00:00:00पिछले महीने मैंने YouTube पर 38,000 से अधिक फॉलोअर्स हासिल किए हैं,
00:00:03Instagram पर 50,000 फॉलोअर्स और Tik TOK पर 11,000 फॉलोअर्स।
00:00:08और इसमें मेरे Claude code कंटेंट सिस्टम का बहुत बड़ा हाथ है।
00:00:12और आज मैं इसे पूरी तरह से समझाने वाला हूँ: जो कस्टम स्किल्स मैंने बनाई हैं, मेरा दैनिक
00:00:16वर्कफ़्लो और मैं आपको दिखाऊँगा कि मैंने अपने पूरे कंटेंट सिस्टम को ऑटोमेट करने के लिए
00:00:20Claude code का उपयोग कैसे किया है। ताकि आप भी कर सकें।
00:00:22तो हम यहाँ जो देख रहे हैं वे सात Claude code स्किल्स हैं जो मेरे
00:00:26कंटेंट सिस्टम की रीढ़ हैं। और उन्होंने पिछले महीने 10 मिलियन व्यूज दिलाए हैं।
00:00:30एक मुख्य टीम के रूप में, कोई एडिटर नहीं, कोई VA नहीं, कुछ भी नहीं।
00:00:33अब वे 10 मिलियन व्यूज कंटेंट के 90 टुकड़ों पर आए हैं
00:00:3830 दिनों के भीतर; उन 90 में से, 30 लॉन्ग-फॉर्म वीडियो हैं।
00:00:43यह अनिवार्य रूप से मार्च में हर दिन एक लॉन्ग-फॉर्म YouTube वीडियो और 60
00:00:47शॉर्ट-फॉर्म थे। यानी शॉट्स, रील्स, टिक-टॉक, वह सब कुछ।
00:00:51और जिस वास्तविक संख्या पर आपको ध्यान देना चाहिए, वह फॉलोअर्स नहीं है।
00:00:54जैसा कि मैंने परिचय में कहा, यहाँ तक कि 10 मिलियन व्यूज भी नहीं, बल्कि वे 90 वीडियो हैं,
00:00:58एक व्यक्ति के लिए एक दिन में 90 वीडियो, मतलब अपनी तारीफ खुद नहीं कर रहा,
00:01:02लेकिन यह वॉल्यूम की काफी प्रभावशाली मात्रा है।
00:01:05और मैं इसे केवल एक टिकाऊ,
00:01:10टिकाऊ और दोहराने योग्य सिस्टम के साथ ही करने में सक्षम था। और आज हम यहाँ वही देखने जा रहे हैं।
00:01:14क्योंकि फिर से, मैं इसे अकेले कर रहा हूँ,
00:01:15लेकिन मैं दिन में 12, 16 घंटे कंप्यूटर से चिपका नहीं रहता, ठीक है?
00:01:19मैं इसे केवल तभी बनाए रख सकता हूँ जब यह टिकाऊ हो,
00:01:22अगर यह कुछ ऐसा है जिसका कोई मतलब बनता हो, इसके अलावा,
00:01:25जब उन 10 मिलियन व्यूज की बात आई,
00:01:27तो कंटेंट का एक भी टुकड़ा ऐसा नहीं था जिसे 400,000 से अधिक व्यूज मिले हों।
00:01:31तो यह ऐसी स्थिति भी नहीं है जहाँ 10 मिलियन की संख्या दो
00:01:35वायरल हिट्स से आई हो और बाकी सब बेकार रहे हों, है ना?
00:01:37यह 90 छोटे प्रहारों (jabs) वाली जीत थी, न कि किसी एक बड़े प्रहार (haymakers) की।
00:01:40तो मुझे लगता है कि यह जानना भी अच्छा है।
00:01:42जैसे कि हम सिर्फ कोई रैंडम भाग्यशाली वायरल हिट बनाने की कोशिश नहीं कर रहे हैं।
00:01:45यह छोटी-छोटी निरंतर जीतें हैं जिन्हें मुझे लगता है कि कोई भी दोहरा सकता है।
00:01:48तो हम इसे करने में सक्षम कैसे हुए?
00:01:50हम इस तरह के टिकाऊ सिस्टम बनाने के लिए क्लाउड कोड का उपयोग कैसे कर पाए जो
00:01:54ऐसा कंटेंट बनाता है जिसे लोग वास्तव में देखना चाहते हैं? खैर,
00:01:56सबसे पहले हमें कंटेंट क्रिएशन की पूरी प्रक्रिया को समझना होगा।
00:01:59फिर हमें उस प्रक्रिया को व्यक्तिगत भागों में तोड़ना होगा और फिर
00:02:04उन भागों के लिए विशिष्ट Claude code ऑटोमेशन और स्किल्स सौंपनी होंगी, है ना?
00:02:08इसी तरह हम इसे व्यवस्थित रूप से तोड़ते हैं।
00:02:10और मैं कंटेंट प्रक्रिया को चार वास्तविक चरणों में बाँधूँगा।
00:02:13पहला है रिसर्च। दूसरा है आइडिएशन।
00:02:17तीसरा है स्क्रिप्टिंग। और चौथा है डिस्ट्रीब्यूशन।
00:02:22और इन्हीं चार चरणों से हम अलग-अलग Claude code स्किल्स निकालते हैं।
00:02:27और इनमें से कुछ चरणों में कई स्किल्स हैं क्योंकि वहाँ बहुत कुछ चल रहा होता है।
00:02:31स्क्रिप्टिंग को ही ले लीजिए, ठीक है? इसमें हुक्स (hooks) शामिल होंगे।
00:02:34इसमें वास्तविक स्क्रिप्ट शामिल होगी,
00:02:36वीडियो की रूपरेखा और साथ ही टाइटल और थंबनेल जैसी पैकेजिंग की चीज़ें।
00:02:40लेकिन चलिए पहले दो चरणों रिसर्च और आइडिएशन से शुरू करते हैं,
00:02:44क्योंकि मुझे लगता है कि इन दोनों के बारे में समानांतर में बात करना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह
00:02:47काफी हद तक एक चक्र है, है ना? आप कुछ चीज़ों पर रिसर्च करते हैं,
00:02:50आप आइडियाज़ के साथ आते हैं और अपने आइडियाज़ से, आपको और रिसर्च की ज़रूरत होती है।
00:02:52और फिर अक्सर उस रिसर्च से, आपके मन में और आइडियाज़ आते हैं।
00:02:56तो पहला और दूसरा चरण बहुत करीब से जुड़े हुए हैं। अब,
00:02:59मेरे लिए सबसे बड़ी स्किल मेरी YouTube पाइपलाइन स्किल है।
00:03:03और यह NotebookLM को साथ लाती है। अब, आज आप यहाँ जो भी स्किल देखेंगे,
00:03:08साथ ही ट्विटर रिसर्च इंजन,
00:03:10जिसे मैं आपको अपनी GitHub स्क्रिप्ट में दिखाऊँगा, उसे Chase AI के अंदर पाया जा सकता है।
00:03:14प्लस उसका एक लिंक कमेंट्स में है। Chase AI Plus मेरे Claude code
00:03:19मास्टरक्लास का घर भी है, जो जीरो से AI देव बनने के लिए नंबर वन जगह है।
00:03:22यह हर हफ्ते अपडेट होता है। तो अगर आप यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि,
00:03:25मैं वास्तव में Claude code में महारत कैसे हासिल कर सकता हूँ और एक वास्तविक रास्ता कैसे पा सकता हूँ?
