- सितंबर 2025 तक Claude Opus 4.1, GPT-5, Nano Banana जैसे शक्तिशाली AI models के आने से software development के स्वर्ण युग की शुरुआत हो चुकी है
- मौजूदा AI परिदृश्य की पृष्ठभूमि में, वास्तव में मौजूद नहीं लेकिन होने चाहिए ऐसे 28 अभिनव AI टूल्स प्रस्तावित किए गए हैं
- सुझाए गए विचार व्यक्तिगत productivity, code development, healthcare, content creation आदि कई क्षेत्रों को शामिल करते हैं
- बार-बार उभरने वाली साझा विशेषताएँ हैं context awareness, user customization, और automated learning व feedback loops के ज़रिए सुधार
- आज के सामान्य agents की जगह विशेषीकृत single-purpose AI agents और उन्हें आपस में अदला-बदली करने योग्य marketplace की अवधारणा पेश की गई है
प्रस्तावित 28 AI टूल्स
1. Nano Banana-आधारित camera app
- साधारण iPhone फ़ोटो को ऐसा बदलने वाला app जैसे वह Leica से ली गई हो
2. Light/Dark mode auto-add agent
- हर frontend project में light mode, dark mode, और custom theme support अपने आप जोड़ना
- vision का उपयोग करके UI changes की जाँच करना और rendered UI के आधार पर iterative fixes करना
3. Obfuscated code decompile और debug agent
- minified code को decompile करके समझने योग्य codebase में बदलना और debug करना
- एक शक्तिशाली code-debug loop की आवश्यकता
4. Strong app और ChatGPT का hybrid
- model workout data तक पहुँचकर सुधार के सुझाव दे और coaching करे
- ऐसा model जिससे chat की जा सके, जो हर set के बीच के समय सहित विस्तृत context जानता हो
5. Recommendation engine
- browsing history का विश्लेषण करके यह पता लगाना कि कौन-से blog posts या articles सबसे लंबे समय तक पढ़े गए
- हर रात web खंगालकर पढ़ने लायक content ढूँढना और सुबह link digest देना
- अच्छी/खराब recommendations पर feedback के आधार पर अगले दिन का digest बेहतर बनाना
6. Calorie tracking chat app
- nutrition database पर आधारित chat app
- meal logging के लिए ज़रूरी cognitive effort को न्यूनतम करना
7. Long-form content writing के लिए minimal app
- model passages को highlight करे और margin में comments छोड़े
- अलग-अलग "personas" सेट करके लिखी गई चीज़ की समीक्षा कर सकें
8. विशेषज्ञ AI agent builder agent
- "मेरे लिए एक code decompile agent बना दो" जैसे task description मिलने पर अत्यधिक-विशेषीकृत agents अपने आप बनाना
9. Minimal ebook reader
- ebook पढ़ते समय किसी passage को highlight करने पर model बगल में उसका गहरा explanation दे
- लेखक की persona अपनाए
- अलग chat instance की तरह नहीं, बल्कि किताब के विस्तार जैसा महसूस होना चाहिए
10. कई दिनों तक reasoning करने वाला Deep Research agent
- बहुत जटिल queries दी जा सकें
- सैकड़ों sub-agents बनाकर 3 दिनों तक reasoning करने के बाद उत्तर लौटाए
11. Paint-by-number movie making app
- short film ideas पर brainstorming करना और model का विस्तृत storyboard बनाना
- user को बस smartphone से storyboard के हर scene को शूट करना हो
- फ़िल्म निर्माण के लिए सहायक training wheels की तरह काम करे
12. Screen recording और semantic summary app
- local model का उपयोग करके हर दिन computer पर किए गए काम का विस्तृत semantic summary बनाना
- chat app को context के रूप में देना: "मैं कल किसे reply देना भूल गया था?"
