا ریسرچ کی بصیرت اور دیگر اہم وسائل شامل ہیں۔
جب بھی آپ کو کوئی اہم اندرونی صفحہ دریافت ہوتا ہے، اس صفحہ کا URL اپنی ایپ میں شامل کریں۔ یہ کلیدی معلومات کو نکالتا ہے اور اسے GitHub سے ہم آہنگ کرتا ہے، لہذا بعد میں آپ آسانی سے پوچھ سکتے ہیں، "SoT اس بارے میں کیا کہتا ہے؟” آپ فوری طور پر متعلقہ سیاق و سباق کو اپنے مسودے میں کھینچ سکتے ہیں۔
پرامپٹ شروع کریں۔
Search my documentation for everything related to [topic]. Pull together the most relevant information, identify recurring themes, remove overlap, and draft an article that builds on existing knowledge instead of inventing new content.
اگر آپ میری طرح SOT ایپ چاہتے ہیں تو اپنے AI ایجنٹ کو درج ذیل لنک دکھائیں:
https://github.com/mmakosiewicz/sots_webinar
اسے آزمائیں:
- مصنوعات کی وضاحت کنندہ
- سدا بہار نائٹ
- دستاویزات
- گائیڈز اور کیسے ٹوس
- پرانے مواد کو اپ ڈیٹ کرنا
کچھ بہترین مواد ڈیٹا سے شروع ہوتا ہے۔
ایسے معاملات میں، اعداد کی نمائندگی کرنے کے لیے صرف الفاظ ہیں۔ اور ممکنہ طور پر آپ کے پاس پہلے سے ہی آپ کے کاروبار کے اندر قیمتی ڈیٹا موجود ہے، بشمول پروڈکٹ کا استعمال، کسٹمر کا رویہ، مہم کی کارکردگی، تجربات، سروے، سپورٹ ٹکٹس اور سیلز ریکارڈ۔
چیلنج اس کے اندر چھپی کہانی کو تلاش کرنا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں AI چمکتا ہے۔
اپنا ڈیٹا AI کو دیں اور اس سے تفتیش کرنے کو کہیں۔ آؤٹ لیرز، غیر متوقع نمونوں، حیرت انگیز ارتباط، یا دریافت کرنے کے قابل سوالات تلاش کریں۔ پھر سامنے آنے والی بصیرت کے گرد ایک مضمون لکھیں۔
ہاں
اگر آپ یہ دیکھنا چاہتے ہیں کہ ڈیٹا پر مبنی مواد عملی طور پر کیسا لگتا ہے، Ryan Law اور Louise Linehan کی کچھ حالیہ مثالیں دیکھیں۔
ہم نے اسے Letaido کا استعمال کرتے ہوئے بنایا، جو Ahrefs ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے میں بہت مددگار ثابت ہوا ہے۔ معیاری MCP سیٹ اپ کے مقابلے میں، آپ کو مزید ڈیٹا اینڈ پوائنٹس تک رسائی حاصل ہے، خود مختاری سے کام کر سکتے ہیں، اور ورڈپریس جیسے مقامی انضمام کے حامل ہیں تاکہ آپ براہ راست ٹول سے مواد شائع کر سکیں۔
Letaido نے بھاری لفٹنگ کو سنبھالا، بشمول Ahrefs ڈیٹا سے منسلک کرنا، APIs کو خصوصی ڈیٹا بیس کے لیے کال کرنا، تصورات تخلیق کرنا، اور مضمون کے کچھ حصوں کو لکھنے میں مدد کرنا۔
ہماری مواد کی ٹیم کے Si Quan نے اس طرح کے ڈیٹا سے چلنے والے مضامین کو اپ ڈیٹ کرنے کے عمل کو خودکار کرنے کے لیے ایک حسب ضرورت Letaido ایپ بھی بنائی۔
جب بھی ڈیٹا تبدیل ہوتا ہے تو ہر مضمون کو شروع سے دوبارہ لکھنے کے بجائے، ایپ نمبروں کو ریفریش کرتی ہے اور اپ ڈیٹ کردہ مسودے بناتی ہے، جس سے آپ کی تحقیق کو اپ ٹو ڈیٹ رکھنا بہت تیز ہوتا ہے۔
اس گائیڈ میں، وہ بتاتا ہے کہ اس نے اسے کیسے بنایا، آپ کو پورے عمل سے گزرتا ہے، اور آپ کو دکھاتا ہے کہ جب نیا ڈیٹا آپ کے جائزے کے لیے تیار ہو تو ای میل اطلاعات کیسے بھیجیں۔ لہذا آپ براہ راست اسی نقطہ نظر کی پیروی کرسکتے ہیں۔
آغاز کا اشارہ:
I'm attaching a dataset from our business. Don't write an article yet. First, analyze the data like an investigative journalist or analyst. Look for: - surprising patterns or outliers - trends over time - correlations worth exploring (don't assume causation) - rankings and benchmarks - anything that contradicts common assumptions - questions the data raises - findings that would make a strong headline Once you've analyzed it, propose 10 article ideas based on the most interesting discoveries. For each one, explain why it's interesting and what additional analysis (if any) would strengthen the story.
