00:00:00आप पहले से ही Beemad,
00:00:01Speckit और अन्य जैसे AI कोडिंग फ्रेमवर्क के बारे में जानते हैं,
00:00:04लेकिन ये एकमात्र नहीं हैं।
00:00:06सैकड़ों लोग अपने खुद के वर्कफ़्लो के साथ प्रयोग कर रहे हैं और उन्हें लॉन्च कर रहे हैं,
00:00:09लेकिन जब आप उन्हें आज़माते हैं,
00:00:10तो आप देखेंगे कि वे अक्सर अपने वादे को पूरा करने में विफल रहते हैं।
00:00:13ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि उनके तरीके खराब हैं,
00:00:15बल्कि इसलिए क्योंकि वे आपके विशिष्ट उपयोग के मामले में फिट नहीं होते।
00:00:18जब हम ऐप्स बनाते हैं,
00:00:19तो ज़्यादातर समय हम पहले से बने वर्कफ़्लो पर निर्भर रहने के बजाय अपने खुद के वर्कफ़्लो बनाते हैं।
00:00:23ऐसा इसलिए है क्योंकि वर्कफ़्लो आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के अनुसार बनाए जाने चाहिए और केवल तभी काम करते हैं जब वे उस प्रोजेक्ट के साथ मेल खाते हों जिसे आप बनाने की कोशिश कर रहे हैं।
00:00:30तो आप अपनी खुद की प्रक्रिया के लिए वर्कफ़्लो कैसे बनाते हैं?
00:00:32इसके लिए, आपको कुछ सिद्धांतों को जानना होगा।
00:00:34ये वे सिद्धांत हैं जिन्हें हर फ्रेमवर्क किसी न किसी रूप में उपयोग करता है।
00:00:38मुख्य सिद्धांतों पर चर्चा करने से पहले,
00:00:40आपके लिए यह जानना आवश्यक है कि इन AI टूल्स की कॉन्टेक्स्ट विंडो के अंदर क्या होता है।
00:00:44यह वास्तव में महत्वपूर्ण है,
00:00:46क्योंकि कॉन्टेक्स्ट को मैनेज करना मूल रूप से यही है जो ये फ्रेमवर्क करते हैं।
00:00:48कॉन्टेक्स्ट विंडो मूल रूप से उस जानकारी की मात्रा है जिसे मॉडल एक साथ याद रख सकता है।
00:00:53जो कुछ भी मॉडल की कॉन्टेक्स्ट विंडो से बाहर जाता है वह इसकी वर्किंग मेमोरी से बाहर हो जाता है,
00:00:57और इसे वापस याद करने का कोई तरीका नहीं होता।
00:00:59मॉडल्स की एक सीमित कॉन्टेक्स्ट विंडो होती है।
00:01:00उदाहरण के लिए,
00:01:01Anthropic मॉडल्स में 200k टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है,
00:01:04और Gemini मॉडल्स में 1 मिलियन है।
00:01:06भले ही आपके द्वारा भेजे गए संदेशों के संदर्भ में ये वास्तव में बड़ी संख्याएं लग सकती हैं,
00:01:10लेकिन वे वास्तव में इतनी विशाल नहीं हैं,
00:01:12क्योंकि इन AI टूल्स में,
00:01:13कॉन्टेक्स्ट विंडो में केवल आपका सिस्टम प्रॉम्प्ट और यूज़र मैसेज ही शामिल नहीं होते,
00:01:17बल्कि बहुत सी अन्य चीजें भी शामिल होती हैं जैसे आपके पिछले संदेश,
00:01:21मेमोरी फ़ाइलें,
00:01:21टूल्स,
00:01:22MCP कॉल्स और इत्यादि।
00:01:23आपको सीखना होगा कि इस सीमित वर्किंग स्पेस का अधिकतम उपयोग कैसे करें,
00:01:27ताकि जब आप अपने वर्कफ़्लो बनाएं,
00:01:28तो मॉडल बिल्कुल वही करे जो आप चाहते हैं।
00:01:30मैं पूरे वीडियो में Claude Code को अपने प्राथमिक कोडिंग टूल के रूप में उपयोग करूंगा,
00:01:34लेकिन आप किसी भी प्लेटफॉर्म के साथ अपना वर्कफ़्लो बना सकते हैं,
