00:00:00तो, ठीक है।
00:00:02अभी सबसे अच्छा AI मॉडल कौन सा है?
00:00:04Claude, GPT, Gemini.
00:00:07और सच कहूँ तो, मुझे लगता है कि यह सवाल ही गलत है।
00:00:11मतलब, पूरी तरह से गलत सवाल।
00:00:14बस जल्दी से बता दूँ, मैं डैनियल हूँ।
00:00:16मैं पिछले आठ सालों से iOS डेवलपमेंट की गहराइयों में हूँ।
00:00:20मैंने फ्रीलांसिंग और UI डिजाइनिंग से शुरुआत की थी,
00:00:24एक क्लाइंट से दूसरे क्लाइंट के पास भटकते हुए,
00:00:25दूसरों के आइडियाज़ पर काम करते हुए
00:00:27और साथ ही अपने खुद के आइडियाज़ को समझने की कोशिश करते हुए।
00:00:28फिर 2025 के बाद, मैं पूरी तरह से सोलो हो गया।
00:00:33अब कोई क्लाइंट नहीं, कोई सुरक्षा कवच नहीं।
00:00:36तब से, मैंने खुद के 15 से ज़्यादा ऐप्स बनाए हैं,
00:00:39सब Swift UI में, और सब सबके सामने (in public) बनाए गए।
00:00:41और अभी, सच कहूँ तो, मेरी पूरी ऊर्जा
00:00:44इस सोलो स्टूडियो को
00:00:46कुछ ऐसा बनाने में लग रही है जो वाकई टिक सके।
00:00:49सिर्फ जल्दबाज़ी में बने MVPs या AI से बना कूड़ा नहीं,
00:00:52बल्कि असली ऐप्स जो बड़े पैमाने पर काम कर सकें।
00:00:55और हाँ, वह पूरी प्रक्रिया।
00:00:57वह पूरा मुश्किल सफर crafterslab पर मौजूद है।
00:01:00यह crafterslab.dev पर है,
00:01:01और यह कोई ट्यूटोरियल का कब्रिस्तान या AI क्लोन फैक्ट्री नहीं है।
00:01:06यह वास्तव में मेरा होम बेस है,
00:01:08जो उन सोलो डेवलपर्स के लिए बना है जो AI को एक असली टीममेट की तरह इस्तेमाल करते हैं।
00:01:12न कि किसी वेंडिंग मशीन की तरह जिसे अटकने पर आप बस ठोकते हैं
00:01:14और उम्मीद करते हैं कि सब ठीक हो जाए।
00:01:16अगर आप अपने काम की बारीकियों की परवाह करते हैं,
00:01:18अगर आप खुद को बेहतर बनाने
00:01:20और ऐसी चीज़ें बनाने के लिए गंभीर हैं जो टिक सकें,
00:01:23तो हाँ, आपको यहाँ बिल्कुल अपनापन महसूस होगा।
00:01:24और अगर आप अभी भी Patreon पर हैं,
00:01:26तो उसके लिए बहुत शुक्रिया, लेकिन एक बात जान लें।
00:01:29सब कुछ crafterslab.dev पर शिफ्ट हो गया है।
00:01:32पूरी टीम अब वहीं है।
00:01:33आइए हमारे साथ जुड़िए।
00:01:35तो, यहाँ से मुझे इस सब के बारे में सोचने का विचार आया।
00:01:38हाल ही में एक स्टडी सामने आई थी।
00:01:41रिसर्चर्स ने "Epic's Agent" नाम का एक बेंचमार्क पब्लिश किया।
00:01:45और जो बात इसे उन बाकी बेंचमार्क से अलग बनाती है
00:01:49जिनके बारे में लोग ऑनलाइन बहस करते रहते हैं,
00:01:51वो यह है कि यह एजेंट्स को असली प्रोफेशनल काम पर टेस्ट करता है,
00:01:55कोडिंग पज़ल्स या मल्टीपल चॉइस सवालों पर नहीं।
00:01:58हम उन असल कामों की बात कर रहे हैं जो कंसल्टेंट्स, वकील,
00:02:03और एनालिस्ट रोज़ाना करते हैं।
00:02:05हर काम को पूरा करने में एक इंसान को लगभग एक से दो घंटे लगते हैं।
00:02:08तो उन्होंने सभी बड़े मॉडल्स को इसमें टेस्ट किया।
00:02:11सबसे अच्छे मॉडल ने उन कामों को
00:02:13लगभग 24% बार ही पूरा किया, यानी चार में से एक बार।
00:02:17और उसी मॉडल के साथ आठ कोशिशों के बाद भी,
00:02:20यह आंकड़ा केवल 40% तक ही पहुँच सका।
00:02:23अब याद रखिए, ये वही मॉडल्स हैं
00:02:26जो उन बेंचमार्क्स पर 90% से ज़्यादा स्कोर करते हैं
00:02:29जिनके पीछे हर कोई पागल रहता है।
00:02:32तो या तो वे बेंचमार्क गलत हैं
00:02:33या फिर हम गलत चीज़ को माप रहे हैं।
00:02:36और मुझे लगता है कि बात दूसरी वाली ही है, है न?