اسے آزمائیں:
- اصل تحقیق
- SEO ریسرچ
- صنعت کی رپورٹ
- مصنوعات کی بصیرت
- ڈیٹا جرنلزم
- ہاں
2026 میں، ایک OpenAI ماڈل نے جیومیٹری کا ایک مسئلہ حل کیا جو 80 سالوں سے ریاضی دانوں کو پریشان کر رہا تھا۔ پیش رفت یہ تھی کہ اس نے ایک ایسے نقطہ نظر کی کھوج کی جسے انسانوں نے نظر انداز کر دیا تھا۔ غیر متزلزل راستے پر چلنے کے بجائے، محققین نے قبول شدہ جواب کو ثابت کرنے کی کوشش میں کئی دہائیاں گزاری ہیں۔ چونکہ AI کے پاس ایسا کوئی تعصب یا بے صبری نہیں تھی، اس لیے اس نے وہی پایا جسے دوسروں نے نظرانداز کیا۔
دماغی طوفان اسی طرح کام کرتا ہے۔ زیادہ تر لوگ پہلے چند اچھے خیالات کے بعد رک جاتے ہیں (وہی واضح خیالات جو باقی سب کے ہوتے ہیں)۔ AI ترقی جاری رکھے ہوئے ہے۔
آپ لفظی طور پر AI سے "اس کے بارے میں سوچنے کے 100 طریقے” مانگ سکتے ہیں، اور پھر آئیڈیاز کو ایک ساتھ گروپ کر سکتے ہیں یا بہترین طریقوں کو بڑھا سکتے ہیں۔ یہ شاید ایک سطحی زاویہ ہے جس پر آپ نے غور نہیں کیا ہے۔ آپ کا کام یہ فیصلہ کرنا ہے کہ کون سا کام کرنے کے قابل ہے۔
ہاں
میرے ساتھی سی کوان نے مجھے اس طریقہ کے بارے میں بتایا، اور میں ہمیشہ ان کے عنوانات اور زاویوں سے متاثر ہوتا تھا۔ لہذا، میں نے اس سوچ کی بنیاد پر اسے آزمانے کا فیصلہ کیا جو جب بھی میں AI SEO پر تحقیق کرتا ہوں ذہن میں آتا رہتا ہے: ‘برانڈ مواد ہے’۔
اس نے کئی زاویوں کا انکشاف کیا جو میں نے پہلے ہی دریافت کر لیا تھا، جس سے مجھے اعتماد ملا کہ یہ صحیح سمت میں جا رہا ہے۔ لیکن اس نے کچھ ایسے خیالات کو بھی بے نقاب کیا جن پر میں نے کبھی غور نہیں کیا تھا۔
یہاں کچھ نئے تناظر ہیں جو میں نے اس نقطہ نظر کی بدولت دریافت کیے:
لیکن یہ طریقہ اس بات کی ایک بہترین مثال ہے کہ کس طرح AI نہ صرف کاموں کو خودکار کر سکتا ہے بلکہ ان میں اضافہ بھی کر سکتا ہے۔
پرامپٹ شروع کریں۔
Give me 100 ways to think about [topic with a brief explanation of how you interpret it]. Cluster similar ideas.
