ADHD एम्प्लीफायर के रूप में vibe coding

• AI coding ने आउटपुट तो बहुत तेज़ी से बढ़ाया, लेकिन SaaS को छोड़कर ज़्यादातर चीज़ें उपयोगिता से ज़्यादा maintenance burden वाले projects बनकर रह गईं
• Rust speech recognition, Jellyfin desktop clone, Invidious clone, 3D car game जैसी चीज़ें छोटे script अनुरोधों से शुरू होकर बड़ी होती गईं
• Claude और Codex जैसे tools असंबंधित कामों को कई screens पर एक साथ चलाने के लिए उकसाते हैं, और quota limits भी overuse को नहीं रोक पातीं
• voice-to-blog pipeline ने friction के साथ commitment और focus भी हटा दिए, जबकि अच्छी writing के लिए handwriting जैसी quality-first प्रक्रिया चाहिए
• digital tools shallow work और context switching बढ़ाकर fake productivity को मजबूत करते हैं, और फिलहाल AI को manage करने का साफ़ तरीका सिर्फ इसका उपयोग कम करना ही दिखता है

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AI से बने projects ने जो बोझ छोड़ा

• AI से बने outputs बहुत हैं, लेकिन SaaS को छोड़कर ज़्यादातर वास्तव में उपयोगी नहीं हैं और ऐसे ही पड़े हैं जिन्हें maintain करने का मन नहीं करता
• इन outputs में Rust speech recognition system, email archive rendering और quote folding tool, GStreamer और Qt Quick आधारित Jellyfin desktop clone, Python और yt-dlp आधारित Invidious clone, और Wine source से port किया गया FLTK आधारित Windows 95 notepad.exe clone शामिल हैं
• OpenCV से public road cameras के traffic flow गिनने वाला machine vision tool, Python या Rust से बना Claude UI clone, Python/Flask आधारित local news site, three.js आधारित 3D car game, और Python investment backtester भी बनाए गए
• Lightroom UI का HTML clone, Qt या GTK आधारित Markdown viewer, GTK और C से बना notebook desktop environment के लिए world clock widget, JavaScript network-synced audio playback tool, और Android app को reverse engineer करके बनाया गया Chinese IP camera के लिए Rust client भी थे, और लगभग 50 projects delete कर दिए गए
• ज़्यादातर Claude sessions simple script request से शुरू हुए, लेकिन एक घंटे बाद अक्सर न तो मूल छोटा problem solve हुआ होता था और नतीजे में सिर्फ maintenance burden बढ़ा हुआ project बचता था

ध्यान पर असर

• AI coding tools attention के लिए हानिकारक ढंग से काम करते हैं, और यही असर बड़े उम्र के दोस्तों में भी बार-बार दिखता है
• ये कई screens पर एक-दूसरे से असंबंधित projects को एक साथ चलाने के लिए उकसाते हैं, लेकिन output के प्रति commitment या maintainability कम होती है, इसलिए समय की बर्बादी होती है
• हर महीने कम से कम एक बार कोई न कोई अपने बनाए किसी शानदार tool का screenshot भेजता है, लेकिन जब engineer से पूछा जाता है कि “इसे market कहाँ करोगे”, तो जवाब LLM से पहले के दौर से अलग नहीं होता
• AI उपयोग पर interview बातचीत में “हल्का-फुल्का इस्तेमाल करता हूँ” जैसी बात का मतलब निकलता है “मेरे पास अलग-अलग agents को manage करने के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 5 rooms हैं”, और यह गहरी असहजता पैदा करता है
• Claude इस्तेमाल करने के कुछ महीनों बाद यह असर महसूस हुआ और Pro plan पर downgrade करके उम्मीद की गई कि quota limits overuse कम करेंगी, लेकिन Claude service की स्थिति खराब होने के बाद Codex पर जाने से usage फिर बढ़ गया
• Codex CLI, Claude CLI से काफ़ी बेहतर है और अनुभव में तेज़ भी लगता है, लेकिन वही सुविधा usage बढ़ा देती है
• AI इतनी चौंकाने वाली है कि अगर इसे अच्छी तरह polish करके इस्तेमाल किया जाए तो यह मुश्किल syntax और भाषाओं में parser को tests सहित zero-shot बना सकती है, लेकिन मौजूदा tools सावधानी से उपयोग करने के लिए ज़रूरी focus में मदद नहीं करते
• ज़्यादातर vendors और tools ज़्यादा usage, ज़्यादा tokens, ज़्यादा output को बढ़ावा देते हैं, और ChatGPT से simple yes/no question पूछने पर भी वह अक्सर जरूरत से ज़्यादा interaction बढ़ाने वाले follow-up questions जोड़ देता है
• 5 मिनट में बिना tests वाले Python/JavaScript के 10,000 LOC का ढेर उगल देना किसी के लिए मददगार नहीं है, और यह बात कि ऐसा हर commercial environment में एक साथ हो रहा है, बेहद डरावनी लगती है