- Rewind को 1 साल इस्तेमाल किया, लेकिन उम्मीद जितना उपयोगी नहीं था
13. Twitter/X/YouTube के लिए semantic filter
- open-ended filters लिखना संभव हो, जैसे "ऐसे tweets छिपाओ जो मुझे गुस्सा दिला सकते हैं"
- गुस्सा भड़काने वाले content को feed से हटाना
- हम अपनी feed को आकार देकर खुद को आकार देते हैं
14. Niche topics के लिए customized curriculum generation agent
- "मैं प्रगति के विज्ञान के बारे में जो कुछ भी हम जानते हैं, वह सब सीखना चाहता हूँ" जैसे requests
- web पर लोगों, blogs, YouTube videos, essays, textbooks खोजना
- सारा content पढ़कर beginner से expert तक ले जाने वाला curriculum देना
15. सचमुच अच्छा book recommendation engine
- पहले यह जानने के लिए quiz कि आपने पहले क्या पढ़ा है, आपके goals क्या हैं, और आपको किस तरह की reading पसंद है
- पर्याप्त जानकारी मिल जाने पर दूसरा agent यह simulate करे कि user मुख्य agent के सुझावों के बारे में क्या सोच सकता है
- सिर्फ वही किताबें सामने लाए जिनके बहुत पसंद आने की संभावना हो
16. TikTok और Instagram Reels के लिए semantic search engine
- short-form videos में फँसी उपयोगी जानकारी तक पहुँच
- queryable search functionality की आवश्यकता
17. Sleep fitness app
- Apple Watch (heart rate, VO₂), Eight Sleep, Oura Ring, और workout apps के data को एकीकृत करना
- sleep और recovery बेहतर करने के लिए व्यावहारिक recommendations देना
- सक्रिय रूप से message करना: "इस हफ़्ते आपका HRV गिरा है, क्या आप overtraining कर रहे हो सकते हैं?"
18. Large-scale component library
- chat interface के भीतर render होने के लिए डिज़ाइन की गई
- मौजूदा libraries में primitives बहुत low-level हैं
- customization से ज़्यादा high-level widgets को प्राथमिकता
19. Apple Watch के लिए minimal voice assistant
- ऐसे सवाल जो Siri के लिए बहुत जटिल हैं लेकिन ChatGPT के लिए उपयुक्त
- कुछ शब्दों जितने छोटे उत्तर दे
20. Recommended reading list देने वाला writing app
- जिस विषय पर लिखा जा रहा है, उस पर web search करके मददगार सामग्री की सूची बनाना
- writing app को user की ओर से लिखना नहीं चाहिए
21. Running app
- personalized plan बनाना, running pace और heart rate track करना
- वास्तविक data के आधार पर training program को बार-बार समायोजित करना
22. Nano Banana photo editing super app
- prompt लिखे बिना सैकड़ों templates देना
- अलग-अलग hairstyles आज़माना, partner के साथ बच्चे कैसे दिखेंगे यह अनुमान लगाना, The Rock जैसा दिखाना आदि
23. Same.energy-स्टाइल YouTube video search
- URL डालने पर मिलते-जुलते vibe वाले videos ढूँढना
- मौजूदा YouTube algorithm बस औसत user engagement को अधिकतम करने पर केंद्रित है
24. बच्चों के लिए Sony Walkman-स्टाइल device
- LLM से सवाल पूछ सकने वाला voice-first device
- explanations पर केंद्रित और पूरी तरह screen-less
- offline-first हो तो और भी अच्छा
25. Biography search engine
- मौजूदा समस्याओं, जीवन के चरण, क्षेत्र आदि पर आधारित questionnaire-driven query
- इतिहास के महान लोगों की biographies/autobiographies में समान परिस्थितियों से जुड़े chapters को परिणाम के रूप में देना
26. Screen recording से content consumption audit agent
- computer और smartphone उपयोग का अवलोकन
- हर दिन उपभोग किए गए content का audit
- Screen Time पर्याप्त रूप से specific नहीं है
- हमें उपभोग किए जा रहे tokens की सटीक nutritional value जाननी चाहिए
27. Niche tasks के लिए AI agent marketplace
- सामान्य-purpose agents की तुलना में विशिष्ट use cases के लिए डिज़ाइन किए गए agents बेहतर होंगे
- San Francisco में rental apartment ढूँढने जैसे niche tasks के लिए अत्यधिक-विशेषीकृत agents का catalog
- web या API के माध्यम से उपलब्ध दसियों हज़ार agents की ज़रूरत
28. प्रसिद्ध लेखक से critique माँगने की सुविधा
- "Hemingway इस blog post के बारे में क्या कहता?"
