00:00:00क्या AI एजेंट्स कमज़ोर हो रहे हैं या वे सिर्फ़ गलत जानकारी के साथ काम कर रहे हैं?
00:00:03एजेंट्स के साथ मुख्य समस्या उनका कॉन्टेक्स्ट है।
00:00:06ऐसा नहीं है कि एजेंट्स के पास जानकारी नहीं है या वे चीज़ें याद नहीं रख सकते,
00:00:09बल्कि समस्या यह है कि वे जानकारी के किसी भरोसेमंद स्रोत से जुड़े नहीं हैं।
00:00:12इसका मतलब है कि खराब जानकारी ही उनके खराब प्रदर्शन का असली कारण है।
00:00:15अब शायद आप Google के NotebookLM के बारे में जानते होंगे,
00:00:18जो रिसर्च करने के लिए एक बेहतरीन टूल है और पॉडकास्ट भी जेनरेट कर सकता है।
00:00:22लेकिन क्या होगा अगर यह उससे कहीं ज़्यादा काम कर सके?
00:00:23हमारी टीम ने इस रिसर्च टूल को अलग-अलग पहलुओं से परखने की कोशिश की
00:00:27ताकि हम इसे अपने डेवलपमेंट वर्कफ़्लो में शामिल करने का तरीका खोज सकें
00:00:30और सच कहूँ तो, हमें उम्मीद नहीं थी कि यह इतना सटीक बैठेगा।
00:00:32पूरे वीडियो के दौरान, हमारी टीम ने इसके CLI टूल के ज़रिए NotebookLM का इस्तेमाल किया।
00:00:36यह इस प्रोडक्ट का एक इंटरफ़ेस है जो आपको पूरा कंट्रोल देता है
00:00:39ताकि आप अपनी नोटबुक, सोर्स और ऑडियो रिव्यू को बेहतर तरीके से मैनेज कर सकें।
00:00:44इसका इंस्टॉलेशन बहुत आसान है, बस एक कमांड और काम हो गया।
00:00:47एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप हेल्प कमांड चलाकर इसकी पुष्टि कर सकते हैं।
00:00:51यह NotebookLM के सोर्स को कंट्रोल करने के लिए सभी उपलब्ध कमांड दिखाता है,
00:00:56साथ ही मल्टीमॉडल इनपुट और इस टूल से किए जा सकने वाले सभी फंक्शन भी दिखाता है।
00:01:00लेकिन इस्तेमाल से पहले, NLM auth कमांड का उपयोग करके CLI को अपने Google अकाउंट से ऑथेंटिकेट करें।
00:01:05कमांड रन करते ही एक Chrome विंडो खुलेगी जहाँ आप साइन-इन कर सकते हैं।
00:01:08उसके बाद, NLM भविष्य के इस्तेमाल के लिए आपके क्रेडेंशियल्स सेव कर लेता है।
00:01:11NotebookLM को CLI और MCP, दोनों के ज़रिए एक्सेस किया जा सकता है,
00:01:15दोनों एक ही डेवलपर ने बनाए हैं, इसलिए आप अपनी पसंद का कोई भी चुन सकते हैं।
00:01:18हमने CLI को इसलिए चुना क्योंकि यह टोकन के मामले में किफ़ायती है
00:01:21और लंबे समय तक चलने वाले कामों में कोई समस्या नहीं आएगी।
00:01:24हम AI एजेंट्स के लिए NotebookLM को “सेकंड ब्रेन” की तरह इस्तेमाल कर सकते हैं
00:01:27इसे कोडबेस की जानकारी देकर और काम के साथ-साथ चीज़ों को डॉक्यूमेंट करने की अनुमति देकर।
00:01:31ऐसा करने के लिए, हमने claud.md फ़ाइल में निर्देश जोड़े
00:01:35और इसे बताया कि प्रोजेक्ट का सारा ज्ञान, आर्किटेक्चरल फैसले
00:01:38और बाकी सभी डॉक्यूमेंटेशन इसी नोटबुक में होने चाहिए।
00:01:41यह नोटबुक जानकारी का एकमात्र विश्वसनीय स्रोत (सिंगल सोर्स ऑफ ट्रुथ) थी।
00:01:43हमने CLI टूल के ज़रिए नोटबुक बनाने के लिए Claude का उपयोग किया और इसकी ID को claud.md में सेव कर लिया।
