Fable: 5 नियम जो एंथ्रोपिक (Anthropic) आपसे छिपाना चाहता है
AAI LABS
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00:00:00आप पहले से ही जानते हैं कि जल्द ही fable 5 को हमारी योजनाओं से हटा दिया जाएगा, लेकिन आपको
00:00:04इस बारे में चिंतित नहीं होना चाहिए, एंथ्रोपिक ने पहले ही पोस्ट कर दिया है कि वे इसे वापस लाने की योजना बना रहे हैं, इसलिए यह निश्चित रूप से
00:00:09हमेशा के लिए नहीं जा रहा है। अब जब fable आया था, तो एंथ्रोपिक ने एक प्रॉम्प्टिंग गाइड जारी की थी और आप
00:00:13सोच सकते हैं कि मॉडल का उपयोग करने के लिए केवल वही नियम हैं, लेकिन वे नहीं हैं, वह गाइड
00:00:17केवल एक ऐप में मॉडल का उपयोग करने के लिए है, यह आपको यह नहीं बताती कि वास्तव में अपने कार्यप्रवाह में इसका उपयोग कैसे करें।
00:00:22आप पहले से ही जानते हैं कि हम एक सॉफ्टवेयर कंपनी हैं और इस कारण से हम इस मॉडल को चला रहे हैं
00:00:27अब कई दिनों से, हमारे अपने उत्पादों में और उन उत्पादों में भी जिन्हें हम अपने क्लाइंट्स के लिए बना रहे हैं और उससे
00:00:32हमने कुछ नियम इकट्ठे किए हैं जिन्हें आप लागू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, मॉडल का अधिकतम लाभ उठाने के लिए आपको
00:00:36वास्तव में किन सेटिंग्स का उपयोग करना चाहिए? फिर एक मुफ्त टूल है जिसका उपयोग आप अपने
00:00:41fable उपयोग को कम करने के लिए कर सकते हैं, लेकिन इसका उपयोग करने के लिए आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आपका कोडिंग प्रोजेक्ट सही
00:00:46तरीके से सेट किया गया है। हम जानते हैं कि हम थोड़े देर हो गए हैं, लेकिन इस वीडियो के अंत तक आप स्पष्ट रूप से समझ जाएंगे कि आपको
00:00:51इस मॉडल का उपयोग कैसे शुरू करना है। तो पहली चीज़ जिसे आपको बदलना है वह है effort सेटिंग और यह अकेले
00:00:56ही आपके उपयोग को आधा कर देगी, बिना गुणवत्ता को कम किए। अब आप पहले से ही जानते हैं कि effort
00:01:02सिर्फ यह है कि उत्तर देने से पहले मॉडल कितनी मेहनत करता है, लेकिन जिस बारे में आपने शायद नहीं सोचा है
00:01:06वह यह है कि fable 5 पर, इसे बढ़ाना वास्तव में एक बड़ा जाल है। यहाँ बताया गया है कि आप शायद क्या करते हैं: आप मेनू में max देखते हैं
00:01:11और आपको लगता है कि यह सबसे स्मार्ट मॉडल है, इसलिए इसे जितना हो सके उतनी मेहनत करनी चाहिए और आप इसे
00:01:16पूरा ऊपर कर देते हैं। लेकिन यह मॉडल द्वारा आपको दिए जाने वाले आउटपुट के लिए कुछ नहीं बदलता है। यह देता है
00:01:20x high और max पर वही आउटपुट जो यह high पर देता है। यह ईमानदारी से हमारे लिए आश्चर्यजनक था और यह
00:01:25सिर्फ हमारे साथ नहीं, अन्य लोगों ने भी इसका अनुभव किया है। यदि आप इसे उच्च सेटिंग्स पर ले जाते हैं, तो यह बस
