मैं आपको चरण-दर-चरण दिखाने जा रहा हूँ कि कैसे Fable 5 को एक ऐसी मशीन में बदला जाए जो आपके व्यवसाय को अंदर-बाहर से जानती है... और ऐसे आउटपुट देती है जो बाकी सभी से बिल्कुल अलग होते हैं
यह टूल Obsidian में बनाया गया एक दूसरा दिमाग है, और लोगों का एक छोटा समूह पहले से ही इसे चला रहा है... बिल्कुल वही मॉडल, हर आउटपुट में ज़मीन-आसमान का अंतर
बाजार का सबसे स्मार्ट मॉडल पूरे दिन औसत काम करता है, इसका एक ही कारण है: यह आपके बारे में कुछ नहीं जानता
आपके व्यवसाय, आपके दर्शकों, आपके पिछले फैसलों के बारे में कोई संदर्भ नहीं... इसलिए यह अनुमान लगाता है, और अनुमान सामान्य लगते हैं
इसे अपने नॉलेज बेस से जोड़ें और वही मॉडल एक अलग मशीन बन जाता है
कोड आपकी आर्किटेक्चर का अनुसरण करता है, कंटेंट आपकी तरह लगता है, लेखन आपके अपने शोध पर आधारित होता है... और आप इसे पहले दिन से देखते हैं
और यह किसी भी वर्कफ़्लो पर लागू होता है: कोडिंग, मार्केटिंग, कंटेंट, सेल्स, रिसर्च
दूसरे दिमाग के बिना AI एजेंट चलाना आपका समय बर्बाद करना है... और यह अंतर केवल बढ़ता जाता है, क्योंकि दिमाग द्वारा प्राप्त की गई हर फ़ाइल भविष्य के हर रन को और अधिक स्मार्ट बनाती है, हमेशा के लिए
मैं हर दिन इसी मशीन को चलाता हूँ... यह हर लेख, हर गाइड और हर उत्पाद के पीछे है जो मैं शिप करता हूँ
यह पूरी प्रणाली है... दूसरा दिमाग वास्तव में क्या है, फ़ोल्डर संरचना जिसे एजेंट अपने आप नेविगेट करता है, इसे लक्ष्यों से कैसे भरें, इसे लूप के साथ जीवित कैसे रखें, इसके ऊपर एक वास्तविक रिसर्च मशीन कैसे चलाएं, इसे पैसे बर्बाद किए बिना कैसे पढ़ें, और इसे अपने द्वारा बनाई गई हर चीज़ से कैसे जोड़ें
यदि आप सीखना चाहते हैं कि Fable 5 से अधिकतम लाभ कैसे उठाया जाए और इससे पैसे कैसे कमाए जाएं, तो इसके लिए रियल टाइम AI ऑप्स कम्युनिटी है: weeklyaiops.com
एक ही मॉडल, अलग लीग
उस दावे के पीछे के आंकड़े ये हैं
लेखांकन में, ग्राहक के इतिहास के बिना काम करने वाला मॉडल लगभग 70% सटीकता पर पहुंचता है
इसे ग्राहक का लेन-देन इतिहास दें और यह 85% से शुरू होता है और 90% से ऊपर चला जाता है
मॉडल में कुछ नहीं बदला, ज्ञान बदला
लेखन भी उसी तरह काम करता है
एक अच्छी तरह से बनाई गई वॉइस प्रोफ़ाइल वाला मध्य-स्तरीय मॉडल, बिना किसी प्रोफ़ाइल वाले Fable 5 की तुलना में अधिक पहचानने योग्य आउटपुट उत्पन्न करता है
फ़ाइलें मॉडल स्तर से अधिक परिणाम ले जाती हैं
और मॉडल स्वयं इसे पहले से कहीं अधिक पुरस्कृत करता है
Anthropic के अपने परीक्षण में Fable ने फ़ाइल-आधारित मेमोरी के साथ एक पूर्ण डेक-बिल्डिंग गेम खेला, और पिछले फ्लैगशिप की तुलना में तीन गुना अधिक सुधार हुआ
एक गेम, विक्रेता द्वारा परीक्षण किया गया, अभी तक किसी ने दोहराया नहीं... लेकिन जिस कदम की ओर संख्या इशारा करती है, उसकी कीमत आपको मार्कडाउन का एक फ़ोल्डर है, इसलिए आप इसे किसी भी तरह ले लें
इससे पहले कि हम बनाएं, मुझे आपको कुछ बताना है: मॉडल जादुई रूप से आपके नोट्स में सब कुछ नहीं ढूंढता