00:01:37क्योंकि उन सभी में इन सिद्धांतों के लिए आवश्यक टूल्स हैं।
00:01:39सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत और किसी भी वर्कफ़्लो डिज़ाइन की कुंजी प्रोग्रेसिव डिस्क्लोज़र है।
00:01:44इसका मतलब है कि LLM को केवल वही दिखाना जो मायने रखता है,
00:01:47और मॉडल का ध्यान उसी पर केंद्रित रखना जो वास्तव में अभी आवश्यक है,
00:01:50बजाय इसके कि कॉन्टेक्स्ट विंडो को हर उस चीज़ से भर दिया जाए जिसकी भविष्य में ज़रूरत हो सकती है।
00:01:54अब,
00:01:55Sonnet 4.5 जैसे अधिक उन्नत मॉडल्स में एक कॉन्टेक्स्ट एडिटिंग फीचर बिल्ट-इन होता है,
00:01:59जहां वे समझ सकते हैं कि क्या शोर है और इसे अपने आप फ़िल्टर करने की कोशिश करते हैं,
00:02:03और वे grep कमांड्स का उपयोग करके यह सीमित करते हैं कि आप क्या चाहते हैं।
00:02:07लेकिन केवल यह पर्याप्त नहीं है।
00:02:08जब हम अस्पष्ट निर्देश देते हैं,
00:02:10तो ये नए मॉडल भी बहुत सारी ऐसी चीजें लोड करते हैं जो आवश्यक नहीं हैं और विंडो को प्रदूषित करते हैं।
00:02:14Claude से अपने बैकएंड में एरर को ठीक करने के लिए कहने के बजाय,
00:02:17बेहतर है कि इससे एंडपॉइंट्स को एक-एक करके चेक करने के लिए कहें,
00:02:20बजाय इसके कि एक साथ सब कुछ ठीक करने के लिए कहें।
00:02:23Claude में स्किल्स फीचर अब ओपन सोर्स है और सभी टूल्स इसका उपयोग कर सकते हैं।
00:02:27स्किल्स काफी हद तक प्रोग्रेसिव डिस्क्लोज़र का प्रतीक हैं।
00:02:29उनका विवरण आपके AI कोडिंग प्लेटफॉर्म को यह जानने के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान करता है कि प्रत्येक स्किल का उपयोग कब किया जाना चाहिए,
00:02:36बिना सब कुछ कॉन्टेक्स्ट में लोड किए।
00:02:38लोग जो एक बड़ी गलती करते हैं वह है हर चीज़ के लिए MCPs का उपयोग करना।
00:02:41आपको केवल तभी MCPs का उपयोग करना चाहिए जब बाहरी डेटा की आवश्यकता हो और बाकी सब चीज़ों के लिए स्किल्स का उपयोग करें।
00:02:46दूसरा समान रूप से महत्वपूर्ण सिद्धांत यह है कि जो जानकारी अभी आवश्यक नहीं है उसे कॉन्टेक्स्ट विंडो में नहीं होना चाहिए।
00:02:52इसे प्राप्त करने के लिए,
00:02:53टूल्स संरचित नोट-टेकिंग का उपयोग करते हैं।
00:02:55और हम इसका लाभ उठा सकते हैं अपने AI टूल को बाहरी फ़ाइलें प्रदान करके जिनका उपयोग यह किसी भी निर्णय,
00:03:00समस्या या तकनीकी ऋण को दस्तावेज़ करने के लिए कर सकता है।
00:03:03यह दृष्टिकोण आपके एजेंट को महत्वपूर्ण कॉन्टेक्स्ट बनाए रखने की अनुमति देता है जो अन्यथा कुछ वास्तव में जटिल बनाते समय खो सकता है।
00:03:09इन टूल्स में कॉन्टेक्स्ट विंडो को मैनेज करने के लिए एक कॉम्पैक्शन फीचर भी होता है।
00:03:13और जब कॉन्टेक्स्ट रीसेट होता है,
00:03:15तो आपको केवल कॉम्पैक्शन समरी पर निर्भर नहीं रहना पड़ता।
00:03:17उदाहरण के लिए,
00:03:18आपका एजेंट इन नोट्स का उपयोग यह समझने के लिए कर सकता है कि पहले से क्या किया जा चुका है और अभी क्या करना बाकी है।