00:02:37लेकिन ठीक है, यहाँ से बात हमारे लिए गंभीर हो जाती है।
00:02:41रिसर्चर्स ने गहराई से पड़ताल की कि एजेंट्स फेल क्यों हुए।
00:02:46और जवाब यह नहीं था कि मॉडल्स कमज़ोर हैं।
00:02:49उनके पास वो सारी जानकारी थी जिसकी उन्हें ज़रूरत थी।
00:02:51वे समस्याओं को अच्छी तरह से समझ और तर्क कर सकते थे।
00:02:54असफलताएं लगभग पूरी तरह से
00:02:56काम को लागू करने और तालमेल बिठाने (execution and orchestration) से जुड़ी थीं।
00:03:00एजेंट्स बहुत ज़्यादा स्टेप्स के बाद भटक जाते थे।
00:03:02वे उन्हीं तरीकों को बार-बार दोहराते जो पहले ही फेल हो चुके थे।
00:03:05वे बस इस बात का ध्यान ही खो देते थे कि आख़िर
00:03:09उन्हें शुरुआत में करना क्या था।
00:03:11और अगर आप एक सोलो डेवलपर हैं जो हर दिन Claude Code
00:03:14या Cursor इस्तेमाल करते हैं, तो हाँ, आपके साथ भी ऐसा हुआ होगा।
00:03:18आपने एजेंट को वही बेकार चीज़
00:03:21तीन बार दोहराते हुए देखा होगा,
00:03:23जो 20 स्टेप्स पहले के कॉन्टेक्स्ट को पूरी तरह भूल चुका होता है।
00:03:26और आप वहाँ बैठकर सोचते हैं,
00:03:28शायद मुझे Opus पर स्विच कर लेना चाहिए।
00:03:30शायद मुझे किसी दूसरे प्रोवाइडर की ज़रूरत है,
00:03:32लेकिन डेटा कह रहा है कि बात वो नहीं है।
00:03:34मॉडल रुकावट की वजह नहीं है।
00:03:36रुकावट उसके आस-पास का पूरा ढांचा है।
00:03:38और इसके लिए एक शब्द है।
00:03:40मुझे लगता है कि यह 2026 को वैसे ही परिभाषित करेगा
00:03:43जैसे 2025 में "एजेंट्स" ने किया था।
00:03:46वो शब्द है "Harness" (हार्नेस)।
00:03:47एक एजेंट हार्नेस का मतलब है मॉडल के आस-पास का सारा इंफ्रास्ट्रक्चर,
00:03:50वो क्या देख सकता है,
00:03:52उसके पास किन टूल्स का एक्सेस है,
00:03:54चीज़ें बिगड़ने पर वो खुद को कैसे संभालता है,
00:03:56और एक लंबे सेशन के दौरान वो अपने काम का ट्रैक कैसे रखता है।
00:03:59OpenAI ने सचमुच एक ब्लॉग पोस्ट पब्लिश किया है
00:04:02जिसका नाम है "Harness Engineering"।
00:04:04Anthropic ने लंबे समय तक चलने वाले एजेंट्स के लिए
00:04:07प्रभावी हार्नेस बनाने पर एक पूरी गाइड जारी की है।
