Claude Code + NotebookLM + Obsidian = गॉड मोड (GOD MODE)

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Transcript

00:00:00अगर क्लॉड कोड और नोटबुक एलएम का साथ कमाल का है और क्लॉड कोड प्लस ओब्सीडियन
00:00:04कीमती वैल्यू है, और क्लॉड कोड के साथ बिल्कुल नया स्किल क्रिएटर वाकई गेम
00:00:09चेंजिंग है। तो क्या होगा जब हम इन सभी टूल्स को एक
00:00:13प्रैक्टिकल लेकिन आसान वर्कफ़्लो में मिला दें जिसे आप आज ही 30 मिनट से कम समय में
00:00:19इस्तेमाल करना शुरू कर सकें। खैर, आज के वीडियो में हम ठीक यही जानने वाले हैं
00:00:23क्योंकि मैं आपको स्टेप-बाय-स्टेप दिखाऊँगा कि क्लॉड कोड के अंदर
00:00:28सबसे शक्तिशाली वर्कफ़्लोज़ में से एक कैसे बनाया जाए। यह वर्कफ़्लो क्लॉड कोड को रिसर्च का उस्ताद बना देता है।
00:00:33और यह वीडियो पिछले कुछ वीडियोज़ में हमने जो भी बात की है, उसका एक तरह से निचोड़ है,
00:00:37क्योंकि हमने क्लॉड कोड और नोटबुक एलएम,
00:00:40क्लॉड कोड और ओब्सीडियन, और क्लॉड कोड और नए स्किल क्रिएटर जैसे विषयों को कवर किया है।
00:00:43लेकिन यहाँ हम इन सभी सबकों को लेते हैं और उन्हें कुछ ऐसा बनाते हैं
00:00:47जिसकी प्रैक्टिकल वैल्यू हो। और इस बात पर, यह ज़रूरी नहीं है कि मेरा
00:00:52सटीक उपयोग मामला क्या है, है ना? यह एक पर्सनल चेज़ एआई केस है,
00:00:57कि मैं अपने कंटेंट के लिए रिसर्च कैसे करता हूँ, लेकिन आप कंटेंट क्रिएटर नहीं हैं। शायद आपकी कोई असली नौकरी हो।
00:01:01तो मैं चाहता हूँ कि आप इस पूरे लेसन के दौरान इस बात पर ध्यान न दें कि
00:01:05मैं अपना यूट्यूब सर्च कैसे कर रहा हूँ। आपको इस बात पर ध्यान देना चाहिए कि
00:01:10मैं यूट्यूब सर्च को आपके किसी भी उपयोग मामले या जानकारी के स्रोत से कैसे बदलूँ,
00:01:14चाहे वह पीडीएफ हो या लेख या टेक्स्ट या कुछ भी, है ना?
00:01:18हम इस टेम्पलेट को आपके जीवन में कैसे फिट कर सकते हैं? असली वैल्यू वहीं है।
00:01:22और मैं चाहता हूँ कि आप उसी पर ध्यान दें। और यह वर्कफ़्लो इसके लिए बेहतरीन है,
00:01:26सही? यह एक बहुत ही फ्लेक्सिबल वर्कफ़्लो है जो आपकी ज़रूरतों के अनुसार ढल सकता है। और हमें यह पसंद है।
00:01:32तो आखिर यह वर्कफ़्लो करने क्या वाला है? जैसा कि मैंने कहा,
00:01:36यह सुपर-फास्ट रिसर्च है। तो हम क्लॉड कोड के अंदर होंगे,
00:01:40और हम यूट्यूब के ज़रिए कुछ रिसर्च करेंगे, ठीक है? इस मामले में मेरा डेटा सोर्स
00:01:45यूट्यूब वीडियो होने वाले हैं। इसके लिए हम एक खास स्किल का इस्तेमाल करेंगे। वहां से,
00:01:50हम उस यूट्यूब डेटा को क्लॉड कोड के ज़रिए नोटबुक एलएम को भेजेंगे।
00:01:55नोटबुक एलएम हमारे लिए उन वीडियोज़ का विश्लेषण करेगा। नोटबुक एलएम हमें
00:02:00कोई भी आउटपुट भी देगा जो हम चाहते हैं, चाहे वह पॉडकास्ट हो या वीडियो या इन्फोग्राफिक या
00:02:04स्लाइड डेक। और फिर यह सब वापस क्लॉड कोड के अंदर हमें भेज देता है। यह सब
