Claude Code के निर्माता ने अपना वर्कफ़्लो बताया, डेवलपर्स में मची खलबली

संयुक्त राज्य अमेरिका - इख़बारी समाचार एजेंसी

Claude Code के निर्माता ने अपना वर्कफ़्लो बताया, डेवलपर्स में मची खलबली

जब दुनिया के सबसे उन्नत कोडिंग एजेंट का निर्माता बोलता है, तो सिलिकॉन वैली सिर्फ सुनती नहीं है - यह नोट्स लेती है। पिछले एक हफ्ते से, इंजीनियरिंग समुदाय एंथ्रोपिक में क्लॉड कोड के निर्माता और प्रमुख बोरिस चेर्नी के एक्स (पूर्व में ट्विटर) पर एक थ्रेड का विश्लेषण कर रहा है। जो व्यक्तिगत टर्मिनल सेटअप की एक आकस्मिक साझाकरण के रूप में शुरू हुआ, वह सॉफ्टवेयर विकास के भविष्य पर एक वायरल घोषणापत्र में बदल गया है, जिसे उद्योग के अंदरूनी सूत्रों ने स्टार्टअप के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण बताया है।

डेवलपर समुदाय के एक प्रमुख आवाज़ जेफ टैंग ने लिखा, "यदि आप क्लॉड कोड की सर्वोत्तम प्रथाओं को सीधे इसके निर्माता से नहीं पढ़ रहे हैं, तो आप एक प्रोग्रामर के रूप में पीछे हैं।" एक अन्य उद्योग पर्यवेक्षक, काइल मैकनीस ने आगे कहा, चेर्नी के "गेम-चेंजिंग अपडेट" के साथ, एंथ्रोपिक "आग पर" है, और संभावित रूप से "अपने चैटजीपीटी क्षण" का सामना कर रहा है।

यह उत्साह एक विरोधाभास से उत्पन्न होता है: चेर्नी का वर्कफ़्लो आश्चर्यजनक रूप से सरल है, फिर भी यह एक अकेले इंसान को एक छोटी इंजीनियरिंग विभाग की आउटपुट क्षमता के साथ संचालित करने की अनुमति देता है। जैसा कि चेर्नी के सेटअप को लागू करने के बाद एक्स पर एक उपयोगकर्ता ने नोट किया, अनुभव पारंपरिक कोडिंग की तुलना में "स्टारक्राफ्ट की तरह अधिक लगता है" - सिंटैक्स टाइप करने से स्वायत्त इकाइयों को कमांड करने की ओर एक बदलाव। यह पारंपरिक विकास पद्धतियों से एक महत्वपूर्ण प्रस्थान का प्रतिनिधित्व करता है।

एकल कोडर से डिजिटल फ्लीट कमांडर तक

चेर्नी का दृष्टिकोण डेवलपर की भूमिका को मौलिक रूप से फिर से परिभाषित करता है। कोडिंग के पारंपरिक "आंतरिक लूप" के बजाय, जहां एक प्रोग्रामर एक फ़ंक्शन लिखता है, उसका परीक्षण करता है, और उसे दोहराता है, चेर्नी कई AI एजेंटों को ऑर्केस्ट्रेट करने वाले कंडक्टर के रूप में कार्य करता है। उनका यह खुलासा कि वह "अपने टर्मिनल में समानांतर 5 क्लॉड चलाते हैं", टैब को 1-5 नंबर करते हैं और इनपुट प्रबंधित करने के लिए सिस्टम नोटिफिकेशन का उपयोग करते हैं, ने टेक दुनिया को मोहित कर लिया है।

iTerm2 सिस्टम नोटिफिकेशन का उपयोग करके, चेर्नी प्रभावी ढंग से पांच समवर्ती कार्य प्रवाहों का प्रबंधन करता है। जबकि एक AI एजेंट एक परीक्षण सूट चलाता है, दूसरा एक विरासत मॉड्यूल को रीफैक्टर करता है, और तीसरा दस्तावेज़ का मसौदा तैयार करता है, चेर्नी पूरी प्रक्रिया की देखरेख करता है। वह अपने ब्राउज़र में "claude.ai/code पर 5-10 क्लॉड" चलाकर इस क्षमता को और बढ़ाता है, वेब इंटरफ़ेस और अपने स्थानीय मशीन के बीच सत्रों को निर्बाध रूप से सौंपने के लिए "टेलीपोर्ट" कमांड का उपयोग करता है। यह मल्टी-एजेंट, मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म रणनीति उसकी बढ़ी हुई उत्पादकता की कुंजी है।