00:01:30आपके उपयोग पर क्रूर होने वाला है, और ultra code बस एक claude code कौशल है जिसे ऊपर जोड़ा गया है
00:01:35effort स्तर के, जिसने हमें ईमानदारी से लगता है कि कभी भी कुछ सार्थक पैदा नहीं किया है। यह बस
00:01:40एंथ्रोपिक द्वारा आपको उनके उत्पाद पर अधिक खर्च करने के लिए प्रेरित करने के तरीकों में से एक है। इसलिए effort को low और
00:01:45high के बीच रखें और कभी भी इससे आगे न जाएं, और ईमानदारी से, आप आश्चर्यचकित होंगे कि fable पर low और medium effort
00:01:50स्तर कितना अच्छा प्रदर्शन करते हैं। अब जब भी कोई बड़ा मॉडल और एक छोटा लेकिन स्मार्ट मॉडल आता है,
00:01:55AI स्पेस में सबसे आम पैटर्न में से एक जो आप देखते हैं वह यह है कि लोग कहना शुरू कर देते हैं
00:01:59कि आपको योजना बनाने के लिए बड़े मॉडल का उपयोग करना चाहिए और वास्तविक काम करने के लिए छोटे मॉडल का,
00:02:04और यह हर बार होता है। जब sonnet 5 आया, तो नया ट्रेंडिंग सबक यह बन गया कि आपको
00:02:10सभी छोटे कार्यों के लिए sonnet 5 का उपयोग करना चाहिए जो opus मॉडल के लायक नहीं हैं क्योंकि
00:02:15fable उस समय तक नहीं आया था। फिर भी, यह बुरी सलाह नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि आपने एक दूसरा
00:02:20मस्तिष्क बनाया है, तो आप पहले से ही जानते हैं कि यदि आप दस्तावेज़ों को इनजेस्ट करना चाहते हैं या विशाल पीडीएफ़ पढ़ना चाहते हैं, तो आपको उपयोग नहीं करना चाहिए
00:02:25बड़े मॉडल उसके लिए। यही हम AI लैब सेकंड ब्रेन में करते हैं जब हम अनुसंधान के लिए प्रतिस्पर्धी
00:02:30सामग्री को इनजेस्ट करना चाहते हैं, और भले ही आपने इसे कई बार सुना हो, हमने अभी भी कुछ
00:02:35टूल ढूंढे हैं जो आपके कार्यप्रवाह में कई मॉडलों का उपयोग करने में आपकी मदद कर सकते हैं। यदि हम उन कार्यप्रवाहों के बारे में बात करें
00:02:40जिनका आप उपयोग कर सकते हैं, तो सबसे सरल वह है जिसमें आप एक बड़े मॉडल के साथ योजना बनाते हैं
00:02:44और फिर छोटे मॉडल को इसे लागू करने के लिए कहते हैं। उदाहरण के लिए, हमारे सामुदायिक प्रोजेक्ट में आप देख सकते हैं कि
00:02:49हमारे पास docs फ़ोल्डर है और उसके अंदर हमारे पास एक सबफ़ोल्डर है जिसका हम हमेशा नई सुविधा लागू करते समय उपयोग करते हैं
00:02:54और जब भी हम कोई नई सुविधा लेकर आते हैं, तो उसका हमेशा एक PRD होता है और यह PRD इस पर आधारित होता है
00:03:00इस टेम्पलेट पर। जब भी हम नया PRD बनाते हैं, हम fable या अन्य बड़े मॉडलों का उपयोग करते हैं और इसे लागू करते हैं
00:03:05छोटे मॉडलों के साथ अगर नई सुविधा बहुत बड़ी नहीं है। अब आप सोच रहे होंगे कि क्या आप हमारे जैसा ही टेम्पलेट कॉपी कर सकते हैं?