friction, focus, output

• शुरुआती AI experiments में से एक AI को lens की तरह देखने वाली Marshall McLuhan-शैली की सोच से शुरू हुआ, जिसमें speech recognition को blog post generation pipeline से जोड़ा गया था
• संरचना ऐसी थी कि Telegram channel में सिर्फ voice memo button दबाने पर Opus format में post बन जाती थी, और उम्मीद थी कि इससे विचारों को रिकॉर्ड करना आसान हो जाएगा
• नतीजा लगभग अनियंत्रित कचरे जैसा था, और effort हटाने से commitment हटा, commitment हटने से focus हटा, और focus हटने से meaningful output ही गायब हो गया
• अच्छी writing सिर्फ conversational English को lens से गुज़ार देने का परिणाम नहीं है; conversational English low-bitrate noise के क़रीब है, जबकि अच्छी writing बेहतर ढंग से बने concepts में high-bitrate information भरने की कोशिश है
• इसी pipeline को personal note capture के लिए बदलने का विकल्प भी देखा गया, लेकिन personal notes की ज़रूरत ही नहीं थी, और यह ऐसे noise को बचाकर रखने वाले tool overuse जैसा लगा जिसे स्वाभाविक रूप से भूल जाना चाहिए था
• निष्कर्ष यह निकला कि जब तक quality मायने रखती है, handwriting कभी पुरानी नहीं हो सकती

digital productivity paradox

• मौजूदा प्रवाह लगभग संकट जैसा दिखता है, और इसका जवाब बेहतर model या बेहतर tool होना शायद नहीं है
• Cal Newport इसे fake productivity से जोड़ते हैं; उनके अनुसार AI और email जैसे digital productivity tools अलग-अलग tasks को तेज़ और आसान बनाते हैं, लेकिन knowledge workers को ज़्यादा व्यस्त, ज़्यादा बिखरा हुआ और कम productive भी बना सकते हैं
• उद्धृत summary में ऐसे research का ज़िक्र है जिसमें AI users email, messaging, chat, और business management tools पर कहीं ज़्यादा समय लगाते हैं, और uninterrupted focus वाले काम पर कम समय देते हैं
• friction कम करने के लिए design किए गए tools shallow work और context switching की मात्रा बढ़ाकर deep work और high-value output को कमजोर कर सकते हैं
• knowledge work में fake productivity इस तरह काम करती है कि दिखने वाली व्यस्तता को वास्तविक value के proxy indicator की तरह माना जाता है, और digital tools ज़्यादा messages, ज़्यादा drafts, ज़्यादा meetings, और ज़्यादा work output के ज़रिए लोगों को सक्रिय दिखाते हैं
• इस जाल से बचने के लिए वास्तविक results को measure करना, काम के असली bottlenecks ढूँढ़ना, और deep work व shallow work को अलग करना ज़रूरी है ताकि digital tools attention खपत करने के बजाय meaningful progress में मदद करें

