Claude Code के साथ AGI को भीतर तक लेना

 (kadekillary.work)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-06-17 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Claude Code के ज़रिए artificial general intelligence (AGI) तक पहुंच की संभावना पर राय प्रस्तुत की गई है
  • लेखक ने Claude के साथ वास्तविक code session के अपने अनुभव साझा किए हैं
  • programming क्षमता, व्यापक ज्ञान, और रचनात्मकता जैसे क्षेत्रों में Claude के स्तर पर ज़ोर दिया गया है
  • बताया गया है कि Claude की context समझने और code की व्याख्या करने की क्षमता उसे मौजूदा tools से अलग बनाती है
  • AI development और उसके उपयोग के तरीकों में बदलाव के तकनीकी प्रभाव का अनुमान लगाया गया है

परिचय

  • यह लेख Claude Code के साथ AI programming का अनुभव करते हुए, मानव-स्तर की general intelligence (AGI) तक पहुंच को लेकर लेखक के विचार प्रस्तुत करता है
  • लेखक ने हाल के conversational AI tools में Claude द्वारा दिखाए गए परिणामों को लेकर गहरा आश्चर्य और उत्साह महसूस किया

Claude के साथ programming session का अनुभव

  • Claude जटिल programming requests को तेज़ी और रचनात्मकता के साथ हल कर सकता है
  • यह सिर्फ साधारण गणना या दोहराव वाले काम ही नहीं, बल्कि समस्या के मूल को समझकर नया approach सुझाने में भी सक्षम है
  • लेखक ने Claude से optimization, structure improvement, code refactoring जैसे कठिन कार्य करवाए, और उन कार्यों की गुणवत्ता से गहराई से प्रभावित हुए
  • Claude ने मौजूदा LLMs की तुलना में कहीं बेहतर context understanding और code के इरादे को समझने की क्षमता दिखाई

Claude Code की अलग पहचान

  • सामान्य conversational AI से अलग, Claude सिर्फ code लिखने तक सीमित नहीं है; यह पूरे project structure, code review, और long-term intent की व्याख्या जैसे कामों में भी मानवीय developer की भूमिका निभा सकता है
  • यह विस्तृत explanation, test code लिखने, और अलग-अलग programming languages और paradigms के अनुसार ढलने में सक्षम है
  • Claude code के भीतर logical errors पहचानने या सुधार की दिशा सुझाने जैसी proactive क्षमता भी दिखाता है

AGI की दहलीज़ के बारे में धारणा

  • Claude Code के अनुभव के बाद, लेखक को AGI तक पहुंच की संभावना के बारे में नया भरोसा महसूस हुआ, जो अब पहले से अधिक वास्तविक लगती है
  • लेखक का अनुमान है कि वह समय निकट है जब इंसान द्वारा सीधे software बनाने के बजाय AI-led development environment वास्तविकता बन जाएगा

निष्कर्ष और आगे का दृष्टिकोण

  • Claude Code सिर्फ एक AI tool नहीं है, बल्कि यह AI उपयोग के paradigm को ही बदल देने वाली संभावना दिखाता है
  • भविष्य में इंसान और AI मिलकर program design और implementation करेंगे, जिससे और अधिक नवाचारी SW development culture बनने की संभावना है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-06-17
Hacker News की राय

  • पक्षपात हो सकता है, लेकिन [0], मेरा मानना है कि हमें LLM पर निर्भर न रहने वाले open source agents के इर्द-गिर्द scripting करनी चाहिए
    यह तकनीक software development की बुनियाद बदल रही है, इसलिए हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि हम अपने काम करने के तरीके पर नियंत्रण बनाए रख सकें

    [0] https://github.com/all-hands-ai/openhands

    • यह अच्छा resource लगता है। Nvidia 4090 24GB पर चल सकने वाले काफी शक्तिशाली models हैं, और Devstral व Qwen 3 भी हैं
      Ollama इस्तेमाल करके अपने hardware पर आसानी से चला सकते हैं, लेकिन GPU cost बड़ा investment है। फिर भी अगर आप proprietary tools के लिए महीने के 250 डॉलर दे रहे हैं, तो काफी जल्दी लागत वसूल हो सकती है
    • अगर closed models बस बेहतर ही हों तो क्या करना चाहिए?

  • यह लेख थोड़ा बिखरा हुआ है। सबसे पहले, codebase समझाने के लिए slide deck बहुत उपयोगी नहीं होता
    लोग oral presentation के सहायक के अलावा slide deck का शायद ही इस्तेमाल करते हैं, इसकी वजह है। लेख में बताई गई ज्यादातर बातें नई क्षमताएं नहीं हैं, और workflow automation निश्चित रूप से valuable और cool है, लेकिन AGI का इससे क्या संबंध है, समझ नहीं आता

