00:00:00Cursor ने Cursor में GPT 5.2 Codex की रिलीज़ की घोषणा की,
00:00:03जो लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के लिए एक नया फ्रंटियर मॉडल है। लेकिन वास्तव में यह मेरे वीडियो का मुख्य बिंदु नहीं है। इसके बजाय,
00:00:12मेरे इस वीडियो का मुख्य बिंदु Cursor के CEO माइकल ट्रूएल की इस पोस्ट के बारे में है,
00:00:17जहाँ उन्होंने उल्लेख किया है कि उन्होंने इस मॉडल का उपयोग किया,
00:00:21मुझे लगता है कम से कम,
00:00:23वे यहाँ GPT 5.2 का उल्लेख कर रहे हैं,
00:00:25Codex का नहीं,
00:00:26लेकिन मुझे लगता है उनका मतलब Codex से है,
00:00:29कि उन्होंने इस मॉडल का उपयोग AI के साथ एक ब्राउज़र बनाने के लिए किया,
00:00:33सिर्फ AI के साथ,
00:00:34जैसा कि मैं समझता हूँ,
00:00:36क्योंकि यह एक सप्ताह तक बिना रुके चला। तो Cursor में AI एक सप्ताह तक चला और एक ब्राउज़र बनाया।
00:00:43इसने हजारों फाइलों में तीन मिलियन से अधिक लाइनों का कोड लिखा और जो रेंडरिंग इंजन इसने लिखा वह शुरुआत से लिखा गया था और यह HTML पार्सिंग,
00:00:52CSS कैस्केड,
00:00:53वे सभी चीजें संभालता है जो आप एक ब्राउज़र से अपेक्षा करेंगे,
00:00:57मुझे लगता है। हालाँकि,
00:00:59फिर एक महत्वपूर्ण प्रतिबंध है। यह कुछ हद तक काम करता है। और मैं पूरी तरह से समझता हूँ कि Cursor टीम कहाँ से आ रही है। यह प्रभावशाली है कि सिर्फ AI ने अपने आप एक ब्राउज़र लिखा जो अधिकतर काम करता है। हालाँकि,
00:01:13भले ही मैंने कभी ब्राउज़र नहीं बनाया और शायद कभी नहीं बनाऊंगा,
00:01:17यह कहना शायद उचित है कि वे सभी हिस्से जो इसे 80 से 100% तक ले जाते हैं,
00:01:22वे जटिल होते हैं। और यह सिर्फ ब्राउज़रों के लिए सच नहीं है। यदि आपने अपने जीवन में कुछ भी बनाया है,
00:01:29यहाँ तक कि कोडिंग के बाहर भी,
00:01:31तो आप जानते हैं कि ज्यादातर परियोजनाओं के लिए,
00:01:34कठिन हिस्सा तब शुरू होता है जब आप 80% पूरा कर चुके होते हैं। और मैं मार्केटिंग और इसी तरह की चीजों के बारे में भी बात नहीं कर रहा हूँ,
00:01:43जो बेहद कठिन है।
00:01:45मैं सिर्फ निर्माण की बात कर रहा हूं। और कई परियोजनाओं के लिए,
00:01:49कई सॉफ्टवेयर के लिए,
00:01:50आपको 100% तक पहुंचने की जरूरत नहीं है,
00:01:53लेकिन 80% या 70% शायद काफी न हो। और यह वह अतिरिक्त हिस्सा है जिसे हासिल करना बेहद मुश्किल हो सकता है और जहां AI आपको शायद नहीं पहुंचा पाए। सिर्फ AI,
00:02:03मेरा मतलब है। और मैं यहां बहुत स्पष्ट होना चाहता हूं क्योंकि उस वीडियो की गलत व्याख्या या गलतफहमी आसानी से हो सकती है। मैं AI के प्रति 100% सकारात्मक हूं। मैं इसे हर समय इस्तेमाल करता हूं। उदाहरण के लिए,
00:02:17buildmygraphic.com का अधिकांश कोड AI द्वारा लिखा गया है। हालांकि वाइब कोडिंग से नहीं,
00:02:22बल्कि मेरे निर्देशों के साथ,
00:02:24मैं खुद कोड की समीक्षा करता हूं,
00:02:27जब जरूरत हो तो मैं खुद कोड में जाकर चीजों को ठीक करता हूं। लेकिन मैंने इस साइट के लिए बहुत सारे AI का उपयोग किया। मैंने अभी-अभी अपने AI for developers कोर्स के लिए एक बड़ा अपडेट जारी किया है जहां मैं आपको GitHub Copilot और Cursor का कुशलतापूर्वक उपयोग करने के बारे में बताता हूं और उनकी विभिन्न सुविधाओं की खोज करता हूं ताकि आप AI से अधिक लाभ उठा सकें। क्योंकि मैं मानता हूं और मैंने अन्य वीडियो में भी साझा किया है,
