महीने के 1.5 लाख won वाले Claude Code ने आइडिया-से-एक्ज़ीक्यूशन साइकल को कैसे बदल दिया

• Claude Code का मासिक सब्सक्रिप्शन लेने के बाद 3D ग्राफ़िक्स, RAG, न्यूज़लेटर ऑटोमेशन आदि को बिना किसी पूर्व ज्ञान के कुछ ही घंटों में लागू करने का अनुभव हुआ। कोड की एक भी लाइन देखे बिना भी यह सिर्फ़ “चलने लायक” स्तर से आगे था, और पूरे दिन लगे रहने पर भी कोटा का 1/3 भी ख़त्म न कर पाने जितनी गुंजाइश थी
• “आइडिया सस्ते हैं, और एक्ज़ीक्यूशन उससे भी सस्ता है” — अगर 2 साल पहले तक target definition, तकनीकी समीक्षा, डिज़ाइन, और शेड्यूल अनुमान के validation cycle में कई महीने लगते थे, तो अब सिर्फ़ एक लैपटॉप और एक गिलास पानी के साथ कुछ घंटों में काम पूरा हो जाता है
• तेज़ी से implementation संभव होते ही रणनीति ही बदल गई। quality से ज़्यादा विभिन्न कोशिशों को प्राथमिकता मिलने लगी, और अब bottleneck development speed नहीं बल्कि promotion और retention बन गए हैं
• कई side project लगातार लॉन्च किए, लेकिन परिचित लोगों के अलावा कोई organic inflow नहीं था। इस hypothesis के तहत कि influencer channel बढ़ाकर follower इकट्ठा किए जाएँ तो product usage बढ़ेगा, AI automation card-news Instagram account चलाने का प्रयोग शुरू किया
• “AI सब कुछ बना देने वाले दौर में मुझे नौकरी पाने के लिए क्या करना चाहिए” इस सवाल के साथ लेख समाप्त होता है। execution cost ढह जाने के बाद developer की पहचान और career value को लेकर एक कच्ची, ईमानदार चिंता सामने आती है

execution cost के पतन ने सोचने का तरीका कैसे बदला

• पहले कोई आइडिया आने पर भी “target audience कौन है? design क्या होगा? क्या इसे N महीनों में बना सकते हैं?” जैसी validation steps से गुज़रते-गुज़रते बीच में छोड़ दिए गए आइडिया का ढेर लग जाता था
• अब तो note करने की भी ज़रूरत नहीं। जो आइडिया दिमाग़ में आया, उसे Claude को भेजो और कुछ घंटों में काम करने वाला product तैयार। ज़रूरी सामान है: एक लैपटॉप, एक गिलास पानी, और थोड़ा-सा नाश्ता
• side project अब “पढ़ाई” नहीं बल्कि timepass के स्तर की चीज़ बन गया है। ख़ुद भी मानते हैं कि कोड को एक बार भी देखे बिना development किया, तो सीखना होना मुश्किल ही था
• तेज़ implementation → कम usage → promotion की चिंता → influencer channel → AI automation card-news तक जाने वाली पूरी thought process को जस का तस साझा करना प्रभावशाली लगा

क्या-क्या बना रहे हैं

• Face Filter: polygon 3D model पर चेहरा चढ़ाने वाला AR filter। 3D graphics कभी पढ़े बिना बनाया गया एक timepass project, और “मज़ेदार लगा” यही इसकी शुरुआत की पूरी वजह थी
• MAGI: Evangelion के MAGI concept पर आधारित परामर्श chatbot के रूप में लॉन्च किया, लेकिन “आख़िर इसे इस्तेमाल करने की वजह क्या है” जैसी समस्या के कारण retention में असफल रहा। बाद में user द्वारा दर्ज candidates में से एक को चुनने वाली lot-drawing service में pivot करके दोबारा लॉन्च किया
• TORO: शुरुआत में बिल्ली की तरह “meow-meow” अंदाज़ में बोलने वाले chatbot के रूप में plan किया था, लेकिन वह दिलचस्प नहीं लगा तो दूसरे character भी बनाए। 2019 से जमा KakaoTalk chat logs को Claude Code से analyze करके अपनी बोलचाल की शैली की नकल करने के लिए prompting की। इसे Discord और web दोनों से जोड़ा, और home server व domain भी लगाकर चला रहे हैं
  • Google AI Studio के Gemini free quota पर भरोसा करके बनाया। Gemma 3 भी आज़माया, लेकिन parameters कम हों to बहुत बेवकूफ़, और ज़्यादा हों तो बहुत धीमा, इसलिए इस्तेमाल छोड़ दिया। RAG के ज़रिए बातचीत का इतिहास सहेजकर continuous learning जैसा सेटअप बनाया, लेकिन यह कैसे काम करता है, इसे अभी तक पूरी तरह समझ नहीं पाए हैं
  • GeekNews GN+ की बोलचाल में बदलने वाला transformation feature भी बनाया। blog चलाते हुए एक student developer के तौर पर साथ में insights साझा करना चाहते थे, इसी वजह से यह service शुरू की। यह तरीका GeekNews users को मज़ेदार लगेगा या असहज, इसका पता नहीं
  • इसके अलावा https://hi.news.hada.io/topic?id=27672 पोस्ट की flagged status हटाने की भी इच्छा जताई। अंदाज़ा है कि आसपास के लोगों में पोस्ट लिंक फैलाने की वजह से 1 घंटे के अंदर 5p मिलने पर penalize कर दिया गया। GN के official email और developer के email, दोनों पर मेल भेज चुके हैं, लेकिन अभी तक जवाब नहीं आया। दुख में रो रहे हैं

