- यह एक no-code builder है जो प्राकृतिक भाषा में दिया गया विवरण डालते ही तुरंत AI mini app बना देता है, और prompts तथा models को मिलाकर workflow को visual रूप में तैयार करता है
- आइडिया के विवरण के आधार पर input–generation–output चरणों वाला multi-step flow अपने-आप बनाता है, और हर चरण के prompt तथा logic को visual तरीके से edit किया जा सकता है
- Gemini जैसे Google AI models को हर चरण पर चुनकर text writing, research और image generation tasks को एक ही flow में जोड़ा जा सकता है
- बने हुए app को URL के जरिए तुरंत deploy और share किया जा सकता है, और run के दौरान call किए गए models तथा intermediate results को console में देखा जा सकता है
- repetitive tasks की automation और तेज prototyping के जरिए personal tools से लेकर collaboration mini apps तक आसानी से बनाकर share किए जा सकते हैं
Google Opal का अवलोकन
- यह एक experimental builder है जिसमें आइडिया को प्राकृतिक भाषा में समझाने पर वह सीधे AI mini app के रूप में तैयार हो जाता है
- यह ऐसा tool है जिसे code लिखे बिना भी prompts और model combinations को सीधे संभालने के लिए design किया गया है
- Google AI models की capabilities को एक ही flow में जोड़कर ऐसा app-building experience देता है जिसमें पूरी प्रक्रिया दिखाई देती है
शुरुआत करने का तरीका
- gallery में public apps के आधार पर structure और usage examples को तुरंत explore किया जा सकता है
- Create New में आइडिया को वाक्य के रूप में दर्ज करने पर शुरुआती app structure अपने-आप बन जाता है
- generation के तुरंत बाद run screen और edit screen के बीच आते-जाते हुए तुरंत edit और rerun किया जा सकता है
visual workflow editing
- user input, generation stage और output stage को canvas पर node units के रूप में रखा जाता है
- हर node पर click करके वास्तव में इस्तेमाल होने वाले prompts और instructions को सीधे edit किया जा सकता है
- जरूरत के हिसाब से input, generation, output blocks जोड़कर workflow को manually expand किया जा सकता है
model और generation चरण
- हर चरण में text, image आदि अलग-अलग प्रकार के models चुनकर उन्हें जोड़ा जा सकता है
- शुरुआती आइडिया के आधार पर expanded prompts अपने-आप generate हो जाते हैं, जिससे fine-tuning आसान होती है
- execution के दौरान कौन-सा model call हो रहा है, इसे console में क्रमवार देखा जा सकता है
execution और sharing
- Start button दबाकर app चलाने पर input से result तक पूरे flow को preview के रूप में देखा जा सकता है
- Publish के जरिए app को public करके link-based execution environment share किया जा सकता है
- केवल result screen share करना है या दूसरे users को app खुद चलाने देना है, यह sharing method चुनी जा सकती है
assets और output विस्तार
- image, document, video आदि upload करके generation चरण के reference material के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है
- किसी खास image या document format के आधार पर output style बनाए रखते हुए generation flow तैयार किया जा सकता है
- result को web page के अलावा सीधे Google Docs, Slides, Sheets में save किया जा सकता है
- उसी app को बार-बार चलाकर एक ही document में results को accumulate करके manage किया जा सकता है
अतिरिक्त सुविधाएँ
- change history के जरिए पिछले version पर वापस जाने वाला workflow बनाए रखा जा सकता है
- cover image और theme को adjust करके app का look और feel सेट किया जा सकता है
- canvas movement, zoom in/out, undo जैसी editing-focused सहायक tools उपलब्ध हैं
2 टिप्पणियां
मुझे तो यह ज़्यादा काम का नहीं लग रहा..