00:03:29तो, निश्चित रूप से हमें देखें, फिर से, लिंक कमेंट्स में हैं। अब,
00:03:32वापस YouTube पाइपलाइन स्किल पर चलते हैं,
00:03:34जो मुझे लगता है कि इन सभी सातों स्किल्स में सबसे शक्तिशाली है। खैर,
00:03:36वह NotebookLM पाइप स्किल हमें NotebookLM की शक्ति को
00:03:41Claude code में लाने की अनुमति देती है। तो मैं NotebookLM को जो चाहूँ दे सकता हूँ,
00:03:44चाहे वह YouTube URLs हों, PDFs हों, डॉक्यूमेंट्स हों,
00:03:48कुछ भी जो मैं सामान्य NotebookLM, आप जानते हैं, वेब ऐप में कर सकता हूँ,
00:03:51लेकिन मैं इसे अपने टर्मिनल के माध्यम से कर सकता हूँ।
00:03:53और यह बहुत अच्छा है क्योंकि NotebookLM इस तरह के कुछ
00:03:56कंटेंट को संभालने में बहुत अच्छा है जो Claude code के साथ थोड़ा मुश्किल हो सकता है,
00:03:59जैसे कि YouTube वीडियो और यह सब Google सर्वर पर ऑफलोड हो जाता है, है ना?
00:04:03हम विश्लेषण करने के लिए Claude code टोकन का उपयोग नहीं कर रहे हैं।
00:04:05हम NotebookLM और Gemini से यह काम करवा रहे हैं। और फिर हम इसे वापस ले आते हैं।
00:04:09और मुझे सभी NotebookLM डिलीवरेबल्स तक पहुँच मिलती है, ठीक है? वीडियो,
00:04:12स्लाइड डेक, इमेज, यहाँ मैं जो कुछ भी कर सकता हूँ, अब मैं टर्मिनल के ज़रिए कर सकता हूँ।
00:04:17और वह स्किल Claude code और NotebookLM के बीच वह पुल बनाने के लिए
00:04:21NotebookLM PI CLI टूल का उपयोग करती है।
00:04:24अब इस रेपो (repo) में इसकी अपनी स्किल शामिल है।
00:04:27तो YouTube पाइपलाइन रिसर्च अनिवार्य रूप से एक ऐसी स्किल है जो अतिरिक्त
00:04:32स्किल्स को कॉल करती है। यह एक उच्च स्तर (higher order) की स्किल है।
00:04:33और इसलिए YouTube पाइपलाइन स्किल जो करती है वह यह है कि यह NotebookLM
00:04:38PI CLI टूल और स्किल लेती है और अनिवार्य रूप से इसकी
00:04:43सोर्सिंग को ऑटोमेट कर देती है।
00:04:44तो यह आपकी बातचीत के आधार पर ढेर सारे YouTube URLs को पकड़ती है और
00:04:49विश्लेषण वाले भाग को भी शामिल करती है।
00:04:50तो यह इसे एक पुल की तरह उपयोग करती है और फिर स्वचालित रूप से सोर्स करती है और फिर
00:04:54एक ही कमांड में सब कुछ स्वचालित रूप से विश्लेषण करती है।
00:04:56लेकिन स्किल का उपयोग करने का मतलब है कि आपके पास पहले से ही जानकारी का एक स्रोत है, है ना?
00:04:59आपने पहले ही यह पता लगा लिया है कि आप किस बारे में बात करना चाहते हैं या आप किस चीज़ का
00:05:02विश्लेषण करना चाहते हैं, जिससे यह सवाल उठता है कि,
00:05:04हम पहली बार में यह कैसे पता लगाते हैं कि किस बारे में बात करनी है?
00:05:08Claude code वहाँ हमारी मदद कैसे करता है?
00:05:09और वह स्किल ब्रेकडाउन में आप जो देखते हैं उससे कहीं आगे जाता है, है ना?
00:05:13हमें जो पता लगाने की ज़रूरत है वह स्टेप ज़ीरो की तरह है। आप जानते हैं,
00:05:16हमें यह पता लगाना होगा कि आपके विशेष क्षेत्र (niche) के लिए ज्ञान का मुख्य स्रोत क्या है।
00:05:21टेक के लिए, यह काफी स्पष्ट है, है ना? इस सभी AI चीज़ों के लिए,
00:05:23सब कुछ कुछ ही जगहों से आता है,
00:05:25या तो यह सीधे GitHub रिपॉजिटरी से आता है या यह ट्विटर पर पैदा होता है, है ना?
00:05:30और फिर अंततः यह YouTube तक पहुँचता है। कभी-कभार,
00:05:33कोई चीज़ YouTube पर शुरू होगी,
00:05:35लेकिन यह आमतौर पर ट्विटर और GitHub होता है, ठीक है वहाँ से यह YouTube पर जाता है और फिर
00:05:39YouTube से यह चारों ओर फैल जाता है।
00:05:40तो हमें यह पता लगाने की ज़रूरत है कि आपके ज्ञान का मुख्य स्रोत क्या है क्योंकि अगर यह
00:05:45टेक नहीं है और AI नहीं है, तो आपको यह समझने की ज़रूरत है कि,
00:05:47जानकारी की उत्पत्ति कहाँ से होती है?
