सामान्य desktop उपयोग के स्तर पर Wayland के साथ कोई गंभीर समस्या झेले हुए मुझे शायद कई साल से भी ज़्यादा हो गए हैं.
वाकई मामूली bugs को छोड़ दें तो मैं इसे बहुत आराम से और अच्छी तरह इस्तेमाल कर रहा हूँ, इसलिए यह लेख मुझसे बिल्कुल भी मेल नहीं खाता.
इस लेख में आने वाले डेवलपर के बारे में कहा गया है कि वे Max प्लान अकाउंट दो इस्तेमाल करते हैं, और कम पड़ने पर अतिरिक्त usage के लिए अलग से भुगतान भी करते हैं.
वीडियो में काम आने वाले कई उपयोग के तरीके और विचार आते हैं, इसलिए चाहें तो इसे संदर्भ के तौर पर देख सकते हैं!
मैंने भी Max इस्तेमाल करने की शुरुआत में quota बचा रहता था.
अब मैं इसे एक साथ कई terminals में इस्तेमाल करता हूँ, या multi-agent system बनाकर
उसी काम में भी ज़्यादा tokens और बेहतर quality को लक्ष्य बनाते हुए tokens खर्च करता हूँ.
हाँ, थोड़ा बच जाता है।
अगर आप Max प्लान का पूरा allotment इस्तेमाल कर लेते हैं, तो क्या मैं पूछ सकता हूँ कि आप AI को कैसे उपयोग कर रहे हैं?
मुझे सच में जिज्ञासा है कि क्या मैं इसे बहुत सतही तरीके से इस्तेमाल कर रहा हूँ, या बस कम इस्तेमाल कर रहा हूँ।
वाकई पहले की तुलना में ideas को ठोस रूप देने और बनाना बहुत तेज़ हो गया है, इसलिए यह काफ़ी रोमांचक लगता है।
लेकिन अगर सबके पास ऐसी क्षमता आ जाए, तो यह चिंता होती है कि दूसरों से बेहतर अपनी उत्कृष्ट क्षमता को कैसे साबित किया जाए।
AI सिस्टम क्यों नहीं सीखते और इसके बारे में क्या किया जाए
cognitive science से autonomous learning पर सबक
Emmanuel Dupoux, Yann LeCun, Jitendra Malik https://arxiv.org/pdf/2603.15381
क्या ऐसा नहीं है कि अपनी ही कंपनी के junior developers को WPF सिखाने का न तो उनमें आत्मविश्वास था, न ही इरादा, इसलिए उन्होंने बस React जानने वाले developers को भर्ती किया और तुरंत काम में लगा दिया? कई सालों तक non-functional requirements को पूरी तरह नज़रअंदाज़ करते रहे, और अब आकर सिर्फ़ खोखले वादे करने का कोई मतलब नहीं है, ऐसा मुझे लगता है.
अगर यह postmortem फ़ॉर्मेट में होता तो कम से कम कुछ ईमानदारी दिखती, लेकिन यह लेख मुझे बस जनमत शांत करने, मीठी-मीठी बातें करने, और संगठन में छोटे-मोटे काम थोपे गए किसी व्यक्ति द्वारा मजबूरी में किया गया काम ही लगता है.
जैसे अतीत में dot-com, ब्लॉग और SaaS की लहरें आई थीं, वैसे ही आज अनगिनत AI apps बाजार में आ रहे हैं, लेकिन उनमें से ज़्यादातर बिना पहचान बनाए ही गायब हो जाने वाले हैं। ऐसे माहौल में जहाँ कोई भी AI से app बना सकता है, यदि कोई खास अंतर नहीं है तो बहुत जल्द app जैसा form factor ही अर्थहीन हो जाएगा। अब हम ऐसे दौर में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ ज़रूरत के मुताबिक functions को AI तुरंत बनाता है और फिर हटा देता है — यानी 'अदृश्य software' का युग।
अगर smartphone के शुरुआती दौर के app development boom को याद करें, तो आज की स्थिति और स्पष्ट हो जाती है। अब AI development का मूल coding नहीं, बल्कि idea, design और execution capability है। स्वाभाविक रूप से कंपनियों के भीतर 'developer' की परिभाषा भी बदल रही है। लेकिन हक़ीक़त कड़ी है। कंपनियाँ AI के ज़रिए बेहद कम समय में development करने का दबाव डाल रही हैं, और जो काम पहले 2 हफ्ते लेता था उसे 2 दिनों में पूरा करने की मांग कर रही हैं। developers कभी-कभी personal projects में 'बनाने के मज़े' के आदी हो जाते हैं, लेकिन काम के रूप में development पहले से भी ज़्यादा कठोर श्रम-तीव्रता का रूप ले रहा है। (यह बात मुझे 90 के दशक के 'office automation' दौर की याद दिलाती है। office automation से काम आसान या आरामदायक नहीं हुआ था, बल्कि कम लोगों से और ज़्यादा काम करवाया जाने लगा था...)
