00:00:00इस वीडियो में, मैं आपको दिखाने वाला हूँ कि आप कैसे
00:00:01Claw Code और NotebookLM की शक्ति को यहाँ
00:00:04NotebookLM-py नामक टूल का उपयोग करके जोड़ सकते हैं,
00:00:07जो कि एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी है
00:00:09जिसकी मदद से आप यहाँ NotebookLM को
00:00:11एक CLI टूल में बदल सकते हैं जिसे AI एजेंट्स इस्तेमाल कर सकें।
00:00:14अब, आप सोच रहे होंगे कि हमें इसका उपयोग क्यों करना चाहिए,
00:00:16तो ऐसा इसलिए है क्योंकि Claw Code एक्ज़ीक्यूशन में बहुत अच्छा है,
00:00:18लेकिन दूसरी ओर, यहाँ NotebookLM,
00:00:20आपके अव्यवस्थित दस्तावेज़ों, रिसर्च और
00:00:22विभिन्न स्रोतों को एक स्पष्ट, सटीक समझ में बदल सकता है
00:00:26जिसे हम एक्ज़ीक्यूशन के लिए Claw Code को भेज सकते हैं।
00:00:28और उदाहरण के तौर पर मेरे इस्तेमाल के मामले को देखें
00:00:30जिसे मैं आपको इस वीडियो में आगे दिखाने वाला हूँ।
00:00:32साधारण शब्दों में कहें तो, मैं Claw Code के बजाय
00:00:33यहाँ NotebookLM कौशल का उपयोग कर पाया
00:00:35और उस प्रोडक्ट के लिए तुलनात्मक विश्लेषण कर सका
00:00:38जिसे मैंने बनाया है, जिसका नाम Book Zero है।
00:00:39और हम यहाँ देख सकते हैं कि मैंने इसे इस CSV डेटा के अंदर
00:00:42मौजूद 35 प्रतिस्पर्धियों का विश्लेषण करने
00:00:46और प्रत्येक प्रतिस्पर्धी के लिए
00:00:48एक गहरा तुलनात्मक विश्लेषण करने के लिए कहा है।
00:00:49इसके अलावा, हम इसका उपयोग एक नॉलेज बेस के रूप में यह तय करने के लिए भी कर सकते हैं
00:00:51कि हमें वास्तव में किस प्रोडक्ट दिशा में
00:00:54आगे बढ़ना चाहिए, है ना?
00:00:56उदाहरण के लिए, हमारे पास मौजूद दो नोटबुक्स में की गई
00:00:59प्रतिस्पर्धी रिसर्च के आधार पर,
00:01:01हम इस तरह के सवालों के जवाब दे सकते हैं कि,
00:01:02"हमें आगे किस चीज़ पर ध्यान देना चाहिए?"
00:01:04और यह हमारे Jira बोर्ड में मौजूद
00:01:06सभी Jira टिकट्स को देखेगा
00:01:08और वर्तमान एप्लिकेशन्स को समझ पाएगा,
00:01:10साथ ही इसे उस नॉलेज बेस से जोड़ेगा
00:01:11जो हमारे पास प्रतिस्पर्धी रिसर्च के लिए है।
00:01:13इतना ही नहीं, आप इसका उपयोग केवल
00:01:15डेवलपमेंट के लिए ही नहीं कर सकते,
00:01:16बल्कि कंटेंट बनाने के लिए भी कर सकते हैं।
00:01:18यहाँ आप देख सकते हैं कि ये सभी Nano Banana 2, SEO स्किल्स,
00:01:20और NotebookLM कौशल का उपयोग करके जनरेट किए गए हैं,
00:01:22मूल रूप से सभी प्रतिस्पर्धियों के लिए हमारे पास मौजूद
00:01:24नॉलेज बेस को मिलाकर ब्लॉग पोस्ट कंटेंट
00:01:26लिखने के लिए,
00:01:27ताकि हम मार्केट में अन्य प्रतिस्पर्धियों का मुकाबला कर सकें।
00:01:29तो आप देख सकते हैं कि ये सभी बहुत ही व्यावहारिक इस्तेमाल के मामले हैं
00:01:32जिनके लिए हम Claw Code के बजाय NotebookLM का उपयोग कर सकते हैं।
00:01:34तो इस बात के साथ,
00:01:37यही सब हम इस वीडियो में कवर करने वाले हैं।