00:02:09स्किल्स के माध्यम से किया जाता है। इसके अलावा, हम उन सभी
00:02:15सब-स्किल्स को मूल रूप से एक सुपर स्किल में मिला देंगे। हम इसे
00:02:22स्किल क्रिएटर का उपयोग करके करेंगे, ठीक है? तो यहीं पर स्किल क्रिएटर काम आता है, और ज़ाहिर है
00:02:26नोटबुक एलएम वाली चीज़ें भी यहाँ काम आएंगी। ओब्सीडियन का क्या, है ना? क्योंकि
00:02:31यह अकेले में तो अच्छा है, लेकिन हम इसे और बेहतर बनाना चाहते हैं। मैं शायद
00:02:35इस वर्कफ़्लो को सिर्फ़ एक बार नहीं चलाने वाला हूँ। तो, ओब्सीडियन की एंट्री होती है। यह सारा डेटा
00:02:40जिसका हम विश्लेषण करते हैं, और व्यक्तिगत डेटा से ज़्यादा, जिस तरह से हम डेटा पर काम करते हैं, जैसे
00:02:46हम अपना विश्लेषण चाहते हैं, हम आउटपुट कैसा देखना चाहते हैं, हम कैसे सोचते हैं,
00:02:50वह सब क्लॉड कोड द्वारा मार्कडाउन फाइलों की एक सीरीज़ में रिकॉर्ड किया जाएगा,
00:02:55टेक्स्ट फाइलों की एक सीरीज़ जिसे ओब्सीडियन देख पाएगा क्योंकि यह सब
00:02:59हमारे वॉल्ट (vault) में होने वाला है। अब, यहाँ ओब्सीडियन को देखते हुए, वॉल्ट बेहतरीन है, ठीक है? कुछ कारणों से।
00:03:03एक इंसान के रूप में, मुझे अपनी टेक्स्ट फाइलों में क्या हो रहा है, इसकी अच्छी जानकारी मिलती है।
00:03:06मैं फाइलों पर क्लिक कर सकता हूँ। मैं देख सकता हूँ कि वे एक-दूसरे से कैसे जुड़ी हैं और मुझे अच्छे छोटे ग्राफ़ मिलते हैं।
00:03:09लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि क्लॉड कोड के अंदर,
00:03:13वे सभी मार्कडाउन फाइलें खुद क्लॉड कोड के लिए पारदर्शी हैं।
00:03:19जब यह ओब्सीडियन फॉर्मेट में सेट होता है, तो क्लॉड कोड के लिए
00:03:22ज़रूरी चीज़ें ढूँढना आसान हो जाता है। इसके अलावा, समय के साथ, हम यह बेहतर कर पाएंगे कि
00:03:29क्लॉड कोड हमसे कैसे बात करता है और 'क्लॉड डॉट एमडी' फाइल के माध्यम से इस तरह से कैसे सोचता है,
00:03:34जिसका मतलब है कि समय के साथ ओब्सीडियन क्लॉड कोड को यह वर्कफ़्लो उस तरह से करने में मदद करता है
00:03:41जैसा हम चाहते हैं, है ना? इस वर्कफ़्लो में ओब्सीडियन जोड़ने से, हम क्लॉड कोड को
00:03:47एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित व्यक्तिगत सहायक की तरह बदल सकते हैं जो हमारी ओर से इस वर्कफ़्लो को चलाता है।
00:03:53और यह बहुत शक्तिशाली है। यह लगभग एक सेल्फ-इम्प्रूविंग लूप बन जाता है,
00:03:58है ना? क्योंकि जितना अधिक मैं वर्कफ़्लो चलाता हूँ, उतना ही अधिक यह मेरे पसंद के अनुसार विश्लेषण करता है।
00:04:02जितना अधिक मैं क्लॉड कोड से बात करता हूँ, उतना ही अधिक डेटा रिकॉर्ड होता है और क्लॉड
00:04:07कोड समय के साथ ज्ञान और सबूतों का यह भंडार बनाता रहता है कि मुझे काम करना कैसे पसंद है।
00:04:11और इस तरह हमें यह शानदार सहजीवी संबंध मिलता है और ये सभी चीज़ें क्लॉड कोड को
00:04:16स्किल क्रिएटर, नोटबुक एलएम और ओब्सीडियन के साथ मिलाकर एक-दूसरे की मदद करती हैं, है ना?