اسے آزمائیں:
- ذہن سازی کے زاویے اور موضوعات ہر قسم کے مواد کے لیے موزوں ہونے چاہئیں۔
- سوشل میڈیا پر طویل شکل کے مواد کو مختصر شکل کے مواد میں دوبارہ پیش کرنا ایک اچھی تکنیک ہو سکتی ہے۔
AI کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ موافقت پذیر ہے۔ شاید انسانوں سے بھی زیادہ۔ آپ ان سے ایک خاص انداز میں سوچنے کے لیے کہہ سکتے ہیں اور وہ فوراً اپنا نقطہ نظر بدل لیں گے۔
آپ اسے مواد کی مارکیٹنگ میں اپنے فائدے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ AI کو شروع سے آئیڈیاز تیار کرنے کے لیے کہنے کے بجائے، اسے سوچنے کا ایک ثابت شدہ فریم ورک دیں جس کے اندر یہ کام کر سکے۔
ایک اچھا فریم ورک آپ کے ماڈل کو پیروی کرنے کے لیے ایک واضح راستہ فراہم کرتا ہے، کمزور مفروضوں کو چیلنج کرتا ہے، اور آپ کو ایسے مضامین تیار کرنے میں مدد کرتا ہے جو محض خلاصہ کرنے کے بجائے وضاحت، تشخیص یا بحث کرتے ہیں۔
تو پوچھنے کے بجائے، "اس بارے میں ایک مضمون لکھیں۔” [topic]”آپ کو سوچنے کے طریقے فراہم کرتا ہے، چاہے یہ سب سے پہلے کرنے کی چیزیں ہیں، تھیوری آف کنسٹرائنٹس، پورٹر کی پانچ قوتیں، فیصلے کے درخت، پہلے اصول، یا آپ کے اپنے ذہنی ماڈل۔
ہاں
یہ ایک اور تکنیک ہے جو مجھے میرے ساتھی سی کوان نے متعارف کرائی ہے۔ میں پہلے ہی جانتا تھا کہ AI کو ڈیٹا اینالسٹ، وکیل، اور ڈیمانڈنگ ایڈیٹر جیسے کردار دیے جا سکتے ہیں، لیکن یہ طریقہ زیادہ منظم اور کنٹرول شدہ محسوس ہوا۔ تو آئیے اسے Opus 4.8 کا استعمال کرتے ہوئے Letaido پر آزماتے ہیں۔
نتیجہ ایک تفصیلی رپورٹ تھا جس نے میرے سامنے استدلال کا پورا عمل پیش کیا۔ خاص طور پر دو حصے سامنے آئے۔
پہلا وہ تھا جہاں AI نے اپنے ہی نتائج کو چیلنج کیا، اس کے مفروضوں پر سوال اٹھایا، اور اس کی طرف کام کیا جسے اس نے سب سے مضبوط وضاحت سمجھا۔
دوسرا ان بصیرت کو مضمون میں ہی جھلکتا دیکھنا تھا۔ محض قیاس آرائی کی خاطر قیاس آرائی کرنے کے بجائے، AI نے حقیقت میں نتائج کو حتمی مسودے تک پہنچایا۔
یہ معلوم نہیں ہے کہ آیا AI نے صحیح معنوں میں مسئلہ کو حل کرنے کی استدلال کی ہے یا محض اس عمل کو نقل کیا ہے۔ اور اس نے یقینی طور پر کچھ بھی پیدا نہیں کیا جسے میں شائع کر سکتا ہوں۔
لیکن یہ بات نہیں تھی۔
اس نے مجھے خالی صفحے سے زیادہ کچھ کرنے کی اجازت دی اور اپنے خیالات کو منظم کرنے میں میری مدد کی۔
یہ ناقابل یقین حد تک قیمتی ہے، کیونکہ اچھی تحریر اچھی سوچ سے شروع ہوتی ہے، اور سوچنا اب بھی مشکل حصہ ہے۔ یہ ایسی چیز نہیں ہے جسے مکمل طور پر AI کو آؤٹ سورس کیا جا سکے۔
پرامپٹ شروع کریں۔
Use the Theory of Constraints Logical Thinking Process to analyze [topic]. First, build the appropriate logic tree for this type of article. Identify the visible symptoms, root causes, assumptions, constraints, and likely effects of the proposed solution. Challenge weak causal links before writing. Once the tree is sound, turn it into a clear article with a strong argument.