हाल में चीन में AI की लहर सचमुच बहुत तेज़ है। मॉडल development से लेकर application programs तक, मात्रा और गुणवत्ता दोनों में वह अमेरिका के बराबर या बल्कि उससे आगे निकलता दिख रहा है। मेरी व्यक्तिपरक नज़र में अमेरिका के प्रमुख AI विभागों में काफ़ी कोर टैलेंट चीनी मूल के हैं.
जहाँ अमेरिकी कंपनियाँ privacy, token cost और security issues की वजह से सतर्क रुख़ अपनाती हैं, वहीं चीन अपेक्षाकृत अधिक आक्रामक दिखता है। कोरिया में अगर KakaoTalk के साथ integration हो जाए तो अच्छा होगा, लेकिन Kakao की ख़ास मज़बूत security protocols और closed ecosystem की वजह से बाहरी access आसान नहीं है। आख़िरकार या तो screen recognition AI के ज़रिए bypass automation वाले तरीके पर जाना पड़ेगा, या फिर AI services, KakaoTalk से अलग रास्ते पर जाएँगी। AI की इस लहर में ट्रेंड के बहाव में बहकर tools का दुरुपयोग करने के बजाय, शांत रहकर और संतुलित तरीके से प्रतिक्रिया देना ज़्यादा समझदारी लगता है.
सामान्य desktop उपयोग के स्तर पर Wayland के साथ कोई गंभीर समस्या झेले हुए मुझे शायद कई साल से भी ज़्यादा हो गए हैं.
वाकई मामूली bugs को छोड़ दें तो मैं इसे बहुत आराम से और अच्छी तरह इस्तेमाल कर रहा हूँ, इसलिए यह लेख मुझसे बिल्कुल भी मेल नहीं खाता.
मेरे असली काम के लिए Agentic Workflow
इस लेख में आने वाले डेवलपर के बारे में कहा गया है कि वे Max प्लान अकाउंट दो इस्तेमाल करते हैं, और कम पड़ने पर अतिरिक्त usage के लिए अलग से भुगतान भी करते हैं.
वीडियो में काम आने वाले कई उपयोग के तरीके और विचार आते हैं, इसलिए चाहें तो इसे संदर्भ के तौर पर देख सकते हैं!
मैंने भी Max इस्तेमाल करने की शुरुआत में quota बचा रहता था.
अब मैं इसे एक साथ कई terminals में इस्तेमाल करता हूँ, या multi-agent system बनाकर
उसी काम में भी ज़्यादा tokens और बेहतर quality को लक्ष्य बनाते हुए tokens खर्च करता हूँ.
लगता है कि यह धीरे-धीरे इस तरह विकसित हो रहा है कि एकल-उद्यम चलाने वाले लोग भी इसका बेहतर इस्तेमाल कर सकें।
office-hours मज़ेदार है, मेरे पास hands-on है।
यह एक अनुवादित लेख है: https://rosetta.page/post/anuvad-code-review-ko-hatane-ka-tarika-QTVz6
हाँ, थोड़ा बच जाता है।
अगर आप Max प्लान का पूरा allotment इस्तेमाल कर लेते हैं, तो क्या मैं पूछ सकता हूँ कि आप AI को कैसे उपयोग कर रहे हैं?
मुझे सच में जिज्ञासा है कि क्या मैं इसे बहुत सतही तरीके से इस्तेमाल कर रहा हूँ, या बस कम इस्तेमाल कर रहा हूँ।
कोटा बचा हुआ है?
वाकई पहले की तुलना में ideas को ठोस रूप देने और बनाना बहुत तेज़ हो गया है, इसलिए यह काफ़ी रोमांचक लगता है।
लेकिन अगर सबके पास ऐसी क्षमता आ जाए, तो यह चिंता होती है कि दूसरों से बेहतर अपनी उत्कृष्ट क्षमता को कैसे साबित किया जाए।
जो लोग कीमत के हिसाब से Kiro और Cursor दोनों इस्तेमाल करते हैं,
उन्हें शायद लगे कि Cursor ज़्यादा advanced है.
