Transcript
00:00:00Kimi K3 अभी-अभी लॉन्च हुआ है और यह Claude के Fable 5 और GPT 5.6 के स्तर का एक बेहद शक्तिशाली मॉडल है।
00:00:06इसकी सबसे बड़ी खासियत यह है कि यह फ्रंट-एंड में वास्तव में बहुत बेहतरीन है,
00:00:09इतना बेहतरीन कि लोग इसे डिजाइन के मामले में किसी भी अन्य मॉडल से बेहतर बता रहे हैं।
00:00:14और यह सच में उतना ही शानदार है, लेकिन इसमें एक पेंच है और यह सिर्फ Kimi की समस्या नहीं है।
00:00:17हर AI मॉडल की अपनी एक डिजाइन शैली होती है और जब तक आप उसका काफी इस्तेमाल न कर लें, आप उस पर ध्यान नहीं देते।
00:00:22जब भी किसी नए मॉडल की घोषणा होती है, तो हर कोई कहता है कि यह फ्रंट-एंड में सबसे अच्छा है और शुरुआती कुछ साइटों के लिए यह वैसा लगता भी है।
00:00:28लेकिन सच यह है कि उन सभी के अपने पैटर्न होते हैं जिनका वे हर डिजाइन में इस्तेमाल करते हैं।
00:00:32चाहे वह Sonnet 4.5 हो या GPT 5.6, वे पैटर्न उनके डिजाइनों में बार-बार दिखाई देते हैं।
00:00:38इसलिए चाहे आप किसी भी मॉडल का इस्तेमाल कर रहे हों, आपको उसे उस डिफॉल्ट पैटर्न से बाहर निकालने के लिए किसी चीज की जरूरत होती है, जो कि एक अच्छा डिजाइनर करता है।
00:00:43और ऐसा करने के सबसे अच्छे तरीकों में से एक है एक स्किल, जिसे Hallmark कहा जाता है।
00:00:46अगर आप हमारे चैनल पर पहली बार आए हैं, तो हम एक सॉफ्टवेयर कंपनी हैं और यह हमारा चैनल AI Labs है,
00:00:50जहाँ हम आपको AI के साथ अपने बिजनेस को ऑप्टिमाइज करने का तरीका बताते हैं, और अगर आपका खुद का बिजनेस नहीं है,
00:00:54तो आप किसी और के बिजनेस को ऑप्टिमाइज करके पैसे कमाने के लिए इन स्किल्स का इस्तेमाल कर सकते हैं।
00:00:58और इस वीडियो में, हम Kimi मॉडल, इसकी फ्रंट-एंड डिज़ाइन क्षमताओं और उस हुनर के बारे में विस्तार से जानेंगे जो डिज़ाइनों से इन पैटर्नों को हटाता है।
00:01:05आप शायद पहले से ही Kimi K3 को Moonshot के सबसे बेहतरीन मॉडलों में से एक के रूप में जानते होंगे, लेकिन जिन्हें नहीं पता, उनके लिए यह एक संक्षिप्त विवरण है।
00:01:11Moonshot AI ने इसे अपने फ्लैगशिप मॉडल के रूप में जारी किया था और यह तेजी से लोकप्रिय हो गया।
00:01:15और सबसे बड़ी बात यह है कि यह अब 10 लाख टोकन वाले कॉन्टेक्स्ट विंडो वाले मॉडलों में शामिल हो गया है।
00:01:20परफॉर्मेंस के मामले में, यह कई क्षेत्रों में Fable 5 और GPT 5.6 को टक्कर देता है, जो इस समय के दो सबसे शक्तिशाली मॉडल हैं।
00:01:26इसकी तुलना करने के लिए, हम artificial analysis के बेंचमार्क का उपयोग करते हैं, जो विभिन्न क्षेत्रों में मॉडलों का मूल्यांकन करता है।
00:01:32इंटेलिजेंस के मामले में, यह Opus 4.8 और नए Gemini 3.6 से बहुत आगे है, लेकिन Fable 5 और GPT 5.6 से थोड़ा ही पीछे है।
00:01:40और आंकड़ों में अंतर इतना कम है कि यह मूल रूप से उन्हीं की श्रेणी में आता है।
00:01:44फ्रंट-एंड डिजाइन के मामले में, LM Arena के मापदंडों के अनुसार यह उन दोनों को भी पीछे छोड़ देता है,
00:01:48जो समान प्रॉम्प्ट पर मॉडलों का मुकाबला कराता है और वास्तविक यूजर समीक्षाओं के आधार पर उन्हें रैंक देता है।