00:03:11आप इसे वास्तव में कॉपी नहीं कर सकते क्योंकि यह विशेष रूप से इस प्रोजेक्ट के लिए तैयार किया गया है, जहाँ जब भी हम कोई
00:03:16नई सुविधा बनाते हैं, तो यह हमेशा पूछता है कि यह प्रोजेक्ट के विभिन्न हिस्सों को कैसे प्रभावित करने वाला है? उदाहरण के लिए, क्या वहाँ
00:03:21प्रोजेक्ट में कोई नया उपयोगकर्ता बनाया जाएगा, और फिर डेटा मॉडल और माइग्रेशन का मतलब है कि क्या हमें
00:03:26वास्तव में ऐप के पीछे के डेटाबेस को बदलने की आवश्यकता है या नहीं। साथ ही, यह कस्टम कम्युनिटी वह जगह है जहाँ आपको
00:03:31सभी कौशल, डिज़ाइन सिस्टम और वे चीज़ें मिलेंगी जिन्हें हम बनाते हैं और अपने वीडियो में दिखाते हैं। तो अगर आपको हमारे वीडियो में
00:03:37मूल्य मिला और चैनल को सपोर्ट करना चाहते हैं, तो इसे करने का यह सबसे अच्छा तरीका है। लिंक डिस्क्रिप्शन में होगा।
00:03:42एजेंटों के साथ काम करने का एक और महत्वपूर्ण हिस्सा कई सब-एजेंटों को स्पिन अप करना है
00:03:47और उसके लिए, theo ने यहाँ अपने claude.md का एक प्रासंगिक अनुभाग दिया है जो इन सब-एजेंटों के लिए बहुत
00:03:53समझ में आता है। उसने कहा है कि सब-एजेंटों के माध्यम से कार्य चलाने के लिए, सत्र को व्यवस्थित करने वाला मुख्य
00:03:58मॉडल के पास इस तरह का एक मॉडल ग्राफ़ होना चाहिए जहाँ उन्हें उनकी लागत, बुद्धिमत्ता और स्वाद के अनुसार रेट किया जाना चाहिए।
00:04:03हालाँकि हमने वास्तव में claude.md का उपयोग करके अपने स्वयं के कार्यप्रवाहों में इसे लागू नहीं किया है,
00:04:07लेकिन हम मैन्युअल रूप से इन विभिन्न मॉडलों के माध्यम से रूट करते हैं और theo द्वारा की गई रैंकिंग
00:04:12यहाँ काफी सटीक है। तो अगर मुख्य सत्र claude मॉडल का उपयोग करना चाहता है, तो वह स्पष्ट रूप से उस मॉडल का उपयोग करके
00:04:18सब-एजेंटों को स्पिन अप कर सकता है, लेकिन वह codex मॉडल का उपयोग कैसे करता है? theo ने लिखा है कि
00:04:24codex मॉडल केवल CLI के माध्यम से ही पहुँच योग्य हैं, लेकिन इस विशिष्ट उद्देश्य के लिए
00:04:28OpenAI ने वास्तव में claude code के लिए एक प्लगइन बनाया है जिसे आप इस claude code स्लैश कमांड के साथ इंस्टॉल कर सकते हैं
00:04:33और हालाँकि इसके लिए codex CLI की आवश्यकता होती है, लेकिन यह आपको कुछ कमांड्स देता है जिनसे आप गुजर सकते हैं
00:04:39यदि आप इन codex मॉडलों को पसंद करते हैं। हमने खुद भी codex का बहुत उपयोग करना शुरू कर दिया है,
00:04:44लेकिन हम उनका उपयोग समीक्षा कार्य के लिए करते हैं क्योंकि हमें लगता है कि codex मॉडल अन्य मॉडलों द्वारा किए गए कार्यों की समीक्षा करने में कहीं बेहतर हैं,
00:04:49लेकिन हमने वास्तव में अभी तक उनकी तुलना fable 5 से नहीं की है।
00:04:54अब भले ही हमने आपको अभी बताया कि आपको योजना बनाने के लिए बड़े मॉडलों का उपयोग करना चाहिए, एक
00:04:59विशेष चीज़ जो हमने fable 5 के साथ काम करते समय देखी है, वह यह है कि यह मॉडल कठिन समस्याओं के रचनात्मक समाधान खोजने में बहुत बेहतर है,
00:05:04इसलिए कभी-कभी हमने अपने कोडिंग कार्यों में भी सीधे इसका उपयोग करने का आनंद लिया है,
00:05:09लेकिन यह अभी भी मूल समस्या को हल नहीं करता है, जो यह है कि इसे हल करने में बहुत अधिक लागत आती है।