स्पीड भी तेज़ है
AI सिस्टम क्यों नहीं सीखते और इसके बारे में क्या किया जाए
cognitive science से autonomous learning पर सबक
Emmanuel Dupoux, Yann LeCun, Jitendra Malik
https://arxiv.org/pdf/2603.15381
क्या ऐसा नहीं है कि अपनी ही कंपनी के junior developers को WPF सिखाने का न तो उनमें आत्मविश्वास था, न ही इरादा, इसलिए उन्होंने बस React जानने वाले developers को भर्ती किया और तुरंत काम में लगा दिया? कई सालों तक non-functional requirements को पूरी तरह नज़रअंदाज़ करते रहे, और अब आकर सिर्फ़ खोखले वादे करने का कोई मतलब नहीं है, ऐसा मुझे लगता है.
अगर यह postmortem फ़ॉर्मेट में होता तो कम से कम कुछ ईमानदारी दिखती, लेकिन यह लेख मुझे बस जनमत शांत करने, मीठी-मीठी बातें करने, और संगठन में छोटे-मोटे काम थोपे गए किसी व्यक्ति द्वारा मजबूरी में किया गया काम ही लगता है.
सब्सक्रिप्शन होने से यह बोझिल तो नहीं लगता, लेकिन इसे नज़रअंदाज़ करना भी मुश्किल लगता है।
पता भी नहीं चलेगा और हम फिर से इसके अनुकूल हो जाएंगे। जैसे उस समय के ऑफिस के काम और आज के ऑफिस के काम में फर्क है।
थोड़ा-बहुत hint तो मिल गया, haha
प्रति आइटम लागत काफ़ी ज़्यादा पड़ेगी
मृत इंटरनेट सिद्धांत...
https://github.com/opgginc/opencode-bar की सिफारिश करता/करती हूँ.
जैसे अतीत में dot-com, ब्लॉग और SaaS की लहरें आई थीं, वैसे ही आज अनगिनत AI apps बाजार में आ रहे हैं, लेकिन उनमें से ज़्यादातर बिना पहचान बनाए ही गायब हो जाने वाले हैं। ऐसे माहौल में जहाँ कोई भी AI से app बना सकता है, यदि कोई खास अंतर नहीं है तो बहुत जल्द app जैसा form factor ही अर्थहीन हो जाएगा। अब हम ऐसे दौर में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ ज़रूरत के मुताबिक functions को AI तुरंत बनाता है और फिर हटा देता है — यानी 'अदृश्य software' का युग।
अगर smartphone के शुरुआती दौर के app development boom को याद करें, तो आज की स्थिति और स्पष्ट हो जाती है। अब AI development का मूल coding नहीं, बल्कि idea, design और execution capability है। स्वाभाविक रूप से कंपनियों के भीतर 'developer' की परिभाषा भी बदल रही है। लेकिन हक़ीक़त कड़ी है। कंपनियाँ AI के ज़रिए बेहद कम समय में development करने का दबाव डाल रही हैं, और जो काम पहले 2 हफ्ते लेता था उसे 2 दिनों में पूरा करने की मांग कर रही हैं। developers कभी-कभी personal projects में 'बनाने के मज़े' के आदी हो जाते हैं, लेकिन काम के रूप में development पहले से भी ज़्यादा कठोर श्रम-तीव्रता का रूप ले रहा है। (यह बात मुझे 90 के दशक के 'office automation' दौर की याद दिलाती है। office automation से काम आसान या आरामदायक नहीं हुआ था, बल्कि कम लोगों से और ज़्यादा काम करवाया जाने लगा था...)
हाल में चीन में AI की लहर सचमुच बहुत तेज़ है। मॉडल development से लेकर application programs तक, मात्रा और गुणवत्ता दोनों में वह अमेरिका के बराबर या बल्कि उससे आगे निकलता दिख रहा है। मेरी व्यक्तिपरक नज़र में अमेरिका के प्रमुख AI विभागों में काफ़ी कोर टैलेंट चीनी मूल के हैं.
जहाँ अमेरिकी कंपनियाँ privacy, token cost और security issues की वजह से सतर्क रुख़ अपनाती हैं, वहीं चीन अपेक्षाकृत अधिक आक्रामक दिखता है। कोरिया में अगर KakaoTalk के साथ integration हो जाए तो अच्छा होगा, लेकिन Kakao की ख़ास मज़बूत security protocols और closed ecosystem की वजह से बाहरी access आसान नहीं है। आख़िरकार या तो screen recognition AI के ज़रिए bypass automation वाले तरीके पर जाना पड़ेगा, या फिर AI services, KakaoTalk से अलग रास्ते पर जाएँगी। AI की इस लहर में ट्रेंड के बहाव में बहकर tools का दुरुपयोग करने के बजाय, शांत रहकर और संतुलित तरीके से प्रतिक्रिया देना ज़्यादा समझदारी लगता है.