00:01:54Kimi के वहां इतना अच्छा प्रदर्शन करने का एक कारण इसका इन-बिल्ट “विजन इन द लूप” है, जो इसकी मजबूत विजन क्षमताओं से आता है।
00:02:00मूल रूप से, यह मॉडल केवल कोड नहीं लिखता, बल्कि यह भी जांचता है कि वह क्या बना रहा है।
00:02:04अधिकांश मॉडल यह अनुमान लगाने के लिए केवल कोड को देखते हैं कि साइट कैसी बनेगी,
00:02:07लेकिन Kimi अपने द्वारा बनाए गए हिस्से के स्क्रीनशॉट लेता है, परिणाम देखता है और वहां से सुधार करता है।
00:02:11और यही एक बड़ा कारण है कि लोग इसे फ्रंट-एंड में बेहतर मानते हैं।
00:02:15इसके स्पेसिंग और लेआउट अन्य मॉडलों की तुलना में बहुत अधिक संतुलित और सटीक बनकर उभरते हैं।
00:02:19अब बात आती है लागत की।
00:02:20और यहीं पर Kimi को असली बढ़त मिलती है।
00:02:22इसकी कीमत $3 प्रति दस लाख इनपुट टोकन और $15 प्रति दस लाख आउटपुट टोकन है।
00:02:27GPT 5.6 $5 इनपुट और $30 आउटपुट पर थोड़ा अधिक महंगा है।
00:02:32और Fable इस समय $10 इनपुट और $50 आउटपुट के साथ सबसे महंगा है।
00:02:36इसलिए Kimi आपको तीनों में सबसे कम कीमत पर टॉप मॉडलों के समान स्तर का परफॉर्मेंस देता है।
00:02:41अब, Kimi अपने खुद के हार्नेस “Kimi Code” के साथ आता है, जिसे उनके K2.5 मॉडल के साथ लॉन्च किया गया था।
00:02:47यह एक टर्मिनल-आधारित कोडिंग एजेंट है और यह आपको सीधे API के बिना Kimi चलाने की अनुमति देता है।
00:02:52लेकिन जब हमने Kimi Code का इस्तेमाल किया, तो पाया कि यह बहुत धीमा है।
00:02:55जिस काम को करने में Claude Code या Codex को लगभग 3 मिनट लगते हैं, Kimi Code को उसमें लगभग 10 मिनट लग जाते हैं।
00:03:00और इसके पीछे दो मुख्य कारण हैं।
00:03:01पहला यह कि Kimi के वेट्स (weights) अभी ओपन नहीं हैं, जिसका मतलब है कि यह मॉडल सिर्फ Kimi द्वारा होस्ट किया गया है और किसी अन्य सर्वर द्वारा नहीं।
00:03:08इसलिए हर रिक्वेस्ट को Kimi के अपने सर्वर्स पर ही जाना पड़ता है, कहीं और नहीं।
00:03:12वे सर्वर ओवरलोड हो जाते हैं, इसलिए आपके पूछे गए हर सवाल का जवाब आने में ज्यादा समय लगता है।
00:03:16दूसरा कारण खुद इसका हार्नेस है।
00:03:17हमें पुराने मॉडलों पर भी इसके साथ काम करना कठिन लगा, और खुद Kimi ने अपने डॉक्यूमेंट्स में माना है कि इसे K3 की पूरी क्षमता बाहर लाने के लिए नहीं बनाया गया है।
00:03:25स्पीड के अलावा दो और समस्याएं भी हैं।
00:03:27एक है कॉन्टेक्स्ट।
00:03:28Codex और Claude Code के साथ, हम आने वाले काम के हिसाब से अक्सर मॉडल बदलते हैं और जब हम ऐसा करते हैं तो वे दोनों कॉन्टेक्स्ट को अच्छे से बनाए रखते हैं।
00:03:36लेकिन आप Kimi Code में ऐसा नहीं कर सकते क्योंकि मॉडल स्विच करने पर बातचीत के कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखने का इसका तरीका काम करना बंद कर देता है।
00:03:43दूसरी समस्या है सब-एजेंट्स।
00:03:44जब यह चल रहा था, तो ऐसा लग रहा था कि यह बहुत बड़ी संख्या में सब-एजेंट्स शुरू कर रहा है।
00:03:47लेकिन जब हमने बाद में पूछा, तो इसने कहा कि टास्क को संभालने के लिए उसने केवल 5 सब-एजेंट्स ही शुरू किए थे।
00:03:51इसलिए मॉडल का ठीक से परीक्षण करने के लिए, हमने इसे Claude Code के अंदर चलाया क्योंकि यह वहां बेहद शानदार ढंग से काम करता है।