00:05:14इसे हल करने के लिए आप वास्तव में ponytail का उपयोग कर सकते हैं, जो नियमों का एक सेट है जो मूल रूप से आपके AI कोडिंग एजेंट को
00:05:20कम कोड लिखने के लिए मजबूर करता है और यह कुछ नया नहीं कर रहा है, यह बस पुराने कोडिंग नियमों की एक सूची है जो आपके मॉडलों को
00:05:25कम कोड लिखने के लिए बनाती है। लेकिन यदि आप बस आगे बढ़ते हैं और इसका उपयोग कम कोड लिखने के लिए करते हैं, तो संभावना है कि आपका
00:05:30ऐप, जिसके पास पहले से ही उपयोगकर्ता हैं, टूट सकता है, इसलिए आपको अपने ऐप के अंदर एक निश्चित संरचना की आवश्यकता है ताकि आप
00:05:35इस टूल का उपयोग करना शुरू कर सकें। अब आप शायद TDD की अवधारणा को जानते होंगे, जिसका अर्थ है टेस्ट ड्रिवेन डेवलपमेंट,
00:05:40जहाँ पहले परीक्षण लिखे जाते हैं और फिर एजेंट कोड लिखता है। जैसा कि आपने पहले ही देखा, हम हर नई सुविधा के लिए PRD बनाते हैं
00:05:46और परीक्षण उन PRD के आधार पर लिखे जाते हैं। लेकिन इससे पहले कि हम आगे बढ़ें कि हम इसका उपयोग कैसे करते हैं, आइए हमारे प्रायोजक veed से एक शब्द सुनें।
00:05:51यदि आपने कभी AI के साथ वीडियो बनाने की कोशिश की है, तो आप जानते हैं कि सबसे बड़ी समस्या यह है कि हर मॉडल एक अलग प्लेटफॉर्म पर रहता है
00:05:56और आप पांच सब्सक्रिप्शन के साथ जग्लिंग करते रह जाते हैं सिर्फ यह टेस्ट करने के लिए कि क्या काम करता है।
00:06:01Veed एक ऑल-इन-वन AI-संचालित वीडियो निर्माण प्लेटफॉर्म है जो हर प्रमुख AI वीडियो जनरेटर को एक जगह रखता है।
00:06:07उनका gen AI स्टूडियो आपको एक सरल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट टाइप करने देता है और एक पूरा सोशल मीडिया वीडियो तुरंत प्राप्त करने देता है,
00:06:13स्क्रिप्ट, दृश्य, वॉयसओवर, सबटाइटल्स, सब कुछ पूरा हो जाता है। उनके पास अपना मॉडल भी है जिसका नाम veed fabric 1.0 है जो
00:06:18एक ही छवि को पांच मिनट तक के यथार्थवादी टॉकिंग वीडियो में बदल देता है। और यदि आप विभिन्न AI वीडियो जनरेटरों की तुलना
00:06:25साथ-साथ करना चाहते हैं, तो उनका AI प्लेग्राउंड आपको प्लेटफॉर्म छोड़े बिना Google, Vo, Cling, C-dance और अन्य तक पहुँच देता है।
00:06:30इसके अलावा, इसमें गतिशील सबटाइटल्स, बैकग्राउंड रिमूवल, क्लीन ऑडियो और ऑटो रीसाइज़िंग के साथ एक पूर्ण वीडियो एडिटर भी है।
00:06:35अपने पहले महीने पर 30% की छूट के लिए डिस्क्रिप्शन में हमारे कोड के साथ साइन अप करें। उदाहरण के लिए, हमारे पास
00:06:42कम्युनिटी डैशबोर्ड यहाँ है और यदि मैं वापस जाता हूँ, तो आप देख सकते हैं कि डैशबोर्ड कोड वाली फ़ाइलों के साथ
00:06:47हमारे पास डैशबोर्ड के लिए परीक्षण भी हैं। इसलिए जब भी ऐप में कुछ भी बदला जाता है, हम इन परीक्षणों को चलाते हैं।
00:06:52ये परीक्षण सुनिश्चित करते हैं कि डैशबोर्ड को जो कुछ भी करना है, वह करता रहे।
00:06:57उदाहरण के लिए, यदि मैं सेटिंग्स आइकन पर क्लिक करता हूँ, तो इसे यह मेनू खोलना चाहिए। एक टेस्ट फ़ाइल टेस्ट करती है
00:07:02कि यह अभी भी होता है। यदि एजेंट कुछ ऐसा कोड लिखता है जो बटन को तोड़ देता है और आपको
00:07:08मेनू नहीं दिखाता, तो इसका मतलब है कि मूल कोड टूट गया है। इसीलिए ये परीक्षण, जिन्हें यूनिट टेस्ट कहा जाता है,
00:07:13मौजूद हैं क्योंकि वे एक एकल इकाई का परीक्षण करते हैं, जो इस मामले में डैशबोर्ड है। तो डैशबोर्ड की तरह ही,