यह उस ज्ञान पर कार्य करता है जो बातचीत के बाहर रहता है, और बताता है कि प्रत्येक टुकड़ा कहाँ से आया
मेमोरी आपकी है, आपकी डिस्क पर, सादे टेक्स्ट में जिसे आप खोल और पढ़ सकते हैं
इसे कुछ सप्ताह दें और एजेंट उन फैसलों का हवाला देना शुरू कर देगा जिन्हें आप भूल गए थे
पहला सवाल यह है कि यह मेमोरी कहाँ रहनी चाहिए
इसका जवाब कुछ भी खर्च नहीं होता और हो सकता है कि आपने इसे पहले ही इंस्टॉल कर लिया हो
Obsidian क्या है, एक मिनट में
Obsidian एक मुफ्त ऐप है जो आपके कंप्यूटर पर मार्कडाउन फ़ाइलों के एक फ़ोल्डर के ऊपर बैठता है
कोई डेटाबेस नहीं, कोई क्लाउड लॉक-इन नहीं... आपके नोट्स सादे टेक्स्ट फ़ाइलें हैं जिनके आप मालिक हैं, और ऐप बस उनमें एक सुंदर खिड़की है
आपको केवल इसकी दो विशेषताओं की आवश्यकता है:
[[विकिलिंक्स]]: किसी भी नोट के नाम के चारों ओर डबल ब्रैकेट टाइप करें और दोनों नोट अब जुड़ जाते हैं
ग्राफ़ व्यू: Obsidian हर नोट को एक बिंदु और हर लिंक को एक रेखा के रूप में खींचता है, ताकि आप अपने ज्ञान को एक वेब के रूप में देख सकें
और यह एजेंटों के लिए पूरी तरह से फिट बैठता है: क्योंकि वॉल्ट सिर्फ एक फ़ोल्डर है, Fable इस पर सीधे Claude Code के माध्यम से काम करता है, टर्मिनल ऐप जिसमें मॉडल आपकी मशीन पर चलता है
कोई प्लगइन नहीं, कोई कनेक्टर नहीं, कोई विशेष सेटअप नहीं... एजेंट मार्कडाउन फ़ाइलों को पढ़ता और लिखता है, Obsidian आपको दिखाता है कि क्या बदला
आप ऐप का उपयोग करते हैं, एजेंट फ़ोल्डर का उपयोग करता है, दोनों एक ही दिमाग को देख रहे हैं
और इससे पहले कि आप एक बड़े प्रोजेक्ट के लिए तैयार हों: इस लेख में सब कुछ का स्टार्टर संस्करण लगभग एक घंटे का समय लेता है, और एक बार पढ़ने के नियम सेट हो जाने के बाद यह पैसे में चलता है... पैसे वाले हिस्से का अपना एक सेक्शन है
एक दिमाग को फ़ाइलों के ढेर से अलग करने वाली चीज़ संरचना है... और संरचना वह जगह है जहाँ लगभग हर कोई गलती करता है
संरचना: चार टुकड़े, और कुछ नहीं
यह विचार karpathy के llm-wiki विचार से आता है: अपने नॉलेज बेस को कोडबेस की तरह मानें
Obsidian संपादक है, मॉडल प्रोग्रामर है, विकी कोड है
सार्वजनिक रूप से लोगों द्वारा चलाए जा रहे सेटअप, रिपॉजिटरी, वायरल टेम्पलेट, विफलता थ्रेड्स की खुदाई करने के बाद, चार टुकड़े बार-बार दिखाई दिए:
रॉ - आप जो कुछ भी कैप्चर करते हैं वह यहाँ अछूता रहता है: लेख, ट्रांसक्रिप्ट, कॉल नोट्स, प्रतियोगी पेज... केवल-पढ़ने का इतिहास, एजेंट इसे कभी दोबारा नहीं लिखता
एंटिटीज़ - प्रति ठोस चीज़ एक पेज: एक क्लाइंट, एक प्रतियोगी, एक टूल, एक व्यक्ति
कॉन्सेप्ट्स - प्रति विचार एक पेज: एक रणनीति, एक पैटर्न, एक सबक
INDEX.md - सामने का दरवाजा: प्रत्येक पेज एक-पंक्ति विवरण के साथ सूचीबद्ध है, ताकि एजेंट को पता चले कि सब कुछ खोले बिना क्या मौजूद है
एजेंट का काम संकलन करना है: यह raw/ में नई सामग्री पढ़ता है और एंटिटी और कॉन्सेप्ट पेजों को अपडेट करता है, जाते-जाते उन्हें लिंक करता है
और लेखन के नियम इतने सरल हैं कि चार पंक्तियों में फिट हो जाते हैं:
प्रति फ़ाइल एक सबक, शीर्ष पर एक-पंक्ति सारांश के साथ
डुप्लिकेट बनाने के बजाय मौजूदा पेज को अपडेट करें
गलत साबित होने वाले नोट्स को हटा दें
रॉ स्रोतों और संकलित पेजों को हमेशा अलग रखें
क्यों raw/ अछूता रहता है: जब एक ही एजेंट एक ही नोट्स को बार-बार पढ़ता और दोबारा लिखता है, तो विवरण धुंधले हो जाते हैं और त्रुटियां बढ़ जाती हैं
रॉ फ़ोल्डर आपकी ग्राउंड ट्रुथ है, और विकी इसके ऊपर लगातार स्मार्ट होता जाता है
और पेज केवल आधा मूल्य हैं... उनके बीच के लिंक वह जगह हैं जहाँ असली बढ़त छिपी है
नॉलेज ग्राफ़: क्यों यह बढ़ने के साथ बेहतर होता जाता है
एजेंट द्वारा दो पेजों के बीच लिखा गया हर [[लिंक]] एक ग्राफ़ में एक किनारा है
यह वह हिस्सा है जो एक वॉल्ट को नोट्स के ढेर से अलग करता है: एक खोज-आधारित नॉलेज बेस बढ़ने के साथ शोरगुल वाला हो जाता है, क्योंकि अधिक फ़ाइलों का मतलब हर खोज में अधिक कबाड़ है
एक लिंक्ड विकी बढ़ने के साथ मजबूत होता जाता है, क्योंकि हर नया पेज वेब से जुड़ता है और आसपास के पेजों को और अधिक उपयोगी बनाता है
जब एजेंट को कुछ जवाब देने की आवश्यकता होती है, तो यह सब कुछ स्कैन नहीं करता... यह लिंक पर चलता है
क्लाइंट के पेज से कैम्पेन कॉन्सेप्ट तक, प्रतियोगी पेज तक, उन कनेक्शनों का अनुसरण करते हुए जिस तरह आप अपनी खुद की मेमोरी का अनुसरण करेंगे
karpathy का अपना वॉल्ट लगभग 100 लेखों और 400,000 शब्दों का है, सभी मॉडल द्वारा संकलित, सभी जुड़े हुए
इसके दो सप्ताह बाद ग्राफ़ व्यू खोलें और आप अपने व्यवसाय को एक जीवित मानचित्र के रूप में देखेंगे... वह तस्वीर अकेले आपके सोचने के तरीके को बदल देती है कि आप क्या जानते हैं
तो आप इसे एक महीने कॉपी-पेस्ट किए बिना कैसे भरते हैं?
इसे लक्ष्यों से भरें
पहला कदम एक बैकफ़िल है, और Fable की गोल सिस्टम इसी काम के लिए बनाई गई थी
Claude Code में /goal आपको एक फिनिश लाइन लिखने देता है, और मॉडल अपने आप काम करता रहता है जबकि एक दूसरा, छोटा मॉडल जज के रूप में साथ पढ़ता है और पुष्टि करता है कि लाइन पार हो गई है
ट्रिक यह है कि जज केवल वही देखता है जो बातचीत में है, इसलिए लक्ष्य को ऐसे सबूत की मांग करनी चाहिए जिसे वह पढ़ सके:
इसे चलाने से पहले raw/ को अपने पास पहले से मौजूद चीज़ों से भरें: पुराने चैट ट्रांसक्रिप्ट, बुकमार्क किए गए थ्रेड, आपका नोट्स ऐप एक्सपोर्ट, क्लाइंट फ़ोल्डर, पिछला शोध
फिर दूर चले जाएं, और एक संकलित दिमाग के साथ वापस आएं
दो नियम बैकफ़िल को ईमानदार रखते हैं:
हर बदलाव एक डिफ़ के रूप में शिप होता है, बिल्कुल पहले और बाद की पंक्तियाँ, कभी दावे के रूप में नहीं... यदि एजेंट कहता है कि उसने एक पेज अपडेट किया है, तो डिफ़ इसे साबित करता है
बिना raw/ के स्रोत लिंक वाले पेज को फ़्लैग किया जाता है, भरोसा नहीं किया जाता
बैकफ़िल आपको एक संकलित दिमाग देता है... इसे जीवित रखना एक अलग काम है, और यह वह है जिसे हर कोई छोड़ देता है
इसे लूप के साथ जीवित रखें
एक दूसरा दिमाग जो केवल तब बढ़ता है जब आपको इसे खिलाना याद होता है, तीन हफ्तों में एक मरा हुआ दिमाग है