- यह पता लगाना कि उसे कौन-से हिस्से उलझाऊ लगे और कौन-से पसंद आए
2 टिप्पणियां
2, 3 नंबर वाले अगर सच में अपने-आप हो जाएँ तो बहुत अच्छा होगा.
लगता है यह उन बार-बार होने वाले कामों में से एक है जिन्हें हर बार अलग से जोड़ते रहना काफी झंझट भरा होता है.
Hacker News राय
मुझे लगता है कि “24. बच्चों को Sony Walkman-स्टाइल का ऐसा डिवाइस देना जिससे वे LLM से सवाल पूछ सकें” वाली बात पर सचमुच बहुत सावधानी से सोचना चाहिए
मुझे लगता है कि इससे स्कूल के शिक्षक से पूछने की तुलना में कहीं बेहतर नतीजे मिल सकते हैं
दो दिन पहले मैंने ChatGPT से कहा था कि वह place-value system को ऐसे समझाए कि छह साल का बच्चा समझ सके। लेकिन उसने place value और digit value की अवधारणाएँ गड़बड़ा दीं और गलत समझाया। मैं गलती पकड़ सका और ChatGPT ने माफ़ी भी माँगी, लेकिन अगर बच्चा खुद पूछता तो शायद वह इस गलती को समझ ही नहीं पाता।
मुझे चिंता है कि मेरा बच्चा ऐसे डिवाइस से कितनी गलत जानकारी को सच मान बैठेगा
19 नंबर के बारे में, मैंने कुछ हफ्ते पहले iOS Shortcut से खुद एक बनाकर देखा था
बहुत-से आइडिया/लेख पढ़कर मुझे लगता है कि लोग LLM के बारे में “thinking with portals” नहीं कर रहे। हमारे पास जैसे “portal gun” स्तर की तकनीक है (कम-से-कम प्रचार तो ऐसा ही है), लेकिन हम उसे बस एक बेहतर दरवाज़े की तरह इस्तेमाल कर रहे हैं
LLM आखिरकार तर्कसंगत रूप से जुड़े टेक्स्ट का विस्तार ही कर सकता है। इसके उपयोग की संभावनाएँ व्यापक हैं, लेकिन व्यवहार में यह एक advanced text editor से आगे निकलना मुश्किल पाता है। उदाहरण के लिए, अगर इसे video editing में लगाना हो, तो एक script language बनानी पड़ेगी और editor के साथ features को sync भी करना होगा। Adobe जैसी बड़ी कंपनी के लिए मानव-संसाधन के हिसाब से इसका value proposition धुंधला है, और startup को Adobe के साथ लंबे समय की feature/user lock-in लड़ाई लड़नी पड़ेगी। दोनों ही स्थितियों में, जब तक LLM सचमुच क्रांतिकारी न हो, बहुत बड़ा फ़ायदा नहीं है। ऊपर से LLM खुद video output देख भी नहीं सकता, और अभी की स्थिति में यह बस “ठीक-ठाक” है
मैं इस नज़रिए से सहमत हूँ। अगर “thinking with portals” पर कोई रेफ़रेंस सामग्री हो तो साझा करें, जानना चाहूँगा
अगर portal-style thinking का कोई आसान और सरल उदाहरण हो तो वह साझा किया जाए तो अच्छा होगा
22 नंबर के बारे में, मेरी राय है कि ऐसा इंजन होना चाहिए जो मेरी browsing history का विश्लेषण करे, यह समझे कि मैं किस तरह के ब्लॉग/लेख सबसे देर तक पढ़ता हूँ, और हर रात मेरे लिए ऐसा recommended content ढूँढ़ दे जो मैंने अभी तक नहीं देखा
ChatGPT Pulse कुछ हद तक ऐसा ही है। यह browser history नहीं बल्कि ChatGPT history का उपयोग करता है, लेकिन जो लोग ChatGPT अक्सर इस्तेमाल करते हैं, उनके लिए यह शायद और भरोसेमंद recommendation हो सकता है
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pulse/