00:01:38और विशेष रूप से, हम उन सभी फीचर्स को कवर करेंगे
00:01:40जो इस CLI के लिए उपलब्ध हैं,
00:01:43साथ ही इसे अपनी लोकल मशीन पर कैसे इंस्टॉल करना है,
00:01:44और इसे कैसे सेटअप करना है।
00:01:46और फिर इसके बाद,
00:01:47मैं आपको यहाँ NotebookLM स्किल्स दिखाऊँगा
00:01:48जिन्हें मैं अपने AI एजेंट्स में इंटीग्रेट करने जा रहा हूँ।
00:01:49मैं यह सब आपको इस वीडियो में दिखाने वाला हूँ।
00:01:52तो अगर आप इसमें रुचि रखते हैं,
00:01:55तो चलिए शुरू करते हैं।
00:01:57ठीक है, तो शुरू करने से पहले,
00:01:58नए लोगों के लिए एक छोटा सा परिचय।
00:01:59मेरा नाम एरिक है,
00:02:00और मैंने Amazon, AWS और Microsoft जैसी कंपनियों में
00:02:02सीनियर सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में सालों बिताए हैं।
00:02:03और मैंने यह चैनल वह सब कुछ शेयर करने के लिए शुरू किया है
00:02:05जो मैंने इस सफर में सीखा है,
00:02:08AI कोडिंग से लेकर ऑटोमेशन, Web3,
00:02:09करियर डेवलपमेंट और बहुत कुछ,
00:02:11सब कुछ व्यावहारिक ट्यूटोरियल्स में तोड़कर
00:02:15जिन्हें आप वास्तव में फॉलो कर सकते हैं।
00:02:17और निश्चित रूप से, हमारे पास एक स्कूल कम्युनिटी भी है
00:02:19जहाँ आप सभी रिसोर्स, टेम्पलेट्स और
00:02:21हमारी कम्युनिटी सपोर्ट तक पहुँच प्राप्त कर सकते हैं।
00:02:23तो अगर आप अपने कौशल को बेहतर बनाने के लिए तैयार हैं,
00:02:26तो मेरे YouTube चैनल को चेक करना
00:02:27और सब्सक्राइब बटन दबाना न भूलें।
00:02:29अब वापस वीडियो पर चलते हैं।
00:02:30ठीक है, तो शुरुआत करने के लिए,
00:02:32सबसे पहली चीज़ जो हम यहाँ करेंगे
00:02:34वह है notebooklm-py पर जाना।
00:02:34और मैं इस रिपॉजिटरी का लिंक
00:02:35वीडियो डिस्क्रिप्शन में डाल दूँगा
00:02:38ताकि आप इसे ढूँढ सकें।
00:02:39और बुनियादी तौर पर यह रिपॉजिटरी क्या करती है
00:02:41कि इसमें सभी NotebookLM स्किल्स,
00:02:42साथ ही पायथन API और CLI मौजूद हैं
00:02:44कि कैसे लोग यहाँ Claw Code या AI एजेंट्स का उपयोग करके
00:02:46प्रोग्रामेटिक रूप से हमारे NotebookLM के फीचर्स को एक्सेस कर सकते हैं।
00:02:49और यहाँ आप देख सकते हैं, इस रिपॉजिटरी में
00:02:52वे सभी फीचर्स शामिल हैं
00:02:55जो NotebookLM कवर करता है।
00:02:57उदाहरण के लिए, आप नोटबुक बना सकते हैं,
00:02:59नोटबुक्स की लिस्ट देख सकते हैं, या नाम बदल सकते हैं या डिलीट कर सकते हैं।
00:03:00आप अपनी पसंद के सभी स्रोत भी इंसर्ट कर सकते हैं
00:03:02और सवाल या बातचीत का इतिहास निकाल सकते हैं,
00:03:05साथ ही चैट्स में यहाँ पर्सोना (Persona) सेट कर सकते हैं।
00:03:07और फिर हम यहाँ रिसर्च को
00:03:09ऑटो इम्पोर्ट के साथ डीप मोड या फास्ट मोड पर भी सेट कर सकते हैं।
00:03:12इसके अलावा, आपने NotebookLM का उपयोग करके जो कुछ भी जनरेट किया है
00:03:14उसे आप डाउनलोड भी कर सकते हैं,
00:03:17जैसे कि ऑडियो, वीडियो, स्लाइड डेक,
00:03:19इस तरह की सभी चीज़ें।
