- दूसरी AI सेवाओं से personal settings और context को Claude में लाने के लिए memory import फीचर
- एक खास prompt के जरिए पढ़े गए मौजूदा context को copy-paste करके Claude memory में लागू किया जा सकता है
- यह फीचर सभी paid plans में उपलब्ध है, और यूज़र मौजूदा AI से सीखी गई personalization जानकारी को वैसे ही बनाए रख सकते हैं
- Claude हर बातचीत के project context को अलग-अलग मैनेज करता है, और यूज़र याद रखी गई पूरी जानकारी को देख और संपादित कर सकते हैं
- नए AI पर स्विच करते समय भी यूज़र अनुभव की निरंतरता सुनिश्चित करने वाला यह फीचर productivity बढ़ाने में मदद करता है
Claude memory import फीचर का अवलोकन
- यह फीचर इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि जब यूज़र किसी दूसरे AI provider से Claude पर आएं, तो उनका मौजूदा context बना रहे
- एक बार copy-paste करने पर Claude यूज़र की मौजूदा पसंद और काम करने के तरीके को सीख लेता है
- Claude import की गई जानकारी के आधार पर पिछली बातचीत की निरंतरता में जवाब देता है
- memory फीचर सभी paid plans में इस्तेमाल किया जा सकता है
import प्रक्रिया
- चरण 1: दिए गए prompt को दूसरे AI provider के साथ चल रही chat में copy-paste करें
- यह prompt यूज़र के पूरे context को एक बातचीत में इकट्ठा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
I'm moving to another service and need to export my data. List every memory you have stored about me, as well as any context you've learned about me from past conversations. Output everything in a single code block so I can easily copy it. Format each entry as: [date saved, if available] - memory content. Make sure to cover all of the following — preserve my words verbatim where possible: Instructions I've given you about how to respond (tone, format, style, 'always do X', 'never do Y'). Personal details: name, location, job, family, interests. Projects, goals, and recurring topics. Tools, languages, and frameworks I use. Preferences and corrections I've made to your behavior. Any other stored context not covered above. Do not summarize, group, or omit any entries. After the code block, confirm whether that is the complete set or if any remain.
- यह prompt यूज़र के पूरे context को एक बातचीत में इकट्ठा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
- चरण 2: उस परिणाम को Claude के memory settings पेज में paste कर दें, प्रक्रिया पूरी हो जाएगी
- Claude तुरंत memory अपडेट कर देता है और बाद की बातचीत में उस जानकारी को लागू करता है
Claude memory कैसे काम करती है
- Claude यूज़र की बातचीत-विशिष्ट preferences और project context को अलग-अलग स्टोर करता है
- अलग-अलग projects की जानकारी आपस में न मिले, इसके लिए उन्हें अलग रखा जाता है
- यूज़र Claude द्वारा याद रखी गई हर चीज़ को सीधे देख और बदल सकते हैं
यूज़र अनुभव की निरंतरता
- दूसरे AI से Claude पर आने पर भी पहले सीखा गया context गायब नहीं होता
- पहली बातचीत से ही पहले जैसी समझ का स्तर बना रहता है
- Claude तुरंत personalized experience देता है, और नए environment में भी काम का flow एकसमान बनाए रखता है
1 टिप्पणियां
Hacker News राय
कोई account-wide memory के आकर्षण को समझा सकता है क्या?
Anthropic की मार्केटिंग कहती है कि अलग-अलग बातचीत की जानकारी आपस में नहीं मिलती, लेकिन मैं अपने context protection को लेकर बहुत संवेदनशील हूँ, इसलिए दूसरी बातचीत की summarized जानकारी भी नतीजों को प्रभावित करे तो असहज लगता है
code style या response length जैसी चीज़ें custom instructions या Skills से पर्याप्त रूप से सेट की जा सकती हैं
आखिरकार यह फीचर आम उपयोग पैटर्न के हिसाब से बना UX जैसा लगता है
इसे जितना ज़्यादा इस्तेमाल करो, उतना ज़्यादा उपयोगी होने वाला virtuous cycle बनता है
उदाहरण के लिए, QBO API key जोड़कर उससे tax documents की review करवाई, तो उसने CPA से छूटा हुआ depreciation item ढूंढ निकाला
बाद में बिल्कुल नए folder में tax return फिर से generate करवाया, तो वह लगभग perfect था, बस पहले पकड़ा गया deduction item छूट गया
मेरे लिए यह context accumulation ही output quality बढ़ाने की कुंजी है
ताकि उन्हें हर बार समझाना न पड़े और वे सलाह ले सकें
वे ‘context’ या ‘token limit’ जैसी अवधारणाएँ नहीं जानते, और सोचते हैं कि मॉडल एक साथ सब कुछ जानता है
क्योंकि मुझे पसंद नहीं कि पिछली बातचीत नतीजों को प्रभावित करे, लेकिन आजकल यह काफ़ी झंझट भरा लगने लगा है
“John को project A में आगे क्या करना चाहिए?” जैसा सवाल पूछते समय हर बार John कौन है और project क्या है, यह फिर से समझाना बहुत अक्षम है
