- 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
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