00:02:55AI डेवलपर्स का भविष्य है। यह एक बेहद उपयोगी उपकरण है और इसका भारी मात्रा में और कुशलता से उपयोग करना महत्वपूर्ण होगा। यह कुछ ऐसा है जिसके बारे में मैं पूरी तरह आश्वस्त हूं। मैं इतना आश्वस्त नहीं हूं कि वाइब कोडिंग अपने शुद्धतम रूप में हमें वहां पहुंचाएगी। और यह शायद समझाने लायक है। क्योंकि वाइब कोडिंग और एजेंटिक इंजीनियरिंग के बीच एक स्पेक्ट्रम है,
00:03:18मैं कहूंगा। खैर,
00:03:19बेशक,
00:03:20आप यह भी कह सकते हैं कि AI का बिल्कुल भी उपयोग न करना भी है। लेकिन फिर से,
00:03:25मुझे यकीन है कि आपको AI का उपयोग करना चाहिए। और सवाल यह है कि उस स्पेक्ट्रम पर आप कहां हैं.
00:03:31क्या आप यहां हैं?
00:03:32क्या आप यहां हैं?
00:03:33क्या आप बीच में हैं?
00:03:34और आप वहां कहीं भी हो सकते हैं। लेकिन अलग-अलग ट्रेड ऑफ्स या उपयोग के मामले हैं,
00:03:40मैं कहूंगा। सवाल यह भी है कि आप वाइब कोडिंग को कैसे परिभाषित करते हैं। वाइब कोडिंग,
00:03:45जैसा कि मैं इसे समझता हूं,
00:03:47AI को कोड लिखने देने के बारे में है,
00:03:49कोई कोड समीक्षा नहीं होना,
00:03:51कोड बेस की कोई समझ न होना,
00:03:53और इस पैटर्न का उपयोग करें या इस पैकेज का उपयोग करें जैसे कोई कोड विशिष्ट निर्देश न देना। तो वास्तव में कोड के बारे में कुछ भी न जानना। यही 100% वाइब कोडिंग है,
00:04:04जैसा कि मैं इसे परिभाषित करूंगा। और निश्चित रूप से इसकी अलग-अलग अन्य परिभाषाएं भी हैं। बस मेरा मतलब वाइब कोडिंग से यही है। कोडिंग के इस रूप का कोई भविष्य नहीं है,
00:04:14मेरी राय में,
00:04:15वाणिज्यिक उत्पादों के लिए,
00:04:17वास्तविक उत्पादों के लिए। हालांकि,
00:04:19यह अन्य चीजों के लिए,
00:04:21अन्य प्रकार के उत्पादों के लिए बेहतरीन हो सकता है। तो वाइब कोडिंग,
00:04:25उदाहरण के लिए,
00:04:26व्यक्तिगत उपयोगिता उपकरणों के लिए बेहतरीन हो सकती है,
00:04:30मैं कहूंगा,
00:04:30या फेंकने वाले सॉफ्टवेयर के लिए। तो कुछ ऐसा जिसे आप एक या दो बार उपयोग करते हैं और इसके बारे में ज्यादा परवाह नहीं करते,
00:04:38या शायद मुफ्त सॉफ्टवेयर के लिए भी,
00:04:41जहां आप वास्तव में लोगों से पैसे नहीं लेते और इसलिए यह वास्तव में मायने नहीं रखता कि यह कितनी अच्छी तरह काम करता है। आप ये तर्क दे सकते हैं और मैं कहूंगा कि ये वे उपयोग के मामले हैं जहां शुद्ध वाइब कोडिंग व्यावहारिक है। आप निश्चित रूप से AI का उपयोग करके सिर्फ एक स्क्रिप्ट का अनुरोध कर सकते हैं जो कुछ करती है और आपको परवाह नहीं है कि यह सभी एज केसेज को कवर करती है,
00:05:05अगर इसमें कुछ संभावित बग हैं,
00:05:07क्योंकि अगर यह आपके लिए काम पूरा कर देती है,
00:05:10तो आप खुश हैं। यह बिल्कुल ठीक है। और आप वाइब कोडिंग ठीक से कर सकते हैं। अब स्पेक्ट्रम के दूसरी ओर,
00:05:17हमारे पास एजेंटिक इंजीनियरिंग है। और एजेंटिक इंजीनियरिंग के साथ,
00:05:21जो मैं करता हूं और जो मुझे लगता है कि भविष्य है,
