यह मूल रूप से सिर्फ़ लीक हुए source को जैसा का तैसा अपलोड करने वाला repository था। ज़्यादातर Star इसे लीक हुए source वाले repository के रूप में मिले थे। कल शाम दर्जनों बार force-push किया गया और अब इसकी सामग्री पूरी तरह वर्तमान रूप में बदल चुकी है।
जब Claude Code के लीक हुए repo दूसरे GitHub पर DMCA की वजह से हटाए जा रहे थे, तो यह शायद खुद को clean room बताकर उससे बच निकला होगा।
50k GitHub stars समझ नहीं आए, इसलिए मैंने थोड़ा देखा।
शुरुआत में इसे https://github.com/instructkr/claude-code नाम से भी जारी किया गया था, और इसकी सामग्री भी काफ़ी बदल चुकी है।
अगर star करने वाले लोगों ने repo बदलने से पहले इसे बस एक leaked version समझकर star किया था, तो बात समझ में आती है। मुझे abuse का शक हुआ था, लेकिन शुरुआत में यह किस तरह का repo था, यह देखने के बाद अब ऐसा नहीं लगता।
Sigrid Jin के बारे में मुझे यहाँ पोस्ट लिखते समय से ही ऐसा लगा था, लेकिन लगता है कि वे सच में मौके बहुत अच्छी तरह पकड़ते हैं।
डेवलपर्स के लिए भी सिर्फ coding अच्छी होना काफ़ी नहीं है; लंबे समय तक टिके रहने के लिए इस तरह marketing करना सीखना होगा। सच कहूँ तो मुझे सच में ईर्ष्या होती है.
असल में इस्तेमाल करके देखा तो नतीजे वाकई शानदार हैं। मिन्हो-जी ने जो Harness की संरचना बनाई है, वह Fan in/out करते हुए Instruction के मुताबिक कई multi-agent को उद्देश्य के अनुसार बनाती है, और इन्हें मैनेज करने वाला orchestrator हर काम के चरण को कई Phase में बाँटकर पूरा करता है.
आउटपुट की गुणवत्ता quasi-expert स्तर की है। वह रिपोर्ट हो सकती है, या फिर application तक—उसके लिए coder, tester, reviewer, analyst जैसे अलग-अलग भूमिकाओं वाले agent भी काफी उच्च स्तर पर काम करते हैं।
आपको लग सकता है कि MCP या दूसरे टूल्स की तरह Harness की वजह से context लगातार बड़ा बना रहता होगा और token जल्दी खर्च होते होंगे, लेकिन context खोलकर देखें तो पता चलता है कि इसका इस्तेमाल अधिकतम दक्षता के साथ हो रहा है। हाँ, अगर हमें अपनी सोच के मुताबिक बेहतर readability या ज्यादा polished परिणाम चाहिए, तो Gemini API आधारित नैनोबनाना image generation Skill बनाकर जोड़नी होगी।
शायद Claude Max 200 में भी 1~2 घंटे में daily limit आ जाएगी, और मैंने Opus इस्तेमाल किया था।
मैंने जापान यात्रा का itinerary बताया और कहा कि एक Japan travel guide की तरह interactive यात्रा itinerary page बना दें—यह उसका परिणाम है। ऐसी चीज़ों में बहुत ज्यादा token नहीं लगते और यह जल्दी बन जाता है।
मैं AI को जितना ज़्यादा देखता हूँ, उतना ही Fate विश्वदृष्टि की जादू-व्यवस्था याद आती है। वहाँ "छिपाव का सिद्धांत" जैसा एक विचार है, जिसके अनुसार जादू जितना व्यापक रूप से जाना जाता है, उसकी शक्ति उतनी ही बराबर बाँट दी जाती है, इसलिए उस दुनिया के जादूगर बेतहाशा जादू के निशान छिपाने की कोशिश करते हैं। शायद इसलिए कि जिस रहस्य को हर कोई जान जाए, वह फिर रहस्य नहीं रह जाता।
