Karpathy का प्रोग्रामिंग पर बयान: "इतना पीछे छूटने का एहसास पहली बार हो रहा है"
(twitter.com/karpathy)- Andrej Karpathy ने कहा कि मौजूदा प्रोग्रामिंग माहौल में उन्हें खुद के बहुत पीछे छूट जाने का तीखा एहसास हो रहा है
- प्रोग्रामर द्वारा सीधे लिखे जाने वाले कोड का हिस्सा घट रहा है, और मुख्य क्षमता इस बात की ओर शिफ्ट हो रही है कि मौजूदा tools और systems को कैसे जोड़ा और संयोजित किया जाए
- पिछले 1 साल में आए tools को ठीक से जोड़ भर लेने पर भी productivity लगभग 10 गुना तक बढ़ सकती है, फिर भी उनका उपयोग न कर पाना वे खुद अपनी स्पष्ट क्षमता की कमी (skill issue) के रूप में देखते हैं
- agents, sub-agents, prompts, context, memory, permissions, tools, plugins, MCP, LSP, IDE integration आदि से बने नए abstraction layer को समझना और संभालना अब जरूरी हो गया है
- बिना documentation वाले शक्तिशाली लेकिन probabilistic और अपूर्ण tools अचानक पारंपरिक engineering के साथ मिल गए हैं, और उन्होंने चेतावनी दी कि अगर इस बदलाव के साथ नहीं चले तो पेशे में ही पीछे छूट सकते हैं
> एक programmer के रूप में इतना पीछे छूटने का एहसास मुझे पहली बार हो रहा है.
> जैसे-जैसे programmers का योगदान और अधिक दुर्लभ और खंडित होता जा रहा है, programming industry तेजी से फिर से व्यवस्थित हो रही है.
> लगता है कि पिछले 1 साल में नई आई technologies को अगर सही तरह से जोड़ लिया जाए तो हम 10 गुना अधिक शक्तिशाली हो सकते हैं, लेकिन उस अवसर का उपयोग न कर पाना साफ तौर पर मेरी अपनी skill की कमी लगता है.
> agents, sub-agents, prompts, context, memory, modes, permissions, tools, plugins, skills, hooks, MCP, LSP, slash commands, workflows, IDE integration जैसी चीजों के रूप में पुराने layers के ऊपर सीखने के लिए एक नया abstraction layer आ गया है.
> इसके अलावा, हमें ऐसी सोच विकसित करनी होगी जो उन फायदों और नुकसान दोनों को समेट सके जो मूल रूप से probabilistic, error-prone, समझने में कठिन और लगातार बदलने वाले तत्वों के अचानक पारंपरिक engineering तरीकों के साथ घुलने-मिलने से पैदा होते हैं.
> साफ है कि कोई बहुत शक्तिशाली alien tool इस्तेमाल किया गया है, लेकिन उसका कोई manual नहीं है, इसलिए हर किसी को खुद समझना होगा कि उसे पकड़कर चलाना कैसे है.
> और उसके परिणामस्वरूप आया 9-मात्रा का भूकंप industry को हिला रहा है.
> पीछे न छूटना हो तो आस्तीन चढ़ाइए.
“पीछे छूट रहे हैं” वाली भावना की असलियत
- वे मानते हैं कि आज का programming पेशा तेजी से पुनर्गठन (refactoring) के चरण में प्रवेश कर चुका है
- इंसानी programmers द्वारा योगदान किया गया code अब धीरे-धीरे कम और अधिक विरल होता जा रहा है
- मुख्य मूल्य सीधे code लिखने की क्षमता से हटकर मौजूदा systems को जोड़कर पूरे तंत्र को चलाने की क्षमता की ओर जा रहा है
नए abstraction layer का उदय
- मौजूदा languages, runtime, frameworks के ऊपर AI agent-केंद्रित एक नई ऊपरी layer जुड़ गई है
- यह layer prompts, context management, memory, modes, permissions, tool calls, workflows, IDE integration आदि से बनी है
- यह कोई एकल technology नहीं, बल्कि पूरे ecosystem को भेदकर जाने वाला एक mental model मांगती है
अनिश्चित tools के साथ engineering
- नए tools probabilistic हैं, उनमें error की संभावना है, और उनके internal behavior को पूरी तरह समझना कठिन है
- फिर भी इन्हें मौजूदा “सटीक और deterministic” engineering systems के साथ इस्तेमाल करना पड़ रहा है
- यह पारंपरिक programming paradigm से मूल रूप से अलग सोच की मांग करने वाला बदलाव है
बिना manual के tools और पेशेवर भूकंप
- एक शक्तिशाली alien tool अचानक सबको मिल गया, लेकिन उसका user manual मौजूद नहीं है
