PAI: AI-संचालित विकास के लिए लाइफ OS

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컴퓨터/소프트웨어AI/미래기술

Transcript

00:00:00हर नया क्लाउड सेशन और यह आपके रेपो, आपकी आर्किटेक्चर और उस एक निर्णय को भूल जाता है
00:00:05जिसे आप पहले ही पांच बार समझा चुके हैं, इसलिए आप केवल एक चैटबॉट के लिए ऑनबोर्डिंग में समय बर्बाद करते हैं, यह PI है
00:00:12और यह उस PI या पर्सनल AI इंफ्रास्ट्रक्चर को ठीक करने की कोशिश कर रहा है जो क्लाउड कोड को मेमोरी
00:00:17संरचना और पुन: प्रयोज्य वर्कफ़्लो देता है। इस वीडियो में मैं आपको दिखाऊंगा कि यह कैसे काम करता है
00:00:22यह कहां मदद करता है और यह कहां अभी भी परेशान करता है
00:00:30PI मूल रूप से क्लाउड कोड के ऊपर बनाया गया एक जीवन ऑपरेटिंग सिस्टम है, इसे डैनियल
00:00:36मीसलर ने बनाया है और आप उन्हें फैब्रिक, सेक्स लिस्ट और अन्य सुरक्षा और AI वर्कफ़्लो के लिए जानते होंगे
00:00:42PI क्लाउड कोड को एक ऑपरेटिंग लेयर देता है, सिर्फ प्रॉम्प्ट नहीं, सिर्फ नोट्स का फोल्डर नहीं, बल्कि मेमोरी,
00:00:49कौशल, वर्कफ़्लो, लक्ष्यों और प्रक्रियाओं के लिए एक वास्तविक संरचना। इसमें सत्रों और
00:00:55प्रोजेक्ट्स के बीच स्थायी मेमोरी शामिल है, कस्टम कौशल जिन्हें आप नियंत्रित कर सकते हैं, 'द एल्गोरिदम' नामक सात-चरणीय प्रक्रिया जो
00:01:02सुनिश्चित करती है कि क्लाउड एक निर्धारित क्रम में काम करे। इसमें 'पल्स' नामक एक स्थानीय डैशबोर्ड और एक नामित डिजिटल
00:01:09असिस्टेंट भी है जिसकी अपनी कार्य शैली है। यह आपके प्रोजेक्ट्स, आपकी प्राथमिकताओं और आपके काम करने के तरीके को जानता है
00:01:16यह सुनने में अच्छा लगता है, लेकिन क्या यह उन चीजों से अलग है जिनका हम पहले से उपयोग कर रहे हैं?
00:01:20तो आइए उस हिस्से को देखें जिसकी डेवलपर्स वास्तव में परवाह करते हैं: क्या यह हमारे समझाने की मात्रा को कम करता है?
00:01:25यदि आप अपने वर्कफ़्लो को तेज़ करने के लिए कोडिंग टूल का आनंद लेते हैं, तो सब्सक्राइब करना न भूलें, हमारे पास लगातार वीडियो
00:01:31आ रहे हैं। अब यहाँ PI को क्लाउड कोड के अंदर लोड किया गया है। मैं इससे कुछ ऐसा पूछने जा रहा हूँ जिसके लिए सामान्य रूप से
00:01:38लंबे सेटअप प्रॉम्प्ट की आवश्यकता होगी: मेरे वर्तमान प्रोजेक्ट संदर्भ, पिछले निर्णयों और कोडिंग मानकों का उपयोग करके
00:01:45इस नई सुविधा के लिए आर्किटेक्चर की योजना बनाने में मेरी मदद करें। अब अंतर देखते हैं, सामान्य रूप से यहाँ मैं
00:01:53रेपो संरचना को पेस्ट करता, सेवा सीमाओं को समझाता, हमारी कोडिंग शैली का वर्णन करता और मैं
00:01:58उम्मीद करता कि क्लाउड ध्यान दे रहा है और सब कुछ समझ रहा है, लेकिन यहाँ PI अपनी मौजूदा
