Microsoft के अंदर Claude Code तेज़ी से फैल रहा है
(theverge.com)- Anthropic का Claude Code Microsoft के अंदर तेज़ी से फैल रहा है, और इसे सिर्फ़ डेवलपर्स ही नहीं बल्कि non-developers भी इस्तेमाल कर रहे हैं
- Microsoft GitHub Copilot को बाहरी ग्राहकों को बेचते हुए भी अंदरूनी तौर पर Claude Code के इस्तेमाल को बढ़ावा दे रहा है
- CoreAI, Experiences + Devices जैसे प्रमुख विभाग Claude Code का परीक्षण और इंस्टॉल कर रहे हैं, जिनमें Windows·Teams·Surface टीमें भी शामिल हैं
- Microsoft Anthropic के साथ सहयोग बढ़ा रहा है और Azure sales performance में Claude models को भी शामिल कर रहा है
- यह बदलाव AI coding tools की बढ़त की प्रतिस्पर्धा के बीच दिखाता है कि Microsoft अपने ecosystem के भीतर भी कई AI models का समानांतर उपयोग कर रहा है
Microsoft के अंदर Claude Code का प्रसार
- Microsoft GitHub Copilot को ग्राहकों को बेचता है, लेकिन अंदरूनी तौर पर Claude Code का इस्तेमाल बढ़ा रहा है
- हज़ारों कर्मचारियों को Claude Code इंस्टॉल करने के लिए प्रोत्साहित किया जा रहा है, जिनमें non-developers भी शामिल हैं
- Claude Code को डेवलपर्स और non-technical users दोनों के लिए आसान टूल माना जा रहा है
- Claude Sonnet 4 model को जून 2025 में developer division में पहली बार लागू किया गया था, और बाद में GitHub Copilot के paid users पर भी लागू किया गया
- अभी Microsoft Anthropic के AI models को व्यापक रूप से अपना रहा है, और यह कई प्रमुख engineering teams तक फैल रहा है
प्रमुख विभाग और उपयोग का दायरा
- CoreAI team और Experiences + Devices division Claude Code का परीक्षण और इंस्टॉल कर रहे हैं
- Experiences + Devices division Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams, Surface आदि के लिए ज़िम्मेदार है
- non-developer कर्मचारी भी Claude Code का उपयोग करके ideas के prototypes बना सकते हैं
- Business और Industry Copilot teams के सभी code repositories में भी Claude Code के उपयोग को मंज़ूरी दी गई है
आंतरिक परीक्षण और व्यावसायीकरण की संभावना
- Microsoft engineers को Claude Code और GitHub Copilot दोनों का साथ में उपयोग करते हुए feedback देना होता है
- अगर internal pilot सफल रहता है, तो Claude Code को cloud customers को सीधे बेचने की संभावना भी है
- Microsoft इस समय Anthropic के प्रमुख ग्राहकों में से एक है, और Anthropic AI models की बिक्री को Azure performance में शामिल कर रहा है
Anthropic के साथ सहयोग का विस्तार
- नवंबर 2025 में हुए समझौते के तहत Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.1, Claude Haiku 4.5 models Microsoft Foundry customers को उपलब्ध कराए गए
- Anthropic ने Azure computing capacity में 30 अरब डॉलर की खरीद का वादा किया है
- Microsoft Microsoft 365 apps और Copilot features के भीतर भी Claude models को अपना रहा है, और कुछ features में ये OpenAI models से बेहतर performance दिखाते हैं
आंतरिक AI tools के उपयोग की स्थिति और बदलाव
- Microsoft में 2024 तक 91% engineering teams GitHub Copilot का उपयोग कर रही थीं
- पहले AI tools का उपयोग मुख्य रूप से developers तक सीमित था, लेकिन Claude Code और Claude Cowork के आने से non-developers भी coding और non-coding tasks कर सकते हैं
- Claude Code की शुरुआत को ऐसे बदलाव के रूप में देखा जा रहा है जहाँ AI code writing में autonomy बढ़ा रहा है, और इससे junior developers की भूमिका घटने की चिंता भी पैदा हो रही है
Microsoft का आधिकारिक रुख
- communications chief Frank Shaw ने कहा, “कंपनियाँ प्रतिस्पर्धी products का नियमित रूप से परीक्षण करती हैं”
- OpenAI अभी भी प्रमुख partner है, और उसके साथ long-term सहयोग जारी है
- लेकिन व्यवहार में Microsoft Anthropic models और tools को internal systems और customer-facing products में लगातार अधिक integrate कर रहा है
6 टिप्पणियां
Claude Code वाकई बहुत सक्षम लगा। इसकी परफ़ॉर्मेंस देखकर सच में महसूस हुआ कि Anthropic आखिरकार जीत सकता है।
मुझे लगता है कि Copilot का इतना ज़्यादा दुरुपयोग हुआ है कि मौजूदा GitHub Copilot की brand value भी खराब हो गई है।
क्या Windows 11 सच में AI से कोडिंग करके बनाया जा रहा है?
