Phoenix.new – Phoenix के लिए रिमोट AI रनटाइम

 (fly.io)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-06-21 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Phoenix.new Elixir और Phoenix framework के लिए विशेष रूप से बनाया गया एक पूरी तरह ऑनलाइन AI coding agent है
  • उपयोगकर्ता browser-based IDE में isolated virtual machine के ज़रिए कोड लिख सकते हैं, और agent के साथ root shell साझा कर सकते हैं
  • Phoenix.new agent browser को सीधे नियंत्रित करके UI test कर सकता है, और code modification से deployment तथा GitHub integration तक automation करता है
  • उपयोगकर्ता real-time app preview और log monitoring के जरिए development की स्थिति देख सकते हैं
  • कई भाषाओं और frameworks तक विस्तार की योजना है, जिससे भविष्य के development workflow में बदलाव की उम्मीद बनती है

परिचय

  • Chris McCord Elixir के Phoenix framework के निर्माता हैं
  • हाल ही में उन्होंने Fly.io में एक private project पर काम किया, जिसका लक्ष्य Elixir और Phoenix में LLM agents के लिए Python और JavaScript जितना सक्षम environment बनाना था
  • इस project के परिणाम के रूप में Phoenix.new जारी किया गया
  • Phoenix.new सभी ज़रूरी सुविधाओं के साथ पूरी तरह ऑनलाइन चलने वाला Elixir और Phoenix के लिए AI coding agent है
  • इसे real-time collaboration और rapid prototyping के लिए optimized tool के रूप में पेश किया गया है

Phoenix.new की मुख्य विशेषताएँ

  • यह browser environment में चलता है, लेकिन उपयोगकर्ता और agent दोनों को Fly Machine से बने isolated virtual machine का root shell देता है
    • उपयोगकर्ता VSCode-style interface में अपनी ज़रूरत के अनुसार shell access कर सकते हैं
  • agent Phoenix के लिए विशेष रूप से तैयार है और real-time collaborative applications की आवश्यकताओं को समझता है
  • Phoenix.new में browser built-in है, जिसे agent "headless" मोड में नियंत्रित करके frontend changes को test और interact कर सकता है
    • screenshots के बजाय यह वास्तविक page content और JavaScript state को समझ सकता है

root access के फायदे

  • agent उपयोगकर्ता की तरह सीधे shell खोलकर development experiments कर सकता है
  • क्योंकि यह isolated VM environment है, इसलिए mix.exs में package जोड़ना या system-level APT package install करना जैसी चीज़ें भी संभव हैं
  • यह संरचना दोहराए जाने वाले और झंझट वाले कामों का बड़ा हिस्सा automate करती है
  • बनाए गए सभी apps तुरंत cloud में चलते हैं, और private share URL (.phx.run domain), integrated port forwarding, GitHub integration, तथा Fly.io के infrastructure guardrails (virtualization, WireGuard, isolated network) अपने-आप मिलते हैं
  • GitHub का gh CLI पहले से install रहता है, इसलिए agent repository clone करना, issues देखना, PR बनाना जैसे team collaboration tasks भी कर सकता है
  • automatic deployment और testing loop उपलब्ध है, इसलिए app चलाने से लेकर error detection और fix तक agent संभाल सकता है

real-time build की जाँच

  • Phoenix.new web applications को test करने के लिए वास्तविक browser चलाता है
  • frontend feature जोड़ते समय यह सिर्फ code लिखकर compile नहीं करता, बल्कि सीधे UI को चलाकर page, JavaScript state और server logs को एक साथ देखता है
  • इसके UI में live app preview built-in है, जिससे development और changes को real time में monitor किया जा सकता है
  • कई .phx.run tabs में भी changes real time में sync होते हैं