اسے آزمائیں:
- رائے کا ٹکڑا
- پروڈکٹ فیصلہ گائیڈ
کچھ مضامین کو کسی نئی تخلیق کی ضرورت نہیں ہوتی۔ اسے ہر بار اسی طرح باہر آنا چاہئے۔ ریلیز نوٹس، تکراری مجموعہ، لینڈنگ پیجز: آپ اس عمل کو پہلے سے جانتے ہیں۔ ایک واحد میگا پرامپٹ جو سب کچھ ایک ساتھ کرنے کی کوشش کرتا ہے متضاد معیار فراہم کرتا ہے جس پر آپ اپنی پوری ٹیم پر بھروسہ نہیں کر سکتے۔
اس کے بجائے، اسے پائپ لائنوں میں توڑ دیں۔ باہم مربوط AI ٹیکنالوجیز کا ایک سلسلہ۔ اس میں تحقیق، ذرائع، خلاصہ، جائزہ، مسودہ، تصدیق، فارمیٹنگ، اور ہر دروازے پر منظوری کے لیے وقفہ شامل ہے۔ AI درمیان میں اقدامات کرتا ہے۔ چوکیوں پر منظوری یقینی بناتی ہے کہ غلطیوں کو کمپاؤنڈ کرنے کے بجائے جلد پکڑ لیا جائے۔
یہ عام AI مواد آٹومیشن سے کیسے مختلف ہے؟
- ورک فلو ایک ثابت شدہ عمل کی پیروی کرتا ہے۔. ہر بار چیزوں کو کرنے کا ایک نیا طریقہ ایجاد کرنے کے بجائے، آپ کا آؤٹ پٹ اس سے زیادہ مطابقت رکھتا ہو گا کہ آپ اسے پہلے ہی کیسے لکھ چکے ہیں۔
- اپنے ان پٹ کو کنٹرول کریں اور پورے عمل میں شامل رہیں۔. چونکہ آپ ہر قدم میں سرمایہ کاری کرتے ہیں، اس لیے معیار کا اندازہ لگانا، مسائل کی نشاندہی کرنا، اور وقت کے ساتھ نظام کو بہتر بنانا بہت آسان ہے۔
- تخلیق کرنے میں نسبتاً تیز اور تبدیل کرنے میں آسان۔. اس کی وجہ یہ ہے کہ ورک فلو بند سورس ٹولز میں لنگر انداز ہونے کی بجائے انفرادی AI ٹیکنالوجیز کے اوپر بنائے جاتے ہیں۔ اسے درست کرنے کے لیے آپ کو گہرے تکنیکی علم یا دستاویزات کے صفحات کی ضرورت نہیں ہے۔
- یہ سخت آٹومیشن سے زیادہ لچکدار ہوسکتا ہے۔. اگر کوئی مرحلہ ناکام ہو جاتا ہے تو، AI، n8n آٹومیشن کے برعکس، اکثر مسئلہ کی تشخیص کرے گا، ہدایات میں ترمیم کرے گا، یا کام کے بہاؤ کو روکنے کے بجائے کوئی مختلف طریقہ آزمائے گا۔
ہاں
Ryan Law نے اس طرح کی ایپ بنانے کے لیے Letaido کا استعمال کیا۔ بس اپنا موضوع اور چند سورس لنکس فراہم کریں، باقی ہم کریں گے۔ موضوع کی تحقیق کریں، ایک ادارتی خاکہ لکھیں، خاکہ لکھیں، مضمون لکھیں، تمام دعوؤں کی حقیقت کی جانچ کریں، اور اگلے مرحلے پر جانے سے پہلے سمت کا جائزہ لینے اور منظوری کے لیے تین اہم مراحل پر توقف کریں۔
ریان نے ایپ کی کیا وضاحت کی ہے وہ یہ ہے:
پرامپٹ شروع کریں۔
Build me an assisted long-form article pipeline. Atomic input is a target keyword. Stages run sequentially as background jobs the UI polls: (1) keyword research via Ahrefs, (2) competitor SERP fetch, (3) AI Content Helper topic snapshot, (4) bulleted outline with mandated topic coverage, (5) data-mention placement, (6) full draft, (7) polish, (8) WordPress shortcode formatting + .docx export. Each stage shows its output, has an "edit" textarea, and a "refine with feedback" chat that re-runs the stage with my notes. Style guide comes from a per-author voice profile.