00:03:23यह दृष्टिकोण विशेष रूप से लंबे समय के कार्यों के लिए सहायक है,
00:03:26जो स्वाभाविक रूप से जटिल होते हैं।
00:03:28आप agent.md से परिचित हो सकते हैं।
00:03:30यह एक मानक कॉन्टेक्स्ट फ़ाइल है जिसे सभी एजेंट सेशन शुरू करने से पहले पढ़ते हैं।
00:03:34कुछ एजेंट इसका पालन नहीं करते और उनकी अपनी होती है,
00:03:37जैसे कि claude.md,
00:03:38और मैं उनका उपयोग एजेंट को यह बताने के लिए करता हूं कि बाहरी फ़ाइलें कैसे संरचित हैं और प्रत्येक में क्या लिखना है।
00:03:44कभी-कभी ये एजेंट किसी लंबे चलने वाले कार्य के बीच में यादृच्छिक रूप से रुक जाते हैं।
00:03:47ज्यादातर समय ऐसा इसलिए होता है क्योंकि कॉन्टेक्स्ट अपनी सीमा के 70% से ऊपर चला गया होता है।
00:03:52यहीं पर अटेंशन बजट की अवधारणा आती है।
00:03:55आपकी कॉन्टेक्स्ट विंडो वह है जिस पर मॉडल आउटपुट जनरेट करते समय ध्यान देता है।
00:03:59जब यह 70% से अधिक हो जाता है,
00:04:00तो मॉडल को अधिक फोकस करना पड़ता है और हैलुसिनेशन की संभावना अधिक होती है।
00:04:04AI एजेंट्स के संदर्भ में,
00:04:05यह उन्हें अपने टूल्स का प्रभावी ढंग से उपयोग करने से रोकता है और अक्सर वे बस उन्हें नज़रअंदाज़ करने का चुनाव करते हैं।
00:04:10इसे हल करने के लिए,
00:04:11कई बिल्ट-इन टूल्स हैं जिनका आप उपयोग कर सकते हैं।
00:04:14जैसा कि आप पहले से ही जानते हैं,
00:04:15कॉम्पैक्शन मॉडल को क्या हुआ है इसकी उचित समरी के साथ शुरुआती प्रॉम्प्ट के रूप में और एक कम कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ नए सिरे से शुरू करने की अनुमति देता है।
00:04:21तो इसे 90% तक भरने और ऑटो-कॉम्पैक्ट फीचर को ट्रिगर करने के बजाय,
00:04:25कॉन्टेक्स्ट विंडो पर नज़र रखने की कोशिश करें और इसे खुद करें।
00:04:28यदि आप प्रयोग कर रहे हैं,
00:04:29तो Claude के बिल्ट-इन रिवाइंड का उपयोग करें ताकि आप अनावश्यक भागों को हटा सकें बजाय इसके कि उन्हें जारी रखें और Claude से बदलाव मांगें।
00:04:36आपको किसी भी नए कार्य के लिए एक नई कॉन्टेक्स्ट विंडो भी क्लियर या शुरू करनी चाहिए ताकि पिछला कॉन्टेक्स्ट मॉडल को धीमा न करे।
00:04:42एक और चीज़ जो प्रोग्रेसिव डिस्क्लोज़र के सिद्धांत से उत्पन्न होती है वह है इन एजेंट्स की मुख्य कॉन्टेक्स्ट विंडो को प्रदूषित किए बिना बैकग्राउंड में कार्यों को चलाने की क्षमता।
00:04:51सब-एजेंट अपनी खुद की अलग कॉन्टेक्स्ट विंडो में काम करते हैं और केवल मुख्य एजेंट को आउटपुट की रिपोर्ट करते हैं।
00:04:57यह विशेष रूप से तब मददगार होता है जब ऐसे कार्यों पर काम कर रहे हों जो एक-दूसरे से अलग हैं क्योंकि आपकी मुख्य कॉन्टेक्स्ट विंडो उन टूल कॉल्स और सर्चों से फूलने से सुरक्षित रहती है जो सब-एजेंट करता है,
00:05:06जिससे यह सुनिश्चित होता है कि जानकारी अपने समर्पित वर्किंग ज़ोन में रहती है।
00:05:10चूंकि ये एजेंट बैकग्राउंड में चलते हैं,
00:05:11आप अपने मुख्य एजेंट के साथ बातचीत जारी रख सकते हैं और इसे ऐसी चीज़ पर काम करने दे सकते हैं जिसमें वास्तव में आपके ध्यान की आवश्यकता है।