00:02:05मेमोरी से जानकारी खींचता है। यह प्रोजेक्ट के संदर्भ को समझता है और उस एल्गोरिदम के माध्यम से चलता है जिसके बारे में मैंने पहले बताया था
00:02:11और उत्तर सिर्फ 'इसे बनाने का यह एक तरीका है' नहीं है। यह मुझे एक संरचित योजना देता है, इसमें शामिल है कि क्या
00:02:17काम करने के लिए बदलाव की आवश्यकता है, किन जोखिमों पर ध्यान देना है, यह क्या धारणाएं बना रहा है और यह कैसे सत्यापित करें कि काम वास्तव में पूरा हो गया है
00:02:26अब वह आखिरी हिस्सा वास्तव में काफी महत्वपूर्ण है क्योंकि अस्पष्ट AI सुझाव, वे वास्तव में अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं
00:02:32अब यह वास्तव में बहुत अच्छा था, लेकिन फिर यह सामान्य रूप से क्लाउड कोड का उपयोग करने से कैसे अलग है? ठीक है,
00:02:37क्लाउड कोड अधिकांश समय बहुत अच्छा है, लेकिन यह अभी भी उस संदर्भ पर बहुत अधिक निर्भर करता है जो हम इसे देते हैं
00:02:44उस सत्र में। AI जितना बेहतर होता है, आप इसे गंभीर काम के लिए उतना ही अधिक उपयोग करना चाहते हैं, लेकिन गंभीर काम निर्भर करता है
00:02:50संदर्भ पर। यह हमारे स्टैक प्राथमिकताओं, लक्ष्यों, परीक्षण रणनीति और आपके अच्छे कोड की व्यक्तिगत परिभाषा पर निर्भर करता है।
00:02:58तो PI वह गायब परत जोड़ता है जो निरंतरता है। यह उन चीजों को याद रखता है जो आमतौर पर
00:03:04हमारे सत्रों के बीच गायब हो जाती हैं। और लैंग चेन, क्रू AI जैसे भारी एजेंट फ्रेमवर्क या
00:03:11कस्टम मल्टी-एजेंट सेटअप की तुलना में PI अधिक व्यक्तिगत है। यह अधिक टेक्स्ट-फर्स्ट है, आपको उपयोगी व्यवहार प्राप्त करने के लिए
00:03:17विशाल ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम बनाने की आवश्यकता नहीं है। बड़ी बात यह है कि यह AI को एक बार के उत्तर देने वाली मशीन से
00:03:24किसी सह-कर्मी जैसी चीज़ में बदल देता है। उदाहरण के लिए, हम में से अधिकांश को और अधिक यादृच्छिक कोड सुझावों की आवश्यकता नहीं है,
00:03:30हमें निरंतरता की आवश्यकता है। कस्टम कौशल भी मूल्य का एक बड़ा हिस्सा हैं। आप नेक्स्ट JS कोड सुरक्षा समीक्षा,
00:03:37योजना, डिबगिंग के लिए एक कौशल बना सकते हैं और मुख्य बात यह है कि ये सामान्य रुचि-आधारित अभ्यास नहीं हैं,
00:03:44ये आपके नियम हैं, आपकी प्राथमिकताएं हैं, बस आपके काम करने के तरीके के साथ। यह
00:03:51एक छोटा सा अंतर है, लेकिन 50 सत्रों के बाद यह एक बड़ा अंतर बन जाता है। अब यहाँ वह भाग है
00:03:57जो इसे एक सरल 'हर किसी को इसका उपयोग करना चाहिए' अनुशंसा होने से रोकता है। नहीं, यह बिल्कुल वैसा नहीं है।