सिर्फ prototyping से आगे

  • यह पहले ही WebSocket, Phoenix Presence और वास्तविक database से जुड़े full-stack apps बना चुका है
  • shell और browser में जो कुछ भी किया जा सकता है, उसे agent automatically या उपयोगकर्ता के अनुरोध पर कर सकता है
    • $DATABASE_URL सेट करने के बाद database exploration, Ecto schema suggestions, MySQL client install जैसी चीज़ों का समर्थन है
  • आधुनिक LLMs के पास व्यापक ज्ञान और generalization capability है, इसलिए नई भाषाओं और frameworks तक विस्तार की उम्मीद की जा सकती है
    • उदाहरण: Phoenix LiveView Tetris app को तुरंत code करने का सफल अनुभव; आगे Rails, React Native, Svelte, Go आदि भी संभव
  • system prompt अभी Phoenix-केंद्रित है, लेकिन अन्य भाषाओं और frameworks तक विस्तार की स्पष्ट मंशा जताई गई है

asynchronous agent युग की झलक

  • इसमें ज़ोर दिया गया है कि developer workflow में बड़ा बदलाव चल रहा है
  • आगे development का तरीका local shell में files संभालने के बजाय asynchronous CI environment में agent-led मॉडल की ओर जा सकता है
  • local development पूरी तरह खत्म नहीं होगा, लेकिन ज़्यादातर repetitive tasks agent-centric cloud environment में शिफ्ट हो सकते हैं
  • वास्तव में Phoenix.new का उपयोग पहले से phoenix-core issues की triage और समस्या-समाधान PRs बनाने जैसे रोज़मर्रा के कामों में हो रहा है
  • Chris McCord ने इस बदलाव और Phoenix.new की भविष्य की संभावनाओं को लेकर उत्साह और उम्मीद व्यक्त की है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-06-21
Hacker News राय

  • यह सेवा वाकई प्रभावशाली लगती है, और यहाँ की दो सबसे महत्वपूर्ण नवाचारों को चुनना चाहूँगा

    1. remote agents – यह environment containerized है, इसलिए agent स्वतंत्र रूप से काम कर सकता है, user के अलग हस्तक्षेप या approval के बिना भी, और निश्चित ही git history rewrite जैसी गंभीर गलतियाँ भी हो सकती हैं, लेकिन यह एक isolated space है इसलिए अपेक्षाकृत सुरक्षित है, मुझे लगता है कि सिर्फ इस हिस्से को भी अलग service के रूप में विकसित करने की ज़रूरत है, व्यक्तिगत रूप से जब मैं terminal में claude code चलाता हूँ, तो agent अपने-आप किसी isolated environment (local या remote) में चलना चाहिए, और इस तरह parallel काम करना आसान हो जाता है
    2. Fly के साथ गहरा integration – मुझे लगता है कि आगे बहुत से products में AI को गहराई से embed करने की कोशिश होगी, chatgpt से पूछकर result copy-paste करने का तरीका नहीं, बल्कि जिस product का मैं उपयोग कर रहा हूँ उसके भीतर सीधे data और tasks पर काम करना और real-time feedback पाना, यहाँ webapp को तुरंत deploy कर देना इसका एक उदाहरण है

    • मैं Kasm Workspaces की सिफारिश करना चाहूँगा, यह docker-आधारित Linux desktop environment को remote पर स्वतंत्र रूप से चलाने देता है, और AI development environment के रूप में भी बहुत उपयुक्त है, यह home directory और package persistence भी support करता है, docker hub लिंक, package persistence पर reddit चर्चा

    • यह राय है कि containerized environment में agent का स्वतंत्र रूप से घूम-फिर पाना एक innovation है, लेकिन मुझे जिज्ञासा है कि क्या यह सच में इतना revolutionary है

  • मैं Phoenix का संस्थापक हूँ, अगर कोई सवाल हो तो जवाब दे सकता हूँ, संदर्भ के लिए phoenix.new globally deployed global Elixir cluster है, उदाहरण के लिए अगर आप Australia से sign up करते हैं तो Sydney में IDE और agent allocate किए जाते हैं

    • शानदार काम है, लेकिन Phoenix.new नाम देखकर थोड़ी उलझन हुई, क्या यह वही Elixir web framework है जिसे मैं पहले से जानता हूँ, या उससे भी अधिक कुछ है

      • क्या Phoenix.new एक IDE देता है
      • क्या यह Phoenix web framework में app बनाते समय AI support देता है
      • क्या इसे अनिवार्य रूप से Fly.io पर deploy करना होता है, और अगर हाँ तो क्या phoenix.flyio.new जैसा नाम उसके उद्देश्य के लिए अधिक उपयुक्त नहीं होता
      • क्या ऊपर की सभी सुविधाएँ एक साथ मिलती हैं
      • और Tidewave.ai की तुलना में इसका फर्क क्या है, यह जानना चाहता हूँ (मेरी जानकारी के अनुसार Tidewave.ai Elixir के creator ने बनाया है)
      • अगर मैंने विषयों को गड़बड़ा दिया हो तो माफ़ी चाहता हूँ