मुझे लगता है कि इस लेख में सुझाए गए ज़्यादातर आइडिया मूल LLM के ऊपर बस बेहतर UI/UX चढ़ाने की माँग जैसे हैं
मुझे लगता है कि इस तरह की सोच में एक बुनियादी category mistake है
उदाहरण के लिए “Hemingway मेरे लेख को कैसे आँकते?” जैसा फ़ीचर है, लेकिन असल में वह AI द्वारा बनाया गया जवाब है, असली Hemingway की राय नहीं
अगर यही सवाल 100 मॉडल से पूछा जाए तो 100 तरह के जवाब मिलेंगे, और Hemingway की असली सोच या व्यक्तित्व को उनकी कुछ लाख शब्दों की रचनाओं से पूरी तरह पुनर्निर्मित नहीं किया जा सकता
अंततः सवाल यह है कि “क्या यह सच में ऐसा लग सकता है जैसे वही व्यक्ति यह बात कह रहा हो”
हम किसी मशहूर व्यक्ति की राय इसलिए सुनना चाहते हैं क्योंकि वह एक जीवित, वास्तविक इंसान का दृष्टिकोण है। AI की नकल असली सैंडविच की जगह सैंडविच की तस्वीर खाकर पेट भरने जैसी है
यह बात थोड़ी असहज करती है कि बहुत-से लोग इस भ्रम के बारे में और साफ़ रेखा नहीं खींच पाते
100% सहमत
लेकिन यह टिप्पणी पढ़ते हुए मुझे Star Trek TNG का holodeck याद आ गया। वहाँ Einstein, Freud जैसे मशहूर लोगों को फिर से बनाया जाता है, और दर्शक के रूप में 15 साल की उम्र में भी मैंने इसे “बस कंप्यूटर द्वारा निकाला गया रैंडम जवाब” नहीं माना था
एक असली episode में सिर्फ रिकॉर्ड्स के आधार पर किसी वास्तविक व्यक्ति को पुनर्निर्मित करते हुए हुई गलती दिखाई जाती है (https://www.imdb.com/title/tt0708682/), और बाद में यह भी सामने आता है कि फर्क कितना बड़ा है (https://www.imdb.com/title/tt0708720/)
संक्षेप में,
इस पोस्ट ने मुझे कई बातें सोचने पर मजबूर किया
यह सरलता से समझाया जा सकता है कि AI Hemingway की ज़रूरत ही क्यों नहीं है। असल में लगभग 10 साल पहले ही hemingwayapp जैसी अच्छी writing guide आ चुकी थी https://hemingwayapp.com/
यह आसान rule-based तरीके से grammar ठीक करती है और लिखे हुए को अधिक सरल अभिव्यक्ति में बदलने के लिए प्रेरित करती है। बल्कि यह अपने-आप rewrite नहीं करती, इसलिए शायद खुद सीखने के लिए और बेहतर है
“केले जितना छोटा photo editing app, बिना prompt के सैकड़ों templates...” जैसे बहुत-से आइडिया देखकर लगता है कि इंसान बस किसी भी तरह और ज़्यादा आलसी होना चाहता है। “Hemingway क्या सोचते?” जैसी बातें भी कुछ वैसी ही लगती हैं
असल बात यह है कि “क्या यह उस व्यक्ति-शैली का plausible जवाब है, और क्या यह इंसान को धोखा दे सकता है”, और सच कहें तो वही अपने-आप में उपयोगी भी है
अगर इंसान जानता है कि वह भ्रम में भाग ले रहा है, तो उसे make-believe या suspension of disbelief कहते हैं
जब भी हम किसी और की भूमिका निभाते हैं, या किसी दूसरे दृष्टिकोण से सोचने की कोशिश करते हैं, हम यही प्रक्रिया अपनाते हैं। वास्तविक व्यक्तियों के रिकॉर्ड या उपन्यास के पात्रों से सीखने की कोशिश में भी यही होता है
“मैं Steve Jobs/Hemingway की राय इसलिए सुनना चाहता हूँ क्योंकि वे असली इंसान हैं” — मुझे तो यह बात उलटी लगती है