00:04:20और आप देख सकते हैं कि यह कितना फ्लेक्सिबल है क्योंकि इस तरह का वर्कफ़्लो बदल जाता है चाहे,
00:04:24आप जानते हैं, हम यूट्यूब को हटाकर पीडीएफ डाल सकते हैं, है ना? आप नोटबुक एलएम
00:04:28वाला हिस्सा भी हटा सकते हैं। आप यहाँ वास्तव में कोई भी वर्कफ़्लो रख सकते हैं, है ना? कोई भी फ्लो डालें।
00:04:31लेकिन अगर आप ओब्सीडियन फ्लो के इस टेम्पलेट को रखते हैं और स्किल क्रिएटर के माध्यम से स्किल्स को सुधारते हैं,
00:04:37तो आपके पास कुछ बहुत ही शक्तिशाली होगा। और यह ऐसा कुछ नहीं है जो बहुत से लोग कर रहे हैं।
00:04:42अब, हम इसे सेट अप करने के तरीके पर जाएँ, उससे पहले हमारे स्पॉन्सर की ओर से एक शब्द,
00:04:46यानी मेरी तरफ से। फिर से, अगर आप क्लॉड कोड के बारे में और जानना चाहते हैं, तो मैंने अभी
00:04:50चेज़ एआई प्लस के अंदर एक क्लॉड कोड मास्टरक्लास रिलीज़ की है। यह आपको ज़ीरो से
00:04:56मूल रूप से एआई डेवलपर बना देती है, चाहे आपकी तकनीकी पृष्ठभूमि हो या न हो।
00:05:01चेज़ एआई प्लस बहुत अच्छा है अगर आप एआई के बारे में गंभीर हैं और आप इसमें करियर बनाना चाहते हैं।
00:05:07तो इसे ज़रूर देखें। इसके अलावा, एक फ्री चेज़ एआई कम्युनिटी भी है। आप
00:05:09उसे डिस्क्रिप्शन में पा सकते हैं। आज हमने जिन स्किल्स के बारे में बात की है, साथ ही
00:05:15कई अन्य फ्री रिसोर्सेज वहाँ मिल सकते हैं। तो वहाँ हर किसी के लिए कुछ न कुछ है।
00:05:18तो सबसे पहले हमें अपनी स्किल्स बनानी होंगी। आप देखेंगे कि मैं अपने वॉल्ट के अंदर हूँ।
00:05:23हमें अपने किसी भी वॉल्ट फोल्डर में होना चाहिए ताकि ओब्सीडियन इन चीज़ों को पकड़ सके।
00:05:27स्किल क्रिएटर स्किल, इसे कैसे इंस्टॉल करें, इसे कैसे काम में लाएं। ऊपर दिया गया वीडियो ज़रूर देखें।
00:05:31मैं विस्तार से बताता हूँ, लेकिन छोटे में बताऊं तो, आपको बस '/plugin' करना है।
00:05:35आप स्किल क्रिएटर टूल सर्च करेंगे। आप देख सकते हैं कि मेरा यहाँ इंस्टॉल है।
00:05:40स्किल क्रिएटर, इसे इंस्टॉल करें, क्लॉड कोड से बाहर निकलें, इसे फिर से चालू करें। आप तैयार हैं।
00:05:46और अगर मैं कोई स्किल बनाना चाहता हूँ, तो मैं यह सुनिश्चित करने के लिए '/skill creator' टाइप करूँगा कि यह
00:05:51वास्तव में स्किल का उपयोग करे। और फिर हम बस इसका वर्णन करेंगे। इस मामले में, मैंने कहा कि मैं
00:05:55एक ऐसी स्किल बनाना चाहता हूँ जो यूट्यूब पर सर्च करे और स्ट्रक्चर्ड वीडियो रिज़ल्ट दे। इसे
00:05:59क्वेरी द्वारा वीडियो सर्च करने के लिए 'yt-dlp' का उपयोग करना चाहिए, रिज़ल्ट वापस करना चाहिए, इत्यादि।
00:06:03यह यूट्यूब के लिए है। इसे आप अपने सोर्स के अनुसार एडजस्ट करें।
00:06:08फिर से, ये प्रॉम्प्ट्स मेरी कम्युनिटी के अंदर उपलब्ध होंगे। एक बार जब आप इसे चला लेते हैं,
00:06:11तो यह आपके '.claude' फोल्डर के अंदर अपने आप स्किल बना देगा। यह आपको