00:03:57और Kimi आपको ठीक ऐसा ही करने का एक तरीका देता है।
00:03:59अब Claude Code के अंदर Kimi को चलाने का एक तरीका इसके API के जरिए सीधे चलाना है।
00:04:03लेकिन इससे आपका बिल बहुत भारी हो सकता है क्योंकि मॉडल द्वारा पढ़े और लिखे गए हर शब्द का आपसे शुल्क लिया जाता है, और ज्यादा इस्तेमाल करने पर यह तेजी से बढ़ता है।
00:04:10इसलिए बेहतर तरीका यह है कि आप इसे अपने मौजूदा Kimi प्लान के जरिए चलाएं जिसके लिए आप पहले से भुगतान कर रहे हैं।
00:04:14इस तरह आपको कभी बिल के बारे में नहीं सोचना पड़ेगा और आप केवल अपनी सामान्य मासिक राशि का ही भुगतान करेंगे।
00:04:18इसके लिए CLI Proxy API नाम का एक टूल है।
00:04:21यह उन कोडिंग टूल्स को लेता है जिनमें आप पहले से लॉग इन हैं और आपकी ही मशीन पर स्थानीय रूप से चलते हुए उन्हें उनके अपने API में बदल देता है।
00:04:28तो आप मूल रूप से उस सब्सक्रिप्शन को बदल रहे हैं जिसके लिए आप पहले से भुगतान करते हैं एक सर्वर में जिसे आप चला सकते हैं।
00:04:33आप इसे `brew install` कमांड से इंस्टॉल करते हैं।
00:04:35एक बार वह हो जाने पर, आप `kimi login` कमांड से Kimi में लॉग इन करते हैं, जो Kimi लॉग इन पेज खोलता है ताकि आप साइन इन कर सकें।
00:04:41और एक बार जब इसके पास आपकी जानकारी आ जाती है, तो आप लॉग इन हो जाते हैं।
00:04:43फिर आप सर्वर शुरू करते हैं ताकि Kimi कनेक्शन एक्टिव रहे।
00:04:47इसके बाद एक और काम करना होता है, उस लोकल सेटअप के लिए एक API की (key) जेनरेट करना, क्योंकि वही कुंजी आप Claude Code को देते हैं ताकि उसे एक्सेस मिल सके।
00:04:54लेकिन इसे खुद करने के बजाय, आप बस Claude Code या जिस भी एजेंट का आप उपयोग करते हैं, उससे उस टूल की मदद से API की सेट करने के लिए कह सकते हैं।
00:05:02एक बार यह हो जाने पर, आप की (key) को कॉपी करके उसका उपयोग करते हैं।
00:05:04फिर आप Claude Code को लॉन्च करते हैं।
00:05:06इसके लिए, आप उस URL को बदलते हैं जिस पर Claude अपनी रिक्वेस्ट भेजता है।
00:05:09डिफॉल्ट रूप से, यह Claude के अपने URL की ओर इशारा करता है, इसलिए आप इसे अपने लोकलहोस्ट पर रीडायरेक्ट करते हैं क्योंकि वह सर्वर अब आपकी अपनी मशीन पर चल रहा है।
00:05:16आप Claude द्वारा जेनरेट की गई की (key) को अपने Anthropic auth ऑथेंटिकेशन टोकन के रूप में पेस्ट करते हैं और मॉडल को Kimi K3 पर सेट करते हैं।
00:05:22उसके बाद, Claude कमांड चलाएं और Claude Code आपके Kimi सब्सक्रिप्शन पर K3 को चलाते हुए खुल जाता है।
00:05:28और एक बात जानने योग्य है कि ये सेटिंग्स केवल उसी एक टर्मिनल सेशन में ही प्रभावी रहती हैं।
00:05:32इसलिए इसमें से कुछ भी स्थायी नहीं है।
00:05:33जब आप सेशन बंद करते हैं और एक नए टर्मिनल में Claude चलाते हैं, तो आप पहले की तरह ही सब्सक्रिप्शन के माध्यम से Claude Code का उपयोग कर सकते हैं।
00:05:39लेकिन इससे पहले कि हम स्किल के विवरण में जाएं, यदि आप चैनल को सब्सक्राइब करें और लाइक बटन दबाएं तो यह बहुत अच्छा होगा।
00:05:44समर्थन का यह छोटा सा इशारा हमारे लिए बहुत मायने रखता है।