यह परिचालन मॉडल एंथ्रोपिक के अध्यक्ष डेनिएला एमोडेई द्वारा व्यक्त "कम के साथ अधिक" रणनीति को दृढ़ता से मान्य करता है। जबकि OpenAI जैसे प्रतियोगी बड़े पैमाने पर बुनियादी ढांचे के निवेश पर ध्यान केंद्रित करते हैं, एंथ्रोपिक, चेर्नी के वर्कफ़्लो के माध्यम से, प्रदर्शित करता है कि मौजूदा AI मॉडल का बेहतर ऑर्केस्ट्रेशन और बुद्धिमान उपयोग घातीय उत्पादकता लाभ प्रदान कर सकता है। यह प्रमुख AI कंपनियों के विकास और नवाचार के प्रति दृष्टिकोण में एक रणनीतिक विचलन पर प्रकाश डालता है।

विरोधाभासी विकल्प: ओपस 4.5, सबसे धीमा, सबसे स्मार्ट मॉडल

उद्योग के गति के जुनून को धता बताने वाले कदम में, चेर्नी ने एंथ्रोपिक के सबसे शक्तिशाली, हालांकि सबसे धीमे मॉडल: ओपस 4.5 पर अपनी विशेष निर्भरता का खुलासा किया। चेर्नी ने समझाया, "मैं हर चीज के लिए ओपस 4.5 का उपयोग सोच-समझकर करता हूं। यह सबसे अच्छा कोडिंग मॉडल है जिसका मैंने कभी उपयोग किया है, और भले ही यह सॉनेट से बड़ा और धीमा है, क्योंकि आपको इसे कम निर्देशित करना पड़ता है और यह टूल उपयोग में बेहतर है, यह अंततः छोटे मॉडल का उपयोग करने से लगभग हमेशा तेज होता है।"

यह अंतर्दृष्टि एंटरप्राइज टेक्नोलॉजी लीडर्स के लिए महत्वपूर्ण है। आधुनिक AI विकास में मुख्य बाधा टोकन उत्पादन की गति नहीं है, बल्कि AI की गलतियों को ठीक करने में लगने वाला मानव समय है। चेर्नी का वर्कफ़्लो बताता है कि पहले से अधिक स्मार्ट मॉडल के लिए "कम्प्यूट टैक्स" का भुगतान करने से बाद में "सुधार टैक्स" काफी कम हो जाता है। यह प्रतिमान बदलाव, कच्चे प्रसंस्करण गति पर संज्ञानात्मक क्षमता को प्राथमिकता देते हुए, AI अपनाने में लागत-लाभ विश्लेषण के पुनर्मूल्यांकन को प्रोत्साहित करता है।

सामूहिक AI स्मृति के लिए एक साझा फ़ाइल

चेर्नी ने "AI स्मृतिभ्रंश" की लगातार चुनौती को भी संबोधित किया - मानक बड़े भाषा मॉडल की सत्रों में कंपनी-विशिष्ट कोडिंग शैलियों या वास्तुशिल्प निर्णयों को बनाए रखने में असमर्थता। उनकी टीम का समाधान स्पष्ट रूप से सरल है: उनके गिट रिपॉजिटरी के भीतर CLAUDE.md नामक एक एकल फ़ाइल।

उन्होंने लिखा, "जब भी हम क्लॉड को कुछ गलत करते हुए देखते हैं, हम उसे CLAUDE.md में जोड़ते हैं, ताकि क्लॉड अगली बार ऐसा न करे।" यह प्रथा कोडबेस को एक स्व-सुधार करने वाली इकाई में बदल देती है। जब कोई मानव डेवलपर पुल रिक्वेस्ट की समीक्षा करता है और एक त्रुटि का पता लगाता है, तो वह न केवल कोड को ठीक करता है, बल्कि CLAUDE.md फ़ाइल को भी अपडेट करता है, प्रभावी ढंग से AI को फिर से प्रशिक्षित करता है। उत्पाद नेता आकाश गुप्ता ने कहा, "हर गलती एक नियम बन जाती है।" टीम जितनी लंबी अवधि तक सहयोग करती है, AI एजेंट उतना ही परिष्कृत और बुद्धिमान होता जाता है।

