दोस्तों के साथ Claude Code में काम करने के लिए बनाया गया session sharing plugin

claudeSpread: टीम के सदस्यों के साथ 'AI के कामकाजी context' को sync करने वाला Claude Code plugin

"अगर Git कोड साझा करने में मदद करता है, तो claude-spread AI के साथ होने वाली development process और context को ही टीम के सदस्यों के साथ साझा करने में मदद करता है।"

हाल के समय में local environment में Claude Code जैसे AI agents का उपयोग करने वाले developers की संख्या बढ़ रही है। लेकिन टीम collaboration के नज़रिए से एक बड़ी समस्या सामने आती है। कोड को Git पर push करके साझा किया जा सकता है, लेकिन AI ने मेरे साथ काम करते हुए जो 'project architecture, coding conventions, debugging history, और current session की progress' समझी है, वह सिर्फ मेरे local PC तक सीमित रह जाती है.

claudeSpread इस बिखरी हुई AI memory और context को टीम के सदस्यों तक सुरक्षित और seamless तरीके से पहुँचाने के लिए बनाया गया plugin है।

मुख्य collaboration use cases (Core Collaboration Use Cases)

1. asynchronous pair programming (session handoff)

जब आप किसी टीम सदस्य को काम handoff करते हैं, तो सिर्फ "मैंने यहाँ तक commit किया है" कहने के बजाय, AI की thought process और आगे के काम तक पूरा context सौंप सकते हैं।

• फ़ीचर (/claude-spread:distill-share): Claude मौजूदा session में क्या हासिल किया गया, कौन से architecture decisions लिए गए, और कौन से TODO बाकी हैं, इन्हें अपने-आप एक structured Markdown document में summarize (Distill) करके साझा करता है।
• असर (/claude-spread:distill-receive): handoff पाने वाले टीम सदस्य का Claude इस summary को पढ़कर तुरंत स्थिति समझ लेता है और कहता है, "सारांश डेटा प्राप्त हो गया है। अब आगे कौन-सा काम किया जाए?" — इस तरह पिछले काम करने वाले की flow बिना रुके जारी रहती है।

2. नए टीम सदस्य की onboarding (project memory sync)

मौजूदा टीम सदस्य Claude के साथ काम करते हुए जो project-specific knowledge जमा कर चुके हैं, उसे नए सदस्य तक सिर्फ एक command line से पहुँचाया जा सकता है।

• फ़ीचर (/claude-spread:memory-share): local auto-memory directory (.claude/projects/.../memory) में जमा patterns, conventions और know-how को bundle बनाकर टीम सदस्य को भेजा जाता है। AI इस जानकारी को एक बार और refine करके (Distilled Mode) साफ-सुथरा document बना सकता है, या पूरे original files (--raw) वैसे के वैसे भी भेज सकता है।
• असर (/claude-spread:memory-receive): नए टीम सदस्य का Claude तुरंत उस project के rules और history को समझी हुई स्थिति में coding शुरू कर सकता है।

3. remote environment में काम करने वाले टीम सदस्यों के साथ भी पूरी compatibility

• intranet (LAN) mode: दफ़्तर के अंदर mDNS (Bonjour/Avahi) का उपयोग करके Zero-config के साथ टीम सदस्यों को अपने-आप ढूँढता है और P2P के ज़रिए तुरंत ट्रांसफ़र करता है।
• remote (Relay) mode: work from home कर रहे या external network पर मौजूद टीम सदस्यों के लिए --relay option का उपयोग कर 6-अंकों के room code के माध्यम से firewall को bypass करके कनेक्ट किया जाता है।

टीम के कोड की सुरक्षा के लिए मजबूत security

कंपनी के अंदरूनी project context (जैसे code summaries, structure आदि) को external server के रास्ते टीम सदस्यों तक भेजने पर security concerns हो सकते हैं। claudeSpread ने इसे end-to-end encryption (E2E Encryption) के ज़रिए हल किया है।

• ट्रांसफ़र होने वाला सारा data साझा passphrase (password) के आधार पर AES-256-GCM encryption से सुरक्षित किया जाता है।
• challenge-response (HMAC) authentication से गुज़रने के बाद ही data को decrypt किया जा सकता है।
• remote mode में इस्तेमाल होने वाला WebSocket Relay server सिर्फ packets को simple relay (Dumb Pipe) की तरह आगे बढ़ाता है; उसे password पता नहीं होता, इसलिए वह data को कभी decrypt नहीं कर सकता। (संगठन के अंदर अपना relay server बनाना भी बहुत आसान है।)