AI उपयोग कम करने के अलावा कोई स्पष्ट management तरीका नहीं दिखता

• tools के उपयोग को लेकर समग्र समझ बदल गई है, और मूल बात सिर्फ यह नहीं है कि तेज़ development ज़्यादा apps बनाता है और तेज़ email ज़्यादा communication पैदा करती है
• अधिक व्यापक रूप से यह सवाल बन जाता है कि जीवन के समय की इकाई को सार्थक ढंग से कैसे इस्तेमाल किया जाए
• minimal input और frictionless ढंग से सस्ते rewards देने वाले tools अंततः बोझ बनते ही हैं, और फिलहाल AI को manage करने का कोई स्पष्ट तरीका इसके उपयोग को कम करने के अलावा नहीं दिखता
• संभव है कि यही एहसास अब तक AI का छोड़ा हुआ एकमात्र वास्तविक योगदान हो

[GN⁺]

Lobste.rs की राय

• आख़िरी बात सच में दिल को लगी। मेरा ADHD भी AI की वजह से कभी-कभी एक साथ 3~4 प्रोजेक्ट्स को चलाते हुए लगातार उत्तेजित रहता है, और मैं agents को निर्देश देकर उनके नतीजों की समीक्षा करते हुए चक्र में घूमता रहता हूँ
  लेकिन यह काफ़ी थका देने वाला है, और पहले की तरह flow state में जाना कम हो गया है। दिन के अंत में लगता है कि जिन projects और code को मैंने आगे बढ़ाया, उनके बारे में मेरी समझ पहले जितनी मज़बूत नहीं रही
  शायद यह senior engineer की भूमिका से किसी management-जैसी भूमिका में जाने जैसा है, जहाँ details को गहराई से जानने की जगह यह मानना पड़ता है कि दूसरे लोगों ने काम काफ़ी अच्छी तरह किया होगा

  • मुझे भी ऐसा ही लगता है और मैं भी काफ़ी थक जाता हूँ। मैं पहले से कहीं ज़्यादा finished output दे रहा हूँ, लेकिन गहरी समझ कम हो जाने की वजह से उस काम को share करने में हिचकिचाहट होती है

• AI tools का इस्तेमाल करते समय लेखक दो बातें मानकर चलता है, और मैं निजी तौर पर उनसे सहमत नहीं हूँ। पहली, कि बनाया गया project अब आगे इस्तेमाल नहीं होगा, और दूसरी, कि उसकी एकमात्र value startup की तरह marketing करने में है
  मैं तो बिल्कुल उल्टा हूँ। vibe coding से बनाई गई utilities को मैं रोज़ इस्तेमाल करता हूँ, और कम से कम अभी उन्हें बाहर share करने का मेरा कोई इरादा नहीं है

  • सही कहा। पिछले एक महीने में मैंने काफ़ी शानदार चीज़ें बनाई हैं, और कुछ खास लोगों के लिए वे share करने लायक भी हो सकती हैं, लेकिन मैं marketer नहीं हूँ और self-promotion भी पसंद नहीं करता, इसलिए शायद वे बेहद niche और सिर्फ़ मेरे लिए उपयोगी चीज़ें बनकर रह जाएँगी
    फिर भी बहुत guilty महसूस करने की ज़रूरत नहीं है। जितनी दिलचस्पी मुझमें है और Claude Max के एक महीने का पैसा देने की इच्छा रखने वाला engineer हो, तो वह लगभग वही चीज़ अपनी पसंद के हिसाब से आसानी से दोबारा बना सकता है
  • “उन्हें बाहर share करने का मेरा बिल्कुल इरादा नहीं है” वाली बात सही बैठती है। मेरे लिए यही इसका दुखद हिस्सा है
    vibe coding से बनाए गए कुछ tools मेरे लिए बेहद उपयोगी हैं, लेकिन उन्हें ज़्यादा व्यापक रूप से share करना असहज लगेगा। वे tools न तो मुझे reflect करते हैं, न ही मैं उन्हें ठीक से समझता हूँ
    नतीजा यह है कि कुछ हद तक value रखने वाली चीज़ें भी private रह जाती हैं। उन्हें उस स्तर तक polish करने में बहुत मेहनत लगती है जहाँ मैं उन्हें खुशी से share कर सकूँ