AI उपयोगकर्ताओं के दो तरह उभर रहे हैं, और उनके बीच का अंतर चौंकाने वाला है
इस लेख में Copilot को कमजोर बताकर खूब आलोचना की गई है, लेकिन खुद Microsoft तो Claude Code का इस्तेमाल कर रहा है..
Microsoft और OpenAI तो दोस्त हैं, तो इसका मतलब लगभग यही हुआ कि Claude Code, GitHub Copilot और openai codex से बेहतर है lol
लगता है सच में coding के लिए Claude ही सही है
Hacker News की राय
मुझे लगता है Microsoft को naming conventions को सच में ठीक से संभालना चाहिए
Copilot बहुत ज़्यादा हो गए हैं — Bing Chat, Cortana की जगह आया Microsoft Copilot, code autocomplete के लिए Github Copilot, Office में integrated Microsoft 365 Copilot, और यहाँ तक कि Copilot CLI भी जिसमें model backend चुना जा सकता है
अब तो laptops पर Copilot बटन भी लगा हुआ है
समस्या यह है कि जब लोग “Copilot” कहते हैं, तो समझ ही नहीं आता कि वे किस Copilot की बात कर रहे हैं
मैंने ज़्यादातर Office वाले Copilot का इस्तेमाल किया है, और यह 2 साल पहले ads में किए गए वादों में से एक भी पूरा नहीं करता
अगर आप इसे SharePoint या OneDrive के documents के आधार पर PowerPoint बनाने को कहें, तो यह सिर्फ बेतुका output देता है
आखिर में presentation खुद बनाना ही मेरे लिए कहीं ज़्यादा तेज़ पड़ता है
लगता है Microsoft अपने ही products इस्तेमाल नहीं करता। ऐसी हालत में Copilot के लिए पैसे कौन देगा
पहले सब कुछ “365” था, उससे पहले “One”, उससे पहले “Live”, 2000s की शुरुआत में “.NET”, और 90s में “Active” था
naming trend बदलते रहना जैसे इसकी परंपरा बन गया है
.Net है या dotnet, यह confusion भी अब तक बना हुआ है
अब तो “Microsoft 365 Copilot” और “Microsoft 365” में भी फर्क करना मुश्किल है
official site(लिंक) पर भी दोनों mixed हैं
जैसे PowerPoint transitions जोड़ना या Word formatting साफ़ करना
आखिर में ऐसे LLM products जो समस्या हल करते हैं, वह बस “complex UI को आपके बदले operate करना” है
असली समाधान यह है कि developers देखें कि वास्तविक users program को कैसे इस्तेमाल करते हैं
तब internet से बिल्कुल असंबंधित products पर भी .NET चिपका दिया जाता था
हर company की AI strategy की शुरुआत “productivity बढ़ाने के लिए वास्तव में क्या चाहिए” से होनी चाहिए थी
लेकिन Microsoft ने उसकी जगह users के desktop को समय-समय पर capture करने वाले feature (Recall) पर ध्यान दिया। उसे productivity कहना ही मज़ाक है
कभी-कभी यह काम आता था, लेकिन आखिर में security risk और privacy issues की वजह से छोड़ दिया
आजकल लगता है सब लोग Gemini को कम आँक रहे हैं
मैं Gemini 3 Flash से coding करता हूँ, और यह Opus जैसे models के बराबर लगता है, जबकि कहीं तेज़ और सस्ता है
Antigravity के साथ मिलाकर देखें तो यह लगभग cheat code जैसा है
Claude project की बड़ी तस्वीर अच्छी तरह पकड़ता था, जबकि Gemini 3 छोटी-छोटी बातों में अटक जाता था
फिर भी कुछ iterations के बाद सही जवाब तक पहुँच जाता है
Grok medium-difficulty कामों में जल्दी फँस गया
अगर Antigravity को ज़्यादा असरदार ढंग से इस्तेमाल करने के tips हों तो जानना चाहूँगा
वजह बस यह है कि यह मेरी ज़रूरतें पूरी करता है, और Google का family plan शानदार है
5 लोग Gemini Pro share कर सकते हैं, जबकि OpenAI या Anthropic में ऐसा कुछ नहीं है
मेरी पत्नी पढ़ाई के लिए और मैं coding के लिए इस्तेमाल करता हूँ, और कभी limits से नहीं टकराए
Google AI plan के $20 per month काफ़ी हैं
वह यक़ीन के साथ कहता है कि उसे समस्या मिल गई, लेकिन अक्सर गलत होता है, इसलिए verify करने में और समय लगता है
Claude Code में ऐसा overconfidence काफ़ी कम है
Github Copilot पहला mainstream AI coding tool था, लेकिन Microsoft उस मौके का फायदा नहीं उठा पाया
कई models में से चुन सकते हैं, और IDE के अंदर agentic editing भी संभव है
web-based Copilot Chat में model क्या है, यह साफ़ नहीं होता, और image handling भी कमज़ोर है
Office वाला Copilot अब भी बेकार है
extensions अक्सर टूट जाते हैं, और web interface भी इतना असुविधाजनक हो गया है कि अब लगभग इस्तेमाल नहीं करता
विडंबना यह है कि Copilot CLI, VSCode extension से कहीं बेहतर code लिखता है
Microsoft/Github ने कई साल Copilot को push किया, लेकिन Anthropic ने कम समय में Claude Code बनाकर सफल कर दिया
Copilot क्यों असफल हुआ?
