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title: "ShipReal: वाइब कोडर से असली इंजीनियर तक"
description: "आपके AI ने ऐप लिख दिया। उसे चालू रखने वाला हिस्सा किसी ने नहीं लिखा। यह 20 घंटे का कोर्स वह कमी पूरी करता है।"
canonical: "https://shipreal.dev/hi"
last-updated: "2026-10-10"
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# वाइब कोडर से असली इंजीनियर तक

> आपके AI ने ऐप लिख दिया। उसे चालू रखने वाला हिस्सा किसी ने नहीं लिखा। यह 20 घंटे का कोर्स वह कमी पूरी करता है।

**38 मॉड्यूल, असली पोस्टमॉर्टम, प्रैक्टिकल असाइनमेंट और खुद जाँचे जाने वाले क्विज़।** [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=fyHbx9de3GI&list=PLFEcqBh9-Xwo) · [Teachable](https://shipreal.teachable.com/courses/course/lectures/66619411)

## कोर्स की सामग्री

### परिचय

पूरे कोर्स का नक्शा: हर डीप-डाइव मॉड्यूल क्या देता है और ग्यारह भाग एक के ऊपर एक कैसे बनते हैं।

- **परिचय: आगे का रास्ता** (13 चैप्टर, ~25 min): पूरा नक्शा मेज़ पर: सभी 38 मॉड्यूल, हर डीप डाइव से क्या मिलता है, और कुछ टूटे तो किस मॉड्यूल पर जाएँ।

### भाग 1: सोच का बदलाव

चलते हुए सॉफ़्टवेयर के बारे में सोचने का तरीका बदलिए: सिस्टम, स्टेट और ट्रेड-ऑफ़। समझ की वो परत जो AI नहीं दे सकता।

- **'यह चलता है' का भ्रम** (12 चैप्टर, ~28 min): रिक्वेस्ट लाइफ़साइकल, एनवायरनमेंट और प्रोडक्शन आइसबर्ग: क्यों 'मेरे लैपटॉप पर चलता है' का लगभग कोई मतलब नहीं।
- **सिस्टम और स्टेट में सोचना** (12 चैप्टर, ~29 min): स्टेट, साइड इफ़ेक्ट्स और आइडेम्पोटेंसी: क्यों 'बस फिर से चला दो' कभी-कभी हालात और बिगाड़ देता है।
- **फ़ैसले, जटिलता और एब्स्ट्रैक्शन** (14 चैप्टर, ~36 min): ट्रेड-ऑफ़, YAGNI, और एब्स्ट्रैक्शन कब अपना किराया चुकाता है: वो फ़ैसले जो AI आपके लिए नहीं ले सकता।

### भाग 2: डेवलपर की नींव

रोज़ का काम: सोचने के टूल के रूप में Git, AI-नेटिव वर्कफ़्लो, रनटाइम, एल्गोरिदम, फ़्रंटएंड आर्किटेक्चर, और डिपेंडेंसी की बारूदी सुरंग।

- **वर्ज़न कंट्रोल: सोचने का एक टूल** (13 चैप्टर, ~33 min): commit और push से आगे का Git: ब्रांचिंग रणनीति, bisect, और blame से कोड की खुदाई।
- **AI-नेटिव इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो** (13 चैप्टर, ~31 min): प्रॉम्प्टिंग यानी स्पेक लिखना, वो कोड रिव्यू करना जो आपने नहीं लिखा, और वो गार्डरेल जो AI की स्पीड को सुरक्षित रखते हैं।
- **कोड कैसे चलता है: रनटाइम लेयर** (13 चैप्टर, ~33 min): प्रोसेस, मेमोरी, और इवेंट लूप: Node क्यों ब्लॉक होता है और Python का GIL क्यों मायने रखता है।
- **एल्गोरिदमिक सोच: जटिलता और डेटा स्ट्रक्चर** (13 चैप्टर, ~27 min): Big-O की समझ और ऐरे बनाम मैप बनाम ट्री: कब N-squared 10,000 यूज़र्स पर चुपचाप आपको मार देता है।
- **फ़्रंटएंड आर्किटेक्चर: AI आपके लिए क्या बनाता है (और कहाँ चूकता है)** (13 चैप्टर, ~35 min): रेंडरिंग मॉडल, स्टेट मैनेजमेंट, और आपके फ़्रंटएंड के वो हिस्से जिन्हें AI ग़लत खड़ा करता है।
- **डिपेंडेंसी मैनेजमेंट: छुपी हुई बारूदी सुरंग** (12 चैप्टर, ~31 min): लॉकफ़ाइलें, semver के झूठ, और सप्लाई-चेन हमले: left-pad की कहानी, और उसके सीक्वल का स्टार बनने से कैसे बचें।

