Claude Code के निर्माता ने अपना वर्कफ़्लो किया साझा, डेवलपर्स में मचा हड़कंप

संयुक्त राज्य अमेरिका - इख़बारी समाचार एजेंसी

Claude Code के निर्माता ने अपना वर्कफ़्लो किया साझा, डेवलपर्स में मचा हड़कंप

जब दुनिया के सबसे उन्नत कोडिंग एजेंट का निर्माता बोलता है, तो सिलिकॉन वैली सिर्फ सुनती नहीं है - वह नोट्स लेती है। पिछले एक सप्ताह से, इंजीनियरिंग समुदाय एंथ्रोपिक में क्लॉड कोड के निर्माता और प्रमुख बोरिस चेर्नी की एक्स (पूर्व में ट्विटर) थ्रेड का विश्लेषण कर रहा है। जो उनके व्यक्तिगत टर्मिनल सेटअप की एक आकस्मिक साझाकरण के रूप में शुरू हुआ था, वह तेजी से सॉफ्टवेयर विकास के भविष्य पर एक वायरल घोषणापत्र में बदल गया है, जिसमें उद्योग के अंदरूनी सूत्र इसे स्टार्टअप के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण बता रहे हैं।

चेर्नी के खुलासों के आसपास का उत्साह स्पष्ट है। डेवलपर समुदाय के एक प्रमुख व्यक्ति जेफ टैंग ने लिखा, "यदि आप क्लॉड कोड की सर्वोत्तम प्रथाओं को सीधे इसके निर्माता से नहीं पढ़ रहे हैं, तो आप एक प्रोग्रामर के रूप में पीछे हैं।" उद्योग के एक अन्य पर्यवेक्षक, काइल मैकनीस ने इस भावना को और बढ़ाया, यह घोषणा करते हुए कि चेर्नी के "गेम-चेंजिंग अपडेट" के साथ, एंथ्रोपिक "आग पर है", संभावित रूप से "उनके चैटजीपीटी क्षण" के कगार पर है।

उत्तेजना का मूल एक सम्मोहक विरोधाभास में निहित है: चेर्नी का वर्कफ़्लो आश्चर्यजनक रूप से सीधा है, फिर भी यह एक व्यक्ति को छोटे इंजीनियरिंग विभाग की आउटपुट क्षमता प्राप्त करने के लिए सशक्त बनाता है। जैसा कि एक उपयोगकर्ता ने चेर्नी के सेटअप को अपनाने के बाद एक्स पर नोट किया, यह अनुभव पारंपरिक कोडिंग की तुलना में "स्टारक्राफ्ट की तरह" अधिक महसूस होता है, जो मैन्युअल सिंटैक्स इनपुट से परिष्कृत स्वायत्त इकाइयों को कमांड करने की दिशा में एक मौलिक बदलाव का संकेत देता है।

विकास चक्र को फिर से परिभाषित करना: रैखिक से रणनीतिक कमान तक

शायद चेर्नी के खुलासे से सबसे आश्चर्यजनक बात यह है कि वह रैखिक कोडिंग प्रक्रिया से हट गए हैं। विकास के पारंपरिक "आंतरिक लूप" में एक प्रोग्रामर द्वारा एक फ़ंक्शन लिखना, उसका परीक्षण करना और फिर अगले पर जाना शामिल है। चेर्नी, हालांकि, एक बेड़े कमांडर की तरह काम करता है, जो एक साथ कई AI एजेंटों का संचालन करता है।

चेर्नी ने अपनी थ्रेड में बताया, "मैं अपने टर्मिनल में 5 क्लॉड को समानांतर में चलाता हूं।" "मैं अपनी टैब को 1-5 तक नंबर देता हूं, और यह जानने के लिए सिस्टम नोटिफिकेशन का उपयोग करता हूं कि क्लॉड को कब इनपुट की आवश्यकता है।" iTerm2 सिस्टम नोटिफिकेशन का लाभ उठाकर, चेर्नी पांच समवर्ती कार्य-धाराओं को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करता है। जबकि एक AI एजेंट टेस्ट सूट निष्पादित करता है, दूसरा एक लेगेसी मॉड्यूल को रीफैक्टर कर सकता है, और तीसरा दस्तावेज़ीकरण का मसौदा तैयार कर सकता है। वह इसे वेब इंटरफ़ेस और अपने स्थानीय मशीन के बीच सत्रों को निर्बाध रूप से स्थानांतरित करने के लिए "टेलीपोर्ट" कमांड का उपयोग करके, अपने ब्राउज़र में "claude.ai पर 5-10 क्लॉड" चलाकर और बढ़ाता है।