00:06:15स्किल क्रिएटर टूल के साथ क्या किया, इसके बारे में कुछ विवरण देगा। याद रखें, हमारे पास इस पर
00:06:19टेस्ट चलाने की क्षमता भी है, लेकिन अभी के लिए हम उसे छोड़ देंगे। तो इससे मुझे
00:06:23यूट्यूब स्किल मिल जाती है। अब मैं यूट्यूब सर्च कर सकता हूँ। नोटबुक एलएम साइड का क्या? खैर,
00:06:28पिछली कुछ चीज़ों की तरह, मेरे पास उस पर एक पूरा वीडियो है। ऊपर देखें, लेकिन मैं
00:06:31आपको 30 सेकंड का सार दे दूँगा। नोटबुक एलएम का कोई सार्वजनिक एपीआई नहीं है।
00:06:35इसलिए क्लॉड कोड को नोटबुक एलएम से जोड़ने के लिए, हम इस गिटहब रेपो,
00:06:41'notebook-lm-py' का उपयोग करने जा रहे हैं। मैं इंस्टॉल करने के लिए डिस्क्रिप्शन में एक लिंक डाल दूँगा।
00:06:46यह बहुत आसान है। हम बस अपने टर्मिनल के अंदर ये कमांड्स चलाएंगे। तो हम बस इसे कॉपी करेंगे।
00:06:50मैं एक नया टर्मिनल खोलता हूँ। फिर से, मैं इस समय क्लॉड कोड के अंदर नहीं हूँ।
00:06:55यह विशुद्ध रूप से टर्मिनल है और मैं उन्हें वहाँ पेस्ट करूँगा और इंस्टॉल चलाऊँगा।
00:06:59उस इंस्टॉल को चलाने के बाद, मुझे नोटबुक एलएम में लॉग इन करके ऑथेंटिकेट करना होगा।
00:07:03आप इसे यहाँ सीएलआई (CLI) सेक्शन में देख सकते हैं। तो मैं बस 'notebook-lm login' कॉपी करता हूँ,
00:07:09इसे टर्मिनल में डालता हूँ और एंटर दबाता हूँ। एक ब्राउज़र विंडो खुलेगी
00:07:14जो मुझे लॉग इन करने के लिए कहेगी। मैं लॉग इन करता हूँ और बस। आपका इंस्टॉलेशन हो गया और अब आप
00:07:19नोटबुक एलएम का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, हमें क्लॉड कोड को यह सिखाना होगा कि इसका उपयोग वास्तव में कैसे किया जाए।
00:07:24यहीं पर स्किल काम आती है। अब यह रेपो हमें इसे करने के लिए एक कमांड देता है।
00:07:29अगर हम चाहें तो यह 'notebook-lm skill install' चला सकते हैं। हमारे पास एक और तरीका भी है।
00:07:34अब जबकि हमारे पास स्किल क्रिएटर है, तो शायद बेहतर होगा कि इस पूरे गिटहब रेपो को
00:07:38कॉपी कर लिया जाए या बस इसका एक लिंक क्लॉड कोड को दे दिया जाए और कहा जाए,
00:07:43'notebook-lm-py' के लिए स्किल बनाने के लिए स्किल क्रिएटर का उपयोग करें। और आप वह प्रॉम्प्ट
00:07:50यहाँ देख सकते हैं। स्किल क्रिएटर एक स्किल बनाएं ताकि हम यहाँ देखी गई नोटबुक एलएम स्किल्स का सबसे अच्छा उपयोग कर सकें,
00:07:55ठीक है? क्लॉड कोड की सबसे अच्छी चीज़ों में से एक यह है कि यह वे काम करेगा जो
00:08:00इसके अपने उपयोग को प्रभावित करते हैं, है ना? यह समझता है कि इसके इकोसिस्टम में स्किल्स कैसे काम करती हैं।
00:08:06और इसलिए जब मैं ऐसा कुछ करता हूँ, तो यह एक तरह से खुद को बेहतर बनाता है, जो बहुत अच्छा है।
00:08:11और एक बार जब आप इसे चला लेंगे, तो आपको मूल रूप से वही संदेश मिलेगा जो आपने ऊपर यूट्यूब सर्च स्किल बनाते समय देखा था।
00:08:15और जब विशेष रूप से नोटबुक एलएम स्किल की बात आती है, तो ये कमांड्स हमें