00:04:03PI एक ऑल-इन-वन टूल नहीं है जो सब कुछ ठीक कर देता है और यह जीरो एफर्ट वाला टूल नहीं है। मैं अन्य टूल और कौशलों पर टिके रहने के लिए कहता हूँ।
00:04:11आपको टर्मिनल, गिट, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों और अपनी खुद की AI ऑपरेटिंग लेयर को बनाए रखने के विचार के साथ सहज होने की आवश्यकता है।
00:04:17इंस्टॉलर मदद करता है, हाँ, लेकिन यह अभी भी डेव टूलिंग है। आप संभवतः संरचना को समझने,
00:04:23मेमोरी को संपादित करने, अपने टेलो (telos) सेट करने, अपनी आदर्श स्थिति को परिभाषित करने, यह पता लगाने में समय बिताएंगे कि
00:04:30सिस्टम के कौन से हिस्से वास्तव में आपके वर्कफ़्लो के लिए मायने रखते हैं और यदि आप इसे भारी रूप से अनुकूलित करते हैं, तो अपग्रेड
00:04:36ऐसी चीज बन जाते हैं जिसके बारे में आपको वास्तव में सोचने की आवश्यकता है। अब यह इसे खराब नहीं बनाता है, बस आपको वास्तव में
00:04:42इसे अपने लिए बेहतर बनाना होगा। इसमें क्लाउड कोड का पक्ष भी है। PI को क्लाउड कोड के इर्द-गिर्द मूल रूप से बनाया गया है, इसलिए
00:04:48यदि आप पहले से ही क्लाउड में नहीं हैं, तो यह आप में से कुछ के लिए एक बाधा हो सकती है। API लागत भी मायने रख सकती है
00:04:55इस पर निर्भर करता है कि आप इसका कितना उपयोग करते हैं। तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं, यदि आपके पास मैक्स प्लान है तो हाँ, यह ठीक है, लेकिन
00:05:01आपको एक डिव को सेंटर में कैसे लाएं, यह याद रखने के लिए पर्सनल लाइफ ऑपरेटिंग सिस्टम की आवश्यकता नहीं है, कम से कम मुझे उम्मीद है।
00:05:08तो क्या PI उपयोग करने लायक है? मेरा मानना है, हाँ, लेकिन केवल सही प्रकार के डेवलपर के लिए। यह उपयोग करने लायक है यदि आप
00:05:13पहले से ही क्लाउड कोड या एजेंट AI टूल के साथ रहते हैं और यह विशेष रूप से तब उपयोगी है जब आप चाहते हैं कि पुन: प्रयोज्य AI
00:05:20वर्कफ़्लो हों, बजाय बार-बार वही प्रॉम्प्ट निर्देश लिखने के। लेकिन ईमानदारी से, आप शायद
00:05:26इसे छोड़ सकते हैं, कम से कम मैं इंतजार करूंगा यदि आप कुछ पूरी तरह से प्लग-एंड-प्ले चाहते हैं। जिस तरह से मैं
00:05:31PI के बारे में सोचूंगा वह यह है: यह सिर्फ एक और AI कोडिंग टूल नहीं है, यह एक व्यक्तिगत डेवलपर इंफ्रास्ट्रक्चर है। आप
00:05:39इसे सेट करने में समय व्यतीत करते हैं। आप अपनी प्राथमिकताओं को परिभाषित करते हैं, आप एक या दो उपयोगी कौशल बनाते हैं, फिर प्रत्येक भविष्य के
00:05:46सत्र में यह थोड़ा बेहतर हो जाता है क्योंकि असिस्टेंट के पास वास्तव में काम करने के लिए अधिक संदर्भ होता है। यदि आप
00:05:51इस तरह के कोडिंग टूल का आनंद लेते हैं, तो बेटर स्टैक चैनल को सब्सक्राइब करना न भूलें। हम आपको अगले वीडियो में देखेंगे।