युवा पीढ़ी वाकई AI की वजह से बहुत चिंता कर रही है। और कुछ लोग AI से नफ़रत भी करते दिखते हैं। उस नफ़रत को ध्यान से देखें तो लगता है कि वह डर से पैदा हुई है। पहले नई तकनीक को लेकर युवा पीढ़ी उत्साहित होती थी और बड़ी उम्र की पीढ़ी में अस्वीकार ज्यादा होता था, लेकिन अब उल्टा हो गया है; बड़ी उम्र की पीढ़ी इसे ज्यादा पसंद कर रही है, और युवा पीढ़ी असहजता जता रही है।
आसपास देखने पर पता चलता है कि AI से पैदा हुए डर और चिंता के कारण कुछ बच्चों ने सचमुच अपना major बदल लिया है। AI से अलग भी, शायद समय का माहौल ही ऐसा है कि भविष्य को लेकर असुरक्षा के कारण major बदलने के मामले बहुत हैं। major या पेशा बदलने की वजह यह है कि भविष्य बहुत असुरक्षित लगता है, और AI ने उसे और गहरा कर दिया है। हाल ही में कहीं देखा कि आजकल बच्चों का सपना "अमीर बनना" है, लेकिन कहा गया कि इसका मतलब पिछली पीढ़ी की कल्पना वाला अमीर होना नहीं, बल्कि सुरक्षित और सुनिश्चित भविष्य पाना है; सीधे पूछने पर भी यही बात सामने आई। मुझे लगता है कि Covid ने भी इसे और बढ़ाया है -- उस समय माहौल ऐसा था मानो दुनिया खत्म होने वाली हो, तो छोटे बच्चों पर उसका कितना गहरा असर पड़ा होगा।
हमेशा की तरह, युवा पीढ़ी का एक छोटा हिस्सा AI को अच्छी तरह संभालकर खुद को ढाल रहा है और उसका भविष्य उज्ज्वल दिखता है, लेकिन अधिकांश लोग ऐसा नहीं कर पा रहे हैं। ऊपर से अस्वीकार की भावना के कारण वे और पीछे छूटते हुए लगते हैं।
संकट हमेशा समय-समय पर आते रहे हैं, और हर बार कुछ लोग संकट का उल्टा इस्तेमाल कर सफल हुए, कुछ ने खुद को ढाल लिया, और कुछ ऐसा नहीं कर पाए; लेकिन बीते समय को देखें तो मुझे लगता है कि ऐसा नहीं कर पाने वाले ही बहुसंख्यक थे। किसी एक पीढ़ी के बीतने पर ही उसकी असली तस्वीर सामने आती है, और नई पीढ़ी नई दुनिया के नियमों के अनुसार अपना जीवन गढ़ पाती है। लेकिन आज की युवा पीढ़ी तो अभी शुरुआत ही कर रही है, और दुनिया इतनी तेजी से बदल रही है, तो यह उनके लिए कितना कठिन होगा। यह दुखद भी है और उन पर तरस भी आता है।
मैंने 507c246 से देखा था, क्या उससे पहले भी कुछ था?
इस बार लीक हुए Claude Code source code से यह भी पता चला कि Claude Code में भी axios इस्तेमाल होता है।
पैकेजिंग से जुड़ी चीज़ें CMake की तरफ़ से भी आ रही हैं.. https://www.kitware.com/common-package-specification-is-out-the-gate/
यह मूल रूप से सिर्फ़ लीक हुए source को जैसा का तैसा अपलोड करने वाला repository था। ज़्यादातर Star इसे लीक हुए source वाले repository के रूप में मिले थे। कल शाम दर्जनों बार force-push किया गया और अब इसकी सामग्री पूरी तरह वर्तमान रूप में बदल चुकी है।
ह्म्म, दिलचस्प।
contractवह फीचर था जिसका मैं सच में इंतज़ार कर रहा था, आखिरकार आ ही गयाइतना ज़्यादा बिज़ी हूँ… आत्मचिंतन बाद में कर लूँगा/लूँगी T_T
लीक हुए कोड पर आधारित clean-room implementation अपने आप में ही विरोधाभासी लगता है।
https://law.go.kr/%EB%B2%95%EB%A0%B9/…(20676,20250121)
क्या यह कोरिया के AI मूल कानून के लिए भी फ़ीचर सपोर्ट करता है?