00:04:09Manish, वो AI कंपनी जिसे Meta ने हाल ही में खरीदा है,
00:04:13उन्होंने कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग से जुड़े अपने सबक शेयर किए हैं
00:04:16जब उन्होंने अपने पूरे एजेंट फ्रेमवर्क को
00:04:19छह महीनों में पांच बार फिर से बनाया।
00:04:22और वे सब एक ही बात कह रहे हैं।
00:04:24असली इंजीनियरिंग का काम हार्नेस में है,
00:04:27मॉडल में नहीं।
00:04:28ठीक है, तो, और यह वो हिस्सा है जिसने मुझे वाकई हैरान कर दिया
00:04:32क्योंकि यह उस सोच के बिल्कुल उलट है
00:04:34जैसा हम इन टूल्स के साथ काम करने के बारे में सोचते हैं।
00:04:38तो Vercel की एक कहानी है।
00:04:41उनके पास एक "Text to SQL" एजेंट था।
00:04:43आप एक सवाल पूछते हैं, वो एक SQL क्वेरी लिखता है,
00:04:46और उन्होंने इसे वैसे ही बनाया जैसे ज़्यादातर लोग एजेंट्स बनाते हैं।
00:04:49उसे बहुत सारे खास टूल्स दिए,
00:04:51एक डेटाबेस स्कीमा समझने के लिए,
00:04:54एक क्वेरी लिखने के लिए, और एक रिजल्ट्स को वैलिडेट करने के लिए।
00:04:58उसके चारों ओर एरर हैंडलिंग की परतें चढ़ाई गई थीं
00:05:01और वो लगभग 80% बार सही काम करता था।
00:05:04फिर उन्होंने कुछ हटकर करने की कोशिश की।
00:05:06उन्होंने 80% टूल्स को हटा दिया, बस बाहर निकाल दिया,
00:05:11एजेंट को बस बेसिक चीज़ें दीं, जैसे bash कमांड्स चलाना, फाइलें पढ़ना,
00:05:15साधारण कमांड लाइन टूल्स जैसे grep और cat,
00:05:18वही चीज़ें जो आप या मैं असल में इस्तेमाल करेंगे।
00:05:20और उसकी एक्यूरेसी 80% से बढ़कर 100% हो गई।
00:05:25उसने 40% कम टोकन्स का इस्तेमाल किया,
00:05:28और वो साढ़े तीन गुना ज़्यादा तेज़ था।
00:05:31सच कहूँ तो, यह काफी हैरान करने वाला है, है न?
00:05:33और इसे बनाने वाले इंजीनियर ने एक बात कही
00:05:36그게 정말 뇌리에 남았어요.
00:05:38मॉडल्स अब और स्मार्ट हो रहे हैं।
00:05:40कॉन्टेक्स्ट विंडोज़ बड़ी होती जा रही हैं।
00:05:42तो शायद सबसे अच्छा एजेंट आर्किटेक्चर
00:05:44वो है जिसमें लगभग कोई आर्किटेक्चर हो ही ना।
00:05:46और यह सब कुछ बदल देता है, आप समझ रहे हैं न?