00:05:47एक लैंडिंग पेज आपकी कंपनी का चेहरा होता है।
00:05:49और अगर इसका लैंडिंग पेज देखने में घटिया या बेकार लगता है, तो आप विश्वसनीयता खो देते हैं और लोग आपके बिजनेस में बिल्कुल नहीं आएंगे।
00:05:54इसलिए इसे सही तरीके से बनाने के लिए, आपको मॉडल को उन सेफ पैटर्नों से बाहर निकालना होगा जिन्हें वह डिफॉल्ट रूप से इस्तेमाल करने लगता है।
00:06:00ठीक इसी काम के लिए बहुत सारी स्किल्स बनाई गई हैं।
00:06:02और सबसे लोकप्रिय में से एक Hallmark है, जो एजेंट्स के लिए एक एंटी-AI स्लॉप (slop) डिजाइन स्किल है।
00:06:07आप चार क्रियाओं (verbs) के माध्यम से इसका उपयोग करते हैं।
00:06:08पहला डिफॉल्ट है, बस एजेंट को बताएं कि आप क्या बनाना चाहते हैं और यह अपने निर्देशों के वर्कफ़्लो का पालन करते हुए नए UI बनाता है।
00:06:15दूसरा ऑडिट (audit) है, जो आपके कोड की ज्ञात एंटी-पैटर्न्स से जांच करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि साइट में कोई कमी न हो।
00:06:21तीसरा रीडिजाइन (redesign) है, जो आपके वर्तमान डिजाइन को हटा देता है और पूरी तरह से अलग दिशा में एक नया रूप देने की कोशिश करता है।
00:06:27और आखिरी स्टडी (study) है, जहां आप इसे अपनी पसंद की साइट देते हैं और यह उस साइट से स्टाइल निकालकर उस दिशा में काम करता है।
00:06:33यहाँ वह हिस्सा है जो मायने रखता है।
00:06:34यदि आप Hallmark के बिना किसी एजेंट से किसी साइट का अध्ययन करने के लिए कहते, तो वह सीधे स्टाइल को कॉपी कर लेता।
00:06:40लेकिन Hallmark विशेष रूप से इसे रोकता है और इसके बजाय साइट को कॉपी करने के बजाय एक डिजाइन संदर्भ के रूप में देखता है।
00:06:45इसलिए आपका परिणाम फिर भी ओरिजिनल ही निकलकर आता है।
00:06:47यह डिजाइन शैलियों की एक समृद्ध लाइब्रेरी के साथ आता है जिसे आप अपने प्रोजेक्ट्स के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं।
00:06:51यदि आप वास्तव में उन शैलियों को देखना चाहते हैं, तो उनकी साइट पर प्रत्येक स्टाइल में बने लैंडिंग पेज हैं।
00:06:56ताकि आप उन्हें विजुअली देख सकें।
00:06:57और उनके डॉक्यूमेंट्स में, `recipe.md` फाइल प्रॉम्प्टिंग की बेहतरीन तकनीकों को स्पष्ट रूप से समझाती है।
00:07:02Hallmark का उपयोग करने के लिए, आपको पहले इसे इंस्टॉल करना होगा।
00:07:04इसके लिए, आपको GitHub रिपॉजिटरी से इंस्टॉल कमांड को कॉपी करना होगा, इसे टर्मिनल में पेस्ट करना होगा, और इंस्टॉलेशन शुरू हो जाएगा।
00:07:11यह पूछता है कि आप इसे किस एजेंट के लिए इंस्टॉल करना चाहते हैं।
00:07:13यदि आप Kimi code का उपयोग कर रहे हैं या Codex चला रहे हैं, तो आप बिना कुछ बदले आगे बढ़ सकते हैं।
00:07:17और यह `.agents` फोल्डर में इंस्टॉल हो जाता है, जिसका उपयोग इन दोनों सहित कई एजेंट अपने कॉन्फिग्स को रखने के लिए करते हैं।
00:07:23लेकिन चूंकि आप Claude Code में Kimi का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए आपको एजेंट सूची से भी Claude Code को चुनना होगा।
00:07:28और वह इसे `.claude` फोल्डर में इंस्टॉल कर देता है, जहाँ Claude के सभी कॉन्फिग्स रहते हैं।