اسے آزمائیں:
- بار بار چلنے والی بلاگ پوسٹس
- پروڈکٹ کا اعلان
- دستاویزات
- لینڈنگ صفحہ
- ورک فلو میں ترمیم کرنا
گاہکوں کے ساتھ بات چیت ہمیشہ سے آرٹیکل آئیڈیاز کے بہترین ذرائع میں سے ایک رہی ہے۔ اس میں ہمارے صارفین کی طرف سے پوچھے گئے اصل سوالات ہیں، اور آپ یہ بھی دیکھ سکتے ہیں کہ کون سے سوالات اکثر پوچھے جاتے ہیں۔
مسئلہ یہ تھا کہ ان بصیرت کو دریافت کرنے کے لیے ہزاروں سپورٹ ٹکٹس، چیٹ لاگز، اور سیلز کال ریکارڈز کو دستی طور پر پڑھنے کی ضرورت تھی۔ معلومات ہمیشہ سے موجود ہیں، لیکن اس پیمانے پر اس تک رسائی عملی نہیں رہی۔
یہ وہی ہے جو AI بدل رہا ہے۔
اس گفتگو کی طرف اشارہ کر کے، آپ تمام گفتگو کا تجزیہ کر سکتے ہیں، ایک جیسے سوالات کو ایک ساتھ گروپ کر سکتے ہیں، نقل سے بچنے کے لیے ان کا موجودہ مواد سے موازنہ کر سکتے ہیں، اور اپنی مواد کی لائبریری میں موجود خلا کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔ آپ کے صارفین سے اکثر پوچھے گئے سوالات درحقیقت وہ رہنما بن جاتے ہیں جس کی وہ تلاش کر رہے ہیں۔
ہاں
یہ طریقہ کسی بھی قسم کے کسٹمر سپورٹ/CRM پروڈکٹ کے ساتھ کام کرتا ہے جب تک کہ یہ کسٹمر کی بات چیت تک رسائی کے لیے API یا MPC فراہم کرتا ہے۔ اس مثال میں، ہم لیٹیڈو کے ساتھ Fin(Intercom) کا استعمال کریں گے MCP کو ہینڈل کرنے والے۔
ڈیٹا کے کام کے صرف چند منٹوں میں، آپ کو ایسے عنوانات دریافت ہوتے ہیں جن کا ابھی تک احاطہ نہیں کیا گیا ہے۔ بظاہر، کچھ صارفین کو اندرونی طور پر منسلک ڈیٹا تلاش کرنے میں دشواری ہو رہی ہے اور وہ ڈیٹا کو گوگل ڈیٹا اسٹوڈیو میں درآمد کرنے میں مسائل کا سامنا کر رہے ہیں۔
AI مندرجہ ذیل سوالات کے مناسب جوابات بھی پیدا کر سکتا ہے:
آئیڈیا کے لیے کمیلا اولیکسا کا شکریہ!