00:07:18पूरे ऐप के लिए परीक्षण लिखे गए हैं। इसलिए जब भी हम कोई नई सुविधा बनाने वाले होते हैं, तो नए परीक्षण पहले लिखे जाते हैं
00:07:24और वे परीक्षण उसी एजेंट द्वारा नहीं लिखे जाते हैं, वे परीक्षण TDD टेस्ट लेखक द्वारा लिखे जाते हैं।
00:07:29अब यह महत्वपूर्ण है कि कोई अन्य सब-एजेंट परीक्षण लिखे क्योंकि मौजूदा एजेंट अक्सर ऐसे परीक्षण लिखेगा
00:07:35जो उसके अपने त्रुटिपूर्ण कोड को पास करने के लिए हों। इसलिए क्योंकि हमारा रिपॉजिटरी इस तरह से संरचित किया गया है
00:07:40और हम हमेशा पहले परीक्षण लिखते हैं, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि मॉडल कोड कैसे लिखता है, हम हमेशा जानते हैं कि यह काम करेगा।
00:07:45इसके अलावा, यदि आप अपने स्वयं के प्रोजेक्ट्स में इस TDD टेस्ट ऑथर एजेंट का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप इसे हमारी AI
00:07:50लैब प्रो कम्युनिटी के अंदर भी प्राप्त कर सकते हैं। चूँकि ponytail claude code में एक प्लगइन है, यह कौशल और अन्य चीजों के साथ आता है
00:07:56साथ ही, लेकिन आपको केवल इसके skill.md में प्रॉम्प्ट की आवश्यकता है और फिर आप उसे अपने मुख्य claude.md में डाल सकते हैं या
00:08:02fable 5 का उपयोग शुरू करने से पहले इसे एक प्रॉम्प्ट के रूप में पेस्ट कर सकते हैं। अब आप सोच रहे होंगे कि fable
00:08:085 और ponytail एक साथ कैसे आते हैं? तो यदि आप रिफैक्टरिंग की अवधारणा से परिचित नहीं हैं, तो इसका मूल रूप से अर्थ यह है
00:08:13कि आप कोड को संशोधित करते हैं ताकि उसमें कम कोड हो, और ponytail कोड को रिफैक्टर करने में बहुत अच्छा है।
00:08:18चूँकि हमारे पास वास्तव में ये परीक्षण लिखे हुए हैं, जो कुछ भी यह ponytail का उपयोग करके लिखता है, मुझे हमेशा विश्वास है कि यह काम करेगा
00:08:23क्योंकि वे परीक्षण पास हो रहे हैं, और इस तरह आप ऐप बना सकते हैं और लगातार कोड बदलते रह सकते हैं।
00:08:29इससे पहले कि हम अन्य नियमों की ओर बढ़ें, एक चीज़ है जिसे हम स्पष्ट करना चाहते थे। एक बेंचमार्क है
00:08:34जो चल रहा है जो मूल रूप से कहता है कि fable अधिक मूर्ख हो गया है और यह अब वास्तव में कोडिंग नहीं कर सकता
00:08:38क्योंकि जब इसे कोड करने के लिए कहा जाता है तो यह opus पर रूट हो जाएगा, और ईमानदारी से कहें तो यह सच नहीं है। यह केवल यह
00:08:44एक बेंचमार्क है और हम ईमानदारी से इस पर भरोसा नहीं करते क्योंकि यह तर्क करने में sonnet 5 को नंबर एक मॉडल के रूप में रैंक करता है,
00:08:49जो कि सच नहीं है। हम इस पूरे समय इस मॉडल का उपयोग कर रहे हैं और हमने कोई भी नहीं देखा है
00:08:54कोडिंग कार्यों में री-रूटिंग सिवाय जब हम इसे अपने तर्क को समझाने के लिए कहते हैं, इसलिए आपको वास्तव में
00:08:59इस बारे में बिल्कुल भी पागल होने की आवश्यकता नहीं है। हमने यह भी देखा है कि अन्य लोग इस मॉडल के साथ क्या कर रहे हैं, और
00:09:04सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक जिसे वे भूल गए हैं वह कारण है कि एंथ्रोपिक ने इसे पहली बार में जारी किया था।
00:09:10उन्होंने कहा कि mythos बहुत शक्तिशाली था और परीक्षण के आधार पर यह सुरक्षा जोखिम पा सकता है कि कोई अन्य
00:09:15मॉडल के पास नहीं था, जिसका अर्थ है कि यह उन्हें भी जेलब्रेक कर सकता था। इसलिए अपने कोड समीक्षा एजेंटों और अपने