00:07:32एक बार जब यह इंस्टॉल हो जाता है, तो आप प्रोजेक्ट पर जाते हैं और जगह पर मौजूद इस स्किल के साथ `.agents` और `.claude` दोनों फोल्डर पाते हैं।
00:07:38`skill.md` फाइल में इसका उपयोग कैसे करें, इसे कैसे कॉल किया जाना चाहिए, और काम करने के लिए आवश्यक सभी विवरण मौजूद हैं।
00:07:44और यही बात इसे अन्य विकल्पों से बेहतर बनाती है।
00:07:46क्योंकि इसमें AI के सामान्य और घटिया पैटर्नों सहित विभिन्न पहलुओं को कवर करने वाले 100 से अधिक संदर्भ शामिल हैं।
00:07:52आउटपुट वापस देने से पहले यह 58-गेज टेस्ट चलाता है, जो 58 जांचें हैं जो यह सुनिश्चित करने में मदद करती हैं कि साइट किसी भी घटिया AI स्टाइल से मुक्त है।
00:07:58यह कंपोनेंट्स और पहले बताई गई क्रियाओं (verbs) के लिए भी संदर्भ रखता है।
00:08:02लेकिन इससे पहले कि हम इस स्किल के डिजाइन देखें, आइए हमारे स्पॉन्सर के बारे में बात करते हैं।
00:08:05आपका AI कोडिंग असिस्टेंट तब तक बहुत शानदार रहता है जब तक आप इसके साथ काम करते हैं, लेकिन जैसे ही आप इसे बंद करते हैं या टूल बदलते हैं, यह सब कुछ भूल जाता है।
00:08:12आप फिर से शुरुआत करते हैं, यह नहीं जानते कि आपने कल क्या बनाया था या किसी अन्य एजेंट ने क्या समझा था, इसलिए आप उस बात को फिर से समझाने में समय और पैसा बर्बाद करते हैं जिसे वह पहले से जानता है।
00:08:19Jolly Memory, एक मुफ़्त ओपन-सोर्स IDE एक्सटेंशन जो आपके असिस्टेंट को एक स्थायी मेमोरी देता है।
00:08:24यह ऑटोमेटिकली आपके प्रोजेक्ट के पीछे के तर्क को टिकट या लिंक और बातचीत से कैप्चर करता है और इसे आपकी मशीन पर सेव करता है और उन्हें हर कमिट से जुड़े स्ट्रक्चर्ड डॉक्यूमेंटेशन में बदल देता है जो हर आर्किटेक्चर और इंजीनियरिंग निर्णय के पीछे के तर्क को ऑटोमेटिकली कैप्चर करता है।
00:08:39यह केवल एक टूल या मॉडल तक सीमित नहीं है, इसलिए Claude से Gemini और Quen पर स्विच करें और आपकी मेमोरी सिंक में रखने के लिए बिना किसी state.md फ़ाइल या नोट्स के आपके साथ आती है।
00:08:48यह VS Code, IntelliJ, Cursor, Claude और Windsurf के अंदर काम करता है, एक बार इंस्टॉल करें और हर जगह याद रखें।
00:08:56जब कुछ ख़राब हो जाता है, तो आप हर बदलाव के पीछे के तर्क को समझ सकते हैं और यह सब कुछ आपके प्रोजेक्ट के एक सरल नक्शे की तरह प्रस्तुत करता है।
00:09:03पिन की गई टिप्पणी में दिए गए लिंक का उपयोग करके Jolly Memory प्राप्त करें।
00:09:06अब, भले ही Kimi फ्रंट-एंड में वास्तव में अच्छा है, इसने अपने खुद के कुछ पैटर्न भी अपना लिए हैं, और वे मिलकर इसकी डिजाइन शैली बनाते हैं।
00:09:13यह बिल्कुल नया है, इसलिए वे पैटर्न अभी बहुत ध्यान देने योग्य नहीं हैं, लेकिन वे आखिरकार अधिक स्पष्ट हो जाएंगे।
00:09:18और चूंकि चीनी मॉडलों के बारे में जाना जाता है कि उन्हें Claude मॉडलों के डिस्टिलेशन के माध्यम से प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका मूल रूप से मतलब एक मॉडल को दूसरे के आउटपुट पर प्रशिक्षित करना है, Kimi जो उत्पन्न करता है उसमें Opus 4.8 की शैली बहुत दिखाई देती है।