यह दृष्टिकोण एंथ्रोपिक के अध्यक्ष डेनिएला एमोडेई द्वारा हाल ही में व्यक्त की गई "कम के साथ अधिक" रणनीति की दृढ़ता से पुष्टि करता है। जबकि OpenAI जैसे प्रतियोगी बड़े पैमाने पर बुनियादी ढांचे के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, एंथ्रोपिक यह प्रदर्शित कर रहा है कि मौजूदा AI मॉडल का बेहतर समन्वय घातीय उत्पादकता लाभ प्रदान कर सकता है। यह बताता है कि AI विकास का भविष्य कच्चे कंप्यूटिंग शक्ति के साथ-साथ बुद्धिमान प्रबंधन पर भी निर्भर हो सकता है।

सहज ज्ञान के विपरीत चुनाव: कच्ची गति पर बुद्धिमत्ता को प्राथमिकता देना

उद्योग के सामान्य विलंबता (latency) के जुनून को धता बताने वाले कदम में, चेर्नी ने एंथ्रोपिक के सबसे शक्तिशाली, हालांकि सबसे धीमे, मॉडल: ओपस 4.5 के अपने विशेष उपयोग का खुलासा किया। चेर्नी ने अपने चयन की व्याख्या करते हुए कहा, "मैं हर चीज के लिए सोच के साथ ओपस 4.5 का उपयोग करता हूं।" "यह सबसे अच्छा कोडिंग मॉडल है जिसका मैंने कभी उपयोग किया है, और भले ही यह सॉनेट से बड़ा और धीमा है, क्योंकि आपको इसे कम निर्देशित करना पड़ता है और यह टूल उपयोग में बेहतर है, यह अंततः छोटे मॉडल का उपयोग करने से लगभग हमेशा तेज होता है।"

यह अंतर्दृष्टि उद्यम प्रौद्योगिकी नेताओं के लिए महत्वपूर्ण है। आधुनिक AI विकास में मुख्य बाधा टोकन उत्पन्न होने की गति नहीं है; यह AI त्रुटियों को ठीक करने में लगने वाला मानव समय है। चेर्नी का वर्कफ़्लो बताता है कि अधिक सक्षम, बुद्धिमान मॉडल के लिए प्रारंभिक "कंप्यूट टैक्स" का भुगतान करना, विकास प्रक्रिया में बाद में "सुधार टैक्स" को काफी कम या समाप्त कर सकता है।

लगातार स्मृति: AI त्रुटियों को स्थायी पाठों में बदलना

चेर्नी ने AI "स्मृतिभ्रंश" की निरंतर समस्या के समाधान का भी विवरण दिया। मानक बड़े भाषा मॉडल अक्सर विभिन्न सत्रों में किसी कंपनी के विशिष्ट कोडिंग सम्मेलनों या वास्तुशिल्प निर्णयों को बनाए रखने में विफल रहते हैं। इससे निपटने के लिए, चेर्नी की टीम अपने गिट रिपॉजिटरी के भीतर एक एकल फ़ाइल, CLAUDE.md बनाए रखती है।

उन्होंने बताया, "हर बार जब हम क्लॉड को कुछ गलत करते हुए देखते हैं, तो हम इसे CLAUDE.md में जोड़ते हैं, ताकि क्लॉड अगली बार इसे न करे।" यह प्रथा कोडबेस को एक स्व-सुधार इकाई में बदल देती है। जब कोई मानव डेवलपर पुल अनुरोध की समीक्षा करता है और एक त्रुटि का पता लगाता है, तो वे केवल कोड को ठीक नहीं करते हैं; वे AI को अपने स्वयं के दिशानिर्देशों को अद्यतन करने का निर्देश देते हैं। जैसा कि थ्रेड का विश्लेषण करने वाले एक उत्पाद नेता, आकाश गुप्ता ने उल्लेख किया है, "हर गलती एक नियम बन जाती है।" नतीजतन, टीम जितनी अधिक समय तक सहयोग करती है, AI एजेंट उतना ही अधिक बुद्धिमान और अनुकूलित होता जाता है।

