EncBird - AI कोच के साथ लिखी जाने वाली English डायरी, जितना लिखें उतना स्मार्ट होता GenAI flywheel
(encbird.com)पहले मैंने एक बार EncBird English writing service के बारे में पोस्ट किया था, लेकिन इस दौरान यूज़र्स के direct और indirect feedback से यह पूरी तरह अलग
service बन गई है, इसलिए फिर से साझा कर रहा हूँ।
यह सेवा किनके लिए है?
EncBird 20–40 आयु वर्ग के working professionals के लिए बनाई गई सेवा है, और नीचे जैसे मामलों में खास तौर पर अच्छी बैठती है।
- 2–10 मिनट, commute के समय English सीखना चाहते हैं।
- English डायरी के ज़रिए नए expressions सीखना और उन्हें इस्तेमाल करना चाहते हैं।
यह किस समस्या को हल करना चाहती है?
मैं जिस समस्या को हल करना चाहता था, वह थी "English डायरी लिखते हुए लगातार नए expressions सीखना चाहता हूँ"।
- मैं भी नौकरी करने वाला हूँ, और रोज़ English documents पढ़ता हूँ, लेकिन freely लिख और बोल नहीं पाता — यह बहुत frustrate करता था, इसलिए इसे बनाया।
- मैंने कई services इस्तेमाल कीं, लेकिन meaningful input न हो तो हर बार वही बातें दोहराने लगते हैं, और correction document मिल भी जाए तो अगर मैं खुद उसे न पढ़ूँ, तो feedback कितना भी अच्छा हो, उसका फायदा नहीं होता।
- ज़्यादा natural तरीके से बोलने और लिखने के लिए आखिरकार मुझे खुद writing करनी पड़ती है, और उसका सबसे अच्छा तरीका डायरी लिखना था।
- लेकिन English डायरी की भी एक समस्या है। लिखने बैठते ही क्या लिखें, यही समझ नहीं आता। ChatGPT के साथ लिखना सबसे अच्छा लगता है, लेकिन लिखने के बाद भी बार-बार अलग-अलग बातें पूछते रहते हैं, इसलिए बाद में रिकॉर्ड फिर से ढूँढना मुश्किल हो जाता है।
- Speak या Malhaeboka जैसी अच्छी services भी बहुत हैं, लेकिन commute के दौरान बोलना संभव नहीं होता, और ऐसी services में सिर्फ writing पर पूरी तरह focus करने का अनुभव मुझे थोड़ा असुविधाजनक लगा।
यह समस्या कैसे हल की जा रही है?
इसलिए "AI कोच से बातचीत की तरह लिखी जाने वाली English डायरी" को core बनाया, और ऊपर बताई गई झुंझलाहट के कारणों को एक-एक करके हटाने की दिशा में approach किया।
- "क्या लिखूँ, समझ नहीं आता" → यह खाली screen से शुरू नहीं होता। AI कोच पहले Korean में सवाल पूछता है ("आज office में क्या हुआ?"), और मुझे सिर्फ English में जवाब देना होता है। Grammar गलत हो, शब्द याद न आएँ, तब भी जितना आता है उतना लिख सकते हैं। (Korean-English mix भी recommended है.)