00:05:25आप AI को एक उपकरण के रूप में उपयोग करते हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि आप इसे सिर्फ मूर्खतापूर्ण कार्यों के लिए उपयोग करते हैं जिसमें जटिल कार्य शामिल हो सकते हैं। मेरे लिए बहुत महत्वपूर्ण क्योंकि इसे गलत समझना आसान है,
00:05:39लेकिन इसमें जटिल कार्य शामिल हो सकते हैं। लेकिन इसका मतलब है कि आपके पास पैटर्न,
00:05:45लाइब्रेरीज,
00:05:45आदि के बारे में स्पष्ट निर्देश हैं जिनका आप उपयोग करना चाहते हैं। इसका मतलब यह भी है कि आप किसी न किसी तरह से कोड की समीक्षा करते हैं,
00:05:54इसमें अन्य AI उपकरणों की मदद से स्वचालित समीक्षाएं भी शामिल हो सकती हैं,
00:05:59लेकिन आप समय-समय पर कोड को देखेंगे ताकि समझ सकें कि क्या हो रहा है। और इसका मतलब यह भी है कि जब AI अटक जाए या जब आप इसे किसी निश्चित कार्यान्वयन के साथ शुरू करना चाहते हैं जहां आप जानते हैं कि कोई निश्चित इंटरफेस कैसा दिखना चाहिए या आप किस पैटर्न का उपयोग करना चाहते हैं ताकि AI फिर आपके विचारों को पूरा कर सके,
00:06:20तो आप खुद कोड में उतरते हैं। तो कहने के लिए,
00:06:23मैं कहूंगा कि यही भविष्य है। इस साल,
00:06:25एजेंटिक इंजीनियरिंग,
00:06:27यह कम से कम मेरा भविष्य है। और निश्चित रूप से,
00:06:30मैं यहां गलत हो सकता हूं। शायद कुछ वर्षों में,
00:06:33वाइब कोडिंग एकमात्र तरीका होगा क्योंकि AI इतना अच्छा है कि वह सब कुछ कर सकता है। मुझे नहीं लगता कि ऐसा होगा,
00:06:40लेकिन यह बिल्कुल हो सकता है। मुझे लगता है कि अभी एकमात्र गलत निर्णय है इस स्पेक्ट्रम पर कहीं भी न होना। आपको यहां कहीं भी होना चाहिए। आपको निश्चित रूप से AI का उपयोग करना चाहिए। और मैंने अन्य वीडियो में यह साझा किया है। हालांकि,
00:06:55इस पोस्ट पर वापस आते हुए,
00:06:57मुझे उस तरह की काम करती है वाली चीज से समस्या है। और मैं इसे यहां cursor पोस्ट के संदर्भ में जैसा उल्लेख किया गया है,
00:07:05समझता हूं। यह भी ध्यान देने योग्य है कि स्पष्ट रूप से cursor टीम किसी तरह से कथा को बदलना चाहती है या शायद फिर से अधिक दृश्यता हासिल करना चाहती है,
00:07:15खासकर X पर जहां पिछले हफ्तों में Claude code के साथ Rolf loop का उपयोग करके AI को वाइब कोडिंग प्रेरित तरीके से सब कुछ बनाने देने वाले डेवलपर्स का दबदबा रहा है। यह समझ में आता है कि cursor टीम यह दिखाना चाहती है कि आप cursor का उपयोग भी लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के लिए AI के साथ कर सकते हैं और AI को स्वायत्त रूप से सॉफ्टवेयर बनाने दे सकते हैं,
00:07:38क्योंकि यह स्पष्ट रूप से कुछ ऐसा है जो अभी बहुत अधिक दृश्यता प्राप्त कर रहा है,
00:07:44खासकर X पर। तो मैं इसे पूरी तरह समझता हूं। और फिर से,
00:07:47cursor एक अद्भुत उपकरण है। मैं इस बारे में बहुत स्पष्ट होना चाहता हूं। मुझे बस इस तरह की काम करती है वाली प्रवृत्ति से समस्या है क्योंकि मुझे लगता है कि यह तेज हो रही है। यह अब AI के साथ अधिक से अधिक चीज बनती जा रही है। और हमने इसे वर्षों से देखा है। हमने इसे AI से बहुत पहले देखा है कि iOS या Windows जैसे ऑपरेटिंग सिस्टम खराब हो गए। वे बग्स से भरे हैं। आप इसे वीडियो गेम्स में देख सकते हैं,
00:08:14जो अक्सर पहले दिन खेलने योग्य नहीं होते। आप इसे इतने सारे सॉफ्टवेयर में देख सकते हैं। इसका AI से कोई लेना-देना नहीं है।?