00:05:50क्योंकि स्वाभाविक रूप से, खासकर जब आप अकेले काम कर रहे हों
00:05:54और इसे भरोसेमंद बनाना चाह रहे हों,
00:05:57तो मन करता है कि और टूल्स, और गार्डरेल्स,
00:06:01और राउटिंग लॉजिक जोड़ते जाएँ।
00:06:02आपको लगता है कि ज़्यादा स्ट्रक्चर मदद करेगा,
00:06:04लेकिन वो टूल्स मॉडल की मदद नहीं कर रहे थे।
00:06:06वे उसके रास्ते में आ रहे थे।
00:06:08और यह कोई इकलौती घटना नहीं है।
00:06:10Manus को भी ठीक इसी बात का एहसास हुआ।
00:06:13उन्होंने अपने पूरे एजेंट फ्रेमवर्क को
00:06:16छह महीने में पांच बार फिर से बनाया,
00:06:19और उनके परफॉरमेंस में सबसे बड़ा सुधार
00:06:21नए फीचर्स जोड़ने से नहीं आया।
00:06:23बल्कि उन्हें हटाने से आया।
00:06:25उन्होंने जटिल डॉक्यूमेंट रिट्रीवल हटा दिया,
00:06:28भारी-भरकम राउटिंग लॉजिक खत्म कर दिया,
00:06:29और मैनेजमेंट एजेंट्स की जगह साधारण स्ट्रक्चर्ड हैंड-ऑफ्स ले आए।
00:06:34हर बार जब उन्होंने इसे सरल बनाया, तो यह और बेहतर होता गया।
00:06:37और यहाँ एक ऐसी बात है जो हर सोलो डेवलपर को
00:06:40सुननी चाहिए जो लंबे Claude Code सेशन्स चलाते हैं।
00:06:42Manus ने पाया कि उनके एजेंट्स ने औसतन
00:06:45एक काम के लिए लगभग 50 टूल कॉल्स किए।
00:06:49यह बहुत सारे स्टेप्स हैं।
00:06:50और उन मॉडल्स के साथ भी जो तकनीकी रूप से
00:06:53बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडोज़ को सपोर्ट करते हैं,
00:06:54एक पॉइंट के बाद परफॉरमेंस गिरने लगती है।
00:06:58मॉडल अचानक सब कुछ भूल नहीं जाता।
00:07:01यह ऐसा है जैसे असली सिग्नल शोर के नीचे दब जाता है।
00:07:04सेशन की शुरुआत के आपके ज़रूरी निर्देश
00:07:07सैकड़ों बीच के रिज़ल्ट्स के नीचे खो जाते हैं।
00:07:10तो उनका समाधान बहुत ही सरल था।
00:07:12उन्होंने फाइल सिस्टम को
00:07:14मॉडल की एक्सटर्नल मेमोरी की तरह इस्तेमाल करना शुरू कर दिया।
00:07:17सब कुछ कॉन्टेक्स्ट विंडो में ठूंसने के बजाय,
00:07:20एजेंट ज़रूरी जानकारी को एक फाइल में लिखता है
00:07:23और ज़रूरत पड़ने पर उसे वापस पढ़ लेता है।
00:07:25और हाँ, अगर आप Claude Code इस्तेमाल करते हैं,
00:07:27तो आपने इसे अपनी आँखों से देखा होगा।
00:07:29वो claude.md फाइलें, टू-डू लिस्ट, प्रोग्रेस ट्रैकिंग,
00:07:34यही वो पैटर्न है जो हर दिन
00:07:36आपके टर्मिनल पर चल रहा है।
00:07:37ठीक है, तो याद है मैंने क्या कहा था
00:07:40कि सब लोग एक ही विचार पर आकर मिल रहे हैं?