00:09:20सुरक्षा समीक्षा एजेंटों को बाहर निकालें और विशेष रूप से सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करें। उदाहरण के लिए, हम वर्तमान में
00:09:25कम्युनिटी में नई सुविधाओं को जोड़ने और एक बड़े रीडिज़ाइन पर काम कर रहे हैं, लेकिन यहाँ हम मूल रूप से कुछ सब-एजेंटों का उपयोग करते हैं
00:09:31प्लेटफ़ॉर्म बनाते समय हमारे सत्यापन लूप के हिस्से के रूप में। तो उदाहरण के लिए, उनमें से एक है कोड समीक्षा विशेषज्ञ,
00:09:36जो मूल रूप से कर्सर से कौशल के शीर्ष पर निर्मित एक सब-एजेंट है, जिसे थर्मोन्यूक्लियर कोड गुणवत्ता समीक्षा कहा जाता है,
00:09:41और यह वास्तव में एक बहुत अच्छा कौशल है जो कोड की वास्तुकला की जाँच करता है और यह सुनिश्चित करता है कि
00:09:46कोड बेस सही दिशा में जा रहा है जब हम लगातार अपने एजेंटों का उपयोग करके ये नई सुविधाएँ जोड़ रहे हैं,
00:09:51और आप देख सकते हैं कि यह आगे बढ़ा और एक छोटा बदलाव लेकर आया जिसे हमें ऐप में लागू करने की आवश्यकता है, और दो अन्य छोटे बदलाव।
00:09:56मैं इन बदलावों को आपको नहीं दिखाने जा रहा हूँ, लेकिन हमने उन्हें पैच कर दिया है, और फिर एक और सब-एजेंट जिसे हम चलाते हैं
00:10:01वह सुरक्षा समीक्षक सब-एजेंट है जो वास्तव में इस GitHub एक्शन पर आधारित है जिसे claude code सुरक्षा समीक्षा कहा जाता है।
00:10:06एक GitHub एक्शन एक स्वायत्त समीक्षा है जो तब चलती है जब आप अपना कोड GitHub पर अपलोड करते हैं, और आप
00:10:10वास्तव में इस रिपॉजिटरी का लिंक claude code को दे सकते हैं और बस इसे एक एजेंट में बदलने के लिए कह सकते हैं,
00:10:16और यह ऐसा करने वाला है। अब यह हमारे द्वारा जोड़ी गई नई सुविधा की सुरक्षा समीक्षा थी, और इस बार इसने कहा
00:10:22कि यह क्लीन आया है और ऐसा कुछ भी नहीं है जिसे बदलने की आवश्यकता है। लेकिन जब हमने इसे पूरे प्लेटफ़ॉर्म पर चलाया जो सेट अप था,
00:10:27इसने इन छह सुरक्षा समीक्षक एजेंटों को स्पिन अप किया, सभी fable 5 पर आधारित थे,
00:10:32और वे पूरे प्लेटफ़ॉर्म पर समानांतर में चल रहे थे जिसे कई हिस्सों में विभाजित किया गया था,
00:10:37और यह बहुत अधिक फलदायी साबित हुआ। यह प्लेटफ़ॉर्म पर बहुत सारे बग लेकर आया जिन्हें हमने
00:10:42अब सफलतापूर्वक पैच कर लिया है। इसलिए आपको सुरक्षा और कोड बेस समीक्षाओं पर काफी ध्यान केंद्रित करना चाहिए,
00:10:47जो कि वही है जिसके लिए एंथ्रोपिक ने वास्तव में चेतावनी दी थी और इसका विज्ञापन किया था।
00:10:52हाल ही में, एंथ्रोपिक के तारिक ने भी fable के लिए एक फील्ड गाइड प्रकाशित की जिसमें उन्होंने fable 5 के साथ काम करते समय अपने स्वयं के अनुभव
00:10:57और इसके बारे में वह क्या सोचते हैं, इसका वर्णन किया। मेरी राय में, आपको केवल यहाँ कुछ चीजों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।
00:11:03उन्होंने वास्तव में कुछ उदाहरण कलाकृतियाँ (artifacts) बनाई हैं जो लेख की तुलना में चीज़ों को बेहतर तरीके से समझाती हैं। आर्टिफैक्ट में उन्होंने
00:11:09अपनी प्रक्रिया को कई चरणों में विभाजित किया है। मुझे लगता है कि आप पहले से ही पुराने मॉडलों के साथ इन प्रक्रियाओं को लागू कर रहे हैं,