00:08:26सॉफ्टवेयर की गुणवत्ता खराब हो गई। और मैं समझता हूं। हम तेज़ी से बदलाव कर सकते हैं। आप चीज़ों को जल्दी ठीक कर सकते हैं। यही सोच पिछले 15 सालों में विकसित हुई है। और यही सोच अब AI के साथ जारी और तेज़ होती दिख रही है,
00:08:43क्योंकि AI से आप चीज़ों को झटपट ठीक कर सकते हैं,
00:08:47बेशक।
00:08:47और अगर आप व्हाइप कोडिंग कर रहे हैं,
00:08:49उदाहरण के लिए,
00:08:50तो शायद आप बग्स की ज़्यादा परवाह नहीं करेंगे क्योंकि आप उन्हें पल भर में ठीक कर सकते हैं। और आपके कोडबेस में भयानक कोड क्वालिटी होना भी कोई मायने नहीं रख सकता क्योंकि किसी इंसान को वहां जाने की ज़रूरत नहीं है। AI समझ सकता है और ठीक कर सकता है। और अगर आपका समाधान एक साफ-सुथरे इम्प्लीमेंटेशन की जगह ढेर सारे if स्टेटमेंट्स का गुच्छा है जो सभी संभावित गड़बड़ियों को ठीक करता है,
00:09:14तो शायद इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। और फिर से,
00:09:17यह बिल्कुल एक संभावित भविष्य है। मुझे नहीं लगता कि यही भविष्य है। मैं निश्चित रूप से उम्मीद नहीं करता कि यही भविष्य हो,
00:09:24लेकिन हमारा यह भविष्य हो सकता है। पर मुझे यह भी लगता है कि डेवलपर्स के रूप में,
00:09:29सॉफ्टवेयर बनाने वाली कंपनियों के रूप में,
00:09:32उच्च गुणवत्ता वाले सॉफ्टवेयर के लिए एक असली बाज़ार होगा,
00:09:35ऐसा सॉफ्टवेयर जो पहले दिन से ही खराब न हो,
00:09:38सॉफ्टवेयर जो घटिया न हो। और आप बेहतर सॉफ्टवेयर बनाने के लिए भी AI का इस्तेमाल कर सकते हैं। कोई कानून नहीं है जो आपको तेज़ी से काम करने और सॉफ्टवेयर क्वालिटी का बलिदान देने पर मजबूर करता हो। आप बेहतर सॉफ्टवेयर बनाने के लिए AI का इस्तेमाल कर सकते हैं,
00:09:53दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ पाने के लिए,
00:09:56अपने हुनर को AI के साथ जोड़ने के लिए,
00:09:58अपने कोड पर नज़र रखने के लिए एक अतिरिक्त जोड़ी आंखों के रूप में AI का उपयोग कर सकते हैं। और मैं उम्मीद करूंगा कि हम उस दिशा में ज़्यादा बढ़ें क्योंकि मेरा मानना है कि जबकि अधिकांश शायद नहीं करेंगे,
00:10:11उन कंपनियों और डेवलपर्स के लिए मूल्यवान अवसर खुलेंगे जो उच्च गुणवत्ता वाला सॉफ्टवेयर बनाते हैं और दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ पाने की कोशिश करते हैं।