जब Claude Code के लीक हुए repo दूसरे GitHub पर DMCA की वजह से हटाए जा रहे थे, तो यह शायद खुद को clean room बताकर उससे बच निकला होगा।
50k GitHub stars समझ नहीं आए, इसलिए मैंने थोड़ा देखा।
शुरुआत में इसे https://github.com/instructkr/claude-code नाम से भी जारी किया गया था, और इसकी सामग्री भी काफ़ी बदल चुकी है।
अगर star करने वाले लोगों ने repo बदलने से पहले इसे बस एक leaked version समझकर star किया था, तो बात समझ में आती है। मुझे abuse का शक हुआ था, लेकिन शुरुआत में यह किस तरह का repo था, यह देखने के बाद अब ऐसा नहीं लगता।
Sigrid Jin के बारे में मुझे यहाँ पोस्ट लिखते समय से ही ऐसा लगा था, लेकिन लगता है कि वे सच में मौके बहुत अच्छी तरह पकड़ते हैं।
डेवलपर्स के लिए भी सिर्फ coding अच्छी होना काफ़ी नहीं है; लंबे समय तक टिके रहने के लिए इस तरह marketing करना सीखना होगा। सच कहूँ तो मुझे सच में ईर्ष्या होती है.
ताआआआआआइत lol
मुक्त सॉफ़्टवेयर से ज़्यादा, पहले से मौजूद सॉफ़्टवेयरों को नियंत्रित कर सकने वाली क्षमता की सख्त ज़रूरत है। यह बहुत पीड़ादायक काम है।
असल में इस्तेमाल करके देखा तो नतीजे वाकई शानदार हैं। मिन्हो-जी ने जो Harness की संरचना बनाई है, वह Fan in/out करते हुए Instruction के मुताबिक कई multi-agent को उद्देश्य के अनुसार बनाती है, और इन्हें मैनेज करने वाला orchestrator हर काम के चरण को कई Phase में बाँटकर पूरा करता है.
आउटपुट की गुणवत्ता quasi-expert स्तर की है। वह रिपोर्ट हो सकती है, या फिर application तक—उसके लिए coder, tester, reviewer, analyst जैसे अलग-अलग भूमिकाओं वाले agent भी काफी उच्च स्तर पर काम करते हैं।
आपको लग सकता है कि MCP या दूसरे टूल्स की तरह Harness की वजह से context लगातार बड़ा बना रहता होगा और token जल्दी खर्च होते होंगे, लेकिन context खोलकर देखें तो पता चलता है कि इसका इस्तेमाल अधिकतम दक्षता के साथ हो रहा है। हाँ, अगर हमें अपनी सोच के मुताबिक बेहतर readability या ज्यादा polished परिणाम चाहिए, तो Gemini API आधारित नैनोबनाना image generation Skill बनाकर जोड़नी होगी।
शायद Claude Max 200 में भी 1~2 घंटे में daily limit आ जाएगी, और मैंने Opus इस्तेमाल किया था।
मैंने जापान यात्रा का itinerary बताया और कहा कि एक Japan travel guide की तरह interactive यात्रा itinerary page बना दें—यह उसका परिणाम है। ऐसी चीज़ों में बहुत ज्यादा token नहीं लगते और यह जल्दी बन जाता है।
http://namojo.github.io/tokyo-tour
23 से ReAct संरचना में ज़्यादा बदलाव नहीं आया है।
क्या तुम्हें clean room क्या होता है, यह भी नहीं पता?