    • मुझे पता चला कि Phoenix.new environment में headless Chrome browser शामिल है और agent इसे operate कर सकता है, अगर आप इसे frontend feature जोड़ने का आदेश देते हैं, तो यह सिर्फ code लिखकर compile और lint pass नहीं कराता, बल्कि app को खुद चलाकर UI operate करता है और page content, JavaScript state, और server logs को एक साथ देखता है, मैं जानना चाहता हूँ कि क्या इस headless browser और agent को Cursor जैसे environment में local पर भी चलाया जा सकता है

    • मुझे security policy या यह जानकारी नहीं मिली कि user द्वारा submit किया गया code training के लिए इस्तेमाल होता है या नहीं, मैं जानना चाहता हूँ कि संबंधित security policy कहाँ देखी जा सकती है

    • accessibility के बारे में आपका क्या approach है, क्या phoenix.new UI की accessibility testing की जाती है, Phoenix में frontend भी लिखने वाले लोग बहुत हैं, तो generated frontend की accessibility evaluation भी की है या नहीं, यह पूछना चाहता हूँ

      • और 3rd party libraries को कैसे handle किया जाता है, क्या agent library docs तक पहुँच सकता है
      • Elixir कोई mainstream language नहीं है, इसलिए training data कम हो सकता है, तो मुझे लगता है कि इस समस्या का समाधान कैसे किया जाता है यह महत्वपूर्ण है

    • Fly API का उपयोग करके isolated environment provisioning पर अगर कोई insight साझा कर सकें तो अच्छा होगा, मैं भी low-code serverless workflow system में इसी तरह का approach आज़मा रहा हूँ

  • Elixir पसंद करने और agentic AI के भविष्य पर विश्वास रखने वाले व्यक्ति के रूप में यह service बहुत शानदार लगती है, लेकिन context management और इस्तेमाल किए जाने वाले model को लेकर कुछ सवाल हैं

    • इन दिनों मुझे लगता है Gemini दिए गए context window में सबसे अच्छा काम करता है, लेकिन उसकी सीमाएँ भी स्पष्ट हैं, Claude Code के साथ काम करते समय मैं tasks को छोटे units में बाँटने और project state को अच्छे से manage करने की कोशिश करता हूँ ताकि context size काबू में रहे
    • demo video प्रभावशाली है, लेकिन अगर project पर लगातार काम चलता रहे तो लगता है कि अंततः दिशा खो सकती है या context गड़बड़ा सकता है
    • ऐसी स्थिति में क्या मुख्य बातों का summary बनवाना, या summary के आधार पर एक clean session शुरू करना संभव है, और क्या अनावश्यक files को कुछ समय के लिए ‘भुलाकर’ फिर से feature development पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है

  • यह स्पष्ट नहीं है कि Phoenix.new Fly.io का product है या उसके अंतर्गत कोई project, और क्या pricing policy साफ़-साफ़ दी गई है, खासकर web service की permanent deployment से जुड़े अतिरिक्त costs कैसे हैं, mobile पर देखते समय front page पर ऐसी जानकारी आसानी से नहीं मिली

  • मुझे काफी चिंता थी कि Elixir कहीं LLM support में पीछे न रह जाए, इसलिए ऐसे प्रयास देखकर बहुत खुशी हुई, इन सक्रिय कोशिशों की वजह से यह भरोसा हुआ कि Elixir का भविष्य अधिक सुरक्षित होगा

    • मज़ाक में यह भी सोचता हूँ कि LLM का Elixir code ठीक से न लिख पाना ही शायद Elixir का सबसे बड़ा आकर्षण बन सकता है

    • मेरा अनुभव है कि Claude ने LiveView सहित full-stack Elixir app भी बहुत अच्छे से generate किया, इसलिए इस विषय पर चलने वाला meme मुझे तथ्य से अधिक एक एहसास लगता है

    • पिछले कुछ महीनों में मैंने Elixir code लिखने के लिए LLM का इस्तेमाल किया है, JS जितना परफ़ेक्ट तो नहीं, लेकिन फिर भी काफी अच्छा लगा