### भाग 3: डेटा लेयर

डेटाबेस को मेंटल मॉडल की तरह: क्वेरी से पहले टेबल और इंडेक्स, बिना डर के SQL, और ऐसे माइग्रेशन जो प्रोडक्शन नहीं गिराते।

- **डेटाबेस की बुनियाद: डेटा में सोचना** (13 चैप्टर, ~33 min): एक भी क्वेरी लिखने से पहले टेबल, इंडेक्स और कंस्ट्रेंट में सोचना।
- **SQL और क्वेरी वाली सोच** (13 चैप्टर, ~33 min): बिना डर के जॉइन, ऐसे क्वेरी प्लान जिन्हें आप सच में पढ़ सकें, और वे क्वेरी जो स्केल पर पिघल जाती हैं।
- **स्केल पर डेटा: म्यूटेशन, माइग्रेशन और आगे** (13 चैप्टर, ~34 min): म्यूटेशन, माइग्रेशन और बैकफ़िल जो प्रोडक्शन को साथ लेकर नहीं डूबते।

### भाग 4: नेटवर्क और कॉन्ट्रैक्ट

सिस्टम आपस में कैसे बात करते हैं: कॉन्ट्रैक्ट के रूप में API, हर रिक्वेस्ट जिस DNS से HTTP तक की चेन पर चलती है, और रियल-टाइम पैटर्न।

- **API डिज़ाइन यानी कॉन्ट्रैक्ट** (13 चैप्टर, ~35 min): REST बनाम RPC की सोच, वर्ज़निंग, और API को आगे बढ़ाना, उन पर टिके लोगों का काम तोड़े बिना।
- **नेटवर्किंग की बुनियाद** (12 चैप्टर, ~33 min): DNS, TCP, TLS, HTTP: वह चेन जिस पर हर रिक्वेस्ट जीती या मरती है।
- **रियल-टाइम और इवेंट-ड्रिवन पैटर्न** (12 चैप्टर, ~33 min): WebSockets, सर्वर-सेंट इवेंट्स और इवेंट-ड्रिवन फ़्लो: जब पोलिंग काफी नहीं रहती।

### भाग 5: किलेबंदी

हकीकत से टकराकर भी टिके रहना: डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षा, मज़बूत एरर हैंडलिंग, भरोसा दिलाने वाले टेस्ट, और ऑब्ज़र्वेबिलिटी जो बताए 'रात 3 बजे क्या टूटा'।

- **डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षा** (12 चैप्टर, ~35 min): OWASP के टॉप रिस्क, इंजेक्शन और ऑथ की चूकें: वे हमले जो आपको ढूँढ लेते हैं, आप उन्हें नहीं।
- **एरर हैंडलिंग और रेज़िलिएंस** (12 चैप्टर, ~32 min): टाइमआउट, बैकऑफ़ के साथ रीट्राई और सर्किट ब्रेकर: शोर मचाकर नहीं, सलीके से फ़ेल होना।
- **टेस्टिंग: कवरेज नहीं, भरोसा** (12 चैप्टर, ~33 min): ऐसे टेस्ट जो कवरेज के आँकड़े नहीं, भरोसा दें: क्या टेस्ट करें, क्या छोड़ें, और क्यों।
- **ऑब्ज़र्वेबिलिटी: लॉग, मेट्रिक्स और ट्रेस** (15 चैप्टर, ~33 min): लॉग, मेट्रिक्स और ट्रेस जो 'रात 3 बजे क्या टूटा' का जवाब आपके यूज़र्स से पहले दे दें।

### भाग 6: इन्फ्रास्ट्रक्चर और डिप्लॉयमेंट

आपका कोड किस पर टिका है: कंटेनर असल में क्या हल करते हैं, क्लाउड की वो समझ जो हर कंसोल रीडिज़ाइन के बाद भी काम आती है, और पाइपलाइन जो खराब डिप्लॉय रोकती हैं।