00:01:49जब हम ऐप के किसी फ़ीचर पर काम कर रहे थे, तो हमने पहले उसे प्लान करने के लिए “प्लान मोड” का इस्तेमाल किया।
00:01:53इम्प्लीमेंटेशन के बाद, जब बिल्ड पास हो गया,
00:01:55तो निर्देशों के अनुसार नोटबुक में फ़ीचर इम्प्लीमेंटेशन की जानकारी अपडेट हो गई।
00:01:59बनी हुई नोटबुक में वे सभी फैसले शामिल थे जो Claude ने काम के दौरान लिए थे।
00:02:03इसे सेकंड ब्रेन की तरह सेटअप करने का मतलब है कि Claude को खुद ढेर सारे डॉक्यूमेंट्स नहीं खोजने पड़ेंगे,
00:02:08जिससे पैटर्न मैचिंग और फालतू जानकारी के कारण कॉन्टेक्स्ट भरने की समस्या नहीं होगी।
00:02:12इसके बजाय, उसने बिल्कुल सटीक जानकारी पाने के लिए NotebookLM की RAG क्षमताओं पर भरोसा किया।
00:02:16इस तरह Claude को Gemini से सीधे जवाब मिलते हैं, न कि डेटा का ढेर,
00:02:20और वह डेवलपमेंट और इम्प्लीमेंटेशन पर ज़्यादा ध्यान दे पाता है।
00:02:23आप इस नोटबुक को किसी के भी साथ शेयर कर सकते हैं,
00:02:25और वे NotebookLM की मदद से यह देख सकते हैं कि काम उनकी ज़रूरत के मुताबिक है या नहीं,
00:02:31भले ही वे टेक्निकल बैकग्राउंड से न हों, वे अपनी रफ्तार से बारीकियों को समझ सकते हैं।
00:02:35NotebookLM को कई स्रोतों से रिसर्च करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
00:02:39चूँकि हम रिसर्च के लिए पहले से ही Claude Code का बहुत इस्तेमाल करते हैं,
00:02:42इसलिए हमने रिसर्च टॉपिक दिया और Claude से सोर्स खोजने,
00:02:47नई नोटबुक बनाने और उन्हें वहां अपलोड करने को कहा।
00:02:49उसने सभी सोर्स की पहचान की और उन्हें इस काम के लिए बनाई गई नोटबुक में अपलोड कर दिया।
00:02:53Claude के साथ रिसर्च में बहुत ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट खर्च होता है क्योंकि वह उन लिंक्स को भी देखता है जो बाद में बेकार निकलते हैं।
00:02:59रिसर्च को दो हिस्सों में बाँटने और इस काम के लिए बने खास टूल का इस्तेमाल करने से समय और टोकन दोनों की बचत हुई।
00:03:05एक बार सोर्स नोटबुक में आ जाने के बाद, हमने पुराने कॉन्टेक्स्ट को हटा दिया
00:03:11और Claude से CLI के ज़रिए NotebookLM पर जानकारी खोजने को कहा,
00:03:15ताकि वह RAG पाइपलाइन वाली रिसर्च ढूँढ सके और नोटबुक चैट के ज़रिए मुख्य निष्कर्ष निकाल सके।
00:03:20Claude ने CLI टूल का इस्तेमाल करके नोटबुक निकाली, चैट मैसेज भेजकर मुख्य बातें जानीं और आउटपुट दे दिया।
00:03:26यह सामान्य Claude रिसर्च की तुलना में बहुत तेज़ था।
00:03:29नोटबुक इस्तेमाल करने का फायदा यह है कि अगर हमें उसी रिसर्च से और जानकारी चाहिए,
00:03:34तो हम वापस नोटबुक पर जा सकते हैं क्योंकि सोर्स वहां सुरक्षित हैं।
00:03:37इसलिए Claude को उन्हें दोबारा खोजने की ज़रूरत नहीं है क्योंकि रिसर्च अब बाहरी रूप से उपलब्ध है।
00:03:41अगर हम सिर्फ़ Claude का इस्तेमाल करते, तो हम उन सोर्स का दोबारा हवाला नहीं दे पाते
00:03:45जब तक कि हम पूरी रिसर्च दोबारा न करें और Claude उन्हें फिर से न ढूँढे।