- हर व्यक्ति को खुद उसका इस्तेमाल सीखना होगा, और इसी बीच पूरा पेशा 9-मात्रा के भूकंप जैसी उथल-पुथल से गुजर रहा है
- Karpathy साफ करते हैं कि अगर इस बदलाव के साथ नहीं चले, तो अनजाने में पीछे छूट सकते हैं
निष्कर्षात्मक संदेश
- मौजूदा बदलाव कोई अस्थायी trend नहीं, बल्कि programming पेशे का ही पुनर्गठन है
- productivity की इस छलांग का लाभ न उठा पाना माहौल की समस्या नहीं, बल्कि व्यक्ति की तैयारी की कमी बनकर रह सकता है
- पीछे न छूटने के लिए आस्तीन चढ़ाकर इस नई layer को सक्रिय रूप से सीखना होगा — यही संदेश अंत में दिया गया है
6 टिप्पणियां
'मैं पीछे छूट रहा हूँ' के रूप में व्यक्त किया गया 'आपके पीछे छूटने का कारण'
निश्चित रूप से ऐसा लगता है कि यह वह दौर है जिसमें हर चीज़ को शुरू से अंत तक पूरी तरह जानना productivity के लिहाज़ से नुकसानदेह है। दूसरी ओर, मुझे इस बात की ज़्यादा चिंता है कि abstractions को बेतरतीब मिलाकर ऐसे code बढ़ते जा रहे हैं जिनमें यह भी पता नहीं होता कि असल में क्या काम कर रहा है। चिंता यह है कि कहीं ऐसा न हो कि महत्वपूर्ण logic एक तरह के magic syntax में बदल जाए जिसे कोई भी समझ न सके।
‘संभाव्य, त्रुटि-प्रवण, और जिसके आंतरिक कामकाज को पूरी तरह समझना मुश्किल हो’ कहना शायद सिर्फ इस बात को घुमाकर कहने जैसा लगता है कि आप उसे स्वीकार नहीं करना चाहते। AI भी शायद इंसानों के बारे में ऐसा ही आकलन कर सकता है।
यह एक तीखा अवलोकन है। इंसानों की error rate तो इससे भी ज़्यादा होती है..
Hacker News की राय
मुझे थकाने वाली चीज़ “पीछे छूट जाना” नहीं है, बल्कि यह देखना है कि पूरी इंडस्ट्री अनिश्चितता के जवाब के तौर पर abstractions के ढेर पर ढेर चढ़ाती जा रही है
अब सिर्फ systems ही नहीं, बल्कि अलग-अलग भाषाओं में बात करने वाले आधे-अधूरे भरोसेमंद interns के झुंड के mental models भी संभालकर रखने पड़ते हैं
काम लगातार अधिक नीरस होता जा रहा है, और आखिरकार 2026 में career change करने का फैसला करना पड़ा
अगर LLM code लिख सकता है और tests भी maintain कर सकता है, तो React जैसी जटिल abstractions की खास ज़रूरत नहीं बचती
Moment.js जैसी library को सिर्फ साधारण time conversion के लिए जोड़ने का दौर खत्म हो गया; अब एक लाइन का prompt काफी है
आखिरकार LLM की मदद से abstractions घटाने का विकल्प भी संभव है
Don’t Call Yourself a Programmer और HN discussion इसके उदाहरण हैं
automated code generation उस चाहत को पूरा करता है, लेकिन अगर लक्ष्य stability, performance और polish होता, तो LLM का असर कहीं अधिक सीमित रहता
पहले से सड़ते हुए tech products — Windows या iOS की तरह — में LLM उस गिरावट की रफ्तार तेज करता हुआ लगता है
मैं भी कभी न कभी इसी तरह की दुविधा में पड़ सकता हूँ
Andrej की उम्र 39 है, यह देखकर Douglas Adams की technology generations वाली बात याद आ गई
जैसे वह मशहूर quote: “35 साल की उम्र के बाद जो भी आविष्कार हुआ है, वह प्रकृति के क्रम के खिलाफ है”
“AI में इतने डूबे लोग कि reality sense खो बैठें” — ऐसे लोगों को मैं Slopbrain कहना चाहूँगा
जैसे वे पूरी तरह source के भीतर रास्ता भटक गए हों
अपने आसपास भी मैंने ऐसे मामले देखे हैं जहाँ लोग AI को जीवन-परामर्शदाता की तरह इस्तेमाल करते हुए रिश्तों को डगमगा देते हैं
Karpathy तक ने कहा कि “इसका पीछा कर पाना मुश्किल है”, यह सुनकर झटका लगा
आखिर में AI के भक्तों का यह मानना कि “बस थोड़ा और, फिर यह परफेक्ट हो जाएगा”, एक विशाल सामूहिक भ्रम जैसा लगता है
सुनने में आता है कि अब नई agent abstraction layer सीखनी पड़ेगी, लेकिन वह development कम और अंतहीन setup hell ज़्यादा लगती है
जैसे DevOps के अव्यवस्थित sprawl को personal PC पर उठा लाया गया हो