- **कंटेनर: कैसे नहीं, क्यों** (12 चैप्टर, ~35 min): Docker असल में क्या हल करता है: इमेज बनाम कंटेनर, और क्यों 'कंटेनर में चलता है' का आखिरकार कुछ मतलब है।
- **क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर: कंसोल क्लिक नहीं, कॉन्सेप्ट** (12 चैप्टर, ~38 min): मैनेज्ड सर्विसेज़ का डिसीज़न ट्री: क्लाउड के वो कॉन्सेप्ट जो हर कंसोल रीडिज़ाइन के बाद भी टिके रहते हैं।
- **CI/CD: वो पाइपलाइन जो आपको बचाती है** (12 चैप्टर, ~33 min): वो पाइपलाइन जो खराब डिप्लॉय को यूज़र्स तक पहुँचने से पहले रोक देती है।

### भाग 7: आर्किटेक्चर और स्केल

ग्रोथ के लिए डिज़ाइन: मोनोलिथ-फ़र्स्ट आर्किटेक्चर, क्यू, कैशिंग, ऑप्टिमाइज़ करने से पहले प्रोफ़ाइलिंग, और डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम की समझ।

- **आर्किटेक्चर पैटर्न: मोनोलिथ, सर्विसेज़ और बीच का रास्ता** (13 चैप्टर, ~34 min): मोनोलिथ-फ़र्स्ट सोच, सर्विसेज़ अपनी जटिलता कब कमाती हैं, और वो बीच का रास्ता जिसकी कोई मार्केटिंग नहीं करता।
- **एसिंक्रोनस प्रोसेसिंग और क्यू** (14 चैप्टर, ~34 min): मैसेज क्यू: हर असली सिस्टम में एक क्यों होती है, और जब कंज़्यूमर पीछे छूट जाएँ तो क्या होता है।
- **कैशिंग रणनीतियाँ** (12 चैप्टर, ~30 min): Redis, TTLs और कैश इनवैलिडेशन: कंप्यूटर साइंस की दो मशहूर मुश्किल समस्याओं में से एक।
- **परफ़ॉर्मेंस, प्रोफ़ाइलिंग और स्केलिंग** (14 चैप्टर, ~33 min): ऑप्टिमाइज़ करने से पहले प्रोफ़ाइल करें: असली बॉटलनेक ढूँढें, अंदाज़े वाला नहीं।
- **डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम्स की समझ** (12 चैप्टर, ~34 min): डिस्ट्रिब्यूटेड कंप्यूटिंग की गलतफ़हमियाँ, और अपने डिज़ाइन में उन्हें पकड़ने की समझ।

### भाग 8: बिज़नेस लेयर

वो कोड जो बिल भरता है: पेमेंट और कंप्लायंस, मेट्रिक्स जो सच में कमाई का अंदाज़ा दें, और खुद से झूठ बोले बिना एट्रिब्यूशन।

- **पेमेंट, सब्सक्रिप्शन और कंप्लायंस** (12 चैप्टर, ~34 min): रीट्राई झेलने वाले पेमेंट वेबहुक, सब्सक्रिप्शन स्टेट मशीन, और वो कंप्लायंस की बुनियादी बातें जिन्हें आप छोड़ नहीं सकते।
- **बिज़नेस मेट्रिक्स और प्रोडक्ट एनालिटिक्स** (13 चैप्टर, ~35 min): वो मेट्रिक्स जो सच में रेवेन्यू का अंदाज़ा देते हैं, और वो दिखावटी मेट्रिक्स जो नहीं देते।
- **यूज़र एक्विज़िशन, ऐड और एट्रिब्यूशन** (13 चैप्टर, ~36 min): UTM, एट्रिब्यूशन विंडो, और खुद से झूठ बोले बिना ऐड का हिसाब।

### भाग 9: AI से चलने वाले प्रोडक्ट

इंटेलिजेंस को ज़िम्मेदारी से शिप करना: मॉडल कैसे सीखते हैं, एम्बेडिंग और RAG, और इवैल व लागत के बजट के साथ प्रोडक्शन AI फ़ीचर।

- **मशीन लर्निंग की बुनियाद: मॉडल कैसे सीखते हैं** (12 चैप्टर, ~33 min): मॉडल असल में कैसे सीखते हैं, इतना कि डेमो या वेंडर आपको बेवकूफ़ न बना सकें।
- **अपने ऐप में इंटेलिजेंस जोड़ना** (13 चैप्टर, ~33 min): एम्बेडिंग, RAG, और काम के लिए सही मॉडल चुनना, सबसे ज़्यादा शोर मचाने वाला नहीं।
- **प्रोडक्शन के लिए AI फ़ीचर बनाना** (12 चैप्टर, ~33 min): इवैल्यूएशन, लागत और लेटेंसी के बजट, और ऐसे LLM फ़ीचर जो असली यूज़र्स के सामने टिकें।