स्वचालन और उप-एजेंट: विकास पाइपलाइन को सुव्यवस्थित करना

चेर्नी के वर्कफ़्लो की दक्षता दोहराए जाने वाले कार्यों के कठोर स्वचालन से और बढ़ जाती है। वह जटिल ऑपरेशनों को एक ही कीस्ट्रोक के साथ निष्पादित करने के लिए प्रोजेक्ट के रिपॉजिटरी में एकीकृत कस्टम शॉर्टकट - "स्लैश कमांड" - का उपयोग करता है। उन्होंने /commit-push-pr नामक एक कमांड को उजागर किया, जिसे वह प्रतिदिन दर्जनों बार उपयोग करते हैं, जिससे संस्करण नियंत्रण, कमिट संदेश लिखने और पुल अनुरोध बनाने की आमतौर पर श्रमसाध्य प्रक्रिया स्वचालित हो जाती है।

इसके अतिरिक्त, चेर्नी विकास जीवनचक्र के विशिष्ट चरणों के लिए डिज़ाइन किए गए विशेष AI व्यक्तित्व - "उप-एजेंट" - का उपयोग करता है। इसमें विकास के बाद वास्तुकला को परिष्कृत करने के लिए एक कोड-सरलीकरण एजेंट और किसी भी तैनाती से पहले एंड-टू-एंड परीक्षण चलाने के लिए एक ऐप-सत्यापन एजेंट शामिल है।

सत्यापन लूप: AI-जनित कोड के लिए वास्तविक अनलॉक

यदि क्लॉड कोड के $1 बिलियन के वार्षिक आवर्ती राजस्व तक तेजी से पहुंचने के पीछे एक कारण है, तो यह संभवतः मजबूत सत्यापन लूप का कार्यान्वयन है। AI सिर्फ एक कोड जनरेटर नहीं है; यह एक एकीकृत परीक्षक है।

चेर्नी ने साझा किया, "क्लॉड claude.ai/code में मेरे द्वारा किए गए प्रत्येक परिवर्तन का परीक्षण क्लॉड क्रोम एक्सटेंशन का उपयोग करके करता है।" "यह एक ब्राउज़र खोलता है, UI का परीक्षण करता है, और तब तक पुनरावृति करता है जब तक कोड काम नहीं करता और UX अच्छा महसूस नहीं होता।" उनका तर्क है कि AI को अपने स्वयं के आउटपुट को सत्यापित करने की क्षमता देना - चाहे वह ब्राउज़र ऑटोमेशन, कमांड निष्पादन, या टेस्ट सूट विश्लेषण के माध्यम से हो - अंतिम कोड गुणवत्ता को "2-3x" तक बढ़ाता है। इसलिए, एजेंट केवल कोड नहीं लिखता है; यह इसकी कार्यक्षमता और उपयोगकर्ता अनुभव को मान्य करता है।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के भविष्य के लिए निहितार्थ

चेर्नी की थ्रेड पर व्यापक प्रतिक्रिया डेवलपर्स के अपने शिल्प को समझने के तरीके में एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देती है। वर्षों से, "AI कोडिंग" बड़े पैमाने पर टेक्स्ट संपादकों में उन्नत ऑटो-कंप्लीट सुविधाओं का पर्याय थी। चेर्नी ने प्रदर्शित किया है कि AI अब श्रम के लिए एक मौलिक ऑपरेटिंग सिस्टम के रूप में काम कर सकता है, जिससे सॉफ्टवेयर विकास की प्रकृति ही बदल जाती है।

जेफ टैंग ने एक्स पर संक्षेप में कहा, "इसे पढ़ें यदि आप पहले से ही एक इंजीनियर हैं... और अधिक शक्ति चाहते हैं।" चेर्नी की कार्यप्रणाली केवल तेजी से कोडिंग के बारे में नहीं है; यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में एक रणनीतिक ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में डेवलपर की भूमिका के मौलिक पुनर्विचार के बारे में है।

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