Key Takeaway

PI क्लाउड कोड के ऊपर एक व्यक्तिगत इंफ्रास्ट्रक्चर परत जोड़कर, कोडिंग सत्रों में निरंतरता लाता है और बार-बार प्रॉम्प्ट सेटअप करने की आवश्यकता को समाप्त करता है।

Highlights

  • PI क्लाउड कोड (Claude Code) पर आधारित एक लाइफ ऑपरेटिंग सिस्टम है जो कोडिंग सत्रों के बीच स्थायी मेमोरी और वर्कफ़्लो प्रदान करता है।

  • यह सिस्टम 'द एल्गोरिदम' (The Algorithm) नामक सात-चरणीय प्रक्रिया का उपयोग करता है ताकि AI निर्धारित क्रम में कार्य कर सके।

  • PI सामान्य कोडिंग टूल्स के विपरीत, प्रोजेक्ट के संदर्भ, कोडिंग मानकों और व्यक्तिगत प्राथमिकताओं को याद रखता है।

  • यह उपकरण केवल एक बार के उत्तर देने वाली AI मशीन के बजाय एक दीर्घकालिक कोडिंग सह-कर्मी की तरह कार्य करता है।

  • PI को सेट करने के लिए टर्मिनल, गिट और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों के साथ मैन्युअल रखरखाव और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

  • यह उपकरण उन डेवलपर्स के लिए है जो पुन: प्रयोज्य AI वर्कफ़्लो चाहते हैं और बार-बार समान निर्देश देने से बचना चाहते हैं।

Timeline

PI: एक व्यक्तिगत AI ऑपरेटिंग सिस्टम

  • PI क्लाउड कोड को मेमोरी, कौशल और प्रक्रियाओं के साथ एक ऑपरेटिंग लेयर देता है।
  • इसमें सत्रों के बीच स्थायी मेमोरी और 'पल्स' नामक एक स्थानीय डैशबोर्ड शामिल है।

पारंपरिक चैटबॉट हर सत्र के साथ संदर्भ भूल जाते हैं, जिससे ऑनबोर्डिंग में समय बर्बाद होता है। PI इस समस्या को क्लाउड कोड के भीतर एक संरचित ऑपरेटिंग सिस्टम प्रदान करके ठीक करता है। यह केवल नोट्स का फोल्डर नहीं है, बल्कि लक्ष्यों और कार्यों का एक व्यवस्थित ढांचा है।

कार्यक्षमता और कोडिंग संदर्भ

  • PI मौजूदा मेमोरी का उपयोग करके नए आर्किटेक्चर की योजना बनाता है।
  • सात-चरणीय एल्गोरिदम यह सुनिश्चित करता है कि AI कोडिंग के दौरान जोखिमों, धारणाओं और सत्यापन को ध्यान में रखे।

सामान्य AI को हर बार रेपो संरचना और सेवा सीमाओं को समझाने की आवश्यकता होती है। PI अपने पास मौजूद संदर्भ से जानकारी खींचकर सीधे संरचित योजनाएं बनाता है। यह अस्पष्ट सुझावों के बजाय काम को पूरा करने के लिए स्पष्ट और सत्यापित चरण प्रदान करता है।

सीमाएं और उपयोगिता

  • PI शून्य-प्रयास वाला टूल नहीं है और इसे व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के अनुसार अनुकूलित करना पड़ता है।
  • उपयोगकर्ता को टर्मिनल, गिट और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों को प्रबंधित करने में सहज होना चाहिए।

यह टूल सभी के लिए नहीं है क्योंकि इसके लिए सेटअप और रखरखाव की आवश्यकता होती है। यदि कोई प्लग-एंड-प्ले समाधान चाहता है, तो यह उपयुक्त नहीं है। हालाँकि, जो डेवलपर्स पहले से ही क्लाउड कोड का उपयोग करते हैं, उनके लिए यह समय के साथ एक अत्यधिक कुशल सह-कर्मी बन जाता है।

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