### भाग 10: हुनर और प्रोडक्शन में महारत

सीनियर आदतें: हाइपोथिसिस-आधारित डीबगिंग और वो गो-लाइव चेकलिस्ट जो लॉन्च को जुए से अलग करती है।

- **डीबगिंग एक अनुशासन के रूप में** (12 चैप्टर, ~35 min): परिकल्पना पर आधारित डीबगिंग: दोहराएँ, अलग करें, साबित करें, प्रिंट स्टेटमेंट और दुआओं के भरोसे नहीं।
- **प्रोडक्शन की तैयारी और रोज़ का ऑपरेशंस** (14 चैप्टर, ~37 min): गो-लाइव चेकलिस्ट, इंसिडेंट रिस्पॉन्स, और लॉन्च के बाद शुरू होने वाली ऑपरेशंस की लय।

### भाग 11: मोबाइल की ओर

फ़ोन पर सब कुछ बदल जाता है: ऑफ़लाइन-फ़र्स्ट डेटा, रिक्वेस्ट के बीच गायब होते नेटवर्क, और ऐप स्टोर की रिलीज़ ट्रेन।

- **मोबाइल के लिए सोचने के मॉडल** (13 चैप्टर, ~33 min): मोबाइल छोटी वेबसाइट क्यों नहीं है: लाइफ़साइकिल, अनुमतियाँ, और OS एक सख़्त मकान-मालिक की तरह।
- **मोबाइल डेटा और नेटवर्किंग** (12 चैप्टर, ~37 min): ऑफ़लाइन-फ़र्स्ट डेटा, सिंक कॉन्फ़्लिक्ट, और रिक्वेस्ट के बीच में गायब होते नेटवर्क।
- **मोबाइल रिलीज़ और डिस्ट्रिब्यूशन** (12 चैप्टर, ~30 min): ऐप स्टोर रिव्यू, रिलीज़ ट्रेन, और बाइनरी को हॉटफ़िक्स क्यों नहीं किया जा सकता।

### विदाई: विदाई

आख़िरी पड़ाव: आपकी सोच में क्या बदला, और वो एक काम जो ताज़ा रहते ही कर डालना है।

- **विदाई: अब कुछ ऐसा शिप कीजिए जो टिके** (7 चैप्टर, ~12 min): आपकी सोच में क्या बदला, इस हफ़्ते करने वाला एक काम, और अभी बनी समझ को कैसे बनाए रखें।

## अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

### यह कोर्स किसके लिए है?

वे डेवलपर जिन्होंने पढ़कर नहीं, बनाकर सीखा। आप रोज़ AI टूल्स (Copilot, Claude, ChatGPT) से ऐप शिप करते हैं और पहले से कहीं तेज़ हैं। लेकिन "यह चलता है" और "यह इंजीनियरिंग से बना है" के बीच एक खाई है, और वह आपको तब महसूस होती है जब रात 3 बजे कुछ टूटता है या कोई सीनियर डेवलपर पूछता है "यह ऐसे क्यों किया?"

आप नौसिखिए नहीं हैं। आप कोड लिख सकते हैं, पर हमेशा यह नहीं समझा पाते कि Enter दबाने के बाद क्या होता है। यही वह खाई है जिसे यह कोर्स पाटता है।

### यह ऐसा क्या सिखाता है जो मैं सिर्फ़ प्रॉम्प्ट करके नहीं पा सकता?

परख। AI अब आपका 80% कोड लिखता है; जो 20% मायने रखता है वह है आर्किटेक्चर, एरर हैंडलिंग, सिक्योरिटी मॉडल और सिस्टम डिज़ाइन। उस 20% के लिए ट्रेड-ऑफ़, संदर्भ और नतीजों की समझ चाहिए, और ठीक यही AI आपके लिए नहीं कर सकता।

हर मॉड्यूल किसी ऐसी चीज़ से शुरू करता है जो आप पहले से "जानते" हैं (डेटाबेस, API, डिप्लॉय) और दिखाता है कि आप क्या चूक रहे हैं: रिक्वेस्ट लाइफ़साइकल, क्वेरी प्लान, रीट्राई स्टॉर्म, कैश इनवैलिडेशन, गो-लाइव चेकलिस्ट।