00:05:17जब भी मुझे कुछ रिसर्च करवाना होता है,
00:05:19जैसे कि किसी नए फ्रेमवर्क के नियम जिसके साथ मैं काम कर रहा हूं,
00:05:21मैं बस इन सब-एजेंट्स का उपयोग करता हूं।
00:05:23इस तरह,
00:05:24उनकी टूल कॉल्स और सर्च अलग-थलग होती हैं और वे बस मुख्य एजेंट को उत्तर देते हैं।
00:05:29यदि आप नोट-टेकिंग के सिद्धांत को समझते हैं,
00:05:30तो आपको यह भी पता होना चाहिए कि किस कार्य के लिए किस फ़ाइल फॉर्मेट का उपयोग करना है।
00:05:34चूंकि इन फ़ाइलों के अलग-अलग फॉर्मेट होते हैं,
00:05:36वे टोकन काउंट को प्रभावित करते हैं और इसलिए आपके वर्कफ़्लो की दक्षता को भी।
00:05:40YAML सबसे अधिक टोकन दक्ष है,
00:05:41इसलिए मैं मुख्य रूप से इसे डेटाबेस स्कीमा,
00:05:43सुरक्षा कॉन्फ़िग और API विवरण के लिए उपयोग करता हूं।
00:05:46इसका इंडेंटेशन मॉडल्स को जानकारी को ठीक से संरचित करने में मदद करता है।
00:05:49Markdown आपके claude.md जैसे दस्तावेज़ीकरण के लिए बेहतर है क्योंकि हेडिंग लेवल मॉडल के लिए अनुभागों के बीच नेविगेट करना आसान बनाते हैं।
00:05:56XML विशेष रूप से Claude मॉडल्स के लिए अनुकूलित है।
00:05:59Anthropic बताता है कि उनके मॉडल्स को इन टैग्स को कंटेनर और सेपरेटर के रूप में पहचानने के लिए फाइन-ट्यून किया गया है,
00:06:05जो तब उपयोगी होता है जब आपके पास अलग-अलग सेक्शन हों जैसे कि कंस्ट्रेंट्स,
00:06:08समरीज़ या विज़ुअल विवरण।
00:06:10अन्य मॉडल आमतौर पर XML की तुलना में Markdown और YAML को पसंद करते हैं।
00:06:13और अंत में, JSON।
00:06:14यह सभी अतिरिक्त ब्रेसेस और कोट्स के कारण सबसे कम टोकन दक्ष है,
00:06:17इसलिए मैं इसे केवल छोटी चीज़ों जैसे टास्क स्टेट्स के लिए उपयोग करता हूं और ज्यादातर इसे उपयोग करने की सिफारिश नहीं करता।
00:06:23Git उन सबसे बुनियादी चीज़ों में से एक है जो आपको प्रोग्रामिंग शुरू करते समय सिखाई जाती है।
00:06:26हमने इन कॉन्टेक्स्ट वर्कफ़्लो के साथ एक और ट्रेंड देखा है जिसमें लोग वास्तव में git commit इतिहास का उपयोग मॉडल को हुई प्रगति की याद दिलाने के लिए करते हैं,
00:06:35चाहे वह पूरे प्रोजेक्ट में हो या किसी एक कार्य पर।
00:06:37भले ही आप इसे प्रगति संग्रहीत करने के लिए उपयोग नहीं करना चाहते,
00:06:40आपको आम तौर पर इन कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को एक git इनिशियलाइज़्ड रिपॉज़िटरी में उपयोग करना चाहिए।
00:06:44कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो का मतलब है कि आप मॉडल को एक साथ सब कुछ करने की अनुमति नहीं देते,
00:06:49बल्कि नियोजित चरणों पर एक-एक करके कार्य करते हैं।
00:06:51यदि किसी भी चरण में आपको कोई समस्या आती है,
00:06:53तो git आपको यह नियंत्रित करने देता है कि किस संस्करण पर वापस जाना है और यह मूल्यांकन करने में मदद करता है कि कौन सा बदलाव समस्या पैदा कर रहा है।