00:09:29जिस तरह से Opus हीरो सेक्शन के पीछे चित्र रखता है, बड़े हीरो टेक्स्ट को एक तरफ चलाता है, और गर्म नारंगी और भूरे रंग के पैलेट का उपयोग करता है, चाहे साइट डार्क हो या लाइट, वह सब Kimi के डिजाइनों में भी दिखाई देता है।
00:09:40लेकिन Kimi के बारे में जो बात हमें पसंद है वह यह है कि इसका लेखन विपणन के उन अतिशयोक्तिपूर्ण शब्दों से भरा नहीं है जिन पर Opus भरोसा करता है।
00:09:46हर चीज़ ऐसा लगता है कि वह उद्देश्यपूर्ण ढंग से वहाँ है, और यह अन्य मॉडलों द्वारा दी जाने वाली चीज़ों की तुलना में बहुत अधिक उद्देश्यपूर्ण लगता है।
00:09:51स्किल का परीक्षण करने के लिए, हमने इसे Kimi के साथ Claude code में चलाया और इसे एक लैंडिंग पेज के लिए एक सरल प्रॉम्प्ट दिया।
00:09:56एक बार जब यह चलना शुरू होता है, तो यह एक पूर्व-चरण के साथ खुलता है जिसे “प्री-फ्लाइट” कहा जाता है।
00:09:59प्री-फ्लाइट आपकी मौजूदा फ़ाइलों से होकर गुज़रती है जिनमें डिज़ाइन शैली के बारे में जानकारी होती है और यह तय करती है कि वह किसे रख सकती है और किसे बदलने की आवश्यकता है।
00:10:06चूँकि हमने हाल ही में एक Next.js टेम्पलेट तैयार किया था, इसने फ़्रेमवर्क के रूप में Next.js को लॉक कर दिया और बाकी को हटा दिया।
00:10:11आगे बढ़ने से पहले, यह तीन बातें पूछता है, जो हैं कि दर्शक कौन हैं, साइट का उपयोग किस लिए किया जाएगा, और टोन क्या है।
00:10:18प्रॉम्प्ट में सीधे इसका उल्लेख करना एक सर्वोत्तम अभ्यास है, लेकिन यदि आप इसे छोड़ देते हैं, तो यह अपने आप आपसे पूछता है, इसलिए यह ऐसा कुछ नहीं है जो आपको सख्ती से करना पड़े।
00:10:25एक बार जब आप उत्तर दे देते हैं, तो यह संदर्भों से थीम और बाकी सब कुछ लेता है और साइट बनाता है।
00:10:30और जब यह समाप्त हो जाता है, तो यह सुनिश्चित करता है कि सभी 58 स्लॉप डिटेक्शन चेक पास हो गए हैं।
00:10:34चूँकि Hallmark उन क्रियाओं (verbs) से चलता है, इसलिए इससे पूरी तरह से नए डिज़ाइन की माँग करने से सब कुछ बदल जाता है।
00:10:39यह उस क्रिया को पहचानता है, रीडिजाइन प्रोटोकॉल लोड करता है, फिर से प्रश्न पूछता है, वही वर्कफ़्लो शुरू करता है, और पहली बार से पूरी तरह से अलग दिशा में पूरी चीज़ को फिर से बनाता है।
00:10:49फिर ऑडिट मोड है, जो AI के सामान्य और घटिया पैटर्नों के खिलाफ डिजाइन की जांच करता है।
00:10:53जब आप Hallmark ऑडिट चलाते हैं, तो यह फिर से स्किल लोड करता है, उन पैटर्नों के आधार पर एक रिपोर्ट तैयार करता है, और हर निष्कर्ष को फ्लैग करता है।
00:11:00और उस रिपोर्ट से, आप तय करते हैं कि कौन से सुधार लागू करने हैं।
00:11:02लेकिन जब आप Kimmy और Claude Code के साथ काम कर रहे होते हैं, तो आपको कॉन्टेक्स्ट मैनेजमेंट को ध्यान में रखना होता है क्योंकि ऑटो-कंपैक्शन नहीं चलेगा।
00:11:09इसलिए एक बार जब कॉन्टेक्स्ट विंडो भर जाती है, तो यह काम करना बंद नहीं करता है।
00:11:12लेकिन विंडो भरी होने पर, आप देखेंगे कि उत्तर निर्देशों से भटकने लगते हैं या अजीब और सामान्य होने लगते हैं।
00:11:18ऑडिट के बाद, Kimmy ने आगे बढ़कर फ्लैग किए गए बदलाव किए, और वे कुछ ही थे।
00:11:22इसने उस फ़ॉन्ट को हटा दिया जिससे डिज़ाइन AI स्लॉप जैसा लग रहा था।