00:03:21आप इस टूल का उपयोग करके उन्हें एक्सट्रैक्ट भी कर सकते हैं।
00:03:23तो वे सभी फंक्शनलिटी जो वेब UI पर कवर की गई हैं,
00:03:24वही सब आप CLI का उपयोग करके भी कर सकते हैं।
00:03:28तो हमारे मामले में, आइए देखते हैं
00:03:31कि हम इसे अपनी लोकल मशीन पर कैसे इंस्टॉल कर सकते हैं।
00:03:33तो यहाँ आप देख सकते हैं कि इसमें इंस्टॉलेशन सेक्शन है,
00:03:35और हम बस बेसिक इंस्टॉलेशन के साथ
00:03:37ब्राउज़र लॉगिन सपोर्ट इंस्टॉल करेंगे
00:03:40ताकि हम पहली बार ब्राउज़र में लॉग इन कर सकें
00:03:42और उन क्रेडेंशियल्स को सेव कर सकें।
00:03:44तो इस मामले में, मैं इसे यहाँ से कॉपी कर रहा हूँ।
00:03:46और फिर यहाँ, मैं एक नए टर्मिनल सेक्शन पर जाऊँगा।
00:03:47और यहाँ आप देख सकते हैं कि मेरे पास
00:03:50erictech-notebook-lm नाम का एक फोल्डर है।
00:03:52और मैं यहाँ सबसे पहले
00:03:53अपना वर्चुअल एनवायरनमेंट (Virtual Environment) बनाऊँगा।
00:03:55तो इस मामले में, इसके लिए यह कमांड है।
00:03:57एक बार वर्चुअल एनवायरनमेंट बन जाने के बाद,
00:03:59मैं इसे एक्टिवेट करूँगा।
00:04:01इसे एक्टिवेट करने के बाद,
00:04:03मैं अब इंस्टॉलेशन के लिए कमांड पेस्ट करूँगा।
00:04:04ठीक है, तो अब एक बार जब हमारे पास यह आ गया है,
00:04:06तो हम इसे पूरी तरह से इंस्टॉल कर सकते हैं।
00:04:09और यहाँ आप देख सकते हैं कि इंस्टॉल करने के बाद
00:04:11अंतिम परिणाम कैसा दिखता है।
00:04:13और अब हम यह वेरिफाई भी कर सकते हैं
00:04:15कि हमारा notebook-lm CLI इंस्टॉल हुआ है या नहीं,
00:04:16वर्जन चेक करके।
00:04:18और वर्तमान में आप देख सकते हैं कि मैं notebook-lm CLI के लिए
00:04:21इस वर्जन का उपयोग कर रहा हूँ।
00:04:22तो अगली चीज़ जो हम देखेंगे
00:04:24वह यह है कि हम अपने notebook-lm के लिए
00:04:26खुद को ऑथेंटिकेट (Authenticate) कैसे कर सकते हैं।
00:04:28और यह एक क्विक वीडियो गाइड है।
00:04:29और मूल रूप से आप यहाँ जो कर सकते हैं
00:04:30वह यह है कि आप इस कमांड का उपयोग करके
00:04:32यहाँ ब्राउज़र के साथ लॉग इन कर सकते हैं।
00:04:33तो अब अगर मैं टर्मिनल पर जाऊँ,
00:04:35और अगर मैं उस कमांड को पेस्ट करूँ,
00:04:37तो यह एक ब्राउज़र खोलेगा।
00:04:39और बस, हम यहाँ Google के साथ साइन इन करेंगे।
00:04:41और यह हमारे notebook-lm के लिए हमें ऑथेंटिकेट कर देगा।
00:04:42तो यहाँ, आप देख सकते हैं कि साइन इन करने के बाद,
00:04:44यह हमारे क्रेडेंशियल्स को हमारी रूट डायरेक्टरी में सेव कर देगा।
00:04:47तो अब यहाँ आप देख सकते हैं,
00:04:49एक बार जब हमारे पास CLI कमांड इंस्टॉल और कनेक्ट हो जाए,
00:04:51तो अगली चीज़ जो हम करेंगे
00:04:52वह यह है कि हम कई तरह की चीज़ें कर सकते हैं,
00:04:54जैसे नोटबुक बनाना, हमारे पास मौजूद रिसोर्स के साथ चैट करना,
00:04:55या कंटेंट जनरेट करना और आर्टिफैक्ट्स (Artifacts) डाउनलोड करना,
00:04:56तमाम तरह की चीज़ें, है ना?