- "ChatGPT अच्छा है, लेकिन रिकॉर्ड बिखर जाते हैं" → open-ended chat की जगह, यह एक पूरी diary entry जैसी complete unit पर समाप्त होता है। यह अनंत बातचीत नहीं है; खत्म होने पर एक structured result बचता है।
- "input हो भी, लेकिन पढ़ें नहीं तो बेकार है" → correction एक बार दिखाकर छोड़ नहीं दिया जाता। हर sentence के unnatural हिस्सों को natural expression में बदला जाता है, और पसंद आने वाले expressions एक click में मेरी expression dictionary में चले जाते हैं।
- "save करके रख दूँ तो भी फिर नहीं देखता" → यही इसका core है। dictionary में गए expressions SRS(spaced repetition) schedule के अनुसार कुछ दिनों बाद flashcards, writing quizzes, और game-style revision के रूप में फिर queue में आ जाते हैं। Revision को इच्छाशक्ति पर नहीं छोड़ा जाता; system खुद दोबारा expose करता है।
- "commute में बोलना संभव नहीं" → यहाँ voice नहीं, बल्कि writing first-class citizen है। रोज़ 10 मिनट, सिर्फ phone के साथ, भरी हुई metro में भी किया जा सकता है।
पूरी service में सबसे ज़्यादा ज़ोर GenAI flywheel पर दिया गया है। हर session के अंत में personal memory अपने-आप update होती है, और वही बाद की सभी actions में reflect होती है।
उदाहरण के लिए, अगर पिछले रविवार diary chat में आपने कहा था कि आप church गए थे, तो इस हफ्ते coach पूछेगा "church जाकर कैसा लगा?"। हाल में जो expressions register किए गए हैं, coach उन्हें पहले से जानता है और उन्हें practice करने की ओर भी guide करता है। यूज़र के बारे में सीखी गई बातों को learning में जितना संभव हो, उतना reuse करने के लिए इसे बनाया गया है। यानी, जितना ज़्यादा लिखेंगे, यह उतना ही आपके अनुसार ढलता जाएगा।
असल में यह कैसे काम करता है, यहाँ तुरंत देख सकते हैं → encbird.com/guide/diary
यह कैसे चलता है? (तकनीकी बात)
मैंने पहले startup किया था और एक बार fail भी हुआ हूँ। इसलिए इस बार मेरी पहली design priority "success" नहीं, बल्कि "perpetuate(बिना फेल हुए लंबे समय तक जीवित रहना)" थी। Decision-making का मानदंड भी साफ़ है — "अगर DAU single digit पर गिर जाए और मैं हाथ भी खींच लूँ, तो क्या यह service बिना कर्ज़ के चलती रहेगी?"
- इसलिए सब कुछ serverless (Vue/Nuxt front + Go on Lambda + event-based backend, IaC के लिए CDK) में बनाया गया, ताकि idle cost को 0 के करीब लाया जा सके। Traffic 0 हो तो bill भी लगभग 0 होता है, और spike आए तो यह अपने-आप scale करता है।
Development approach भी इसी सोच से जुड़ी है। अगर one-person operation को sustainable बनाना है, तो code productivity को चरम तक ले जाना ज़रूरी था।
- code 100% AI agent लिखते हैं, और मैं सिर्फ code review खुद करता हूँ।
- लेकिन software lifecycle में coding का हिस्सा जितना हम सोचते हैं, उससे छोटा है। problem definition, planning, architecture decisions, validation कहीं ज़्यादा बड़े हिस्से हैं, और अगर agent को भटकने से बचाना है, तो ऊपर की ये परतें साफ़ होनी चाहिए।
- इसलिए सिर्फ अच्छे prompts लिखने से आगे बढ़कर, मैंने agents को घेरने वाला environment itself — यानी harness — design किया। हर feature PRD → ADR(architecture decision record) → code के क्रम में नीचे आता है, और agent उस ADR को पढ़कर implementation करता है। यानी इंसान का हस्तक्षेप code पर नहीं, बल्कि decision पर जाकर टिकता है।
- इस flow की नींव मेरा बनाया हुआ ALPS PRD Writer है। इसे कई personal projects में वास्तव में इस्तेमाल करते हुए लगातार सुधार रहा हूँ। एक कदम आगे बढ़कर, मैं ऐसे projects भी experimental तौर पर चला रहा हूँ जहाँ code review तक AI को सौंपा गया है।
फिलहाल EncBird 1.2 लाख lines से ज़्यादा के codebase (context आदि सब शामिल करें तो लगभग 1.8 लाख) को अधिकतम automation से संभाल रहा है। अकेले develop और operate करने के कारण, ज़्यादातर operational issues भी back office बनाने के बजाय agent-based skills का अधिकतम उपयोग करके handle किए जाते हैं।
एक अलग experimental project भी चल रहा है, जो लगभग 80,000 lines के पैमाने का है, और उसे पूरी तरह automated तरीके से develop किया जा रहा है। (मैं यह test कर रहा हूँ कि code कैसे काम करता है, यह न जानने पर भी क्या सच में कोई फर्क नहीं पड़ता।)
सिर्फ Google login करने पर आप इसे तुरंत इस्तेमाल कर सकते हैं, और पहली बार sign-up पर 15 credits और free usage मिलता है। पसंद न आए तो account deletion भी आसान है, इसलिए बिना झिझक इस्तेमाल करके देखें। (हालाँकि दोबारा sign-up संभव नहीं है...)
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