00:08:21क्लॉड कोड टर्मिनल से वह सब कुछ और बहुत कुछ करने की अनुमति देते हैं जो आप सामान्य रूप से नोटबुक एलएम के अंदर कर सकते हैं।
00:08:26तो हमारे पास अपनी खुद की नोटबुक बनाने की क्षमता है। हम जितने चाहें उतने सोर्स जोड़ सकते हैं।
00:08:30खैर, 50 तक, यह हमारी ड्राइव से हो सकता है, टेक्स्ट फाइलें कॉपी कर सकते हैं, यूट्यूब, इत्यादि।
00:08:35और फिर जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, हमारे पास वे सभी आउटपुट हैं जो नोटबुक एलएम हमें दे सकता है,
00:08:41जैसे ऑडियो रिव्यू, माइंड मैप, फ्लैशकार्ड, इन्फोग्राफिक, इत्यादि। तो अब हमारे पास यूट्यूब स्किल है
00:08:45और यह ग्राफ़िक थोड़ा उलझा हुआ सा हो गया है, है ना? चलिए इसे साफ करते हैं। तो हमारे पास यूट्यूब स्किल है।
00:08:50अब हमारे पास नोटबुक एलएम सेट अप है, लेकिन फिर से, मैं क्लॉड कोड को एक-एक करके नहीं बताना चाहता,
00:08:55कि यूट्यूब स्किल करो, फिर वह स्किल करो। मैं यह सब एक साथ करना चाहता हूँ।
00:09:00मैं इसे बस एक स्किल में बदलना चाहता हूँ और यही हम अब करेंगे। हम अपने वर्कफ़्लो को एक स्किल में बदल रहे हैं।
00:09:04और उस यूट्यूब पाइपलाइन, उस वर्कफ़्लो सुपर स्किल को बनाने के लिए, आप देख सकते हैं वही प्रक्रिया,
00:09:09स्किल क्रिएटर। और फिर मैंने इसे बनाने के लिए बस अपने मन की बात लिख दी
00:09:15यह कहते हुए कि, मुझे यह यूट्यूब पाइपलाइन स्किल चाहिए। मैं चाहता हूँ कि यह यूट्यूब सर्च का उपयोग करे।
00:09:21मैं चाहता हूँ कि यह इसे नोटबुक एलएम को भेजे और अगर मैं माँगूँ, तो कोई आउटपुट दे और उसे वापस लाए।
00:09:25यही मैंने थोड़े ज़्यादा शब्दों में कहा। और उस समय यह स्किल बनाएगा,
00:09:30आपको बताएगा कि इसने क्या किया, और फिर पूछेगा कि क्या आप कोई टेस्ट चलाना चाहते हैं, जो आप पर निर्भर है।
00:09:35और उस बिंदु पर, हमारा वर्कफ़्लो मूल रूप से पूरी तरह से सेट अप हो गया है, ठीक है? स्किल्स तैयार हैं। यह ओब्सीडियन के अंदर है।
00:09:41अब हमें बस इसे चलाना है। तो चलिए वह करते हैं। और हमारे मामले में, हम
00:09:47क्लॉड कोड से उन वीडियोज़ को खोजने के लिए कहेंगे जिनका संबंध क्लॉड कोड और एमसीपी (MCP) से है।
00:09:53मैं टॉप पांच एमसीपी सर्वर के बारे में जानना चाहता हूँ। तो मैं चाहता हूँ कि वह सोर्स इकट्ठा करे और
00:09:58विश्लेषण करे, न केवल कि टॉप पांच कौन से हैं, बल्कि वे वीडियो कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं? जैसे व्यूज़ किस वजह से आ रहे हैं?
00:10:03वहाँ क्या अलग है? कमियां क्या हैं और हम उनका फायदा उठाने के लिए क्या कर सकते हैं?
00:10:09और मैं उससे उस विश्लेषण को लेकर मेरे लिए एक इन्फोग्राफिक बनाने के लिए भी कहूँगा। और यही वह
00:10:14प्रॉम्प्ट है जिसे आप यहाँ देखते हैं। मेरी यूट्यूब पाइपलाइन स्किल लोड हो चुकी है। मैं प्राकृतिक