00:05:49ताकि आप इसके बारे में बात करने वाले ज़मीनी स्तर पर पहले व्यक्ति बन सकें। और इसलिए मेरे मामले में,
00:05:53चूँकि हम कह रहे हैं, हे, यह GitHub से आ रहा है या यह ट्विटर से आ रहा है,
00:05:57तो मैं वहाँ मदद के लिए Claude code का उपयोग कैसे करूँ? खैर, जब ट्विटर की बात आती है,
00:06:00तो मैंने बस Claude code से अपने लिए एक ट्विटर स्क्रैपिंग वेब ऐप बनवाया।
00:06:04तो वह वही है जो आप यहाँ देख रहे हैं। यह टेलीग्राम पर जाता है। और हर 30 से 45 मिनट में,
00:06:08मुझे कुछ कीवर्ड्स और कुछ लेखकों के आधार पर एक ट्वीट मिलता है
00:06:12जो सामने आता है और कहता है, हे, वे किस बारे में बात कर रहे हैं। यहाँ लाइक्स हैं।
00:06:16यहाँ एक वेलोसिटी स्कोर जैसा कुछ है।
00:06:18और यह मुझे उन्हें रिप्लाई करने की अनुमति भी देता है यदि मैं चाहूँ क्योंकि मैंने अपना
00:06:21ट्विटर API भी जोड़ रखा है और यहाँ इस वेब ऐप के काम करने का ब्रेकडाउन है। फिर से,
00:06:25इसे Claude code के अंदर बनाना काफी आसान था फिर भी यह अपेक्षाकृत
00:06:28परिष्कृत (sophisticated) है और यह बहुत ही कस्टमाइज़ करने योग्य है।
00:06:31तो हर 45 मिनट में या इसके आसपास, यह एक तरह के रैंडमाइज्ड टाइमर पर है।
00:06:36यह 40 से 90 ट्वीट्स को स्क्रैप करता है। यह एक अप्पी-फाई (Apify) ट्वीट स्क्रैपर का उपयोग करता है।
00:06:39वह काफी सस्ता है।
00:06:40और फिर यह इसे फ़िल्टर करता है और ट्वीट्स को स्कोर देता है।
00:06:43यह कई स्कोरिंग सिग्नल्स के आधार पर पता लगाता है। तो यह वेलोसिटी, अथॉरिटी,
00:06:48टाइमिंग, अवसर और रिप्लायबिलिटी को देखता है, क्योंकि जैसा कि मैंने कहा, मेरे पास
00:06:52इन ट्वीट्स का जवाब देने की क्षमता है। अगर मैं चाहूँ तो,
00:06:54जितने भी ट्वीट्स मिलते हैं वे सुप्राबेस (Supabase) में चले जाते हैं।
00:06:57ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि मुझे हमेशा एक ही व्यक्ति से एक ही ट्वीट न मिले और
00:07:00यह इसे थोड़ा विविधता भी प्रदान करे।
00:07:03यह उन्हें स्कोर देता है और फिर स्कोर के आधार पर उन्हें चुनता है। यह सॉफ्ट मैक्स का उपयोग करता है।
00:07:07तो यह प्रत्येक पर एक प्रोबेबिलिटी स्कोर लागू करता है।
00:07:08ताकि मुझे हर बार केवल नंबर एक स्कोर ही न मिले। फिर से,
00:07:11हमें वहाँ कुछ रैंडमाइजेशन चाहिए। वहाँ से,
00:07:13इसे टेलीग्राम पर भेज दिया जाता है और इसमें मुझे संभावित
00:07:16जवाब देने की क्षमता भी है। तो मेरे पास ब्रॉक (Brock) उससे जुड़ा हुआ है।
00:07:18अब अगर आप किसी भी समय के लिए ट्विटर पर रहे हैं,
00:07:21तो आप जानते हैं कि यह वहाँ पोस्ट करने वाले AI बॉट्स से पूरी तरह भरा पड़ा है।
00:07:24तो सभी जवाब सुप्राबेस में जाते हैं और अनिवार्य रूप से
00:07:29स्कोर किए जाते हैं। और इस तरह मुझे उन प्रतिक्रियाओं के बारे में जानकारी मिलती है जो मैं दे रहा हूँ,
00:07:34क्योंकि मैं कस्टम प्रतिक्रियाएँ भी दे सकता हूँ और समय के साथ,
00:07:36यह एक ऐसा सिस्टम बन जाता है जो खुद में सुधार करता है। और फिर अंत में,
00:07:40यह टेलीग्राम में दिखाई देता है। अब चलिए ज्ञान के दूसरे मुख्य स्रोत के बारे में बात करते हैं,
00:07:43जो ट्रेंडिंग GitHub रिपॉजिटरीज़ है। हाँ, GitHub पर एक ट्रेंडिंग पेज है,
00:07:47लेकिन क्यों न मैं इन रुझानों की वेलोसिटी के बारे में कुछ अच्छी
00:07:50जानकारी के साथ यह जानकारी स्वचालित रूप से प्राप्त कर सकूँ, है ना?
00:07:53जब से वे बने हैं तब से उन्हें कितने स्टार्स मिले हैं और साथ ही मैं उन्हें
00:07:57फ़िल्टर भी कर सकता हूँ, है ना? मैं बस AI से जुड़ी चीज़ें देखना चाहता हूँ। खैर,
00:07:59Claude code ने वह सब मेरे लिए कर दिया।
00:08:00इसने एक स्क्रिप्ट बनाई जो हर सुबह चलती है जो मुझे AI स्पेस में
00:08:04GitHub ट्रेंडिंग रिपॉजिटरीज़ लाती है और इसे मेरे ओब्सीडियन (Obsidian) वॉल्ट के अंदर डाल देती है।
00:08:08तो मैं जो देख पाता हूँ वह शीर्ष 10 ट्रेंडिंग रिपॉजिटरीज़ हैं जो पिछले
00:08:12सात दिनों में बनाई गई हैं। हर दिन मैं स्टार्स, लैंग्वेज देखता हूँ,
00:08:16मुझे एक लिंक मिलता है और उसके ऊपर एक त्वरित विवरण भी मिलता है।
00:08:19इसके अलावा, मैं उस महीने के टॉप पांच ट्रेंडिंग भी देख सकता हूँ। और फिर यह मुझे,
00:08:22आप जानते हैं, हर दिन अपना सुझाव देता है। और क्यों?
00:08:24और इसलिए Claude code द्वारा बनाई गई इस GitHub स्क्रिप्ट और इस ट्विटर इंजन के बीच,
00:08:28मैं इस स्टेप ज़ीरो समस्या को हल करने में सक्षम हूँ,
00:08:31जो यह है कि पहली बार में बात करने के लिए ऐसी चीज़ें कैसे खोजें जो
00:08:34सिर्फ पिछले हफ्ते YouTube पर जो रहा है उसका दोहराव मात्र न हों,
00:08:37है ना? हमें ऐसी चीज़ें चाहिए जो नई हों और यह हमें ऐसा करने की अनुमति देता है। और फिर से,
00:08:41Claude code के साथ अच्छी बात यह है कि आपको GitHub का उपयोग करने की ज़रूरत नहीं है।
00:08:44आपको ट्विटर का उपयोग करने की ज़रूरत नहीं है।
00:08:45आपको बस यह पहचानना होगा कि आपके और आपके क्षेत्र के लिए वे क्या हैं।
00:08:48फिर Claude code से उन्हें बनवाएँ क्योंकि एक बार जब आपके पास वह सही हो जाता है,
00:08:52मुख्य स्रोत का वह स्टेप ज़ीरो, फिर आप यहाँ प्लग इन कर सकते हैं,
00:08:57इस पूरे स्किल ब्रेकडाउन सेटअप में, है ना?