اسے آزمائیں:
- کسٹمر سینٹر دستاویز
- مصنوعات کی دستاویزات
- اکثر پوچھے گئے سوالات
- کسٹمر کی تربیت
- فنل مواد کے نیچے
پرامپٹ شروع کریں۔
اس سے پہلے کہ ہم شروع کریں، اپنے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے AI کا استعمال کرنے کے بارے میں یہاں ایک ٹپ ہے: براہ کرم ہم سے اس ڈیٹا کی تشریح کرنے کے لیے نہ کہیں جسے آپ نے خود نہیں دیکھا۔ ابھی حتمی جواب مانگنے کے بجائے، پہلے AI کو دستیاب ڈیٹا دکھائیں اور اس سے پوچھیں کہ وہ کیا دیکھ رہا ہے۔
AI اب بھی بھٹک سکتا ہے یا شارٹ کٹس لے سکتا ہے، خاص طور پر جب بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ہر ماہ تقریباً 7,500 انٹرکام گفتگو ہوتی تھی۔ یہ ایک ہی وقت میں قابل اعتماد تجزیہ کرنے کے لئے بہت زیادہ ہے۔
اس قسم کے تجزیے پر آپ کو شروع کرنے کے لیے یہاں ایک اشارہ ہے:
I want to identify gaps in our documentation, but don't generate recommendations yet. First, analyze our customer conversations and show me the data. Please: - Group similar customer questions into themes. - Count how often each theme appears. - Include representative examples from real conversations. - Show the exact wording customers use whenever possible. - Flag any uncertainty or themes that may overlap. Do not suggest new articles yet. I want to review the grouped questions before we decide what to document.
آؤٹ پٹ کا جائزہ لینے کے بعد، آپ یہ کر سکتے ہیں:
Now compare these themes with our existing help center and documentation. For each theme: - Tell me whether it's already covered. - Point to the existing article if one exists. - Identify missing or outdated content. - Rank the gaps by how often customers ask about them. Then suggest the top 10 documentation opportunities, explaining why each one deserves to exist.
ایک زیادہ قابل اعتماد طریقہ یہ ہے کہ AI نئی بات چیت کے آتے ہی ان کی نگرانی کرے، بجائے اس کے کہ اسے مہینوں کے تاریخی ڈیٹا کو ایک ساتھ چھان لیں۔ کاموں کو چھوٹے، مسلسل تجزیوں میں تقسیم کرنا AI کے لیے آسان ہے اور گمراہ کن نتائج پیدا کرنے کا امکان بہت کم ہے۔
From now on, monitor new customer conversations instead of analyzing the entire history every time. Whenever new conversations are available: - Group recurring questions into themes. - Highlight any new topics that haven't appeared before. - Track which questions are becoming more common. - Compare new questions against our existing documentation. - Alert me when a recurring question isn't answered by our help center. For every recommendation, include: - How many conversations mention it. - Example customer messages. - Related documentation (if any). - A suggested article title and a short outline. Never assume conclusions without showing the supporting conversation data first.