00:06:59लोगों ने git worktrees के साथ समानांतरता भी लागू की है।
00:07:02मैंने कई वर्कफ़्लो भी दिखाए हैं जहां उप-एजेंट समानांतर कार्य के लिए समर्पित worktrees में काम करते हैं।
00:07:07आप जो भी वर्कफ़्लो बनाते हैं,
00:07:08हमेशा ऐसे मामले होंगे जहां आप सामान्य प्रक्रियाओं के लिए निर्देशों को दोहराते रहते हैं।
00:07:13एक अच्छा उदाहरण यह है कि आप AI टूल्स से git commits करने या अपने डॉक्यूमेंटेशन को अपडेट करने के लिए कैसे कहते हैं।
00:07:18लगभग सभी AI टूल्स में,
00:07:19आपके सबसे अधिक दोहराए गए प्रॉम्प्ट को पुन: उपयोग करने के तरीके हैं।
00:07:22मैं अक्सर अपने स्वयं के प्रोजेक्ट्स में custom/commands का उपयोग करता हूं क्योंकि वे मूल रूप से Claude को एक पुन: उपयोग योग्य गाइड देते हैं।
00:07:28मैं अक्सर एक catchup command का उपयोग करता हूं जिसमें इस बारे में निर्देश होते हैं कि मैं कॉन्टेक्स्ट विंडो के बाहर मेमोरी को कैसे संरचित करता हूं,
00:07:35ताकि Claude को पता चले कि हर फ़ाइल पढ़ने के बजाय प्रोजेक्ट के साथ कैसे अपडेट रहना है।
00:07:38वे संरचना को लागू करने में भी अच्छे हैं।
00:07:40मेरे commits और documentation को एक निर्धारित प्रारूप का पालन करने के लिए,
00:07:43मैं एक commit/command का उपयोग करता हूं जो एक विशिष्ट संरचना का पालन करता है कि उसे commit messages कैसे लिखने चाहिए और committing से पहले कौन से pre-commit checks करने चाहिए।
00:07:51इस तरह /commands सब कुछ मानकीकृत रखते हैं,
00:07:53और मुझे Claude को बार-बार कार्यों को मेरी पसंद के तरीके से करने का निर्देश नहीं देना पड़ता।
00:07:58जैसा कि आप जानते हैं,
00:07:59जब भी बाहरी डेटा की आवश्यकता हो तो MCPs का उपयोग किया जाना चाहिए।
00:08:01Jira सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला टीम प्रबंधन सॉफ़्टवेयर है।
00:08:04यदि आप टिकटों से जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं,
00:08:06तो आप Jira MCP का उपयोग कर सकते हैं ताकि यह सीधे टिकटों तक पहुंच सके और बदलाव लागू करना शुरू कर सके।
00:08:11इसी तरह,
00:08:11मैं Figma MCP का उपयोग Claude को ऐप की स्टाइल गाइड के साथ कोड प्रदान करने के लिए करता हूं जिसका उपयोग वह फिर डिज़ाइन बनाने के लिए करता है।
00:08:18उन कार्यों के लिए जहां मॉडल की अंतर्निहित क्षमताएं कम पड़ती हैं,
00:08:22बाहरी स्रोतों के साथ कुशलता से इंटरैक्ट करने के लिए MCPs आवश्यक हैं।
00:08:25आप इन MCPs को सीधे अपने /commands में शामिल कर सकते हैं ताकि वे आपके पूरे वर्कफ़्लो का हिस्सा बन जाएं।
00:08:31इसके साथ हम इस वीडियो के अंत तक पहुंच गए हैं।
00:08:32यदि आप चैनल को सपोर्ट करना चाहते हैं और इस तरह के वीडियो बनाने में हमारी मदद करना चाहते हैं,
00:08:36तो आप नीचे दिए गए super thanks बटन का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं।
00:08:39हमेशा की तरह,
00:08:39देखने के लिए धन्यवाद और मैं आपको अगले वीडियो में मिलूंगा।