00:08:59फिर एक बार जब मेरे पास वह आइडिया होता है जो मुझे GitHub पर मिला या वह आइडिया जिसे मैं किसी को ट्विटर पर बात करते हुए
00:09:03देखता हूँ, तो मैं उस पर YouTube पाइपलाइन सर्च चला सकता हूँ, है ना?
00:09:07इसे YT पाइपलाइन कहा जाता है, लेकिन इसे YouTube होना ज़रूरी नहीं है, है ना?
00:09:09यह जो कुछ भी हो सकता है। और फिर वह NotebookLM पर विश्लेषण करता है।
00:09:13और जैसा कि आपने GitHub के साथ देखा,
00:09:14यह सब मेरे ओब्सीडियन वॉल्ट के अंदर भी किया जा रहा है। तो हाँ,
00:09:20मेरे पास अपना टर्मिनल होगा जिसमें Claude code बात कर रहा होगा,
00:09:22लेकिन Claude code जो कुछ भी बनाता है वह मेरे वॉल्ट के अंदर एक मार्कडाउन फ़ाइल में होता है।
00:09:27तो मेरे लिए यह देखना भी बहुत आसान है कि क्या चल रहा है।
00:09:30और रिपोर्टों पर नज़र डालना और जुड़े हुए लेखों को देखना, है ना?
00:09:33यह मुझे बेहतर अंतर्दृष्टि देता है और इसे व्यवस्थित रखता है, है ना?
00:09:36क्योंकि खासकर यदि आप कंटेंट बना रहे हैं,
00:09:38जैसे कि यदि आप इसे हर दिन कर रहे हैं, कई प्रकार की रिसर्च कर रहे हैं, तो यह,
00:09:42अगर यह सिर्फ एक कोड बेस में है और आपके पास उसमें कोई ओब्सीडियन नहीं है,
00:09:44तो एक इंसान के तौर पर यह आपके हाथ से निकल सकता है; Claude code इसे ठीक से संभाल सकता है,
00:09:48लेकिन आपको संघर्ष करना पड़ेगा। तो हम समझते हैं कि ज़मीनी स्तर पर आइडियाज़ कहाँ खोजने हैं।
00:09:52और हमने अभी YT पाइपलाइन स्किल के बारे में बात की,
00:09:55कैसे हम इसे उन आइडियाज़ की ओर मोड़ सकते हैं जो हमें कहीं मिले हैं,
00:09:59इसे NotebookLM पर भेजें और उससे ढेर सारी रिसर्च और विश्लेषण करवाएँ, अगला
00:10:03चरण आइडिएशन और स्ट्रेटेजी जैसा बन जाता है।
00:10:06और इसलिए यह उस रिसर्च को ले रहा है और फिर यह पता लगा रहा है कि हम उन आइडियाज़ को
00:10:10डिज़ायर मैपिंग (desire mapping) के साथ कैसे रख सकते हैं?
00:10:12हम इन आइडियाज़ को कैसे ले सकते हैं और वास्तव में इसे ऐसे कंटेंट में कैसे बदल सकते हैं जिसकी
00:10:16कोई उच्च स्तर पर वास्तव में परवाह करेगा।
00:10:18और इसलिए आइडिएशन जो करने वाला है वह यह है कि यह रिसर्च को फिर से नहीं करेगा,
00:10:22लेकिन यह कॉम्पिटिटिव लैंडस्केप (competitive landscape) के संदर्भ में रिसर्च पर नज़र डालने वाला है।
00:10:25और जैसे कि, दूसरे लोग इस बारे में क्या कह रहे हैं? कमियाँ क्या हैं?
00:10:29ऐसी संभावित चीज़ें क्या हैं जिनके बारे में किसी ने बात नहीं की है जो
00:10:33दर्शकों को पसंद आ सकती हैं, है ना?
00:10:33तो यह रिसर्च को शून्य से बाहर निकाल रहा है और फिर उसे फिर से उसी
00:10:38कॉम्पिटिटिव लैंडस्केप में रख रहा है जिसमें आप रहते हैं। तो आइए इसे एक्शन में देखते हैं।
00:10:42तो मैं RAG और Claude code पर कुछ रिसर्च कर रहा हूँ और कंटेंट के कुछ हिस्सों पर इसे डालने की योजना बना रहा हूँ।
00:10:45यह Claude code और RAG के सात स्तरों जैसा है,
00:10:49क्योंकि यह एक ऐसा स्पेस है जो वास्तव में पिछले एक साल में बहुत बदला है। तो हम आइडिएशन स्किल को
00:10:52इन्वोक कर रहे हैं।
00:10:56हमारी हालिया RAG और Claude code रिसर्च पर नज़र डालें और एक तरह के लैंडस्केप के साथ वापस आएँ।
00:11:00तो यहाँ वह है जो क्लॉड कोड वापस लेकर आया। फिर से,
00:11:03यह उस शोध से जानकारी ले रहा है जो हम पहले ही कर चुके हैं।
00:11:05तो पहली चीज़ जो यह हमें देता है वह है प्रतिस्पर्धी परिदृश्य, संतृप्त कोण,
00:11:10खुले अंतराल, और फिर प्रदर्शन आउटलेर्स, ठीक है?
00:11:14बाकी लोगों ने किस बारे में बात की है जो वायरल हो गया? इसके बाद यह हमें
00:11:17वह संदर्भ देता है, यह वीडियो विचारों में जाता है, ठीक है? शीर्षक, कोण,
00:11:21जिस तरह की इच्छा को हम लक्षित कर रहे हैं, फिर प्रारूप और प्रतिस्पर्धी अंतराल।
00:11:25और यह बहुत सारे अलग-अलग वीडियो के लिए ऐसा करता है, ठीक है?
00:11:29और इसने हमें कुल नौ अलग-अलग विकल्प दिए और फिर उन्हें रैंक किया।
00:11:32और मुझे लगता है कि आप यहाँ जो देख रहे हैं वह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सिस्टम के
00:11:36इन सभी कौशलों में दोहराया गया है। मैं उपयोग करता हूँ,
00:11:38जब हम क्लॉड कोड और ऑटोमेशन का उपयोग करने की बात करते हैं,
00:11:40तो हम वास्तव में क्लॉड कोड को एक सहयोगी में बदलने की बात कर रहे हैं।
00:11:44सही? इस यात्रा के हर कदम पर,
00:11:46मैं किसी न किसी तरह का इनपुट देना चाहता हूँ, ठीक है?
00:11:49आप ऐसा नहीं चाहेंगे क्योंकि यह बहुत खराब होगा। ठीक है?