00:10:18भाषा का उपयोग कर सकता था, लेकिन जब भी आप स्लैश कमांड का उपयोग करते हैं, तो पता होता है कि यह सौ प्रतिशत काम करेगा।
00:10:22जैसा कि मैंने कहा, यूट्यूब एमसीपी, क्लॉड कोड विश्लेषण, और मैंने एक इन्फोग्राफिक माँगा। तो आप देख सकते हैं कि
00:10:28यह पाइपलाइन शुरू कर रहा है, नोटबुक एलएम के साथ-साथ यूट्यूब सर्च जैसे सब-स्किल्स को कॉल कर रहा है।
00:10:34और फिर से, इस नोटबुक एलएम वाली चीज़ के बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि एआई द्वारा यह सारी
00:10:41प्रोसेसिंग नोटबुक एलएम द्वारा की जाती है। ये वे टोकन हैं जिनके लिए आप भुगतान नहीं कर रहे हैं और क्लॉड कोड को इनका
00:10:45उपयोग नहीं करना पड़ता है। यह सब गूगल को सौंप दिया गया है। धन्यवाद गूगल। तो छह मिनट के बाद, विश्लेषण
00:10:50पूरा हो गया है। जान लें कि ज़्यादातर समय जब आप सिर्फ टेक्स्ट विश्लेषण की बात करते हैं और
00:10:54जानना चाहते हैं कि नोटबुक एलएम आपको क्या वापस दे रहा है, तो वह काफी तेज़ होता है। आउटपुट
00:10:58में समय लग सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक पूरी स्लाइड डेक चाहते हैं, तो इसमें कभी-कभी
00:11:0315 मिनट तक लग सकते हैं, है ना? क्योंकि इसे कई इमेज बनाने की ज़रूरत होती है। अगर यह सिर्फ एक बार की चीज़ है,
00:11:07जैसे कि इन्फोग्राफिक, तो कुछ ही मिनट लगते हैं। तो यह रहा हमारा इन्फोग्राफिक, ठीक है? एमसीपी के बारे में बात कर रहा है। कूल।
00:11:13हमने इसे विजुअल्स के मामले में बहुत ज़्यादा निर्देश नहीं दिए थे, लेकिन यह बढ़िया है, है ना?
00:11:18सुबाबेस, कॉन्टेक्स्ट सेवन प्ले, ठीक है? यह इसे ऑटोनॉमस कोडिंग और
00:11:23ज़रूरी वाइब कोडिंग स्टैक में विभाजित करता है। तो उन्होंने क्या कहा? सुबाबेस, फिग्मा, सेंट्री, पोस्टहॉग, कॉन्टेक्स्ट सेवन,
00:11:30प्ले, है ना? इससे कोई इनकार नहीं कर सकता। और फिर ऊपर, आप यहाँ देख सकते हैं, इसने हमें
00:11:36रिसर्च के लिए पूरी मार्कडाउन फाइल दे दी। अब, याद रखें कि यह ओब्सीडियन के अंदर है। तो हालाँकि यह सिर्फ
00:11:41एक सामान्य मार्कडाउन फाइल लगती है जहाँ चीज़ें रैंडम तरीके से डबल ब्रैकेट में हैं, यह हमारे लिए
00:11:46इंसानों के रूप में ओब्सीडियन के माध्यम से इसे कॉन्टेक्स्ट में देखना बहुत अधिक स्पष्ट और आसान है। यह वही
00:11:51दस्तावेज़ ओब्सीडियन के अंदर है—मुख्य बातें, सर्वर्स। इसमें बैकलिंक्स हैं जो मुझे अन्य
00:11:57संबंधित लेख दिखाएंगे, मैं इसे ग्राफ़ के अंदर देख सकता हूँ, है ना? शानदार चीज़ है, लेकिन ओब्सीडियन
00:12:02की वैल्यू यहीं खत्म नहीं होती। याद रखें ओब्सीडियन की वैल्यू यह है कि मेरे पास,
00:12:07आप इसे यहाँ बाईं ओर देख सकते हैं, ये सभी मार्कडाउन फाइलें हैं, जो कुल मिलाकर,
00:12:13क्लॉड कोड को दिखाती हैं कि मैं कैसे काम करता हूँ। और अगर हम यहाँ 'claude.md' फाइल को देखें, तो
00:12:20वही हम यहाँ देख रहे हैं, 'claude.md' फाइल दिमाग के भीतर एक दिमाग बन जाती है, है ना? अगर