स्लैश कमांड और उप-एजेंट: थकाऊ कार्यों का स्वचालन

चेर्नी के "मानक" वर्कफ़्लो की दक्षता कठोर स्वचालन द्वारा संचालित होती है। वह एक कीस्ट्रोक के साथ जटिल संचालन निष्पादित करने के लिए प्रोजेक्ट के रिपॉजिटरी में एकीकृत कस्टम शॉर्टकट - स्लैश कमांड का उपयोग करता है। `/commit-push-pr` नामक एक कमांड, जिसे प्रतिदिन दर्जनों बार उपयोग किया जाता है, संस्करण नियंत्रण नौकरशाही को स्वायत्त रूप से संभालता है, मैन्युअल गिट कमांड, कमिट संदेश लेखन और पुल रिक्वेस्ट निर्माण को समाप्त करता है।

इसके अतिरिक्त, चेर्नी विभिन्न विकास चरणों को संभालने के लिए विशेष AI व्यक्तित्व - उप-एजेंटों का उपयोग करता है। "कोड-सरलीकरण" मुख्य कार्य पूरा होने के बाद वास्तुकला को परिष्कृत करता है, जबकि "verify-app" एजेंट शिपिंग से पहले एंड-टू-एंड परीक्षण चलाता है। यह स्तरित स्वचालन पूरे सॉफ्टवेयर विकास जीवन चक्र को सुव्यवस्थित करता है।

सत्यापन लूप: AI-जनित कोड के लिए वास्तविक अनलॉक

क्लॉड कोड की उल्लेखनीय सफलता, जिसने कथित तौर पर 1 बिलियन डॉलर का वार्षिक आवर्ती राजस्व अर्जित किया है, काफी हद तक इसके मजबूत सत्यापन लूप के कारण है। AI केवल एक कोड जनरेटर के रूप में नहीं, बल्कि एक एकीकृत परीक्षक के रूप में कार्य करता है।

चेर्नी ने कहा, "क्लॉड claude.ai/code पर मेरे द्वारा लागू किए गए हर बदलाव का परीक्षण क्लॉड क्रोम एक्सटेंशन का उपयोग करके करता है। यह एक ब्राउज़र खोलता है, यूआई का परीक्षण करता है, और कोड काम करने और यूएक्स अच्छा महसूस होने तक दोहराता है।" उनका तर्क है कि AI को अपने काम को सत्यापित करने का एक तरीका देना - चाहे वह ब्राउज़र ऑटोमेशन, बैश कमांड चलाने, या परीक्षण सूट निष्पादित करने के माध्यम से हो - अंतिम परिणाम की गुणवत्ता को "2-3x" तक बढ़ाता है। एजेंट सिर्फ कोड नहीं लिखता; यह उसे कठोरता से मान्य करता है।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एक प्रतिमान बदलाव

चेर्नी के वर्कफ़्लो पर उद्योग की प्रतिक्रिया एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देती है। "AI कोडिंग" एक टेक्स्ट एडिटर में एक ऑटो-कंप्लीट फ़ंक्शन से श्रम के लिए एक व्यापक ऑपरेटिंग सिस्टम के रूप में विकसित हुई है। जैसा कि जेफ टैंग ने एक्स पर संक्षेप में कहा, "इसे पढ़ें यदि आप पहले से ही एक इंजीनियर हैं... और अधिक शक्ति चाहते हैं।" मानव आउटपुट को कई गुना बढ़ाने के लिए उपकरण पहले से ही मौजूद हैं। कुंजी AI को एक सहायक के रूप में नहीं, बल्कि एक सक्षम कार्यबल के रूप में सोचना है। जो प्रोग्रामर सबसे पहले यह मानसिक छलांग लगाते हैं, वे न केवल अधिक उत्पादक होंगे, बल्कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के भविष्य में अपनी भूमिका को मौलिक रूप से फिर से परिभाषित करेंगे।