00:04:59ये सभी CLI कमांड्स हैं जिनका उपयोग हम
00:05:01अपने notebook-lm के साथ कई काम करने के लिए कर सकते हैं।
00:05:02लेकिन सबसे महत्वपूर्ण चीज़ जो हम यहाँ करेंगे
00:05:05वह है स्किल्स को इंस्टॉल करना
00:05:07ताकि हम यहाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) को
00:05:08CLI इस्तेमाल करने का ज्ञान दे सकें,
00:05:10या AI एजेंट्स को,
00:05:11ताकि वे हमारे Claw Code को notebook-lm से जोड़ सकें।
00:05:14और ऐसा करने के लिए यहाँ,
00:05:15आप देख सकते हैं कि यह पूरा एजेंट सेटअप है।
00:05:18एक विकल्प यह है कि हम इसे CLI का उपयोग करके इंस्टॉल करें,
00:05:19जो कि सभी स्किल्स इंस्टॉल करने के लिए notebook-lm का उपयोग करना है।
00:05:20और दूसरा विकल्प यह है,
00:05:23अगर आप NPX का उपयोग करके ओपन स्किल इकोसिस्टम का उपयोग करना चाहते हैं,
00:05:26तो यहाँ वह कमांड है जिससे आप ऐसा कर सकते हैं।
00:05:27लेकिन सच कहूँ तो, इन दो विकल्पों से
00:05:30मिलने वाले परिणाम एक ही हैं।
00:05:31तो इस मामले में, मैं अपनी रूट डायरेक्टरी में
00:05:33स्किल इंस्टॉल करने के लिए पहले विकल्प को कॉपी कर रहा हूँ,
00:05:34ताकि हम इसका उपयोग
00:05:36सभी प्रकार के प्रोजेक्ट्स के लिए कर सकें।
00:05:39तो इस मामले में, मैं एक नया टर्मिनल खोलूँगा,” और
00:05:40उस कमांड को यहाँ पेस्ट करूँगा।
00:05:41आप देख सकते हैं कि हमारी रूट डायरेक्टरी में
00:05:44notebook-lm स्किल पूरी तरह से इंस्टॉल हो गई है।
00:05:45और अब हमारे पास Claw Code है
00:05:47जो notebook-lm स्किल्स को पहचान सकता है, है ना?