अगली चिंताएँ

• simple automation से quality कम भी हो, तब भी लगातार पोस्ट करना inflow बढ़ाने में असरदार है या नहीं, इसे Instagram account के ज़रिए verify करने वाले हैं। जो लोग आएँगे, क्या वे link पर click करेंगे, यह भी track करेंगे
• अगले हफ़्ते के भीतर अब तक बनाए गए products के लिए सीधा promotion भी साथ में करने की योजना है
• RAG की working principle को लेकर उत्साह पैदा हुआ है, इसलिए पढ़ाई करने वाले हैं। “अपनी बोलचाल की शैली पर train करके काम का tool बनाना चाहता हूँ, लेकिन जब market में तैयार products पहले से मौजूद हैं, तो इसे इस्तेमाल करने की वजह क्या होगी?” जैसी differentiation की चिंता भी जारी है
• “अगर कहीं जगह मिल जाए तो मैं पूरे दिन कंपनी में बैठकर development कर सकता हूँ” यह कहते हुए भी अंत में लिखते हैं कि अनिश्चित भविष्य से हाथ-पैर काँपते हैं। AI युग में developer की नौकरी को लेकर चिंता को बिना किसी परत के सामने रखता है

[runableapp]

जैसे अतीत में dot-com, ब्लॉग और SaaS की लहरें आई थीं, वैसे ही आज अनगिनत AI apps बाजार में आ रहे हैं, लेकिन उनमें से ज़्यादातर बिना पहचान बनाए ही गायब हो जाने वाले हैं। ऐसे माहौल में जहाँ कोई भी AI से app बना सकता है, यदि कोई खास अंतर नहीं है तो बहुत जल्द app जैसा form factor ही अर्थहीन हो जाएगा। अब हम ऐसे दौर में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ ज़रूरत के मुताबिक functions को AI तुरंत बनाता है और फिर हटा देता है — यानी 'अदृश्य software' का युग।

अगर smartphone के शुरुआती दौर के app development boom को याद करें, तो आज की स्थिति और स्पष्ट हो जाती है। अब AI development का मूल coding नहीं, बल्कि idea, design और execution capability है। स्वाभाविक रूप से कंपनियों के भीतर 'developer' की परिभाषा भी बदल रही है। लेकिन हक़ीक़त कड़ी है। कंपनियाँ AI के ज़रिए बेहद कम समय में development करने का दबाव डाल रही हैं, और जो काम पहले 2 हफ्ते लेता था उसे 2 दिनों में पूरा करने की मांग कर रही हैं। developers कभी-कभी personal projects में 'बनाने के मज़े' के आदी हो जाते हैं, लेकिन काम के रूप में development पहले से भी ज़्यादा कठोर श्रम-तीव्रता का रूप ले रहा है। (यह बात मुझे 90 के दशक के 'office automation' दौर की याद दिलाती है। office automation से काम आसान या आरामदायक नहीं हुआ था, बल्कि कम लोगों से और ज़्यादा काम करवाया जाने लगा था...)

[slowandsnow]

पता भी नहीं चलेगा और हम फिर से इसके अनुकूल हो जाएंगे। जैसे उस समय के ऑफिस के काम और आज के ऑफिस के काम में फर्क है।

[angrybird0]

वाकई पहले की तुलना में ideas को ठोस रूप देने और बनाना बहुत तेज़ हो गया है, इसलिए यह काफ़ी रोमांचक लगता है।
लेकिन अगर सबके पास ऐसी क्षमता आ जाए, तो यह चिंता होती है कि दूसरों से बेहतर अपनी उत्कृष्ट क्षमता को कैसे साबित किया जाए।

[hungryman]

कोटा बचा हुआ है?

[angrybird0]

हाँ, थोड़ा बच जाता है।
अगर आप Max प्लान का पूरा allotment इस्तेमाल कर लेते हैं, तो क्या मैं पूछ सकता हूँ कि आप AI को कैसे उपयोग कर रहे हैं?
मुझे सच में जिज्ञासा है कि क्या मैं इसे बहुत सतही तरीके से इस्तेमाल कर रहा हूँ, या बस कम इस्तेमाल कर रहा हूँ।

[kuneosu]

मेरे असली काम के लिए Agentic Workflow

इस लेख में आने वाले डेवलपर के बारे में कहा गया है कि वे Max प्लान अकाउंट दो इस्तेमाल करते हैं, और कम पड़ने पर अतिरिक्त usage के लिए अलग से भुगतान भी करते हैं.
वीडियो में काम आने वाले कई उपयोग के तरीके और विचार आते हैं, इसलिए चाहें तो इसे संदर्भ के तौर पर देख सकते हैं!

[angrybird0]

10 लाख लाइनों का कोड 13 अरब टोकन से जनरेट किया... वाकई कमाल है
धन्यवाद! इसे अच्छे से इस्तेमाल करके बाद में अपना अनुभव ब्लॉग पर भी साझा करने की कोशिश करूंगा/करूंगी, हाहा

[kuneosu]

मैंने भी Max इस्तेमाल करने की शुरुआत में quota बचा रहता था.
अब मैं इसे एक साथ कई terminals में इस्तेमाल करता हूँ, या multi-agent system बनाकर
उसी काम में भी ज़्यादा tokens और बेहतर quality को लक्ष्य बनाते हुए tokens खर्च करता हूँ.