### क्या मुझे CS डिग्री या किसी खास टेक स्टैक की ज़रूरत है?

किसी डिग्री की ज़रूरत नहीं। यह कोर्स उन लोगों के लिए बना है जिन्होंने डिग्री नहीं ली, या ली और ज़्यादातर भूल गए। इसमें कॉन्सेप्ट पहले आते हैं: उदाहरणों में PostgreSQL, Redis, Docker और Stripe जैसे लोकप्रिय टूल्स हैं, पर हर मॉड्यूल मेंटल मॉडल सिखाता है, किसी वेंडर के बटन दबाना नहीं, इसलिए यह उस हर स्टैक पर काम आता है जिससे आप शिप करते हैं।

### पोस्टमॉर्टम और असाइनमेंट क्या हैं?

हर मॉड्यूल किसी असली, दर्ज इंजीनियरिंग हादसे की चीर-फाड़ करता है: असली कंपनी, असली तारीख, असली मूल कारण, और क्या उसे रोक सकता था। फिर असाइनमेंट उस मॉड्यूल को आपके अपने शिप किए प्रोजेक्ट पर लागू करता है, किसी डेमो रेपो पर नहीं, ताकि हर मॉड्यूल के अंत में आपका असली सिस्टम पहले से थोड़ा ज़्यादा प्रोडक्शन के लायक हो।

### इसमें कितना समय लगेगा?

कोर्स में 25-40 मिनट के 38 टीचिंग मॉड्यूल हैं, साथ में असाइनमेंट, और अंत में एक छोटी सी विदाई। लगभग 20 घंटे का वीडियो मानिए, और प्रैक्टिकल काम के साथ करीब दोगुना। यह ग्यारह स्वतंत्र भागों में बँटा है, तो आप सीधे उस भाग पर भी जा सकते हैं जिसमें अभी आग लगी है: डिप्लॉय टूटे हैं? भाग 6। क्वेरी धीमी है? भाग 3।

### क्या मुझे सर्टिफ़िकेट मिलेगा?

हाँ! और यह सिर्फ़ देखने भर से नहीं मिलता, कमाना पड़ता है: Teachable से ShipReal का ग्रेजुएशन सर्टिफ़िकेट। हर मॉड्यूल के अंत में 10 सवालों का खुद जाँचने वाला क्विज़ और एक खुला सवाल है, और सर्टिफ़िकेट तब मिलता है जब आप ये सब पूरे कर लेते हैं।

### क्या मेरी कंपनी पूरी टीम के लिए यह ले सकती है?

हाँ। सीटें सीधे बेची जाती हैं, 10 के पैक में 20% छूट पर, एक ही इनवॉइस पर, और लोग टीम में आएँ या जाएँ, सीटें टीम के साथ रहती हैं। हर इंजीनियर को पूरा कोर्स मिलता है, जिसे वह किसी साझा सैंडबॉक्स के बजाय अपने प्रोजेक्ट पर करता है। 10 सीटों का पैक खरीदें।

20 सीटों से ज़्यादा चाहिए, या आपको PO, SAML या OIDC पर सिंगल साइन-ऑन, या मॉड्यूल अपने LMS में SCORM या xAPI पैकेज के रूप में या LTI पर चाहिए, Cornerstone, Workday, Moodle या जो भी आपका संगठन चलाता है उसके अंदर, तो मुझे लिखें और हम मिलकर दायरा तय करेंगे।

### अगर यह मेरे काम का न निकला तो?

तो आपको पैसे वापस मिलेंगे। हर खरीद पर 30 दिन की मनी-बैक गारंटी है, बिना कोई सवाल पूछे, और इसे क्लेम करने का तरीका रिफ़ंड पॉलिसी में है।

### यह किन भाषाओं में उपलब्ध है?

नैरेशन फ़िलहाल सिर्फ़ अंग्रेज़ी में है। Teachable पर कोर्स में अंग्रेज़ी, फ़्रेंच, जर्मन, इतालवी, स्पेनिश & हिब्रू सबटाइटल हैं। जल्द ही और भाषाएँ आ रही हैं।

### क्या यह सब्सक्रिप्शन है?

नहीं। आप एक बार भुगतान करते हैं और आपका एक्सेस असीमित है, कोर्स के हर अपडेट समेत। हम इसे कभी बंद नहीं करते। कुछ रिन्यू नहीं होता, दोबारा कोई चार्ज नहीं लगता, और कैंसल करने को कुछ नहीं है।

## Legal

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