उसे महीनों पहले का project याद था
memory फीचर को बंद किया जा सकता है, लेकिन सच कहूँ तो मुझे नहीं लगता कि वह ज़्यादा उपयोगी होगा
डेटा export करने के लिए prompt example साझा किया गया
यह कुछ ऐसा command है जैसे “मेरा पूरा डेटा code block में output करो”, लेकिन शक है कि ऐसे अनुरोधों को frontend पर जानबूझकर धीमा करके संभाला जा सकता है
KPI हासिल करने के लिए ऐसा किया भी जा सकता है
Claude 5.2 में सिर्फ़ बहुत summarized जानकारी मिलती है, जबकि 5.1 instant या o3 model काफ़ी ज़्यादा विस्तार से लौटाते हैं
और वैसे भी ऐसी हरकत का reputation risk इतना बड़ा होगा कि उससे कोई खास फायदा नहीं होगा
पिछले कुछ हफ़्तों में Codex, OpenCode, Claude Code और Cursor सबको test किया
हर tool में MCP server configuration का तरीका या AGENTS/CLAUDE file naming convention अलग है, इसलिए universal configuration को dotfiles से manage करना मुश्किल है
बड़े vendor के products होने के बावजूद अब भी TUI lag, Electron dependency, XDG_CONFIG support का अभाव जैसी बुनियादी समस्याएँ हल नहीं हुई हैं
Claude अपने environment में ज़्यादा अच्छा चलता हुआ लगता है, और /batch जैसी कई hidden features भी हैं
साथ ही हर vendor VM में program को अलग ढंग से manipulate करता है, इसलिए switching cost भी बड़ी है
Claude पर आने के बाद महसूस हुआ कि token limit बहुत जल्दी खत्म होती है
coding से जुड़े कुछ सवालों में ही session limit आ जाती है
पहले $20 वाला Codex काफ़ी था, लेकिन अब Max plan लेने पर विचार कर रहा हूँ
Codex ने समस्या तुरंत ठीक कर दी, जबकि Claude ने गलत diagnosis के बाद लंबी correction process चलाई और आखिरकार 5 घंटे की limit ही खत्म कर दी
Anthropic को “AGENTS.md को एक रूप में standardize करो” का सुझाव दिया गया
लेकिन अगर वह open standard AGENTS.md या /.agents/skills को ही support करे, तो community का भरोसा पा सकता है
संबंधित issue GitHub #16345 में है
इसलिए file name अलग बनाए रखना confusion कम करने के लिए बेहतर भी हो सकता है
या CLAUDE.md में सिर्फ़ “@AGENTS.md” एक पंक्ति डाल दो, वह भी काम करता है
marketing value का नुकसान मामूली होगा, इसलिए उम्मीद है Anthropic अंदरूनी तौर पर इस सुझाव पर ज़रूर विचार करेगा
मैं तो पहले ही पूरी तरह Claude पर आ चुका हूँ
ChatGPT subscription बंद कर दी और OpenAI पर भरोसा न करने का फैसला किया
मुझे लगता है कि उनके AGI के दुरुपयोग की संभावना ज़्यादा है
ChatGPT की तरह लंबा-चौड़ा नहीं था, इसलिए उल्टा ध्यान फिर से लौट आया
accuracy अभी तुलना कर रहा हूँ, लेकिन first impression अच्छा है
Gemini या ChatGPT अक्सर variable names या definitions बदलकर code बिगाड़ देते थे
सहज रूप से लगा कि ‘यह ठीक नहीं है’
कुछ वैसा जैसे personal Minecraft server, जो भरोसे के आधार पर चलाया जाए
ethics department शायद सिर्फ़ धन संचय को धीमा करने वाली रुकावट भर हो
मैं एक साल से ज़्यादा समय से Claude इस्तेमाल कर रहा हूँ, लेकिन हाल की DoW घटना के बाद यूरोपीय वैकल्पिक models पर विचार कर रहा हूँ
Devstral 2 आज़माने का सोच रहा हूँ, पर जानना चाहता हूँ कि यह Sonnet 3.5 स्तर का है या 4.5 स्तर का
‘memory’ फीचर को लेकर मेरी भावनाएँ मिश्रित हैं
कभी यह जादू जैसा लगता है, लेकिन अक्सर context contamination की वजह से असुविधाजनक हो जाता है
जब पिछली बातचीत के निशान नई बातचीत में मिल जाते हैं, तो भरोसा कम हो जाता है
इसलिए मैं समय-समय पर saved memory खुद जाँचता हूँ और गलत जानकारी हटा देता हूँ
मैं इसे सिर्फ़ बुनियादी environment जानकारी (OS, language आदि) तक system prompt में सीमित रखता हूँ
मेरा मानना है कि ज़्यादा customization model को कमज़ोर बनाने का कारण बनती है
मैं Claude Code से research notes manage करता हूँ, लेकिन memory का एक side effect यह है कि वह मेरी रुचियों के हिसाब से exploration range को संकरा कर देती है
ऊपर से memory में अजीब-सी बातें भी घुस जाती हैं
लगता है कि कंपनियाँ ऐसे systems को बहुत sloppy तरीके से बना रही हैं
Vercel blog में भी कहा गया है कि Agents.md वाला approach Skills से बेहतर है
skills.sh जैसी जगहों को देखें तो low-quality skills बहुत हैं
अब speed से ज़्यादा precision और quality पर ध्यान देने का समय है
मुझे हर बार नया environment set up करते समय शुरू से फिर configure करना पसंद है
नए system को explore करना और अपनी पसंद update करना मुझे अच्छा लगता है
उन्होंने खुद को ‘अच्छी कंपनी’ की तरह पेश किया, यह घिनौना लगता है
Palantir के साथ सहयोग करके गंदा काम किया, फिर बाद में PR से image clean करने की कोशिश की
उम्मीद है open source models और आगे बढ़ें ताकि हमें ऐसी बड़ी कंपनियों पर निर्भर न रहना पड़े