00:11:53और फिर अंत में यह मुझे बस दे दे कि, 'अरे,
00:11:55यहाँ पूरी स्क्रिप्ट है जो आप आज करने वाले हैं। वैसे,
00:11:57मैंने थंबनेल बना दिया है और मैंने शीर्षक बना दिया है और सब कुछ तैयार है।
00:12:00आपको बस ये शब्द बोलने हैं।'
00:12:01आप ऐसा नहीं चाहते क्योंकि यह भयानक होगा। ठीक है?
00:12:04यदि आप AI के साथ कुछ भी कर रहे हैं जिसमें रचनात्मक झुकाव है,
00:12:08तो आपको नियंत्रण अपने हाथ में रखने की ज़रूरत है। अब,
00:12:13जाहिर है कि इस दौरान क्लॉड कोड हमारे लिए बहुत कुछ कर रहा है,
00:12:16लेकिन यह विश्लेषण कर रहा है और संभावित योजनाओं और संभावित
00:12:20विचारों के साथ आ रहा है। आपको अभी भी रास्ते में बने रहने की ज़रूरत है जैसे,
00:12:24कि 'अरे, मुझे यह पसंद नहीं है। मुझे वह पसंद नहीं है।'
00:12:25इस तरह आप वास्तव में अंत में एक अच्छा आउटपुट प्राप्त कर सकते हैं।
00:12:29और इस तरह आप अपनी आवाज़ बनाए रख सकते हैं क्योंकि आप इसे कितनी भी अच्छी तरह से प्रशिक्षित कर लें,
00:12:32अगर आप इससे उम्मीद करते हैं कि,
00:12:32यह सीधे शून्य से पूरी स्क्रिप्ट तक जाए और बीच में किसी भी बिंदु पर आप वहाँ नहीं थे,
00:12:37यह कहने के लिए कि 'चलो यह विचार करते हैं। इसे बदलते हैं।'
00:12:39इसे बदलते हैं तो यह साधारण होगा और यह बेकार होगा।
00:12:42लेकिन इसके बारे में अच्छी बात यह है कि, अगर आप इसे उस तरह से स्वचालित करना चाहते हैं,
00:12:45तो आप कर सकते हैं, लेकिन इस यात्रा के हर कदम पर, ठीक है?
00:12:48अपेक्षा यह है कि आप अगले चरण पर जाने से पहले क्लॉड कोड के आउटपुट पर एक नज़र डालें।
00:12:51और यह वास्तव में जो कर रहा है,
00:12:53यह वास्तव में आपको जो लाभ दे रहा है वह है खरोंच से इस तरह का
00:12:58विश्लेषण करने की पूरी मेहनत और इस तरह की चीज़ें देखना और
00:13:03इसके विचारों को देखना आपको यह परिष्कृत करने में मदद करता है कि आप किसके साथ आगे बढ़ेंगे।
00:13:06क्योंकि मैं कहूँगा कि 10 में से 9 बार,
00:13:09मैं अंततः उसी का एक रूप करता हूँ जो यह मुझे देता है।
00:13:11मैं आमतौर पर बिल्कुल वही चीज़ नहीं करता, ठीक है?
00:13:12क्योंकि हमारे पास हमेशा कुछ अलग होता है जिसे हम वहाँ डालना चाहते हैं,
00:13:15लेकिन वैचारिक चरण के लिए बस इतना ही, ठीक है? तो हमने चरण शून्य किया,
00:13:18ज्ञान प्राप्त किया। हमने चरण एक किया।
00:13:21हमने पाइपलाइन के साथ कुछ शोध किया और हम नोटबुक LM लेकर आए, हमने
00:13:25वैचारिक चरण पूरा कर लिया है। आप जानते हैं,
00:13:26हम एक तरह से समझते हैं कि यह संभावित सामग्री विचार अन्य लोगों के
00:13:31काम के संदर्भ में कहाँ है। और निश्चित रूप से,
00:13:34यह सब हमारे वॉल्ट के अंदर ओब्सीडियन (Obsidian) के अंदर किया जा रहा है।
00:13:36और अगर ओब्सीडियन वाली चीज़ें आपके सिर के ऊपर से जा रही हैं,
00:13:39तो मैं ऊपर एक वीडियो का लिंक दूँगा जहाँ मैंने ओब्सीडियन और
00:13:43नोटबुक LM पर गहराई से चर्चा की है। और यह हमें चरण तीन में लाता है, जो स्क्रिप्टिंग अनुभाग है।
00:13:47अब, जब स्क्रिप्टिंग की बात आती है, तो मैं अपने लिए कहूँगा,
00:13:50कि मैं स्क्रिप्ट वाला बंदा नहीं हूँ।
00:13:52मैं हुक को स्क्रिप्ट करूँगा जैसे पहले 30 सेकंड।
00:13:57तो आपने इस वीडियो के परिचय में जो देखा, जहाँ मैं कह रहा था, 'हाँ,
00:13:5938,000 फॉलोअर्स और टिकटॉक पर 11,000 लोग', वह स्क्रिप्टेड था, ठीक है?
00:14:04मैंने इस हुक स्किल का उपयोग करके क्लॉड कोड के साथ काफी माथापच्ची की और
00:14:07तय किया कि, ठीक है, मुझे वास्तव में क्या कहना है?