00:12:25यह वॉल्ट मेरा दूसरा दिमाग है जहाँ मेरे पास ये सभी विचार हैं, तो 'claude.md' फाइल फिर से
00:12:30दिमाग के अंदर का दिमाग है जो क्लॉड को बताता है कि इस सब का क्या मतलब है और
00:12:37मुझसे बात करने, मुझे आउटपुट देने, मैं चीज़ें कैसे चाहता हूँ, इसके तौर-तरीकों के बारे में क्या निर्देश हैं। और जैसा कि मैंने कहा,
00:12:41समय के साथ, यह वॉल्ट बढ़ता ही जाएगा, लेकिन 'claude.md' का इसके साथ बढ़ना बहुत आसान है।
00:12:48और फिर से, इसे प्रशिक्षित किया जा सकता है और यह ज्ञान के इस भंडार के साथ-साथ विकसित हो सकता है। और यह
00:12:54उतना ही आसान है जितना कि क्लॉड कोड को कहना, 'हे, हमारी ताज़ा बातचीत के आधार पर claude.md को अपडेट करो।'
00:13:00ताकि ये तौर-तरीके बने रहें और आप वास्तव में वही कर रहे हों जो मैं करना चाहता हूँ। और यह
00:13:04कहने जितना आसान है, 'क्या हम claude.md को अपडेट कर सकते हैं? ताकि यह मेरी कार्यशैली के विश्लेषण और आउटपुट'
00:13:09'की पसंद को हमारी ताज़ा बातचीत के आधार पर बेहतर ढंग से दर्शाए', है ना? इतना व्यापक कुछ भी
00:13:15क्लॉड के लिए काफी है कि वह उस पर काम शुरू कर दे। यदि आप और अधिक विशिष्ट होना चाहते हैं, तो आप हो सकते हैं,
00:13:19है ना? इसके बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि यह बहुत फ्लेक्सिबल है और यह आप पर निर्भर है। और समय के साथ,
00:13:25क्लॉड कोड और ओब्सीडियन के बीच का वह रिश्ता ही इसके प्रदर्शन को
00:13:31बेहतर बनाएगा, है ना? एक हफ्ते के दौरान ऐसा करने से बहुत ज़्यादा असर नहीं पड़ेगा। एक महीने के
00:13:35दौरान ऐसा करने से निश्चित रूप से फर्क पड़ेगा। एक साल और सैकड़ों दस्तावेजों और
00:13:40बातचीत के दौरान ऐसा करने से बहुत बड़ा और स्थायी प्रभाव पड़ेगा। तो मैं आज आपको यहीं छोड़ दूँगा।
00:13:46मुझे उम्मीद है कि आपको विशेष रूप से इस वर्कफ़्लो से कहीं ज़्यादा जानकारी मिली होगी। और,
00:13:50कि मैं अपने कंटेंट की रिसर्च कैसे करता हूँ, इसकी एक अंदरूनी झलक मिली होगी, क्योंकि फिर से, इसके साथ
00:13:55बड़ी बात यह है कि हम इस सब को हटा सकते हैं, है ना? और हमें बस किसी तरह का वर्कफ़्लो चाहिए
00:14:02जो आपकी मदद करे, ठीक है? आप जो भी करते हैं उसमें। और अगर हम उस वर्कफ़्लो को लेकर उसे
00:14:07स्किल्स में बदल सकें और यहाँ तक कि ढेर सारी स्किल्स को एक ही स्किल में बदलकर इस तरह की पाइपलाइन में डाल सकें, तो
00:14:13हमें ऐसी स्थिति मिलती है जहाँ हर चीज़ एक-दूसरे की मदद कर रही है, है ना? तो, और फिर से,
00:14:18लंबे समय में, वहाँ बहुत वैल्यू है। तो मुझे कमेंट्स में बताएं कि आपको क्या लगा। हमेशा की तरह,
00:14:25अगर आप क्लॉड कोड के बारे में और जानना चाहते हैं, क्लॉड कोड मास्टरक्लास देखना चाहते हैं,
00:14:28तो चेज़ एआई प्लस देखें, उसका लिंक कमेंट्स में है। और हमेशा की तरह, मैं आपसे मिलता रहूँगा।