00:03:49लेकिन यह तरीका हमें भविष्य में भी उनका इस्तेमाल करने की सुविधा देता है।
00:03:52किसी दूसरे के लिखे हुए कोडबेस को समझना डेवलपमेंट का सबसे मुश्किल हिस्सा होता है।
00:03:57और इसे आसान बनाने के लिए भी हमने NotebookLM का इस्तेमाल किया।
00:04:00इसके लिए, हमने Claude से GitHub CLI का उपयोग करके रिपॉजिटरी क्लोन करने को कहा।
00:04:04क्लोन होने के बाद, हमने उसे RepoMix के ज़रिए इस रेपो के लिए एक डॉक्यूमेंट जेनरेट करने को कहा।
00:04:09RepoMix एक ऐसा टूल है जो कोडबेस को AI के अनुकूल फॉर्मेट में पैक कर देता है।
00:04:14आप कोड को कई फॉर्मेट वाले डॉक्यूमेंट्स में बदलने के लिए वेब इंटरफ़ेस का भी उपयोग कर सकते हैं,
00:04:18जिससे AI कोडबेस को कम टोकन में आसानी से समझ सके।
00:04:23लेकिन हमने RepoMix CLI का इस्तेमाल किया।
00:04:25हमने इसे NPM के ज़रिए इंस्टॉल किया।
00:04:26और इंस्टॉल होने के बाद, RepoMix CLI ग्लोबली उपलब्ध हो गया।
00:04:29फिर हमने Claude से CLI टूल का उपयोग करके NotebookLM पर एक नोटबुक बनाने
00:04:34और इस नोटबुक के सोर्स के रूप में फ़ॉर्मेट किए गए डॉक्यूमेंट को जोड़ने के लिए कहा।
00:04:37रेपो क्लोन करने के बाद, उसने कोड को कम टोकन वाले डॉक्यूमेंट में बदलने के लिए RepoMix CLI का उपयोग किया
00:04:44और फिर एक नई नोटबुक बनाकर सोर्स को TXT फॉर्मेट में जोड़ दिया।
00:04:47अब सोर्स जुड़ चुका था।
00:04:49हमने Claude से नोटबुक टूल्स का उपयोग करके कोडबेस को विज़ुअलाइज़ करने
00:04:52और ऐसे डायग्राम बनाने को कहा जो हमें कोडबेस को समझने में मदद करें।
00:04:56उसने विज़ुअलाइज़ेशन कमांड की एक सीरीज़ चलाई।
00:04:58और डायग्राम पूरे होने के बाद, हम उन्हें NotebookLM के स्टूडियो में देख सकते थे।
00:05:03उसने एक “एटलास” बनाया जो प्रोजेक्ट की मुख्य कार्यप्रणाली के लिए गाइड का काम करता है।
00:05:07उसने ऐप के हर पहलू के लिए एक प्रॉपर माइंड मैप बनाया
00:05:09जिससे हमें हर चीज़ के बारे में अलग से चैट करने की सुविधा मिली।
00:05:12वहाँ इन्फोग्राफिक्स भी बनाए गए थे जहाँ हम अलग-अलग पहलुओं को विज़ुअली देख सकते थे,
00:05:16जिससे कोडबेस को समझना आसान हो गया
00:05:19बजाय इसके कि हम Claude के टेक्स्ट वाले जवाबों पर निर्भर रहें।
00:05:21आगे बढ़ने से पहले, हमारे स्पॉन्सर “Make” के बारे में कुछ बातें,
00:05:25एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म जो टीमों को अपनी पूरी क्षमता हासिल करने में मदद करता है
00:05:28ताकि वे AI के साथ अपने बिज़नेस को बढ़ा सकें।
00:05:31हम सभी जानते हैं कि ऑटोनॉमस एजेंट्स के साथ सबसे बड़ा जोखिम “ब्लैक बॉक्स” की समस्या है।
00:05:35आप उन्हें तैनात तो कर देते हैं, लेकिन उनके फैसलों की पुष्टि नहीं कर पाते।
00:05:37Make ने इसका समाधान निकाला है, AI-असिस्टेड नो-कोड क्षमताओं को
00:05:413,000 से अधिक प्री-बिल्ट ऐप्स के साथ जोड़कर, ताकि आपको एक पारदर्शी अनुभव मिले।