00:07:44क्योंकि जब आप देखते हैं
00:07:45कि अभी के तीन सबसे सफल एजेंट सिस्टम कौन से हैं,
00:07:49तो वे सब अलग-अलग रास्तों से चलकर
00:07:51एक ही नतीजे पर पहुँचे हैं।
00:07:53OpenAI का Codex, इसमें परतों वाला नज़रिया है।
00:07:57एक ऑर्केस्ट्रेटर जो प्लान बनाता है,
00:07:59एक एक्ज़ीक्यूटर जो अलग-अलग कामों को संभालता है,
00:08:02और एक रिकवरी लेयर जो गलतियों को पकड़ती है।
00:08:06यह काफी मज़बूत है।
00:08:07आप इसे काम सौंपकर निश्चिंत हो सकते हैं।
00:08:09यह एक तरीका है।
00:08:10Claude Code, जिसे मैं हर रोज़ इस्तेमाल करता हूँ।
00:08:14इसका कोर असल में सिर्फ चार टूल्स पर टिका है।
00:08:16फाइल पढ़ना, फाइल लिखना, फाइल एडिट करना,
00:08:19और bash कमांड चलाना, बस इतना ही।
00:08:21ज़्यादातर समझदारी खुद मॉडल के अंदर है।
00:08:23हार्नेस को बहुत छोटा और सरल रखा गया है।
00:08:25और जब आपको और ज़्यादा चाहिए, तो MCP और उन स्किल्स से विस्तार मिलता है
00:08:28जिन्हें एजेंट ज़रूरत के हिसाब से सीख लेता है।
00:08:30और फिर Manus उस नतीजे पर पहुँचा जिसे मैं कहूँगा
00:08:33कम करना, लोड हटाना और अलग करना; कॉन्टेक्स्ट को सक्रिय रूप से छोटा करना,
00:08:38मेमोरी के लिए फाइल सिस्टम का इस्तेमाल करना,
00:08:40भारी कामों के लिए सब-एजेंट्स बनाना,
00:08:43और उनसे बस समरी वापस माँगना।
00:08:45तीन बिल्कुल अलग तरीके,
00:08:47लेकिन सब एक ही बात की ओर इशारा कर रहे हैं।
00:08:50हार्नेस मॉडल से ज़्यादा मायने रखता है।
00:08:52और सोलो डेवलपर्स के लिए,
00:08:55यह उस बात को बदल देता है जिस पर आपको
00:08:57चाहिए कि आप अपना समय असल में कहाँ लगा रहे हैं।
00:08:59क्योंकि, आप तो जानते ही हैं, हमारे पास अनंत घंटे नहीं हैं।
00:09:01Reddit पर बहस करने में बिताया गया हर एक घंटा,
00:09:05कि Claude बेहतर है या GPT, वह एक घंटा है जिसमें आप काम नहीं कर रहे।
00:09:08और रिचर्ड सटन का एक विचार है,
00:09:11जो रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के रचनाकारों में से एक हैं,
00:09:14जिसे "कड़वा सबक" (the bitter lesson) कहा जाता है।
00:09:16उनका मुख्य तर्क यह है कि
00:09:18वे तरीके जो कंप्यूट (compute) के साथ स्केल करते हैं
00:09:21वे हमेशा उन तरीकों को हरा देते हैं
00:09:23जो मानवीय रूप से तैयार किए गए ज्ञान पर निर्भर करते हैं
00:09:26और जो हम कर रहे हैं उस पर लागू होते हैं।
00:09:27इसका मतलब बहुत ही खास है।
00:09:29जैसे-जैसे मॉडल और स्मार्ट होते जा रहे हैं,
00:09:31आपका ढांचा (harness) सरल होना चाहिए,
00:09:33जटिल नहीं।
00:09:34अगर आप हर मॉडल अपग्रेड के साथ
00:09:36ज़्यादा हैंड-कोडेड लॉजिक और कस्टम पाइपलाइन जोड़ रहे हैं,
00:09:40तो आप धारा के विपरीत तैर रहे हैं।
00:09:42और सच कहूँ तो, यह ज़रूरत से ज़्यादा इंजीनियरिंग ही
00:09:44शायद वह वजह है जिससे आपका एजेंट बार-बार फेल हो जाता है।