मैं AI को जितना ज़्यादा देखता हूँ, उतना ही Fate विश्वदृष्टि की जादू-व्यवस्था याद आती है। वहाँ "छिपाव का सिद्धांत" जैसा एक विचार है, जिसके अनुसार जादू जितना व्यापक रूप से जाना जाता है, उसकी शक्ति उतनी ही बराबर बाँट दी जाती है, इसलिए उस दुनिया के जादूगर बेतहाशा जादू के निशान छिपाने की कोशिश करते हैं। शायद इसलिए कि जिस रहस्य को हर कोई जान जाए, वह फिर रहस्य नहीं रह जाता।
MZ पीढ़ी को देखें तो थोड़ा अफसोस होता है। यह बात मैं AI से पहले भी सोचता था, लेकिन लगता है कि AI की वजह से अनिश्चितता बहुत बढ़ गई है।
युवा पीढ़ी वाकई AI की वजह से बहुत चिंता कर रही है। और कुछ लोग AI से नफ़रत भी करते दिखते हैं। उस नफ़रत को ध्यान से देखें तो लगता है कि वह डर से पैदा हुई है। पहले नई तकनीक को लेकर युवा पीढ़ी उत्साहित होती थी और बड़ी उम्र की पीढ़ी में अस्वीकार ज्यादा होता था, लेकिन अब उल्टा हो गया है; बड़ी उम्र की पीढ़ी इसे ज्यादा पसंद कर रही है, और युवा पीढ़ी असहजता जता रही है।
आसपास देखने पर पता चलता है कि AI से पैदा हुए डर और चिंता के कारण कुछ बच्चों ने सचमुच अपना major बदल लिया है। AI से अलग भी, शायद समय का माहौल ही ऐसा है कि भविष्य को लेकर असुरक्षा के कारण major बदलने के मामले बहुत हैं। major या पेशा बदलने की वजह यह है कि भविष्य बहुत असुरक्षित लगता है, और AI ने उसे और गहरा कर दिया है। हाल ही में कहीं देखा कि आजकल बच्चों का सपना "अमीर बनना" है, लेकिन कहा गया कि इसका मतलब पिछली पीढ़ी की कल्पना वाला अमीर होना नहीं, बल्कि सुरक्षित और सुनिश्चित भविष्य पाना है; सीधे पूछने पर भी यही बात सामने आई। मुझे लगता है कि Covid ने भी इसे और बढ़ाया है -- उस समय माहौल ऐसा था मानो दुनिया खत्म होने वाली हो, तो छोटे बच्चों पर उसका कितना गहरा असर पड़ा होगा।
हमेशा की तरह, युवा पीढ़ी का एक छोटा हिस्सा AI को अच्छी तरह संभालकर खुद को ढाल रहा है और उसका भविष्य उज्ज्वल दिखता है, लेकिन अधिकांश लोग ऐसा नहीं कर पा रहे हैं। ऊपर से अस्वीकार की भावना के कारण वे और पीछे छूटते हुए लगते हैं।
संकट हमेशा समय-समय पर आते रहे हैं, और हर बार कुछ लोग संकट का उल्टा इस्तेमाल कर सफल हुए, कुछ ने खुद को ढाल लिया, और कुछ ऐसा नहीं कर पाए; लेकिन बीते समय को देखें तो मुझे लगता है कि ऐसा नहीं कर पाने वाले ही बहुसंख्यक थे। किसी एक पीढ़ी के बीतने पर ही उसकी असली तस्वीर सामने आती है, और नई पीढ़ी नई दुनिया के नियमों के अनुसार अपना जीवन गढ़ पाती है। लेकिन आज की युवा पीढ़ी तो अभी शुरुआत ही कर रही है, और दुनिया इतनी तेजी से बदल रही है, तो यह उनके लिए कितना कठिन होगा। यह दुखद भी है और उन पर तरस भी आता है।
मैं A PC का session B PC पर जारी रखकर काम करना चाहता हूँ, लेकिन teleport उस इस्तेमाल के लिए नहीं है।
अरे.
इसे CaseSkill में जोड़ूंगा।
धन्यवाद :)