    • पिछले कुछ हफ्तों से मैं LLM का उपयोग करके नए prototypes बना रहा हूँ, मुख्य रूप से Zed में github copilot के साथ Claude Sonnet 3.7 इस्तेमाल किया, और अनुभव बहुत शानदार रहा, कभी-कभी यह पुराने तरीके अपनाने की कोशिश करता है लेकिन बहुत बड़ी समस्या नहीं होती, LiveView की नई features भी आसानी से बना देता है, कुल मिलाकर productivity वैसी ही लगी जैसी Python या nextjs projects में महसूस हुई थी, शायद इसलिए भी फायदा मिला क्योंकि मैंने ज़्यादातर popular और well-known packages इस्तेमाल किए, शुरुआत में मैंने खुद phoenix project बनाकर दिया और फिर LLM को सौंपा, तो उसके अजीब दिशा में भटकने की घटनाएँ भी कम हुईं

    • Common Lisp में काम करने के नज़रिए से मुझे लगता है कि अगर LLM को मौजूदा codebase से supplemental training दी जा सके तो अच्छा होगा, सिर्फ documentation पढ़ लेने से code generation accuracy या सामान्य problem-solving ability बेहतर नहीं होती लगती

  • मैं @chrismccord से पूछना चाहता हूँ, यह बात उलझन पैदा करती है कि क्या यह Chris और Fly.io का संयुक्त project है, क्या app को पूरी तरह अलग करके खुद चलाना संभव नहीं है, और क्या इसका मतलब यह है कि यह open source Phoenix project नहीं है

    • बस यह साझा कर रहा हूँ कि आप code को git से clone करके उपयोग कर सकते हैं

  • यह राय कि LLM Elixir को अच्छे से handle नहीं कर पाते, मेरे लिए हैरान करने वाली है, क्योंकि Phoenix/Elixir side projects में AI tools के साथ मेरा अनुभव काफी अच्छा रहा है

    • मैंने सिर्फ Elixir में ही LLM का उपयोग किया है, इसलिए मेरे पास तुलना के लिए कुछ नहीं है, लेकिन Claude अक्सर अजीब तरीक़े से approach करता है, फिर भी जब उसे सीधे manual पढ़ने को कहा जाए तो वह काफ़ी अच्छा काम करता है

    • मुझे लगता है कि Elixir के लिए LLM की क्षमता निश्चित रूप से पहले से बेहतर हुई है, हालांकि simple Elixir की तुलना में Phoenix या LiveView जैसे complex काम अब भी मुश्किल होते हैं, मैं जानना चाहता हूँ कि कौन-सा LLM Elixir/Phoenix के लिए सबसे उपयुक्त है

  • जब Sign in with fly.io पर क्लिक करता हूँ तो payment page पर ले जाता है, लेकिन $20 वाले ‘Built-In AI Assistance’ में कौन-कौन सी सुविधाएँ शामिल हैं इसकी कोई detailed जानकारी नहीं है, लिखा है कि build, refactor, debugging जैसी सुविधाएँ IDE में मिलती हैं, लेकिन इसका स्पष्ट दायरा क्या है यह जानना चाहता हूँ

    • शामिल लोगों ने Chris पर जल्दी launch करने का लगातार दबाव डाला, इसलिए packaging या pricing information जैसी चीज़ें अभी ठीक से व्यवस्थित की जा रही हैं, इस ओर ध्यान दिलाने के लिए धन्यवाद, लगभग अगले एक हफ्ते में और जानकारी जोड़ देंगे

  • मैंने तुरंत sign up करके देखा तो बिना किसी free trial के सीधे $20 subscription ही उपलब्ध था, usage limits जैसी कोई बात भी स्पष्ट नहीं थी

    • मुझे भी बिल्कुल ऐसा ही लगा, agent features महंगे हो सकते हैं और उनकी वास्तविक reliability या efficiency अभी पता नहीं है, पहले trial मिल जाता तो अच्छा रहता

  • Phoenix.new काफ़ी शक्तिशाली लगता है और मैं इसे ज़रूर test करूँगा, हालांकि यह अभी उस agentic framework जैसा नहीं है जिसकी मैं कल्पना करता हूँ कि BEAM environment का अधिकतम उपयोग करे, लेकिन शायद jido वह भूमिका निभा सकता है

    • मुझे लगता है कि यह आज पता चली एक बहुत ही दिलचस्प library है