00:14:09क्योंकि जब सामग्री और सोशल मीडिया की बात आती है,
00:14:12तो हुक बहुत, बहुत महत्वपूर्ण है। पैकेजिंग बहुत, बहुत महत्वपूर्ण है।
00:14:14इसलिए मैं उसे सटीक बनाना चाहता हूँ और यह केवल 20 सेकंड का है, लेकिन बाकी सब कुछ,
00:14:17वह रूपरेखा है, बुलेट पॉइंट्स के साथ अवधारणाएँ हैं।
00:14:19मुझे एक तरह से पता है कि मैं किस बारे में बात करने जा रहा हूँ, लेकिन वास्तव में नहीं।
00:14:20हम बस इसे लाइव करने जा रहे हैं।
00:14:21तो रूपरेखा कौशल (outline skill) जो मैं आपको देता हूँ, फिर से,
00:14:26यह बिल्कुल वैसा ही है। यह बड़ी तस्वीर वाली चीज़ें हैं, हालाँकि हुक वास्तव में इसे सटीक बनाता है।
00:14:30और हुक वाली चीज़ें काफी हद तक कैलोवे से आती हैं।
00:14:34मैं उनके बहुत सारे विचारों को लेता हूँ, उनकी सभी सामग्री को शाउट आउट।
00:14:37उनका काम शानदार है।
00:14:38तो मैंने मूल रूप से कैलोवे के बहुत सारे वीडियो पर यह पूरा सेटअप किया और फिर
00:14:43उसे इसमें शामिल किया कि क्लॉड कोड हुक, रूपरेखा और
00:14:47शीर्षक जैसी चीज़ों को कैसे देखता है। लेकिन चलिए इसे काम करते हुए देखते हैं।
00:14:50और हम हुक स्किल चलाएंगे,
00:14:51तो यहाँ वह है जो यह हमारे लिए हुक सेक्शन के लिए लाया है, पाँच विविधताएँ।
00:14:55और फिर प्रत्येक हुक के लिए, यह इसे एक बोले जाने वाले हुक, एक विजुअल हुक,
00:14:57और साथ ही एक संभावित टेक्स्ट ओवरले में विभाजित करता है। यदि हम उसे भी जोड़ना चाहें।
00:14:58अब विशेष रूप से टेक्स्ट ओवरले शॉर्ट-फॉर्म जैसी चीजों के लिए अधिक हैं।
00:15:03तो यह कुछ ऐसा नहीं है जिसे मैं लॉन्ग-फॉर्म हुक के साथ लागू करूँगा, फिर आगे बढ़ते हैं
00:15:05तो यहाँ वह है जो यह हुक अनुभाग के लिए लाया, पाँच विविधताएँ।
00:15:09और फिर प्रत्येक हुक के लिए, यह उसे एक बोले जाने वाले हुक, एक विजुअल हुक,” और
00:15:12साथ ही एक संभावित टेक्स्ट ओवरले में तोड़ता है। अगर हम उसे भी जोड़ना चाहें।
00:15:15अब टेक्स्ट ओवरले विशेष रूप से शॉर्ट फॉर्म जैसी चीज़ों के लिए अधिक हैं।
00:15:19तो यह कुछ ऐसा नहीं है जिसे मैं लॉन्ग फॉर्म हुक के साथ लागू करूँगा, फिर यह
00:15:22रूपरेखा पर चला गया और इसमें लक्षित लंबाई शामिल है।
00:15:24कुछ संबंधित दस्तावेज़ जो हमारे ओब्सीडियन वॉल्ट में भी हैं जिन्हें हम
00:15:28संदर्भित करना चाह सकते हैं। और फिर इसमें हुक है। और फिर, रूपरेखा बस एक अनुभाग है।
00:15:32जैसे सामान्य विचार, आप जानते हैं, मुख्य विचार यह है कि कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग यह है,
00:15:36हम समझाने जा रहे हैं कि कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग क्या है और साथ ही बात करने के मुख्य बिंदु भी।
00:15:39इसमें संभावित दृश्य सहायता (visual aid) भी शामिल है। जैसे 'अरे,
00:15:42अगर मैं किसी प्रकार का Excalidraw आरेख जोड़ना चाहता हूँ, तो यहाँ बताया गया है कि आप क्या कर सकते हैं।'
00:15:45और फिर कुछ स्रोत सामग्री यदि मैं उसे स्क्रीन पर भी संदर्भित करना चाहता हूँ।
00:15:48और यह बस हर एक अनुभाग के लिए इसे दोहराता है।
00:15:51और फिर अंत में शीर्षक विकल्पों की ओर बढ़ता है।
00:15:53और शीर्षक कौशल के साथ अच्छी बात यह है कि, यह इसे अलग से नहीं देख रहा है।
00:15:56यह वास्तव में आपके पिछले सभी अच्छा प्रदर्शन करने वाले शीर्षकों को देखता है यह समझने के लिए कि,
00:16:00'ठीक है, इस व्यक्ति के लिए वास्तव में क्या काम कर रहा है।'
00:16:02और फिर यह उन्हें स्तरों (tiers) में तोड़ता है। तो पहले स्तर का संदर्भ,
00:16:07'इंजीनियरिंग ने अभी-अभी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को अप्रचलित बना दिया है।' और फिर यह आपको बताता है, 'अरे,
00:16:10यहाँ बताया गया है कि मैं इसे किस पर आधारित कर रहा हूँ, ठीक है?'
00:16:11'यहाँ पिछला वीडियो है जिसने X मात्रा में व्यूज प्राप्त किए।'
00:16:15यही कारण है कि मुझे लगता है कि यह शीर्षक काम करेगा। और यह इन सभी के लिए ऐसा करता है,
00:16:18दूसरे स्तर के शीर्षक गणना किए गए जोखिम (calculated risks) हैं। तो ये थोड़े हटकर हैं,
00:16:21जो जानना अच्छा है क्योंकि संभावना है कि आप कुछ ABC परीक्षण कर सकते हैं।
00:16:25तो कभी-कभार कुछ पागलपन भरा बाहर फेंकना सार्थक होता है बजाय
00:16:28तीन स्तर-1 शीर्षक करने के जो सभी एक जैसे हों।
00:16:31और फिर यह थंबनेल टेक्स्ट विकल्पों के साथ इसका अनुसरण करता है। और फिर से,
00:16:34यहाँ भी वही सिस्टम है। और इसलिए इन तीन कौशलों - हुक,
00:16:38रूपरेखा और शीर्षक - के बीच हमारे पास हमारे वीडियो का लगभग 90% हिस्सा मैप किया हुआ है, सही?
00:16:43शीर्षक और हुक और थंबनेल पर क्या होने वाला है, इसके मामले में पैकेजिंग लगभग तैयार है।
00:16:48और फिर वीडियो की रूपरेखा अनिवार्य रूप से वास्तविक सामग्री को संभालती है।
00:16:52एकमात्र चीज़ जो यहाँ नहीं है वह ज़ाहिर तौर पर थंबनेल बनाने से संबंधित कुछ है,
00:16:56लेकिन वह एक व्यक्तिगत पसंद है।
00:16:58मुझे सच में नहीं लगता कि AI बिना किसी निर्देश के थंबनेल बनाने में बहुत अच्छा है।
00:17:02यह एक बात है अगर मैं एक विशिष्ट विचार के साथ आता हूँ,
00:17:04लेकिन यह इतना दृश्य और इतना व्यक्तिपरक है। वह कुछ ऐसा है जिसे मैं पूरी तरह से मैन्युअल रूप से करता हूँ।
00:17:08और एक बार जब आप इस स्थिति में होते हैं और आप इस बात से खुश होते हैं कि यह सब कैसे बनाया गया,
00:17:11तो अब वास्तव में सामग्री को फिल्माने का समय है, है ना? और वह पूरी तरह से मैन्युअल है।
00:17:15जैसे मैं ऐसा व्यक्ति नहीं हूँ जो AI अवतार या ऐसा कुछ करता है।
00:17:18मुझे नहीं लगता कि 99% मामलों में यह इसके लायक है।
00:17:20इसलिए इसके वास्तविक निर्माण वाले हिस्से के लिए कोई वास्तविक क्लॉड कोड ऑटोमेशन नहीं है।
00:17:24और इसलिए यह हमें चरण संख्या चार में ले जाता है, जो वितरण (distribution) है, है ना?