    • ऊपर से भरोसा भी नहीं होता। लगता है लेख में भी इस बारे में थोड़ा कहा गया था, मैंने बस सरसरी तौर पर देखा
      codebase समझने के लिए LLM की जरूरत नहीं होनी चाहिए। बस उसे समझने में आसान बना देना चाहिए। बेशक capital को Q3 में अगला feature निकालने के लिए shortcuts और hacks पसंद होते हैं
    • LLM मेरे लिए सबसे ज्यादा उपयोगी code के mermaidjs diagrams बनाने में रहा है
      मुझे पता है कि यह हमेशा perfect नहीं होता, लेकिन कई बार “काफी अच्छा” रहा, और यहां मैंने hallucination नहीं देखी, सिर्फ omissions रहे। जो छूट गया हो दिखे तो उसे ठीक करने को कहना भी बहुत आसान है
    • लेख के tone से लगता है कि AGI शब्द मजाक की तरह इस्तेमाल किया गया है, और लेखक खुद को बहुत गंभीरता से नहीं ले रहा, जो ताजगी भरा है
      बेशक अगर लेख में उपयोगी जानकारी न होती तो यह ताजगी भरा नहीं होता, लेकिन मुझे लगता है कि slide deck वास्तव में codebase समझने में उपयोगी हो सकता है। यह ऐसी “nice-to-have” चीज है जिस पर मैं किसी junior का समय लगवाना नहीं चाहूंगा, लेकिन अगर करीब 5 डॉलर खर्च करके थोड़ा उपयोगी result मिल जाए तो काफी ठीक है
      LLM usage से सोच के फैलने वाले बदलाव का एक हिस्सा यह है कि हम उन चीजों को फिर से देखते हैं जिन्हें पहले value के मुकाबले effort बहुत ज्यादा होने के कारण पसंद नहीं करते थे। अगर मुझे खुद नहीं करना पड़े या team member का time और mental energy नहीं जलानी पड़े, तो कहने का मन होता है, “ठीक है, codebase को scan करो और सभी features व requirements को table-formatted Markdown document में लिखो। उम्मीद से बेहतर हो सकता है, नहीं तो कुछ और कर लेंगे”

  • अच्छा लेख है। मैं भी मिलते-जुलते observations और techniques इस्तेमाल कर रहा हूं, और Claude Code असाधारण रूप से अच्छा है
    इन दिनों git worktree की वजह से ज्यादातर दिनों में कई काम साथ-साथ चलता है, और हर एक पहले से काफी तेज हो गया है, जो सचमुच अजीब लगता है
    “sub-agent” वाले हिस्से पर, मानना पड़ेगा कि Claude Code द्वारा sigoden/aichat से o3 को call करने वाली setup ने मुझे अनगिनत बार बचाया है
    कुछ problems हैं जिनमें o3 खास तौर पर अच्छा है। जैसे race conditions, bug finding—ऐसी चीजें जिन्हें बहुत context और बेहद high reasoning ability चाहिए
    हालांकि Opus 4 आने के बाद से मैं इसे कम इस्तेमाल कर रहा हूं, और निश्चित रूप से यह बिल्कुल भी sub-agent जैसा नहीं है
    इस prompt को main CLAUDE.md में @include करके इस्तेमाल करता हूं: https://github.com/pgflow-dev/pgflow/blob/main/.claude/advan...

    sigoden/aichat: https://github.com/sigoden/aichat

    • रुको, क्या कहा? git worktree से कई काम साथ-साथ कैसे करते हो?

  • Terminal LLM के लिए लगभग perfect interface लगता है। सोचता हूं कि क्या यह approach custom IDE integration से ज्यादा पसंद की जाएगी

    • सही है। MCP server सहित literally हर चीज तक access मिल जाता है। Claude Code का read-only user के रूप में database देखना, या Puppeteer browser खोलकर यह जांचना कि CSS बदलाव अजीब दिख रहा है या नहीं, सच में बहुत अच्छा है
      यह perfect interface है और Anthropic ने इसे सही तरह से बनाया है
      kubectl command से मेरे k8s cluster को debug कर सकता है और API से Prometheus भी check कर सकता है—यह कितना शानदार है
    • कुछ हद तक सही, लेकिन मुझे लगता है कि LLM का future ऐसा होगा जहां human time की तुलना में LLM time सस्ता होगा, इसलिए किसी fix के लिए 5 अलग-अलग attempts parallel में चलाए जाएंगे
      जब यह factor workflow में आएगा, तो आप कई containers spin up करना चाहेंगे, और तब terminal की खूबियां कमजोर पड़ जाएंगी
    • Models बेहतर होते जाएंगे तो IDE low-level tool जैसा दिखेगा
    • क्या? Terminal literally सबसे खराब interface है
      क्या आप generated होने के बाद code को खुद edit नहीं करना चाहते?