00:05:48Notebook-lm कमांड्स।
00:05:50और हम बस या तो
00:05:53स्लैश (/) कमांड का उपयोग करके,
00:05:54या फिर नेचुरल लैंग्वेज (Natural Language) का उपयोग करके
00:05:55उन notebook-lm स्किल्स को रेफरेंस दे सकते हैं
00:05:57जो हमने सेटअप की हैं।
00:05:59ठीक है, तो एक बार जब हम जान जाते हैं कि हम अपनी
00:06:01notebook-lm स्किल्स और अपना CLI कैसे इंस्टॉल कर सकते हैं,
00:06:02तो आइए देखें कि हम इसे
00:06:04एक व्यावहारिक वर्कफ़्लो में कैसे उपयोग कर सकते हैं।
00:06:06तो यहाँ, आप देख सकते हैं कि मेरे पास bookzero.ai नाम का एक प्रोडक्ट है,
00:06:08जो कि एक ऐसा प्रोडक्ट है जिसे मैंने यहाँ AI का उपयोग करके
00:06:09बिजनेस के लिए बुककीपिंग (Bookkeeping) मैनेज करने के लिए बनाया है।
00:06:12और मैं यहाँ जो करना चाहता हूँ वह यह है कि मैं
00:06:14CSV डेटा में मौजूद 35 AI फाइनेंशियल प्रतिस्पर्धियों का
00:06:16विश्लेषण करने के लिए notebook-lm का उपयोग करना चाहता हूँ।
00:06:18और मैं हमारे प्रत्येक प्रतिस्पर्धी के लिए
00:06:20एक गहरा प्रतिस्पर्धी विश्लेषण करना चाहता हूँ,
00:06:24जैसे यह समझना कि वे क्या करते हैं, उनके सेलिंग पॉइंट्स, कीमत,
00:06:26मार्केटिंग के लिए उनकी विशिष्टता, और तुलनात्मक पेज
00:06:28जो हमारे पास होंगे।
00:06:31और यहाँ आप पूरा आर्किटेक्चर देख सकते हैं
00:06:34जो हमारे पास होने वाले हैं।
00:06:35और यहाँ आप देख सकते हैं कि यह पूरा आर्किटेक्चर है
00:06:37कि हम इस रिसर्च को कैसे करने जा रहे हैं।
00:06:39तो हमारे पास मौजूद सभी 35 प्रतिस्पर्धियों में से,
00:06:41हमने वास्तव में उन्हें अलग-अलग स्तरों (tiers) में व्यवस्थित किया है।
00:06:44तो आप यहाँ देख सकते हैं कि स्तरों के लिए,
00:06:45हमारे पास सीधे प्रतिस्पर्धी, जुड़े हुए प्रतिस्पर्धी,
00:06:48और तीसरे स्तर के प्रतिस्पर्धी भी हैं।
00:06:50तो हम यहाँ यह करना चाहते हैं कि हम टियर वन
00:06:52और टियर टू को एक ही नोटबुक में डाल दें
00:06:54क्योंकि हमारे पास प्रति नोटबुक केवल 300 स्रोत (sources) हैं
00:06:56जिन्हें हम डाल सकते हैं।
00:06:58और यहाँ पहली नोटबुक हमारे
00:07:00सीधे प्रतिस्पर्धियों की होगी, और दूसरी नोटबुक
00:07:02सिर्फ मार्केट डेटा की होने वाली है।
00:07:04तो यहाँ आप देख सकते हैं कि हम क्या करने जा रहे हैं
00:07:06कि हम यहाँ एक गहरी रिसर्च करेंगे,
00:07:08यानी हमारे शीर्ष आठ करीबी प्रतिस्पर्धियों के लिए गहरी क्वेरी,
00:07:10और टियर टू प्रतिस्पर्धियों के लिए
00:07:13यहाँ 10 तेज़ क्वेरी करेंगे।
00:07:15और कुल मिलाकर लगभग 250 स्रोत होने वाले हैं
00:07:18जो हम इस नोटबुक में जोड़ने जा रहे हैं।
00:07:20और फिर दूसरी नोटबुक के लिए,
00:07:21हम सभी 17 के लिए बस एक तेज़ रिसर्च करेंगे,
00:07:25और लगभग हमें 136 स्रोत मिलेंगे
00:07:27जो दूसरी नोटबुक में डाले जाएँगे।
00:07:29और आउटपुट के रूप में, हमें एक रिपोर्ट मिलेगी
00:07:31और साथ ही एक माइंड मैप और एक स्लाइड डेक भी
00:07:34उस तुलनात्मक विश्लेषण पर जो हमने डाला है।