00:05:46इस वीडियो के लिए, मैं उनके प्री-बिल्ट मार्केट रिसर्च एनालिस्ट एजेंट का उपयोग कर रहा हूँ
00:05:49यह दिखाने के लिए कि आप कंट्रोल के साथ कैसे आगे बढ़ सकते हैं।
00:05:52MakeGrid, MCP और एडवांस्ड एनालिटिक्स जैसे पावरफुल टूल्स के साथ,
00:05:56सबसे बड़ी चीज़ यहाँ “रीज़निंग पैनल” है।
00:05:58यह आपको एजेंट के तर्क को स्टेप-बाय-स्टेप देखने देता है,
00:06:01नॉलेज फीचर का उपयोग करके उसके जवाबों को पुख्ता करता है,
00:06:03और कैनवस में सीधे चैट टूल के साथ लाइव डीबग करने की सुविधा देता है।
00:06:06यह वही पारदर्शिता है जिसका डेवलपर्स इंतज़ार कर रहे थे।
00:06:09अंदाज़ा लगाना बंद करें और कंट्रोल के साथ स्केल करना शुरू करें।
00:06:11आज ही नए Make एजेंट्स का अनुभव करने के लिए पिन किए गए कमेंट में दिए गए लिंक पर क्लिक करें।
00:06:15जब भी AI के सामने ऐसी समस्या आती है जो उसके नॉलेज बेस में नहीं है,
00:06:18तो वह वेब सर्च का उपयोग करता है और समाधान खोजने के लिए रिसोर्स जुटाता है।
00:06:22इसलिए हमने सोचा कि क्या हम वेब सर्च को पूरी तरह से छोड़कर
00:06:25इसे एक नॉलेज बेस से बदल सकते हैं।
00:06:27वेब सर्च के साथ समस्या यह है कि Claude ढेर सारे सोर्स निकाल लेता है,
00:06:30लेकिन उनमें से कुछ ही असल में काम के होते हैं।
00:06:32बाकी सिर्फ़ टोकन बर्बाद करते हैं।
00:06:33इसलिए हमने Claude से NotebookLM पर एक नई नोटबुक बनाने
00:06:37और डॉक्यूमेंटेशन, कम्युनिटीज़ और अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म से
00:06:40समाधानों को सोर्स के रूप में जोड़ने के लिए कहा,
00:06:41ताकि यह नोटबुक डीबगिंग के लिए सबसे बेहतरीन जगह बन सके।
00:06:44उसने नोटबुक बनाई और सोर्स जोड़ना शुरू कर दिया।
00:06:48अंत तक, नोटबुक में आधिकारिक डॉक्यूमेंटेशन,
00:06:50कम्युनिटी फ़ोरम, GitHub रेपो, ब्लॉग और अन्य ज़रूरी चीज़ें आ गईं
00:06:55जो डीबगिंग से जुड़ी समस्याओं के लिए नॉलेज बेस का काम कर सकती थीं।
00:06:58हमने नोटबुक की ID को claud.md फ़ाइल में जोड़ दिया
00:07:01और Claude को बताया कि वह डीबगिंग की सभी समस्याओं के लिए इसे सोर्स के रूप में इस्तेमाल करे।
00:07:05हमने यह निर्देश भी जोड़ा कि जब भी कोई बग आए,
00:07:08तो वह वेब सर्च करने से पहले नोटबुक पर भरोसा करे।
00:07:11इसके लागू होने के बाद, जब भी कोई एरर आया,
00:07:13जैसे कि प्रोजेक्ट में इस्तेमाल किया गया पुराना (deprecated) मिडलवेयर,
00:07:16तो उसने उसे अलग तरह से हैंडल किया।
00:07:18अगर वह इसे सामान्य तरीके से हल करता,
00:07:19तो वह पहले डॉक्यूमेंटेशन लाता और फिर समस्या ठीक करता।
00:07:23लेकिन इसके बजाय, उसने नोटबुक से एक सीधा सवाल पूछा
00:07:26कि लेटेस्ट प्रॉक्सी पर कैसे माइग्रेट करें,
00:07:28सिर्फ़ नोटबुक का इस्तेमाल करके उसे एक स्ट्रक्चर्ड जवाब मिल गया,
00:07:31बजाय पूरे वेब से नतीजे खोजने के।
00:07:33अब, यह claud.md और बाकी सभी रिसोर्स,