यह C-suite या MBA लोगों को पसंद आने वाली संरचना हो सकती है, लेकिन अंततः यह इंसानों की निजी सोचने की जगह खत्म करने वाली दिशा है
internet पहले ही विचारों की निजता को कम करता आया है, और अब programming tools भी उसी रास्ते पर हैं
समस्या को tasks में बाँट दो, TDD requirements जोड़ दो और tests pass करा दो, इतना काफी है
बाकी सब overengineering है
ऐसा दावा करने वाले अक्सर non-developers होते हैं, या फिर वे लोग जो इस meme से पैसा कमा रहे होते हैं
“अभी नहीं सीखा तो पीछे रह जाओगे” — यह बात पहले भी गलत थी
90s के web boom में भी यही कहा गया था, और आखिरकार नई generation ने सब कर दिखाया
अभी इंतज़ार करके जब चीज़ें व्यवस्थित हो जाएँ तब सीखने की strategy भी पूरी तरह वैध है
मैं LLM इस्तेमाल करता हूँ, लेकिन trend के पीछे भागकर समय बर्बाद नहीं करता
“पीछे रह जाना” बस साधारण FOMO है
AI की वजह से productivity बढ़ी है, पर अब ऐसा लगता है जैसे craftsmanship की जगह IKEA-style code production कर रहा हूँ
लंबे समय में मैं यह काम जारी रखना भी चाहता हूँ या नहीं, यह पक्का नहीं
मैं पूरी ज़िंदगी programmer रहा हूँ, और आज भी computer के साथ एक हो जाने वाले क्षणों से प्यार करता हूँ
चाहे दिन में जूते बेचने पड़ें, रात में मैं coding करूँगा
अगर modern tools इसकी इजाज़त न दें, तो Commodore 64 पर भी coding कर लूँगा
मैं एक आज़ाद इंसान हूँ
Opus इस्तेमाल करते हुए मुझे यह समझ नहीं आता कि कोई IDE के बिना हफ्तों तक कैसे काम कर सकता है
prompt को कितना भी निखारो, टूटा हुआ code बार-बार निकलता है
दिन के $200 खर्च करने पर भी आखिर में manual refactoring करनी पड़ती है
LLM द्वारा बनाया गया code इतना बेतरतीब होता है कि उसे ठीक करना तकलीफदेह है
आखिरकार ज़्यादातर code मुझे खुद लिखना पड़ता है
मैं एक लाइन code लिखे बिना भी जटिल systems design कर सका हूँ
आखिर में असली बात यह है कि आपको technology को सही तरह से इस्तेमाल करना आता है या नहीं
इससे model details पर कम अटकता है और पहले basic structure तैयार कर देता है
लेकिन project बड़ा होने पर type errors और test failures विस्फोटक रूप से बढ़ते हैं, और अंत में उसे फेंकना पड़ता है
इसकी जगह Claude Code और Cursor इस्तेमाल करता हूँ
typed languages, custom lint rules, automated tests, PR review automation वगैरह के साथ मैंने पूरा workflow बना लिया है
उदाहरण के तौर पर scout-for-lol जैसे projects या Helm type generator जैसी चीज़ें बनाई हैं
यह देखकर हैरानी हुई कि OpenAI का marketing spend 2025 की पहली छमाही में $2 billion तक बढ़ गया
लगता है कि development को बेहतर बना देने का भ्रम पैदा करने में उतना पैसा खर्च हो रहा है
सिर्फ एक वाक्य से उसने झंझट भरे काम निपटा दिए, और open source projects पर फिर से मज़ा आने लगा
अब तो productivity कई गुना बढ़ गई है
साल के आखिर की छुट्टियों में मैंने कुछ समय AI बिल्कुल इस्तेमाल नहीं किया, और धीमी ज़िंदगी की लय आश्चर्यजनक रूप से अच्छी लगी
लेकिन वापस लौटते ही फिर 180% speed से चलना पड़ता है
इसलिए मैं जानबूझकर analog hobbies और ‘computer-free time’ बचाकर रखने की कोशिश करता हूँ
चलना और सोचना ही शायद सबसे बढ़िया productivity hack है
इन चर्चाओं का ज़्यादातर हिस्सा indie developers या greenfield projects पर केंद्रित है
क्योंकि वहाँ गलती की कीमत कम होती है
लेकिन 4 से अधिक लोगों वाली टीम के वास्तविक production environment में सिर्फ AI से development करने के उदाहरण लगभग नहीं के बराबर हैं
Claude Code बनाने वालों का खुद Claude Code ही इस्तेमाल करना मुझे dogfooding के अधिक करीब लगता है
यह अफरातफरी आखिर कब शांत होगी, किसी भी तरह से,,