00:17:28और वितरण के कुछ स्तर हैं। अब वितरण का सबसे स्पष्ट रूप है जैसे,
00:17:32'अरे, हम इस वीडियो को यूट्यूब या इंस्टाग्राम या टिकटॉक जैसी किसी चीज़ पर पोस्ट करना चाहते हैं।'
00:17:33सच कहूं तो, मैं अपनी वीडियो एडिटिंग के लिए कैप कट का इस्तेमाल करता हूं।
00:17:37और इसलिए वहां से इसे यूट्यूब पर पोस्ट करना,
00:17:40वहां से टिकटॉक पर पोस्ट करना बहुत आसान है।
00:17:42और मैं ईमानदारी से इसे इंस्टाग्राम पर मैन्युअल रूप से पोस्ट करता हूं।
00:17:45क्या यह दुनिया की सबसे कुशल चीज़ है? नहीं,
00:17:48लेकिन यह मेरे लिए काम करता है क्योंकि इसमें दो सेकंड लगते हैं और मैं इससे ठीक हूं।
00:17:53खासकर तब से जब मैं इंस्टाग्राम के लिए ट्रायल रील्स बनाता हूं और उस
00:17:55हिस्से को ऑटोमेट करने की कोशिश करना कष्टप्रद है। मुझे नहीं लगता कि यह संभव भी है,
00:17:58या कम से कम तब नहीं था जब मैंने पिछली बार कोशिश की थी। तो मेरे लिए, जब डिस्ट्रीब्यूशन की बात आती है,
00:18:00तो मैं रीपर्पसिंग (पुनर्उद्देश्य) के बारे में अधिक सोचता हूं,
00:18:02रीपर्पसिंग के मामले में, जैसे यूट्यूब से एक वीडियो लेना और उसे
00:18:04मेरी वेबसाइट पर ब्लॉग के रूप में टेक्स्ट कंटेंट और फिर लिंक्डइन और ट्विटर पर टेक्स्ट कंटेंट
00:18:09और शॉर्ट फॉर्म रीपर्पसिंग में बदलना, ठीक है? अगर मेरे पास कंटेंट का एक लंबा हिस्सा है,
00:18:11तो मैं उसे शॉर्ट फॉर्म में कैसे बदल सकता हूं? और मैं सिर्फ उसे क्लिप करने की बात नहीं कर रहा हूं।
00:18:15मैं बात कर रहा हूं कि, ठीक है, हम यूट्यूब पर किसी के साथ मेरी 30,
00:18:1840 मिनट की बातचीत को शॉर्ट्स या इंस्टाग्राम या
00:18:22टिकटॉक पर 30 सेकंड, 60 सेकंड, 90 सेकंड की क्लिप में कैसे ढाल सकते हैं, ठीक है?
00:18:27तो ये दो स्किल्स, मेरा 'कंटेंट कैस्केड' और मेरा 'शॉर्ट फॉर्म स्किल' ऐसा करते हैं।
00:18:30अब कंटेंट कैस्केड पूरी तरह से उस वीडियो-टू-टेक्स्ट डिस्ट्रीब्यूशन के बारे में है, ठीक है?
00:18:34मैं यूट्यूब वीडियो ले रहा हूं। मैं इसे लिंक्डइन में बदल रहा हूं, फिर से, सभी स्किल्स की तरह।
00:18:36यह बहुत, बहुत अनुकूलन योग्य (कस्टमाइज़ेबल) है।
00:18:40हो सकता है कि आपके पास यूट्यूब कंटेंट का कोई मुख्य स्रोत न हो, है ना?
00:18:43हालांकि आप इसे किसी भी चीज़ के लिए बदल सकते हैं।
00:18:48आप इस स्किल को किसी लेख या किसी और के यूट्यूब वीडियो की ओर मोड़ सकते हैं,
00:18:52जिसके बारे में आप टेक्स्ट फॉर्मेट में बात करना चाहते हैं।
00:18:55और यह उसे लेकर एक ब्लॉग, ट्विटर और लिंक्डइन में बदल देगा, ठीक है?
00:18:58जाहिर है कि यह विशेष स्किल मेरी आवाज़ के अनुरूप तैयार की गई है,
00:19:02लेकिन इसे बदलना बहुत मुश्किल नहीं है।
00:19:04खासकर यदि आप 'स्किल क्रिएटर' स्किल जैसी किसी चीज़ का उपयोग करते हैं,
00:19:07जो इस पर परीक्षण करेगी। इसलिए जब मैं कंटेंट कैस्केड स्किल चलाता हूं,
00:19:09तो यह अपने आप यूट्यूब से ट्रांसक्रिप्ट ले लेता है।
00:19:15यह इसे स्वचालित रूप से एक ब्लॉग पोस्ट में बदल देता है और उसे पोस्ट कर देता है, इसे लगभग सात
00:19:18अलग-अलग जवाबों वाले ट्विटर थ्रेड में बदल देता है। फिर से,
00:19:19मेरे द्वारा स्वीकृत करने के बाद यह स्वचालित रूप से उसे पोस्ट कर देता है और फिर मुझे
00:19:22लिंक्डइन पोस्ट के कुछ विकल्प देता है। अब मैं सबसे पहले यह कहूंगा कि जब लिंक्डइन की बात आती है तो मैं थोड़ा आलसी हूं,
00:19:26लेकिन मैं लिंक्डइन पोस्ट को ऑटोमेट नहीं करता क्योंकि मैं लीड शार्क जैसी चीज़ का उपयोग करता हूं।
00:19:29यह इसे एक ब्लॉग पोस्ट में बदल देता है, स्वचालित रूप से उसे पोस्ट करता है, इसे लगभग सात
00:19:33अलग-अलग उत्तरों के साथ एक ट्विटर थ्रेड में बदल देता है। फिर से,
00:19:35एक बार जब मैं इसे मंजूरी दे देता हूँ तो यह स्वचालित रूप से उसे पोस्ट कर देता है और फिर मुझे
00:19:39लिंक्डइन पोस्ट के कुछ विकल्प देता है। अब मैं सबसे पहले यह कहूँगा कि जब लिंक्डइन की बात आती है
00:19:44तो मैं थोड़ा आलसी हूँ, लेकिन मैं लिंक्डइन पोस्ट को स्वचालित नहीं करता क्योंकि मैं
00:19:48LeadShark जैसी किसी चीज़ का उपयोग करता हूँ। खैर,
00:19:48मैं आमतौर पर उसके साथ पूरी लीड मैग्नेट चीज़ को सेट करने के लिए इसका उपयोग करता हूँ।
00:19:53तो यह उसे करने का एक शानदार काम करता है क्योंकि फिर से,
00:19:57वहाँ इतने सारे प्लेटफ़ॉर्म हैं, इतने सारे सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म हैं।
00:20:01यह कहना यथार्थवादी नहीं है कि, 'ठीक है,
00:20:03अब मैं इस सामग्री को लूँगा और ये पोस्ट खुद लिखूँगा।'
00:20:07आप जानते हैं, मैं खुद को जानता हूँ, मैं वीडियो सामग्री वाला व्यक्ति अधिक हूँ।
00:20:10इसलिए जिस भी तरह से मैं इसके तकनीकी पक्ष को स्वचालित कर सकूँ, वह बहुत अच्छा है।
00:20:14और यहाँ मेरी वेबसाइट पर, मैं ब्लॉग अनुभाग में हूँ और आप देख सकते हैं कि यह स्वचालित रूप से,
00:20:17जाहिर है पूरा ब्लॉग बनाता है,
00:20:20वैसे ही Google सर्च जैसी चीज़ों पर मेरी विज़िबिलिटी भी बढ़ती है, है ना?