00:11:14इसलिए आपको वास्तव में इसमें गहराई से उतरने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन एक चीज जिसे आपको करना शुरू कर देना चाहिए
00:11:19यदि आप पहले से ही ऐसा नहीं कर रहे हैं, तो पहले उन सुविधाओं के मॉकअप बनाना है जिन्हें आप लागू करने जा रहे हैं।
00:11:25तो अगर हम अपनी रिपॉजिटरी के अंदर फिर से देखें, तो आप देख सकते हैं कि हमारे पास यह डिज़ाइन फ़ोल्डर है और उसके अंदर
00:11:29हमारे पास एक mocks फ़ोल्डर है। अब जब भी हम कोई नई सुविधा लागू करते हैं, तो वह सुविधा
00:11:34सबसे पहले इस HTML मॉक-अप पर जोड़ी जाती है। यह HTML मॉक-अप पूरी वेबसाइट का एक-से-एक प्रोटोटाइप क्लोन है
00:11:39और हम मूल रूप से काम शुरू करने से पहले इस पर नई सुविधा जोड़ते हैं क्योंकि
00:11:44यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने बदलावों की कल्पना करें। लेकिन इसके अलावा, एक चीज जो मुझे इस लेख में पसंद आई,
00:11:50वह थी मर्ज करने से पहले क्विज़ करना। तो आप पहले से ही जानते हैं कि कोडिंग पर काम करते समय आप मूल रूप से
00:11:55एक git ब्रांच बनाते हैं, उसमें बदलाव करते हैं और फिर आप मर्ज करते हैं। अब यह पूरी तरह से उस व्यक्ति पर निर्भर करता है
00:12:00जो AI एजेंटों पर काम कर रहा है, लेकिन कुछ लोग वास्तव में यह नहीं देखते कि एजेंट ने क्या लागू किया है,
00:12:05और मैं कोड की हर पंक्ति पढ़ने के लिए नहीं कह रहा हूँ, बल्कि केवल इस बात का छोटा सारांश पढ़ रहा हूँ कि एजेंट ने कैसे
00:12:10किया जो उसने किया, और यह वास्तव में बहुत महत्वपूर्ण है। इसलिए जो प्रॉम्प्ट उन्होंने दिया है, सुनिश्चित करें कि
00:12:15मर्ज करने से पहले fable आपके पास आए और आपसे इन बदलावों पर क्विज़ ले, और यह अभ्यास मूल रूप से यह
00:12:20सुनिश्चित करता है कि आप जानते हैं कि आपके प्रोजेक्ट में क्या हो रहा है, और मैं इसकी अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ। समय के साथ हमने
00:12:25अपनी खुद की प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए हमारी कस्टम कम्युनिटी और कस्टम ऑटोमेशन सहित कई प्रोजेक्ट्स के साथ काम किया है
00:12:30और क्लाइंट्स के लिए भी कई अन्य ऐप्स पर, और हमने देखा है कि यदि आपके पास वास्तव में
00:12:35अपने कोड बेस में क्या हो रहा है, इसका संदर्भ नहीं है, तो आप अपने एजेंट को नियंत्रित करने में सक्षम नहीं होंगे, चाहे आप कुछ भी करें,
00:12:40चाहे आप लक्ष्य का उपयोग करें या लूप का उपयोग करें, यह समाप्त होना होगा और आपको नई सुविधाएँ जोड़नी होंगी
00:12:45या अपने प्रोजेक्ट में बदलाव करने होंगे, और यह नहीं जानना कि आपके प्रोजेक्ट में क्या है, उस समय आपको
00:12:50परेशान करने के लिए वापस आएगा। यह हमें इस वीडियो के अंत तक लाता है। यदि आप चैनल को सपोर्ट करना चाहते हैं
00:12:56और हमारे जैसे वीडियो बनाना जारी रखने में हमारी मदद करना चाहते हैं, तो आप नीचे दिए गए सुपर थैंक्स बटन का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं। हमेशा की तरह,
00:13:00देखने के लिए धन्यवाद और मैं आपसे अगले वीडियो में मिलूँगा।
00:13:05और इस चैनल को सपोर्ट करने व ऐसे वीडियो बनाने में हमारी मदद करने के लिए, आप नीचे दिए गए सुपर थैंक्स बटन का उपयोग कर सकते हैं, हमेशा की तरह
00:13:11देखने के लिए धन्यवाद और मैं आपसे अगले वीडियो में मिलूँगा।