समाचार ढूँढना, उन्हें व्यवस्थित करना और फैसला लेना—यह सब बार-बार करते-करते थक गया था.
तो बस AI को ही इसकी analysis करने के लिए बना दिया.
अंदर जाने पर, news और SEC filing data के आधार पर
यह अपने-आप report बना देता है
और market close के बाद की चाल भी अलग से व्यवस्थित करके दिखाता है.
✔️ stock analysis में लगभग समय नहीं लगता
✔️ news के सिर्फ मुख्य points तुरंत देखे जा सकते हैं
✔️ दिन भर की चाल को जल्दी समझा जा सकता है
यह इस तरह काम करता है.
- अमेरिकी stock market close report और stock-wise research हर दिन अपने-आप बनती है
- stock-wise research पर क्लिक करने पर यह दिन में 1 बार बनती है, और उसके बाद जल्दी देखी जा सकती है
- मूल news article नहीं, बल्कि analysis किए गए मुख्य बिंदुओं को व्यवस्थित करके दिया जाता है
- ETF composition / flow भी साथ में देखा जा सकता है
कुछ व्यावहारिक सीमाएँ भी हैं.
- लाइसेंस समस्या के कारण index को DIA / SPY / QQQ मानक के आधार पर दिया जाता है
- chart में 15 मिनट delayed data इस्तेमाल होता है
- पहली बार देखने पर report generation के कारण थोड़ा delay हो सकता है
login सिर्फ Google account और Telegram से लिया जा रहा है
और report खुद में free रखी गई है.
यह sensitive data collect नहीं करता, और केवल vote करने वालों को ही login करना होगा.
इसे मैंने अकेले vibe coding से बनाया है
इसलिए कमियाँ काफी होंगी, लेकिन feedback देंगे तो उन्हें शामिल करने की कोशिश करूँगा.
बनाते समय जो महसूस हुआ
- AI से development “replacement” से ज़्यादा “amplification” के करीब लगा
आजकल developer replacement की बात बहुत होती है
लेकिन खुद करके देखा तो
verification / explanation / fixing—इन 3 चीज़ों को
सिर्फ AI के भरोसे हल करना जितना सोचा था, उतना आसान नहीं था.
आख़िरकार इंसान को लगातार दिशा देनी ही पड़ी.
- एक problem अटक जाए तो पूरा दिन निकल जाता है
एक बार कहीं अटक जाएँ तो GPT को बार-बार चलाकर समाधान निकालना पड़ता है
और इसमें उम्मीद से ज़्यादा समय लगता है.
कई बार पूरा दिन लगे रहने पर भी हल नहीं निकलता था
इसलिए मानसिक रूप से भी यह काफी कठिन था.
- “cost” देखे बिना शुरू करना सच में ख़तरनाक है
शुरुआत में
हर request पर real-time में report generation करना चाहता था
लेकिन LLM + data API cost संभालना मुश्किल हो गया
इसलिए आख़िरकार structure को “market close के बाद 1 बार generation + caching” में बदलना पड़ा.
operating cost भी लगातार आती रहती है
इसलिए अभी इसे कम-से-कम AdSense लगाकर चलाया जा रहा है.
अगर पहले से इस पर विचार न किया जाए तो यही हिस्सा सच में फट सकता है.
जो non-developers vibe coding कर रहे हैं
उन्हें मैं सलाह दूँगा कि पहले cost structure ज़रूर देखें.
- infrastructure सोचे से भी ज़्यादा मुश्किल है
Firebase की जगह AWS जोड़ा था
सोचा था कि यह सस्ता पड़ेगा
लेकिन निष्कर्ष यही निकला कि दोनों ही पैसे खाने वाले दरियाई घोड़े निकले.
खासकर GitHub Actions + AWS कनेक्शन में
करीब 3 हफ्ते बर्बाद हो गए और मानसिक हालत खराब होते-होते बची.
- model selection भी सोच से ज़्यादा महत्वपूर्ण है
Claude Sonnet इस्तेमाल किया
लेकिन verification चरण में कुछ हिस्से छूट रहे थे
इसलिए आखिर में GPT Codex को साथ में इस्तेमाल करके उसे पूरा किया.
(VSCode में Codex extension इस्तेमाल किया)
- आखिर में सबसे महत्वपूर्ण चीज़ “design” निकली
शुरुआत में लगा था कि AI सब कर देगा
- generation कब होगा
- क्या cache किया जाएगा
- automation कहाँ तक ले जानी है
इन बातों का फैसला करना कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण था.
- भावनात्मक रूप से भी यह आसान नहीं है
यह थोड़ा व्यक्तिगत है
जब GPT बात ठीक से समझ नहीं पाता था (हालाँकि ज़्यादातर यह मेरी explanation की समस्या रही होगी)
तो तनाव काफी बढ़ जाता था.
लगातार इसी में लगे रहने से
कई बार ऐसा लगा कि keyboard तोड़ दूँ.
इसके अलावा एक बात को लेकर जिज्ञासा है.
मौजूदा structure में ECS task / RDS resource पर्याप्त हैं
फिर भी website की पहली loading उम्मीद से ज़्यादा धीमी लगती है.
(खासकर पहली request पर)
GPT और Claude की तरफ़ से लगातार यही जवाब मिलता है कि “resource पर्याप्त हैं”,
लेकिन महसूस की जाने वाली performance निश्चित रूप से धीमी है, इसलिए लगता है bottleneck कहीं और है.
- क्या cache miss होने पर generation logic साथ में चलने की वजह से ऐसा हो रहा है
- या फिर API response structure में कोई समस्या है
इस हिस्से में bottleneck कहाँ बन रहा है, इसका अंदाज़ा ठीक से नहीं लग पा रहा
अगर किसी ने इसी तरह के structure में performance issue झेला हो
तो कहाँ से देखना शुरू करना चाहिए, इस पर सलाह चाहूँगा.
शायद इसलिए कि मैंने coding लगभग बिना जाने शुरू किया था
इसे बनाने में 2 महीने लग गए
जब कुछ लोग कुछ ही दिनों में service बना लेते हैं
तो सच में वे बहुत कमाल के लगते हैं.
developers को मेरा सम्मान.
अगर किसी ने इसी तरह AI से service बनाई हो
तो यह भी जानना चाहूँगा कि आप सबसे ज़्यादा कहाँ अटके थे.
Telegram mini app भी जोड़ दिया है, इसलिए उसका पता भी साथ में दे रहा हूँ.
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