00:09:47तो यहाँ बताया गया है कि मैं असल में क्या आज़माऊँगा।
00:09:49सबसे पहले, खुद Vercel वाला प्रयोग करें।
00:09:52अगर आपके पास कोई एजेंट सेटअप है,
00:09:54तो उसे छोटा करें, खास टूल्स हटा दें,
00:09:57उसे बस एक बैश टर्मिनल और बेसिक फ़ाइल एक्सेस दें
00:10:00और बस देखें कि क्या होता है।
00:10:02मॉडल शायद उस टूल पाइपलाइन से कहीं ज़्यादा स्मार्ट है
00:10:03जो आपने उसके इर्द-गिर्द बनाई है।
00:10:06दूसरा, एक प्रोग्रेस फ़ाइल जोड़ें।
00:10:08अपने एजेंट से एक चलती-फिरती टू-डू लिस्ट बनवाएँ
00:10:10जिसे वह हर कदम के बाद अपडेट करे।
00:10:13वह हर एक्शन की शुरुआत में फ़ाइल पढ़ता है,
00:10:15और अंत में उसमें लिखता है।
00:10:17बिल्कुल यही चीज़ Claude Code उन
00:10:19मार्कडाउन फ़ाइलों के साथ करता है।
00:10:20और यही वह पैटर्न है जिस पर मनीष पाँच बार
00:10:22पूरा कोड फिर से लिखने के बाद पहुँचे।
00:10:24मेरे पास इसके लिए लैब में एक पूरा सिस्टम तैयार है,
00:10:26जिसमें मेरे सभी एजेंट निर्देश
00:10:29और .md टेम्पलेट्स तैयार हैं, अगर आप जानना चाहें।
00:10:33और तीसरा, MCP और स्किल्स के बारे में सीखना शुरू करें।
00:10:37ये मॉडल को बाहरी टूल्स के साथ काम करने के लिए
00:10:40साफ-सुथरे और मानक तरीके देते हैं,
00:10:42बिना आपको हर एक चीज़ को खुद हार्ड-कोड किए।
00:10:44अब विस्तार की गुंजाइश वहीं पर है।
00:10:462025 एजेंटों का साल था।
00:10:50और काफी हद तक, हाँ, ऐसा ही हुआ।
00:10:53लेकिन 2026, मुझे लगता है कि 2026 हार्नेस (harnesses) का साल है।
00:10:58और वही मॉडल, बिल्कुल वही मॉडल,
00:11:03Claude Code में बिल्कुल अलग तरह से व्यवहार करता है,
00:11:06Cursor या CodeX के मुकाबले।
00:11:08तो अपना हार्नेस बहुत सोच-समझकर चुनें,
00:11:11चाहे आप कोडिंग एजेंट इस्तेमाल कर रहे हों या खुद बना रहे हों।
00:11:14तो हाँ, अगर आप अभी भी यहाँ हैं,
00:11:17तो सच में, आप कमाल के इंसान हैं।
00:11:18और देखिए, मुझे पता है कि मॉडल्स की चर्चा अभी बहुत ज़ोरों पर है।
00:11:22हर हफ्ते एक नया मॉडल, एक नया बेंचमार्क आता है,
00:11:24और एक नई बहस छिड़ती है कि कौन राजा है।
00:11:27लेकिन जो असली डेटा और इंजीनियरिंग
00:11:30इन चीज़ों को बनाने वाली कंपनियों से आ रही है,
00:11:32वो सब किसी और दिशा में इशारा कर रही है।
00:11:34असली जीत हार्नेस में ही छिपी है।
00:11:37और सोलो डेवलपर्स के लिए, यह असल में बहुत अच्छी खबर है
00:11:40क्योंकि एक बेहतर हार्नेस बनाना
00:11:42ऐसी चीज़ है जो आप आज ही कर सकते हैं,
00:11:45बिना अगले मॉडल रिलीज़ का इंतज़ार किए।
00:11:47और अगर आप गहराई से जानना चाहते हैं कि मैं असल में
00:11:51ये सब कैसे सेटअप करता हूँ - वे .md फ़ाइलें, एजेंट वर्कफ़्लो,
00:11:56और मैं अपने ऐप्स के लिए सब कुछ कैसे जोड़ता हूँ,
00:11:59तो crafterslab.dev पर ज़रूर आएँ।
00:12:02यह कोई साधारण ट्यूटोरियल या AI कंटेंट फार्म नहीं है।