00:11:25इसने तस्वीरों को Unsplash से Pixum नाम की दूसरी साइट पर बदल दिया, क्योंकि Unsplash लगभग हर मॉडल के लिए पहली पसंद है।
00:11:32और इसने मोबाइल रिस्पॉन्सिवनेस को ठीक किया, जिसने कुल मिलाकर साइट को बेहतर बनाया।
00:11:36वहाँ से, आप तब तक नए संस्करणों की माँग करना जारी रख सकते हैं जब तक आप इससे संतुष्ट न हो जाएँ।
00:11:39यदि आप Kimmy और Claude Code के साथ स्किल्स का उपयोग करने जा रहे हैं तो एक टिप।
00:11:42स्वचालित आह्वान (invocation) मज़बूती से काम नहीं करता है क्योंकि Kimmy, Claude Code का डिफ़ॉल्ट मॉडल नहीं है,
00:11:47और वह स्वचालित ट्रिगरिंग Claude के अपने मॉडलों के आसपास ट्यून की गई है।
00:11:51इसलिए बेहतर तरीका यह है कि आप अपने स्लैश कमांड के साथ स्किल को मैन्युअल रूप से लागू करें, जिससे यह सुनिश्चित हो जाता है कि निर्माण शुरू करने से पहले यह वास्तव में लोड हो जाए।
00:11:57हमने Claude Code में Opus 4.8 मॉडल पर भी यही परीक्षण चलाया, स्किल के साथ और इसके बिना दोनों तरह से।
00:12:03हमने बिना स्किल के शुरुआत की, और इसने सामान्य तरीके से ऐप बनाया।
00:12:06इसमें लगभग 6 मिनट लगे, और जो साइट इसने बनाई वह अत्यधिक AI स्लॉप थी।
00:12:10हर चीज़ ने इसे क्लासिक Opus के रूप में उजागर कर दिया, इसके द्वारा चुने गए रंगों से लेकर, बैकग्राउंड में ग्रेडिएंट तक, गोल बॉक्सों तक जिनका इसने उपयोग किया था।
00:12:16अब, यदि आपको याद हो, तो हमारे डिज़ाइन सिस्टम में AI स्लॉप डिटैक्टर स्किल है,
00:12:20जो Opus वाले पैटर्नों सहित सभी ज्ञात पैटर्नों में स्लॉप को पकड़ने के लिए प्रशिक्षित है।
00:12:24इसलिए हमने इसे प्रोजेक्ट पर चलाया, और इसने बहुत सारी चीज़ों को फ्लैग किया, कई उच्च और निम्न विश्वास वाले स्लॉप पैटर्नों की रिपोर्टिंग की,
00:12:30और विशेष रूप से ग्रेडिएंट टेक्स्ट को उजागर किया।
00:12:32फिर हमने Hallmark चलाया।
00:12:33इसने स्किल लोड की, प्रीफ़्लाइट चलाया, पैटर्नों को दर्ज किया, वही प्रश्न पूछे, और पूरे वर्कफ़्लो को फिर से चलाया।
00:12:39बिना स्किल के चलने की तुलना में इसमें बहुत अधिक समय लगा, लेकिन परिणाम इसके लायक था,
00:12:43क्योंकि अंतिम डिज़ाइन बहुत अधिक रचनात्मक और उद्देश्यपूर्ण निकला।
00:12:46बटनों में बहुत बेहतर इंटरएक्टिविटी थी, और यह सब मॉडल द्वारा उत्पाद को बेहतर ढंग से समझने से आया।
00:12:51डिफ़ॉल्ट रूप से, यह प्लेसहोल्डर छवियां भी नहीं डालता है, क्योंकि Unsplash स्टॉक का उपयोग करना इसके नियमों में स्लॉप पैटर्नों में से एक है।
00:12:58यह उत्पाद निर्माताओं के लिए बनाया गया है, इसलिए यह आपको AI जनरेटेड या स्टॉक छवियों पर निर्भर रहने के बजाय अपनी खुद की छवियां लाने के लिए कहता है।
00:13:04और कुल मिलाकर, इसने Kimi की तुलना में उल्लेखनीय रूप से बेहतर डिज़ाइन तैयार किया, इसलिए हम कहेंगे कि यह स्किल अभी Claude के साथ बेहतर काम करती है।
00:13:10इसे अभी तक इस बात की गहरी समझ नहीं है कि Kimi कैसे डिज़ाइन करता है, और यह केवल दूसरों के ज्ञात पैटर्नों से निष्कर्षों को फ्लैग कर रहा है।
00:13:15लेकिन हमारे सभी परीक्षणों में, स्किल ने वास्तव में अच्छा काम किया।