  • Rust borrow checker समझाने को कहना code reading ability दिखाने के सबसे खराब examples में से एक है। वह content training data में ढेरों मौजूद है

    • सहमत। Python asyncio task में exceptions कैसे handle होते हैं, यह explain करने को कहो—even अगर पूरा code दे दो—तो यह दुनिया के सबसे खराब intern की तरह इधर-उधर भटकता है
      ऊपर से इसे “सिखाने” का कोई तरीका भी नहीं है, और अगर हो भी तो वह current context से आगे persist नहीं रहता
      महत्वपूर्ण लेकिन अपेक्षाकृत सरल tasks के लिए यह पूरी तरह time waste है
    • “वह content training data में ढेरों मौजूद है” वाली शिकायत अजीब है
      अगर कोई मुझे Rust borrow checker समझाए, तो क्या मुझे यह कहकर उसे credit नहीं देना चाहिए कि उसने borrow checker की explanations पढ़ी हैं, और शिकायत करनी चाहिए कि “वह training data में था”? क्या आप सोचते हैं कि किसी भी रूप में सीखे बिना borrow checker समझा जा सकता है?
      आप जो कहना चाह रहे हैं, वह कुछ हद तक समझता हूं। इस बात के ज्यादा सबूत नहीं हैं कि ऐसे tools नए ideas बना सकते हैं, और इनके पास knowledge इतना ज्यादा है कि उस phenomenon को detect करना मुश्किल है। लेकिन practical रूप से, hallucination के framework के भीतर भी ये useful और helpful हैं, इसलिए मुझे ज्यादा फर्क नहीं पड़ता

  • अगर details पर ध्यान देना craftsmanship की परवाह करने का सबसे अच्छा संकेत है, तो यह तथ्य कि Anthropic की legal terms logically satisfy करना असंभव है, ASI के सावधान steward के रूप में उन पर भरोसा करने के लिए खराब संकेत नहीं है?
    अगर competitive use ban का उल्लंघन किए बिना इसे काम में इस्तेमाल ही नहीं किया जा सकता, तो इसे खास तौर पर “रोबोटिक्स के तीन नियमों जितना सुरक्षित” कहना मुश्किल है

    • legal department के बारे में नहीं जानता, लेकिन product Claude Code में details पर भरपूर ध्यान दिए जाने के निशान दिखते हैं
      “working…” indicator के लिए cute और appropriate verbs बनाने के लिए context में Haiku चलाने तक का ध्यान रखा गया है

  • claude --dangerously-skip-permissions # science mode

    इसे देखकर हंसी आ गई

  • सहमत हूं। Claude Code, Cursor से ज़्यादा शक्तिशाली लगता है, और इसकी एक वजह शायद scripting की संभावना है
    आखिरकार Cursor एक editor है, और Claude Code steroids लिया हुआ Swiss Army knife है
    पारंपरिक codebase के अलावा भी मैं Claude Code का खूब इस्तेमाल करता हूं। Obsidian vault में तरह-तरह के कामों के लिए चलाता हूं, जैसे screenshots को मेरे CDN पर upload करके markdown link देने वाली local custom key binding script बनवाना, या पिछले एक दिन के terminal commands का summary बनाने के लिए Ollama से communicate करने वाला program बनवाना
    पहले सोचना पड़ता था कि file format बदलने के लिए script बनाना ठीक रहेगा या हाथ से करूं, लेकिन अब बस उस directory में Claude चला देता हूं और उससे काम करवा लेता हूं। सच में बहुत सारे कामों में उपयोगी है

    • समस्या यह है कि Claude Code सिर्फ subscription plan होने पर ही काम करता है
      API से इस्तेमाल नहीं किया जा सकता, इसलिए संदेह होता है कि महीने के 100 डॉलर वाकई काफी हैं या नहीं। अब मैं इसे रोज़ पूरे दिन इस्तेमाल करता हूं, और लगता है कि मैं जितने 100 डॉलर देता हूं, उससे कहीं ज़्यादा consume कर रहा होऊंगा
    • सच में जानना चाहता हूं कि Obsidian vault में आप इसे किस काम के लिए इस्तेमाल करते हैं
    • Claude Code की scripting कैसे करते हैं? CLI से तो इस्तेमाल करता आया हूं, लेकिन script से Claude Code को call करने का सोचा नहीं था; काफी दिलचस्प लग रहा है
    • कुछ दिन पहले मैंने LLM से अपने बहुत सारे notes को category folders में organize करवाया। कमाल है, यह सच में मददगार था

  • वैसे, यहां background और text contrast की वजह से पढ़ना सच में बहुत मुश्किल है

    • मेरे मामले में तो सबसे ऊपर blinking cursor की वजह से है। लेख पर ध्यान लगाना मुश्किल होता है
    • बस skip कर दें तो भी कुछ खास छूटेगा नहीं

  • यहां भी और वहां भी अभी तक Opus का कोई ज़िक्र नहीं है
    अलग-अलग चीज़ें आज़माने के बाद Claude Code इस्तेमाल करने के लिए मैंने Anthropic के महीने के 100 डॉलर वाले “Max” plan पर settle किया। फिर पता चला कि Claude Opus 4 मेरी मौजूदा स्थिति, यानी math code और research के लिए सबसे अच्छा लेकिन सबसे महंगा model है
    5-hour session limit से टकराया तो API पर switch किया, और एक घंटे में 20 डॉलर खर्च हो गए। इसलिए मैंने महीने के 200 डॉलर वाले “Max” पर upgrade किया और अब तक limit से नहीं टकराया
    model मायने रखता है। ऐसी सारी बातें basically “मुझे कोई बहुत smart व्यक्ति नहीं मिला” जैसी हैं। जाहिर है

    • यह सब Opus पर किया गया था