جب ہم اگلی ریلیز جاری کرتے ہیں تو دستاویزات اپ ٹو ڈیٹ ہونا شروع ہوجاتی ہیں۔ سیٹنگز کا نام تبدیل ہو جاتا ہے، حدیں بدل جاتی ہیں، نئی خصوصیات جاری ہو جاتی ہیں، اور اچانک مدد کرنے والے موضوعات اب درست نہیں رہتے ہیں۔
پروڈکٹ مارکیٹنگ کے مواد جیسے خریدار کے رہنما اور موازنہ کے صفحات کے لیے بھی یہی ہے۔ بہت سے معاملات میں، اسے اپ ٹو ڈیٹ رکھنا زیادہ مشکل ہوتا ہے کیونکہ آپ کو اپنی اور اپنے حریفوں کی مصنوعات دونوں میں تبدیلیوں کو ٹریک کرنا پڑتا ہے۔
یہ SEO اور صارف کے تجربے دونوں کے لیے پریشانی کا باعث ہے۔
خوش قسمتی سے، AI ان میں سے زیادہ تر کاموں کو سنبھال سکتا ہے۔ آپ کو صرف ان صفحات کی فہرست کی ضرورت ہے جنہیں آپ برقرار رکھنا چاہتے ہیں، جن ذرائع سے آپ کو اپ ڈیٹس کی تلاش کرنی چاہیے، اور اگر آپ اسے رسائی دینے کا انتخاب کرتے ہیں تو آپ کا CMS، اور یہ خود بخود ہر چیز کو اپ ڈیٹ کر سکتا ہے۔
ہاں
میری ساتھی کمیلا اولیکسا نے کلاڈ کوڈ اور فائر ہوز کا استعمال کرتے ہوئے اس طرح کا نظام بنایا۔ Firehose (Ahrefs کے ذریعے تقویت یافتہ) ایک حقیقی وقت کا ویب ڈیٹا اسٹریمنگ API ہے جو عوامی ویب پر ہونے والی تبدیلیوں کو مسلسل مانیٹر کرتا ہے اور آپ کی ایپلی کیشنز کے مماثل اپ ڈیٹس کو ان کے آنے پر آگے بڑھاتا ہے۔
ورک فلو آٹومیشن کے ارد گرد بنائے جاتے ہیں، بشمول انسانی منظوری کے اقدامات۔ سیدھے الفاظ میں:
- Firehose مسلسل آپ کے حریفوں کے قیمتوں کے صفحات کی نگرانی کرتا ہے اور جب بھی آپ کے قیمتوں کا تعین کرنے والے صفحات میں سے کوئی تبدیل ہوتا ہے تو ورک فلو کو متحرک کرتا ہے۔
- Claude پھر اپ ڈیٹ شدہ قیمتوں کو سٹرکچرڈ ڈیٹا میں نکالتا ہے، ان مضامین کی نشاندہی کرتا ہے جن میں ان حریفوں کا ذکر ہوتا ہے، اور پوری پوسٹ کے بجائے صرف متاثرہ حصوں کو دوبارہ لکھتا ہے۔
- خودکار طور پر شائع کرنے کے بجائے، ورک فلو Slack میں مجوزہ تبدیلیوں کا خلاصہ بھیجتا ہے تاکہ آپ اس کا فوری جائزہ لے سکیں کہ کیا اپ ڈیٹ کیا جا رہا ہے۔
- ایک بار ایک سادہ جواب کے ساتھ ترامیم منظور ہو جانے کے بعد، ورک فلو آپ کے CMS میں متعلقہ صفحات کو اپ ڈیٹ کرتا ہے اور انہیں خود بخود شائع کرتا ہے۔
پرامپٹ شروع کریں۔
ایک ابتدائی پیغام کے بدلے میں، میں آپ کو کمیلا کا مضمون چھوڑ دوں گا۔ وہ شروع سے آخر تک اپنے ورک فلو کی وضاحت کرتی ہے تاکہ آپ خود بھی اسی انداز کو کاپی کر سکیں۔
اسے آزمائیں:
- مصنوعات کی دستاویزات
- API دستاویزات
- امدادی مرکز
- اندرونی علم کی بنیاد
- جاری نوٹ
- فیچر موازنہ صفحہ
- قانونی یا پالیسی تبدیلیاں
اے آئی برادران نے سونے سے بنا ایک سیارہ دریافت کیا اور فیصلہ کیا کہ اس کا بہترین استعمال سستے جواہرات کو بڑے پیمانے پر تیار کرنا ہوگا۔ ایک بہتر انتخاب ہے۔
AI کا استعمال کرتے ہوئے، آپ اس عمل سے لطف اندوز ہوتے ہوئے بہتر مواد بنا سکتے ہیں۔ اہم چیز مصروف رہنا ہے۔ آپ جتنا زیادہ تعاون کریں گے، اتنے ہی اچھے نتائج آئیں گے۔ میرے خیال میں یہ وہ کورس اصلاح ہے جو ہمیں AI کے ساتھ کرنے کی ضرورت ہے۔
پڑھنے کے لیے شکریہ! LinkedIn یا Substack پر ہیلو کہیں۔