Hacker News की रायें
मिसाल के तौर पर “ब्लॉग पोस्ट लिखने वाला ऐप” दिखाया गया, यह काफ़ी विडंबनापूर्ण लगा
जो कंपनी इंटरनेट के network effects को बढ़ाती थी और उपयोगी search results देती थी, वही अब उस नींव को खुद ही कमजोर कर रही है
इस टीम का लक्ष्य AI solutions बेचना है। भले ही उससे search quality खराब करने वाला content बड़े पैमाने पर बने, शायद उनका सोचना है कि बाद में किसी और AI से उसे ठीक कर लिया जाएगा
पैसे देकर visibility पाने वाला ढांचा बनते ही, जुनून से लिखने वाले लोग पीछे धकेल दिए गए। AI तो बस ताबूत पर आखिरी कील है
ranking optimization के लिए कंपनियों ने एक जैसे लेखों की बाढ़ ला दी, और अब AI वही काम कर रहा है। आखिरकार कमाई करने वाला पक्ष ही जीतेगा
AI ने बस इसे और बदतर किया है। आखिर में अच्छी content खोजने का तरीका अब भी लोगों और नेटवर्क का पीछा करना ही है
“Opal is not available in your country yet” यह संदेश देखने के लिए 5 steps से गुजरना पड़ा और Google Drive access भी देना पड़ा
संबंधित जानकारी official blog में है
लगता है Google consumer AI में भी search की तरह पूर्ण एकाधिकार बनाने की कोशिश करेगा
जो लोकप्रिय दिखे, उसे तुरंत copy करके market पर कब्ज़ा करने वाला तरीका है। छोटे SaaS startups के लिए शायद जगह नहीं बचेगी
यह वीडियो भी देखने लायक है
AI Studio, Firebase Studio, Opal, Gemini जैसी अलग-अलग टीमें बिना स्पष्ट दिशा के overlapping development कर रही हैं। नतीजा शायद Google Meet जैसा होगा—मौजूद रहेगा, पर हावी नहीं होगा
online तारीफ़ मुझे PR के ज़्यादा करीब लगी। Gemma model भी ज़्यादा उपयोगी नहीं लगा
5 महीने पहले लॉन्च के समय की चर्चा इस लिंक पर देखी जा सकती है
स्क्रीन के बीच में मौजूद response न देने वाला search box देखकर ही इस product की हालत समझी जा सकती है
हो सकता है Google, Altman द्वारा वादा किया गया AI future ले आए, लेकिन animated PNG को असली फीचर की तरह दिखाने वाला PM उस रास्ते पर नहीं है
मेरी दो छोटी बातें हैं
वैसे मैंने Gemini Enterprise भी इस्तेमाल किया था, उसकी maturity भी कम लगी, और लगता है अंदर की टीमें Slack जैसी अलग-अलग platforms इस्तेमाल करती हैं
जानना चाहता हूँ कि क्या किसी ने Opal को सच में इस्तेमाल किया है
Supervisor pattern की तरह एक top-level agent, lower-level agents को manage करता है—ऐसी संरचना आज़माई गई, लेकिन branching handle नहीं हुई और सभी paths एक साथ चल गए, इसलिए यह inefficient था
हो सकता है मैंने इसके उद्देश्य को गलत समझा हो। साधारण non-branching multi-step problems में शायद इसका उपयोग हो सके, लेकिन सामान्य Gem बेहतर लगा
व्यक्तिगत रूप से इस product से मुझे कोई प्रेरणा नहीं मिलती
“बिना तकनीकी कौशल के जल्दी कुछ बना लेना” वाली सोच मुझे sustained quality से काफ़ी दूर लगती है
Opal ने मेरे पूरे Google Drive access की मांग की, इसलिए मैंने यहीं रुक जाना बेहतर समझा
फिर भी “deny” करने का विकल्प दिया गया, यह मानना पड़ेगा। लेकिन इसकी ज़रूरत क्यों है, यह समझ नहीं आया
output Drive files के रूप में save होता है, इसलिए sharing या Docs में खोलना संभव है। लेकिन permission scope बड़ा है, इसलिए सावधानी ज़रूरी है
NotebookLM जैसे दूसरे Google products भी यही संरचना इस्तेमाल करते हैं
“Join Discord” वाली पंक्ति ने startup vibe दी। यह काफ़ी बड़ा बदलाव लगा