00:07:36और बिल्कुल इसी तरह हम इसे करने जा रहे हैं।
00:07:37और फिर यहाँ आप देख सकते हैं
00:07:38ये वो पूरे निष्पादन चरण (execution steps) हैं
00:07:40कि हम इसे चरण दर चरण कैसे हासिल करेंगे।
00:07:42तो इस मामले में, मैं बस इसे चलाने जा रहा हूँ
00:07:44और देखते हैं कि परिणाम कैसा दिखता है।
00:07:46एक सेकंड के लिए छोटा सा ब्रेक।
00:07:47जब मैं इस विषय पर टूल रिसर्च कर रहा था,
00:07:50तो मैंने "JobRite" नामक एक प्लेटफ़ॉर्म का परीक्षण किया,
00:07:52और यह वास्तव में काफी दिलचस्प है
00:07:54अगर आप अभी नौकरी की तलाश कर रहे हैं।
00:07:55एक चीज़ जो मैंने ऑनलाइन नौकरियों के लिए आवेदन करने के बारे में देखी है
00:07:58वो ये कि ज़्यादातर समय भूमिकाएँ ढूँढने में नहीं बीतता।
00:08:01यह उनके आस-पास की प्रक्रियाओं से निपटने में बीतता है,
00:08:03जैसे रेज़्यूमे को फिर से लिखना, फ़ॉर्म भरना,
00:08:05और यह समझने की कोशिश करना कि क्या कोई नौकरी सही भी है या नहीं।
00:08:08JobRite उस पूरे वर्कफ़्लो को सरल बनाने की कोशिश करता है।
00:08:11जब आप अपना रेज़्यूमे अपलोड करते हैं,
00:08:12तो प्लेटफ़ॉर्म इसका विश्लेषण करता है और एक पूरी प्रोफ़ाइल बनाता है
00:08:15आपके कौशल, अनुभव की,
00:08:17और उन भूमिकाओं की जो आपके लिए सही हो सकती हैं।
00:08:19वहाँ से, यह उनके जॉब मैचिंग सिस्टम के माध्यम से
00:08:21नौकरियों की सिफारिश करना शुरू कर देता है।
00:08:23और जो मददगार है वो ये कि यह केवल लिस्टिंग नहीं दिखाता।
00:08:26यह वास्तव में बताता है कि कोई भूमिका आपके बैकग्राउंड से क्यों मेल खाती है।
00:08:29फिर इसमें Resume AI है,
00:08:30जो नौकरी के विवरण के आधार पर आपके रेज़्यूमे के
00:08:32अनुकूलित संस्करण तैयार कर सकता है।
00:08:34तो हर बार आवेदन करते समय अपना रेज़्यूमे फिर से लिखने के बजाय,
00:08:37सिस्टम इसे स्वचालित रूप से अनुकूलित कर देता है।
00:08:39वो हिस्सा जो मुझे विशेष रूप से उपयोगी लगा
00:08:42वह उनका Chrome Autofill एक्सटेंशन है।
00:08:44एक बार जब आप सामान्य आवेदन प्रश्नों के उत्तर दे देते हैं,
00:08:47तो यह कुछ ही सेकंड में अधिकांश जॉब एप्लिकेशन फ़ॉर्म को ऑटोफिल कर सकता है।
00:08:50उनके पास "Insider Connections" नाम की भी कोई चीज़ है,
00:08:53जो आपको उन कंपनियों के अंदर संभावित कनेक्शन देखने में मदद करती है
00:08:54जहाँ आप आवेदन कर रहे हैं।
00:08:56तो आप केवल एक अंधेरे गड्ढे में आवेदन नहीं भेज रहे हैं।
00:08:59और यदि आप मार्गदर्शन चाहते हैं, तो इसमें Orion AI है,
00:09:01जो मूल रूप से एक करियर सहायक की तरह काम करता है।
00:09:04आप इससे भूमिकाओं, भर्ती रुझानों के बारे में सवाल पूछ सकते हैं,
00:09:07या किसी विशिष्ट नौकरी के लिए अपनी संभावनाओं को बेहतर बनाने के तरीके पूछ सकते हैं।
00:09:09कुल मिलाकर, यह एक एकल टूल की तरह कम
00:09:12और नौकरी की तलाश के पेचीदा हिस्सों को संभालने के लिए
00:09:14बने एक प्लेटफ़ॉर्म जैसा लगता है।
00:09:16यदि आप इसे देखना चाहते हैं,