• मुझे व्यक्तिगत रूप से लगता है कि LLMs मेरे ADHD पर बिल्कुल उल्टा असर डालते हैं
  मैं यह उम्मीद नहीं करता कि यह सबके लिए universal experience होगा। लेकिन जब मेरा main project छूने का मन नहीं करता, तब मैं Claude को कुछ काम दे देता हूँ, और लौटने पर मेरे पास पहले से शुरू की हुई समस्या होती है जिस पर मैं सोच सकता हूँ। फिर मैं उसकी review करता हूँ, बदलाव करता हूँ, और उसे अगले काम में इस्तेमाल करता हूँ
  मैं पिछले साल दिसंबर के आसपास से एक game engine बना रहा हूँ, और बाहरी दबाव के बिना इतने लंबे समय तक एक ही project पर टिके रहना शायद मेरे लिए पहली बार है। Ritalin भी अब मुझे पहले जितनी बार लेने की ज़रूरत नहीं पड़ती
  हालांकि LLM और Ritalin को साथ इस्तेमाल करूँ तो थोड़ा “ज़्यादा” जैसा लगता है, लेकिन ठीक-ठीक क्या ज़्यादा है, यह कहना मुश्किल है

  • अगर LLM coding का ज़्यादातर काम कर दे, तो एक project पर टिके रहना आसान हो जाता है — यह स्वाभाविक लगता है। यही बात इतनी आकर्षक है कि मुझे लगता है यह छात्रों की academic writing ability, यानी आलोचनात्मक सोचने की क्षमता, को सच में नुकसान पहुँचा रही है
    दूसरी तरफ़, जब खाली document से लिखना शुरू करना मानसिक रूप से असंभव सा लगे, तब editing का चरण flow में जाने में मदद करता है — इस हिस्से से मैं पूरी तरह सहमत हूँ

• निजी तौर पर मुझे यह लेख काफ़ी convincing लगा, लेकिन Hacker News thread में ADHD के नज़रिए से बिल्कुल उल्टा अनुभव बताने वाली बहुत-सी टिप्पणियाँ देखना दिलचस्प था
  जैसे कि AI की वजह से लोग पहली बार बोर होने से पहले अपने side projects पूरे कर पा रहे हैं, या पहले तेज़ EDM सुनते हुए काम करते थे लेकिन अब चुपचाप बैठकर agents से बात करते हुए inbox zero बनाए रखते हैं और जुड़े हुए projects पर नज़र रखते हैं, या hyperfocus प्रवृत्ति वाले लोगों को AI वह उत्तेजना देता है जो वे चाहते हैं, जिससे वे काम में ज़्यादा डूबे, productive और मज़बूत महसूस करते हैं

  • ADHD वाली बात से जुड़कर देखें तो, यह कहना भर कि किसी काम में value न भी हो सकती है, अपने आप में लोगों की प्रतिक्रिया भड़का सकता है। AI tools के साथ काम करते हुए supercharged productivity जैसा महसूस होना आसान है, लेकिन निजी तौर पर मैं इसे illusion मानता हूँ
    “code completion” से आगे बढ़कर वास्तविक अंतिम लक्ष्य और काम के बीच संबंध बनाना ही असली मुद्दा था, लेकिन लेख में वह बात काफ़ी धुंधली रह गई। यह साफ़ है कि सब लोग इन tools का इस्तेमाल करके बहुत आनंद ले रहे हैं, और आख़िरकार practicality का सवाल व्यक्तिगत निर्णय पर निर्भर करता है