व्यवहार में बातचीत का साथी असली इंसान होने से ज़्यादा, उस मशहूर व्यक्ति या किरदार की वह संक्षिप्त व्यक्तित्व-छवि मायने रखती है जो हमारे मन में है। बहुत कम लोग उसके वास्तविक व्यक्तित्व से सचमुच चिपके रहते हैं
मिथकीय “celebrity Hemingway” अपने-आप में ज़्यादा आकर्षक है। कई बार असली व्यक्ति से भी ज़्यादा उपयोगी और दिलचस्प
इसलिए Star Trek TNG वाले उदाहरण की तरह, मुझे लगता है कि ऐसे virtual character simulations अपने मूल उद्देश्य के मुताबिक काफ़ी अच्छी तरह काम करते हैं
Feynman ने कहा था, “विज्ञान में पहला सिद्धांत यह है कि आप खुद को धोखा न दें,” और मुझे लगता है कि यह बात LLM के आउटपुट पर भी लागू होती है
सचमुच दिलचस्प
हम सबने इस सूची के demos या ऐसी मिलती-जुलती तकनीकें बहुत देखी हैं, और पहले से ही बहुत-से startup कई वर्षों से सैकड़ों मिलियन डॉलर झोंककर प्रोडक्ट बना रहे हैं
फिर भी वास्तव में काम के प्रोडक्ट लगभग दिखते ही नहीं, और जो रोज़मर्रा में मिलते हैं वे demos की तरह ठीक से काम नहीं करते
आखिर हो क्या रहा है?
यानी, क्या प्रोडक्ट सचमुच मौजूद हैं लेकिन लगभग कोई उनका इस्तेमाल नहीं करता, या फिर इतने उपयोगी मॉडल इस्तेमाल करना बहुत महँगा पड़ता है, या यह कि शानदार demo बनाना असली product बनाने से कहीं आसान है... इन सब संभावनाओं को लेकर जिज्ञासा है
मैंने जब एक fintech app ad agency से बात की थी, तो उन्होंने कहा कि काम करने का तरीका समझने के लिए 3 महीनों तक हर महीने लगभग $20k का ad spend जलाना पड़ता है, उसके बाद ही CAC नीचे आता है और target users मिलते हैं
जैसे ही ads बंद करो, product awareness फिर गायब होने लगती है और नए users आना रुक जाते हैं। फिर लोगों को यह बताने का तरीका ही नहीं बचता कि यह चीज़ मौजूद है
इन आइडियाज़ का बड़ा हिस्सा ऐसा है जिसमें user की पसंद, पैटर्न, communication, schedule, और health data समझना ज़रूरी है
इस क्षेत्र में Apple वाकई मज़बूत स्थिति में हो सकता है
फोन और watch के पास सबसे ज़्यादा व्यक्तिगत जानकारी होती है, इसलिए Apple privacy protection को आधार बनाकर LLM के साथ अलग-अलग context को समझदारी से जोड़ सकता है
मैंने वह लिंक खोला, लेकिन यह देखकर निराशा हुई कि वहाँ कोई असली टूल नहीं था, बस इधर-उधर के app ideas का एक संग्रह जैसा कुछ था
“ऐसा Sony Walkman-स्टाइल डिवाइस जिसमें बच्चे आवाज़ से LLM से सवाल पूछ सकें”
100% पूरी तरह मेल तो नहीं खाता, लेकिन https://www.aliexpress.com/item/1005009196849357.html यह प्रोडक्ट काफ़ी मिलता-जुलता है
यह offline नहीं है, लेकिन आकार में ping-pong बॉल से थोड़ा ही बड़ा है
मैंने अपने पोते-पोतियों (5 और 3 साल) को 2 मिनट में इसका इस्तेमाल सिखा दिया, और फिर उन्होंने “unicorn Bob की कहानी सुनाओ”, “क्या कुत्ता और बंदर दोस्त बन सकते हैं?” जैसे अनगिनत सवाल दाग दिए, और कुछ ही सेकंड में सबके काफ़ी plausible जवाब आ गए
मुझे लगता है कि Christmas तक ऐसे प्रोडक्ट खिलौनों के भीतर एम्बेड होकर आ जाएँगे, और आते ही मैं एक खरीद लूँगा