00:09:17तो आप विवरण में दिए गए लिंक का उपयोग करके JobRite आज़मा सकते हैं।
00:09:20यह वर्तमान में मुफ़्त है और आप नीचे दिए गए लिंक के माध्यम से
00:09:22शुरुआती एक्सेस के लिए साइन अप भी कर सकते हैं।
00:09:24ठीक है, अब वीडियो पर वापस चलते हैं।
00:09:26ठीक है, तो अब आप परिणाम के रूप में देख सकते हैं,
00:09:27हमारे पास पाँच डिलीवरेबल डाउनलोड हमारे डॉक्स फ़ोल्डर के अंदर
00:09:30सफलतापूर्वक डाउनलोड हो गए हैं।
00:09:31तो हमारे मार्केटिंग प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के बजाय।
00:09:34तो ये PBT, MD फ़ाइल और JSON फ़ाइल हैं
00:09:37उन सभी चीज़ों के लिए जो हमने रिसर्च के लिए
00:09:39नोटबुक एक और नोटबुक दो के लिए की हैं।
00:09:40और यहाँ आप देख सकते हैं कि यह आपको इस पूरे क्षेत्र (niche) की
00:09:42पूरी MD फ़ाइल का एक पूर्ण विश्लेषण देता है
00:09:45जिसमें हम वर्तमान में हैं।
00:09:46और अब अगर मैं स्लाइड डेक खोलूँ,
00:09:48तो यह बिल्कुल ऐसा दिखता है।
00:09:50तो यहाँ आप देख सकते हैं कि हमारे पास अलग-अलग स्लाइड्स हैं।
00:09:52वे सभी यहाँ उस बनाना टू (Banana 2) का उपयोग करके बनाई गई हैं।
00:09:54और यहाँ आप आगे देख सकते हैं,
00:09:55मैं यहाँ अपनी नोटबुक भी खोल सकता हूँ
00:09:57और हमारे द्वारा बनाई गई नोटबुक देखने में सक्षम हो सकता हूँ।
00:09:59उदाहरण के लिए, डायरेक्ट और एडजेसेंट नोटबुक
00:10:01और साथ ही मार्केट लैंडस्केप जो हमने जोड़ा है।
00:10:04तो यहाँ दोनों नोटबुक में 300 स्रोत और 171 स्रोत
00:10:07जोड़े गए हैं।
00:10:08तो अगर मैं उनमें से एक को खोलूँ, उदाहरण के लिए,
00:10:11यहाँ आप देख सकते हैं कि ये वे सभी संसाधन हैं
00:10:12जो हमने जोड़े हैं।
00:10:13और अब अगर मैं कोई सवाल पूछूँ, है ना?
00:10:15जैसे कि, हमारे बुक जीरो उत्पाद के आधार पर,
00:10:19हमारा सेलिंग पॉइंट (बिक्री बिंदु) क्या है?
00:10:20यह हमारे पास मौजूद अन्य प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अद्वितीय कैसे है?
00:10:23और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के आधार पर हमें उत्पाद विजन
00:10:25के लिए किस चीज़ पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए?
00:10:27तो अगर मैं यहाँ यह सवाल पूछूँ,
00:10:29तो इसे उन सभी स्रोतों को देखने में सक्षम होना चाहिए
00:10:30जो हमने गहरी रिसर्च के लिए जोड़े हैं
00:10:32और इस तरह के सवालों के जवाब देने में सक्षम होना चाहिए।
00:10:33और यहाँ आप देख सकते हैं, मैंने मूल रूप से इन सेटिंग्स को यहाँ
00:10:36लर्निंग गाइड में बदल दिया है और जवाब को छोटा रखा है।
00:10:39और यहाँ आप देख सकते हैं,
00:10:40यह पूरा जवाब है जो मुझे मिल रहा है।
00:10:42तो आपका मुख्य सेलिंग पॉइंट यहाँ रसीद निकालने
00:10:44और मिलान के लिए अत्यधिक तेज़ और सटीक होना है।
00:10:47और यहाँ आप स्पष्ट रूप से लेबल देख सकते हैं
00:10:49कि सेलिंग पॉइंट क्या है।
00:10:50और आप देख सकते हैं कि यह आपको एक विश्लेषण भी देता है
00:10:53कि अन्य प्रतिस्पर्धी क्या कर रहे हैं, ठीक है?