00:20:24यह SEO के अनुकूल है।
00:20:28तो पूरा विचार यह है कि यह ब्लॉग इस बारे में कम है कि, 'ओह,
00:20:31मेरे ब्लॉग पर ये लेख बहुत अच्छे हैं।' और इस बारे में अधिक है कि,
00:20:33जैसे-जैसे मेरा कंटेंट रिपॉजिटरी बढ़ता जा रहा है, वैसे-वैसे ब्लॉग भी बढ़ता है,
00:20:38वैसे ही गूगल सर्च जैसी चीज़ों पर मेरी दृश्यता भी बढ़ती है, है ना?
00:20:40हर चीज़ बस हर चीज़ से जुड़ती जाती है।
00:20:42क्योंकि मैं निश्चित रूप से वे ब्लॉग खुद नहीं लिख रहा हूँ।
00:20:45हालाँकि मैंने इसे अपनी बहुत सारी खुद की राइटिंग दी थी ताकि यह देख सके कि मैं कैसे लिखता हूँ,
00:20:48सही? यह ChatGPT जैसी शैलियों से दूर रहता है, है ना? यह X नहीं,
00:20:52यह Y है, है ना? तो कौशल के हिस्से के रूप में,
00:20:55यह सभी AI राइटिंग ट्रोप्स को देखता है और उनसे बचता है।
00:20:59और अंत में, शॉर्ट फॉर्म रीपर्पसिंग है। अब,
00:21:02शॉर्ट फॉर्म रीपर्पसिंग काफी बुनियादी है।
00:21:05अनिवार्य रूप से यह हुक, रूपरेखा जैसी इन सभी चीज़ों को फिर से कर रहा है,
00:21:10सही? और फिर यह उसे 30, 60, 90 सेकंड के प्रारूप में डाल रहा है,
00:21:15है ना? यह आपको उपयोग करने के लिए हुक दे रहा है।
00:21:16यह आपको संभावित कैप्शन दे रहा है कि शुरुआत में स्क्रीन पर क्या दिखाई देता है।
00:21:20तो यह हमने जो पहले ही किया है उसका एक संक्षिप्त रूप है।
00:21:23और चूँकि मेरा शॉर्ट फॉर्म पहले से ही एक लॉन्ग फॉर्म वीडियो की ओर केंद्रित है,
00:21:28तो सारा काम एक तरह से पहले ही हो चुका है, है ना? यह बस बहुत सारी अनावश्यक चीज़ों को काट रहा है।
00:21:31लेकिन वह मुझे जो करने की अनुमति देता है वह है, आप जानते हैं,
00:21:33सही है? यूट्यूब पर मैंने जो एक मुख्य चीज़ बनाई है, उससे छह अलग-अलग कंटेंट के टुकड़े,
00:21:36है न? यहीं से 'कंटेंट कैस्केड' नाम आया है।
00:21:41और इस सिस्टम की खूबसूरती यही है क्योंकि यह सिर्फ एक यूट्यूब
00:21:45वीडियो पर खत्म नहीं होता। यूट्यूब वीडियो खुद अपना एक छोटा सा
00:21:48ज्ञान का स्रोत बन जाता है जिसके बारे में हमने पहले बात की थी, लेकिन यह आपके लिए है।
00:21:52तो यह मेरा 'क्लाउड कोड कंटेंट सिस्टम' है।
00:21:55यह अनिवार्य रूप से स्टेरॉयड पर मेरे सहयोगी की तरह है। जैसा कि मैंने पहले कहा है,
00:21:59इस प्रक्रिया के हर कदम पर, मैं क्लाउड के साथ तालमेल बिठा रहा हूँ।
00:22:02मैं इससे यह उम्मीद नहीं कर रहा हूँ कि यह मुझे अंत में एक परफेक्ट प्रोडक्ट दे।
00:22:06जिसके बारे में हमने पहले बात की थी, लेकिन यह आपके लिए है।
00:22:09तो यह मेरा क्लॉड कोड कंटेंट सिस्टम है।
00:22:11यह अनिवार्य रूप से सुपर-पावर्ड सहयोगी है। जैसा कि मैंने पहले कहा है,
00:22:14इस प्रक्रिया के हर कदम पर, मैं क्लॉड के साथ विचार-विमर्श कर रहा हूँ।
00:22:17मैं इससे यह उम्मीद नहीं कर रहा हूँ कि यह मुझे अंत में एक आदर्श उत्पाद दे,
00:22:20लेकिन मैं उस पर बहुत सारी मेहनत ऑफलोड कर देता हूँ। सारा विश्लेषण,
00:22:24प्रतिस्पर्धी अनुसंधान, सभी हुक,
00:22:27बुनियादी वैचारिक प्रक्रिया - वह यह सब करता है।
00:22:29और यह मुझे उच्च प्रभाव वाली चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करने देता है। इसके अलावा,
00:22:32एक बार जब मैं सामग्री का एक टुकड़ा बना लेता हूँ,
00:22:34तो यह मुझे इसे कई प्लेटफ़ॉर्म पर विभिन्न रूपों में वितरित करने के लिए
00:22:39निष्पादित करने का एक बहुत ही सरल मार्ग देता है, है ना?
00:22:42जो कि बिना किसी तथाकथित वायरल पोस्ट के एक अकेले व्यक्ति के रूप में
00:22:46हर महीने 10 मिलियन तक पहुँचने में मदद करता है।
00:22:48तो अगर आप इन सभी सटीक कौशलों, ट्विटर रिसर्च इंजन,
00:22:50लेकिन इसके अलावा, मुझे बताएं कि आपको क्या लगा और मैं आपसे फिर मिलूँगा।
00:22:55तो Chase AI Plus को ज़रूर देखें। फिर से,
00:22:57उसका लिंक विवरण और टिप्पणियों में है।
00:23:00विवरण में मेरे मुफ़्त JCA समुदाय का भी एक लिंक है।
00:23:04यदि आप बहुत सारे मुफ़्त संसाधन चाहते हैं और अभी AI के साथ शुरुआत कर रहे हैं।
00:23:07लेकिन उसके अलावा, मुझे बताएं कि आपको क्या लगा और मैं आपसे फिर मिलूँगा।