00:07:36AI Labs Pro पर उपलब्ध हैं।
00:07:38जो नहीं जानते, उन्हें बता दूँ कि यह हमारी हाल ही में लॉन्च की गई कम्युनिटी है
00:07:41जहाँ आपको इस्तेमाल के लिए तैयार टेम्प्लेट्स और प्रॉम्ट्स मिलते हैं,
00:07:43वे सभी कमांड और स्किल्स जिन्हें आप सीधे अपने प्रोजेक्ट्स में प्लग कर सकते हैं,
00:07:47इस वीडियो और पिछले सभी वीडियो के लिए।
00:07:49अगर आपको हमारा काम पसंद आया और आप चैनल को सपोर्ट करना चाहते हैं,
00:07:52तो यह सबसे अच्छा तरीका है।
00:07:53लिंक डिस्क्रिप्शन में हैं।
00:07:55हम हमेशा AI डेवलपमेंट की शुरुआत डॉक्यूमेंटेशन लिखकर करते हैं,
00:07:59इसलिए हमने उन डॉक्यूमेंट्स को भी NotebookLM पर भेजने के बारे में सोचा।
00:08:02जब हम एक एप्लिकेशन पर काम कर रहे थे,
00:08:04हमने डॉक्यूमेंट्स तैयार किए और एक बार वे तैयार हो गए,
00:08:06तो हमने Claude से NotebookLM पर एक और नोटबुक बनाने
00:08:09और सभी डॉक्यूमेंट्स को उस नोटबुक के सोर्स के रूप में डालने को कहा।
00:08:12उसने एक नोटबुक बनाई और सभी सोर्स को NotebookLM में जोड़ दिया।
00:08:16एक बार ये सोर्स जुड़ गए, तो वे व्यवस्थित और भरोसेमंद हो गए,” जिससे Claude को प्रोजेक्ट को समझने में मदद मिली।
00:08:19और अगर हम नॉन-टेक्निकल लोगों के साथ काम कर रहे हैं,
00:08:21तो हम बस इस नोटबुक को शेयर कर सकते हैं और एक्सेस वाला कोई भी व्यक्ति इससे चैट कर सकता है
00:08:24और चीज़ों को खुद समझ सकता है।
00:08:27और यह नोटबुक सिर्फ़ Claude की मदद नहीं करती।
00:08:28अगर आप Cursor, Gemini CLI जैसे अन्य टूल्स का उपयोग कर रहे हैं,
00:08:30या कोई और आपके साथ मिलकर काम कर रहा है,
00:08:34तो यह नोटबुक उनके लिए भी नॉलेज बेस के रूप में काम कर सकती है।
00:08:36क्योंकि नोटबुक चैट के साथ,
00:08:39हर एजेंट को उसकी ज़रूरत के हिसाब से जानकारी मिल सकती है
00:08:40बजाय फाइलों को खोजने के लिए फाइल टूल्स पर निर्भर रहने के।
00:08:44इस तरह, Claude या कोई अन्य एजेंट बस NLM नोटबुक क्वेरी टूल का उपयोग कर सकता है,
00:08:46उस समय की ज़रूरत के हिसाब से सवाल पूछ सकता है
00:08:51और उसी से अपना कॉन्टेक्स्ट तैयार कर सकता है।
00:08:53साथ ही, अगर आपको हमारा कंटेंट पसंद आ रहा है, तो हाइप बटन दबाने पर विचार करें
00:08:55क्योंकि इससे हमें और ज़्यादा ऐसा कंटेंट बनाने
00:08:58और ज़्यादा लोगों तक पहुँचने में मदद मिलती है।
00:09:00अब, हमने पहले ही देखा कि कैसे हम कोडबेस को समझने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं,
00:09:02लेकिन हम देखना चाहते थे कि क्या वे विज़ुअलाइज़ेशन एजेंट्स की भी मदद कर सकते हैं।
00:09:06इसलिए हमने Claude से एक और नोटबुक बनाने को कहा
00:09:10और ऐसे विज़ुअलाइज़ेशन बनाने को कहा जो एजेंट को कोड समझने में मदद करें।
00:09:12तो उसने एक नोटबुक बनाई और माइंड मैप्स, इन्फोग्राफिक्स, डेटा टेबल जोड़े,
00:09:16और कई सोर्स NotebookLM में डाले
00:09:20और उन्हें प्रोजेक्ट के विज़ुअलाइज़ेशन फ़ोल्डर में डाउनलोड कर लिया।