मुझे लगता है वजह थी बहुत छोटी महत्वाकांक्षा, VSCode/Github से ज़रूरत से ज़्यादा बँधी हुई संरचना, और corporate politics
उसने वास्तविक समस्याएँ हल करने के बजाय buzzword का पीछा किया
दूसरी ओर Anthropic ने developers को खुद समस्या सुलझाने दिया, और नतीजे में वास्तव में उपयोगी product निकला
management का productivity से ज़्यादा tech buzzwords पर अटक जाना, फर्क वहीं बना
लेकिन लगता है सब लोग Anthropic के दिखाए “developer reduction के सपने” से मोहित हो गए
CC की तुलना में Gemini, Crush, Codex, और Opencode भी काफ़ी competitive हैं
क्योंकि customers पहले से locked-in होते हैं, इसलिए असली innovation की ज़रूरत नहीं पड़ती
Anthropic ने market share के लिए असली product बनाया, और बाद में वही भी बिगड़ जाएगा
Microsoft तो ऐसे startups acquire करने की strategy में भी असफल रहा
जबकि Microsoft और Github बस ChatGPT के निशानों का पीछा कर रहे हैं
हमारी company के पास Copilot licenses हैं, लेकिन व्यवहार में हम Claude Sonnet/Opus models को OpenCode के ज़रिए access करके इस्तेमाल करते हैं
Copilot CLI लिंक
Claude को पसंद करने वाले बहुत लोग हैं, लेकिन मैं मुख्य रूप से Kotlin इस्तेमाल करता हूँ, इसलिए IntelliJ integration मेरे लिए महत्वपूर्ण है
plugin की ratings बहुत खराब हैं, लेकिन Copilot की भी हालत ऐसी ही है
Copilot किसी तरह ठीक-ठाक है, लेकिन terminal में अक्सर अटक जाता है
मैं अब भी Claude Code के craze को समझ नहीं पाता
Copilot और Cursor तो ठीक से इस्तेमाल करता हूँ, लेकिन terminal में बातचीत करते हुए development करना अजीब लगता है
जानना चाहता हूँ कि दूसरे लोग अपना workflow कैसे बनाते हैं
code editing के लिए Emacs, और अलग terminal में 1~3 Claude sessions चलते रहते हैं
मैं काम को छोटे steps में बाँटकर Claude को देता हूँ, और git या DB migration खुद संभालता हूँ
यह कुछ-कुछ junior developers की team manage करने जैसा लगता है
उदाहरण के लिए अगर plugin directory में “sample” plugin जोड़ने को कहें,
तो यह मौजूदा structure समझकर tests तक अपने-आप लिख देता है
हालाँकि बड़े पैमाने के code changes में यह कम उपयोगी है
Superpowers plugin इस्तेमाल करें तो बड़े कामों में मदद मिलती है
code reviewer, implementer, और tester को आपस में बहस करते देखना मज़ेदार होता है
project के हिसाब से CC sessions खोलकर रखता हूँ और ज़रूरत पड़ने पर वापस बुला लेता हूँ
मैं Github Copilot में Opus 4.5 model जोड़कर इस्तेमाल करता हूँ और काफ़ी संतुष्ट हूँ
Claude Code अभी तक इस्तेमाल नहीं किया, इसलिए तुलना करना मुश्किल है
Copilot में अगर एक तय संख्या से ज़्यादा tool calls जमा हो जाएँ, तो वह अचानक रुक जाता है,
या साधारण file read के लिए भी हर बार permission माँगता है
आखिर में मैंने हार मान ली और company की पूरी LLM infrastructure को Claude Code आधारित बना दिया
यह Claude सहित कई models का उपयोग करते हुए project context को अच्छी तरह समझता है