00:13:18अब, यह डिज़ाइन सिस्टम जिसका हमने अभी उल्लेख किया है, साथ ही वह सब कुछ जो हम बनाते हैं और अपने सभी वीडियो में दिखाते हैं,
00:13:23AI Labs Pro में पाया जा सकता है, जो हमारा समुदाय है।
00:13:26इसलिए यदि आपको हमारे काम में मूल्य मिला है, और आप चैनल का समर्थन करना चाहते हैं, तो ऐसा करने का यह सबसे अच्छा तरीका है।
00:13:31लिंक विवरण में है।
00:13:33अब, यदि आपने Codex का उपयोग किया है, या जानते हैं कि यह कैसे काम करता है, तो आप जानेंगे कि इसके डिफ़ॉल्ट रंग हरे और सफेद का मिश्रण हैं,
00:13:38उसी तरह जैसे Opus डिफ़ॉल्ट रूप से नारंगी, क्रीम और भूरे रंग का उपयोग करता है।
00:13:42ये वे रंग हैं जिनका उपयोग यह अपनी डिफ़ॉल्ट शैली के रूप में करता है।
00:13:45इसके डिज़ाइनों में बहुत सारे SVG का उपयोग किया जाता है, और यह ऐसे फ़ॉन्ट आकार चुनने की ओर प्रवृत्त होता है जो स्क्रीन के मुकाबले काफी छोटे होते हैं।
00:13:51दूसरों की तुलना में डिज़ाइन काफी अच्छे निकलते हैं, लेकिन वे डिफ़ॉल्ट पैटर्न चाहे कुछ भी हो, सामने आने वाले हैं।
00:13:56इसलिए हमने `.agents` फ़ोल्डर में इंस्टॉल की गई स्किल के साथ Codex का परीक्षण किया, और इसे एक प्रॉम्प्ट दिया जिसमें केवल यह बताया गया था कि हम क्या बनाना चाहते हैं।
00:14:03हमने इसके लिए Codex ऐप का उपयोग किया, क्योंकि यह ब्राउज़र उपयोग टूल और अन्य क्षमताओं के साथ आता है जो इसे वास्तव में अच्छी तरह से काम करने योग्य बनाते हैं।
00:14:09यह प्रीफ़्लाइट से गुज़रा, और हमसे दर्शकों, उपयोग के मामले और टोन के बारे में पूछा।
00:14:14एक बार जब हमने वे विकल्प चुन लिए, तो इसने पूरे वर्कफ़्लो को चलाया, कई फ़ाइलों को संपादित किया, सामान्य परीक्षणों और एक इंटरैक्टिव ब्राउज़र परीक्षण को चलाया।
00:14:21इसके पास ब्राउज़र क्षमताएं मौजूद हैं, और यह वास्तव में इस तरह की चीज़ों में अच्छा है, इसलिए यह उनका उपयोग करता है।
00:14:26जब यह समाप्त हो गया, तो जो साइट यह वापस लाया वह बहुत बेहतर लग रही थी।
00:14:29एक बात यह है कि नीले और सफेद रंग का संयोजन अभी भी थोड़ा AI द्वारा जनरेटेड लग सकता है, लेकिन यहाँ यह घटिया होने के बजाय उद्देश्यपूर्ण लगता है, क्योंकि ये रंग तकनीकी वेबसाइटों के साथ मेल खाते हैं।
00:14:39सभी तत्व Codex द्वारा डिफ़ॉल्ट रूप से डिज़ाइन तैयार करने के तरीके से भिन्न थे।
00:14:43यद्यपि हीरो सेक्शन में रखी गई छवि में कुछ समस्याएं थीं, जैसे कि चयनित टैब के विजुअल सही नहीं निकले, लेकिन यह कुछ ऐसा है जिसे हम बाद में ठीक कर सकते थे।
00:14:52इसलिए हमने Hallmark ऑडिट चलाया, और इसने एक रिपोर्ट तैयार की।
00:14:54रिपोर्ट में कहा गया है कि समग्र संरचना मजबूत थी, जिसमें केवल कुछ मुद्दे बचे थे, जिनमें रिस्पॉन्सिवनेस भी शामिल थी, जिसे पहला संस्करण छोड़ देता है।
00:15:02यह हमें इस वीडियो के अंत में लाता है।
00:15:03यदि आप चैनल का समर्थन करना चाहते हैं और इस तरह के वीडियो बनाने में हमारी मदद करना चाहते हैं, तो आप नीचे दिए गए सुपर थैंक्स बटन का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं।
00:15:10हमेशा की तरह, देखने के लिए धन्यवाद, और मैं आपको अगले वीडियो में मिलूंगा।