00:09:22इसमें एजेंट की समझ के लिए कई फॉर्मेट थे,
00:09:25जिनमें CSV और Markdown फाइलों में टेबल शामिल थे,
00:09:28और इसमें माइंड मैप्स के लिए JSON फाइलें भी थीं।
00:09:30तो उसने इन सभी फीचर्स के लिए माइंड मैप्स बनाए।
00:09:33ये वही थे जिन्हें हमने JSON फाइलों के रूप में एक्सपोर्ट होते देखा था।
00:09:36उसने विज़ुअली समझने में मदद के लिए एक पूरी स्लाइड डेक भी बनाई।
00:09:40जब भी उसे कुछ चेक करने की ज़रूरत पड़ती,
00:09:43तो वह फाइल सिस्टम को खंगालने के बजाय संबंधित माइंड मैप चेक करता,
00:09:46जहाँ से उसे सही फ्लो मिल जाता और वह नोटबुक से अपनी ज़रूरत की चीज़ पूछ लेता।
00:09:50इसी तरह, उसने एंडपॉइंट्स चेक किए, फ्लो का विश्लेषण किया,
00:09:54और एक्सपोर्ट किए गए JSON माइंड मैप्स का उपयोग करके नोटबुक से सवाल पूछे
00:09:56बजाय कोडबेस में इधर-उधर भटकने के।
00:10:00NotebookLM का इस्तेमाल करने का एक और तरीका है
00:10:03सिक्योरिटी से जुड़ी उन सभी समस्याओं को जोड़ना जिनका हम अक्सर सामना करते हैं,
00:10:05AI द्वारा बनाई गई वेबसाइटों को सही सोर्स के साथ जोड़कर।
00:10:08इसलिए हमने Claude से CLI टूल का उपयोग करके एक नोटबुक बनाने
00:10:12और फ़ीचर स्पेक्स और सिक्योरिटी से जुड़े सभी ज़रूरी सोर्स जोड़ने के लिए कहा।
00:10:15इस नोटबुक का उद्देश्य Claude के लिए एक सिक्योरिटी हैंडबुक की तरह काम करना है
00:10:19ताकि जब भी वह किसी समस्या में फंसे, तो मदद के लिए इसे देख सके।
00:10:22उसने नोटबुक बनाई और सभी सोर्स जोड़ दिए।
00:10:26इसमें कस्टम सिक्योरिटी गाइड, OWASP की चीट शीट,
00:10:28GitHub से हमारे टेक स्टैक के लिए सुरक्षा उपाय,
00:10:32CVE डेटाबेस और ऐप की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए अन्य ज़रूरी रिसोर्स शामिल थे।
00:10:35उसने जो नोटबुक बनाई उसमें 61 सोर्स थे, जो अलग-अलग फाइलों में थे,
00:10:39जिनमें कई जगहों से सिक्योरिटी एडवाइज़री शामिल थीं।
00:10:43इसका इस्तेमाल करते हुए, जब हमने Claude को क्विक सिक्योरिटी चेक करने के लिए कहा,
00:10:45तो उसने हैंडबुक का इस्तेमाल किया, एक सिक्योरिटी रिपोर्ट बनाई,
00:10:49और अलग-अलग गंभीरता वाली कई समस्याओं की पहचान की,
00:10:51जैसे कि उसने ऐप के ट्रांजेक्शन में फ्लोटिंग पॉइंट एरर का पता लगाया
00:10:54जो ट्रांजेक्शन की रकम ज़्यादा होने पर गंभीर हो सकता है।
00:10:58वह ऐसा इसलिए कर पाया क्योंकि यह चेक NotebookLM की रिसर्च पर आधारित था।
00:11:00इसी के साथ हम इस वीडियो के अंत में पहुँच गए हैं।
00:11:04अगर आप चैनल को सपोर्ट करना चाहते हैं और हमें ऐसे वीडियो बनाने में मदद करना चाहते हैं,
00:11:06तो आप नीचे दिए गए सुपर थैंक्स बटन का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं।
00:11:10हमेशा की तरह, देखने के लिए धन्यवाद और आपसे अगले वीडियो में मिलते हैं।
00:11:13As always, thank you for watching and I'll see you in the next one.