Key Takeaway

Claude Code के 'Skill Creator' का उपयोग करके YouTube, NotebookLM और Obsidian को एक एकल पाइपलाइन में जोड़ने से एक स्व-सुधारने वाला रिसर्च सिस्टम बनता है जो घंटों का काम मिनटों में पूरा करता है।

Highlights

Claude Code, NotebookLM और Obsidian को मिलाकर 30 मिनट से कम समय में एक ऑटोमेटेड रिसर्च वर्कफ़्लो तैयार किया जा सकता है।

NotebookLM में 50 अलग-अलग स्रोतों जैसे Google Drive, टेक्स्ट फ़ाइलें और YouTube वीडियो को जोड़कर विश्लेषण किया जा सकता है।

YouTube डेटा को प्रोसेस करने के लिए 'yt-dlp' आधारित कस्टम स्किल का उपयोग करके स्ट्रक्चर्ड वीडियो रिज़ल्ट प्राप्त किए जाते हैं।

Obsidian के भीतर मौजूद 'claude.md' फ़ाइल एक व्यक्तिगत निर्देशिका के रूप में कार्य करती है जो समय के साथ क्लॉड के व्यवहार को उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार ढालती है।

NotebookLM का उपयोग करने पर AI प्रोसेसिंग टोकन का खर्च क्लॉड कोड के बजाय गूगल के सर्वर पर स्थानांतरित हो जाता है।

Timeline

एकीकृत एआई वर्कफ़्लो की शक्ति

  • Claude Code, NotebookLM और Obsidian का संयोजन रिसर्च को अत्यधिक तेज़ बनाता है।
  • यह वर्कफ़्लो YouTube वीडियो के अलावा PDF और लेखों जैसे किसी भी डेटा स्रोत के लिए अनुकूलनीय है।

यह वर्कफ़्लो व्यक्तिगत एआई सहायक के रूप में कार्य करता है जो सूचनाओं को खोजने, विश्लेषण करने और उन्हें व्यवस्थित करने के कार्य को स्वचालित करता है। इसमें मुख्य ध्यान विशिष्ट उपयोग मामलों के बजाय सिस्टम की लचीलापन पर है ताकि कोई भी अपनी ज़रूरत के अनुसार डेटा स्रोत बदल सके।

पाइपलाइन का तकनीकी ढांचा

  • Claude Code के भीतर 'Skill Creator' टूल कई उप-कौशलों को एक 'सुपर स्किल' में मिला देता है।
  • Obsidian वॉल्ट के भीतर मार्कडाउन फ़ाइलें क्लॉड के लिए पारदर्शी डेटा संरचना प्रदान करती हैं।

सिस्टम YouTube से डेटा एकत्र करता है और उसे विश्लेषण के लिए NotebookLM को भेजता है। NotebookLM से प्राप्त आउटपुट जैसे इन्फोग्राफिक्स या स्लाइड डेक वापस क्लॉड कोड में आते हैं और अंततः Obsidian में स्टोर होते हैं। Obsidian में बैकलिंक्स और ग्राफ़ व्यू के माध्यम से डेटा के बीच संबंध स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं।

टूल्स का सेटअप और इंस्टॉलेशन

  • कस्टम स्किल्स को सक्रिय करने के लिए '/plugin' कमांड के माध्यम से 'Skill Creator' स्थापित करना आवश्यक है।
  • NotebookLM को क्लॉड से जोड़ने के लिए 'notebook-lm-py' गिटहब रिपॉजिटरी और सीएलआई ऑथेंटिकेशन का उपयोग किया जाता है।

सेटअप प्रक्रिया में टर्मिनल के भीतर विशिष्ट कमांड चलाना और ब्राउज़र के माध्यम से लॉग इन करना शामिल है। एक बार इंस्टॉल होने के बाद, क्लॉड कोड स्वयं को बेहतर बनाने के लिए इन उपकरणों के उपयोग के तरीके को समझता है और भविष्य के कार्यों के लिए नए कौशल बना सकता है।

प्रैक्टिकल उपयोग और ऑटोमेशन

  • एकल स्लैश कमांड के माध्यम से YouTube सर्च और विश्लेषण की पूरी प्रक्रिया शुरू की जा सकती है।
  • इन्फोग्राफिक जैसे जटिल आउटपुट तैयार होने में आमतौर पर कुछ ही मिनट लगते हैं।

उदाहरण के तौर पर क्लॉड कोड और MCP सर्वर पर आधारित टॉप वीडियो का विश्लेषण किया गया। सिस्टम ने न केवल जानकारी निकाली बल्कि यह भी बताया कि वीडियो क्यों सफल हो रहे हैं और उनमें क्या कमियां हैं। इस प्रक्रिया में लगने वाला सारा समय और टोकन प्रोसेसिंग गूगल के इंफ्रास्ट्रक्चर पर होता है।

स्व-सुधारने वाला सिस्टम और निष्कर्ष

  • 'claude.md' फ़ाइल को अपडेट करने से एआई उपयोगकर्ता की कार्यशैली और प्राथमिकताओं को याद रखता है।
  • लंबे समय तक इस सिस्टम का उपयोग करने से एक स्थायी और विशाल ज्ञान भंडार विकसित होता है।

Obsidian और Claude Code के बीच का सहजीवी संबंध समय के साथ गहरा होता है। उपयोगकर्ता सिर्फ यह कहकर कि 'हमारी बातचीत के आधार पर निर्देश अपडेट करें', क्लॉड के भविष्य के जवाबों को अधिक सटीक बना सकता है। यह वर्कफ़्लो व्यक्तिगत उत्पादकता को एक नए स्तर पर ले जाता है जहाँ एआई एक प्रशिक्षित सहायक की तरह स्वायत्त रूप से कार्य करता है।

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