00:10:55तो बुक जीरो की विशिष्टता यहाँ हाइपर सिंपल
00:10:57तीन-चरणीय प्रक्रिया अपलोड, इम्पोर्ट,
00:11:00मैच वर्कफ़्लो में निहित है,
00:11:01जिसे विशेष रूप से बुककीपिंग ऑटोपायलट के लिए
00:11:04अमेरिकी और कनाडाई बाजार के लिए डिज़ाइन किया गया है,
00:11:06बिना किसी कठिन सीखने की प्रक्रिया के।
00:11:08तो प्रतिस्पर्धी रुझानों के आधार पर,
00:11:10बाजार आक्रामक रूप से संवादात्मक AI सिस्टम
00:11:11की ओर बढ़ रहा है,
00:11:13जो लगातार ज़ीरो-टच बैंक समाधान (reconciliations) का उपयोग कर रहा है।
00:11:16और आपके उत्पाद विजन के लिए,
00:11:18आपको रसीद मिलान से हटकर निरंतर रीयल-टाइम
00:11:20बहीखाता समाधान की ओर ध्यान केंद्रित करना चाहिए,
00:11:23जो स्वचालित और कार्रवाई योग्य वित्तीय अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
00:11:26तो उत्पाद विजन के लिए यह मुझे बिल्कुल वही बताता है
00:11:28जो करना चाहिए, बहुत छोटा और संक्षिप्त,
00:11:31बिना किसी बहुत लंबे निबंध को पढ़े।
00:11:33मैं बस इसे यहाँ सेटिंग्स के अंदर सेट कर सकता हूँ
00:11:35कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग के लिए ताकि जवाब छोटा रहे
00:11:38और मुझे सटीक उत्तर मिल सके।
00:11:40तो ये रहा दोस्तों।
00:11:41मूल रूप से इसी तरह आप क्लाउड कोड और
00:11:43नोटबुक LM की शक्ति को मिलाकर ये बेहतरीन ऑटोमेशन बना सकते हैं।
00:11:46और इस वीडियो में,
00:11:47हमने जाना कि आप इसे अपनी लोकल मशीन पर कैसे सेट कर सकते हैं
00:11:49और इसके कुछ व्यावहारिक उपयोग के मामले क्या हैं
00:11:51कि आप एप्लिकेशन बनाने के लिए इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं, है ना?
00:11:53उत्पाद संबंधी निर्णय लेना
00:11:55या क्लाउड कोड और नोटबुक LM का उपयोग करके कुछ भी बनाना।
00:11:58और निश्चित रूप से, यदि आप वर्तमान में उत्पाद बना रहे हैं
00:11:59और आप अपनी उत्पाद मार्केटिंग में सुधार करना चाहते हैं
00:12:01क्लाउड कोड का उपयोग करके,
00:12:02तो इस वीडियो को यहाँ ज़रूर देखें
00:12:04कि उत्पाद मार्केटिंग को बेहतर बनाने के लिए क्लाउड कोड का
00:12:08उपयोग मेरे द्वारा बनाए गए 43 कौशलों के साथ कैसे करें।
00:12:09तो इसे ज़रूर देखें।
00:12:11तो इस वीडियो के लिए बस इतना ही।
00:12:12और यदि आपको यह वीडियो पसंद आया है,
00:12:14तो कृपया इस वीडियो को लाइक ज़रूर करें।
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00:12:17लेकिन इसके साथ ही, मैं आपसे अगले वीडियो में मिलूँगा।