00:12:06यह सच में सोलो डेवलपर्स के लिए बना मेरा होम बेस है
00:12:09जो AI को एक असली टीम के साथी की तरह मानते हैं
00:12:11और जो वे बना रहे हैं उसकी उन्हें वाकई परवाह है।
00:12:13इसके अंदर, आपको पूरे वॉकथ्रू मिलेंगे,
00:12:15असली छोटे वीडियो ट्यूटोरियल, ढेर सारी Claude Code स्किल्स,
00:12:19जिन्हें आप तुरंत इस्तेमाल कर सकते हैं,
00:12:21और डाउनलोड करने योग्य संसाधन जिन्हें आप सीधे
00:12:24अपने प्रोजेक्ट्स में डाल सकते हैं।
00:12:26सदस्य कमेंट्स में चर्चा करते हैं, सवाल पूछते हैं,
00:12:29और आपस में विचार साझा करते हैं।
00:12:30यह एक असली बातचीत है, न कि केवल एकतरफा कंटेंट फ़ीड।
00:12:34लेकिन इसका असली केंद्र Notion टीम स्पेसेज़ हैं,
00:12:37मेरी लाइव प्लेबुक, जहाँ आप करीब से देख सकते हैं
00:12:40कि मैं अपने बनाए हुए हर एक ऐप को कैसे चलाता हूँ,
00:12:42वे असली .md फ़ाइलें जो मैं असली प्रोजेक्ट्स पर इस्तेमाल करता हूँ,
00:12:46प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, वो डॉक्यूमेंट्स जो मैं काम के साथ लिखता हूँ,
00:12:49पर्दे के पीछे चलने वाले सभी ऑटोमेशन,
00:12:51कैमरे के लिए कुछ भी सजाया नहीं गया है, बस असली प्रक्रिया है,
00:12:55कमियों के साथ, और वहाँ Swift Brain भी है,
00:12:58एक चुनिंदा Swift और SwiftUI लाइब्रेरी
00:13:01जिसे मैं सालों से बना रहा हूँ, खास कीनोट्स,
00:13:04प्राइवेट टॉक्स जिन्हें मैंने पैसे खर्च करके इकट्ठा किया है,
00:13:07ऐसी सामग्री जो आपको सार्वजनिक
00:13:10ट्रेनिंग डेटा में कहीं नहीं मिलेगी।
00:13:11यही वो चीज़ है जिसका इस्तेमाल मैं कस्टम MCPs बनाने के लिए करता हूँ,
00:13:16Claude Code और Cursor के लिए स्किल्स सेट करने के लिए, सब कुछ,
00:13:20हमेशा नए प्रयोग करना और जो काम करे उसे शेयर करना,
00:13:23और फिर है Ops Lab।
00:13:25जहाँ सभी AI एजेंट निर्देश मौजूद हैं,
00:13:28Notion टेम्पलेट्स, Claude Code स्किल्स,
00:13:31वर्कफ़्लोज़, ऑटोमेशन सब कुछ जुड़ा हुआ है
00:13:33और आपके लिए कॉपी करने, उन्हें बारीकी से समझने,
00:13:36या पूरी तरह बदलकर अपने तरीके से बनाने के लिए तैयार है।
00:13:38इसका पूरा मकसद इंडी स्टैक को जोड़े रखना है
00:13:41ताकि आप कभी भी अकेले महसूस न करें,
00:13:44भले ही आप कीबोर्ड पर अकेले काम कर रहे हों।
00:13:46तो हाँ, अगर आप तब शामिल होना चाहते हैं जब टीम छोटी है
00:13:49और कीमतें कम हैं, तो अभी सही मौका है।
00:13:52यह किसी बड़े बेनाम फोरम की तुलना में
00:13:55एक पर्दे के पीछे के डेवलपर्स लाउंज जैसा लगता है
00:13:57मैं सच में आपको वहाँ देखना चाहूँगा।
00:14:00इस हार्नेस वाली चीज़ पर अपने विचार साझा करें,
00:14:02शायद आप जो अगला बना रहे हैं उससे मुझे कुछ सीखने को मिले।
00:14:05बनाते रहिए, प्रयोग करते रहिए,
00:14:08और बेंचमार्क के शोर को अपना ध्यान
00:14:10असली ज़रूरी चीज़ों से भटकने न दें।
00:14:12शांति।