इसलिए रखरखाव शेड्यूल पर चलता है, मेमोरी पर नहीं:
हर सत्र के बाद: एक हुक, एक छोटी स्क्रिप्ट जो अपने आप फायर होती है जब सत्र समाप्त होता है, अभी जो हुआ उसे खनन करता है... लिए गए निर्णय, पकड़ी गई गलतियाँ, पुष्टि किए गए पैटर्न, दिनांकित नोट्स के रूप में वॉल्ट में लिखे गए... आपके द्वारा पहले से किया गया काम आपके द्वारा कुछ भी फ़ाइल किए बिना मेमोरी बन जाता है
हर रात: एक सस्ते मॉडल पर एक कंपाइल पास दिन की नई रॉ सामग्री को पढ़ता है और विकी पेजों को अपडेट करता है... नियमित काम, नियमित स्तर
हर हफ्ते: एक लिंट पास विरोधाभासों, डुप्लिकेट पेजों और मृत लिंक का शिकार करता है... यह वह लूप है जो ग्राफ़ को साफ रखता है, और यह मौजूद है क्योंकि अनुरक्षित विकी सड़ जाते हैं
हर हफ्ते: बड़े मॉडल पर एक संश्लेषण पास पूरे वॉल्ट में पढ़ता है और लिखता है कि इस हफ्ते क्या बदला, क्या बह रहा है, क्या ध्यान देने योग्य है
आखिरी वाला एकमात्र पास है जहाँ प्रीमियम मॉडल अपनी सीट कमाता है
बाकी सब कुछ सस्ते स्तर पर चलता है, क्योंकि नोट्स अपडेट करना नियमित काम है और नियमित काम को Fable पर रूट करना वह तरीका है जिससे लोग कुछ नहीं के लिए पैसे जलाते हैं
रखरखाव वॉल्ट को साफ रखता है... लेकिन वह सामग्री कहाँ से आती है जो इसे मूल्यवान बनाती है?
वह शोध वर्कफ़्लो जो इसे खिलाता है
यह वह जगह है जहाँ वॉल्ट स्टोरेज होना बंद कर देता है और एक बढ़त बन जाता है, और यह वह कदम भी है जहाँ आमतौर पर कबाड़ अंदर आता है
डिफ़ॉल्ट AI शोध एक चैटबॉट के लिए एक प्रॉम्प्ट है, और जवाब स्क्रॉलबैक में मर जाता है
इससे भी बदतर, यह पुराने ज्ञान पर बनाया गया है... AI में, छह महीने पहले की सलाह अक्सर सक्रिय रूप से गलत होती है, और वास्तविक चिकित्सक स्तर, जो लोग अभी चला रहे हैं, क्या टूटता है, क्या काम करता है, सोशल पर रहता है, आधिकारिक डॉक्स में नहीं
इसलिए शोध मशीन इस तरह काम करती है:
एक प्रश्न अंदर जाता है, और इसे 3-5 उप-प्रश्नों में विभाजित किया जाता है
समानांतर एजेंट बाहर निकलते हैं, प्रत्येक एक अलग सतह की खोज करता है: चिकित्सक स्तर के लिए सोशल, दस्तावेज़ीकरण और मूल्य निर्धारण के लिए वेब, पढ़ने लायक हर चीज़ का पूरा टेक्स्ट खींचने वाले स्क्रैपर
हर निष्कर्ष एक रसीद बन जाता है: दावा, स्रोत लिंक, तारीख
फिर वह गेट जो इसे वास्तविक बनाता है: एक संशयवादी एजेंट हर दावे पर हमला करता है और उसे मारने की कोशिश करता है... एकल-स्रोत हाइप को लेबल किया जाता है, विरोधाभासों को सामने लाया जाता है, केवल बचे हुए लोग पास होते हैं
सत्यापित निष्कर्ष पेजों के रूप में वॉल्ट में उतरते हैं, प्रत्येक दिनांकित और लिंक किया हुआ, प्रत्येक एक समाप्ति तिथि लेकर चलता है ताकि पुराना ज्ञान खुद को घोषित करे
और वह सटीक स्टैक जिस पर मैं इसे चलाता हूँ:
ScrapeCreators द्वारा संचालित last30days (scrapecreators.com): एक कौशल जो किसी भी विषय पर पिछले 30 दिनों के चिकित्सक वार्तालाप के लिए reddit, X, youtube, instagram और tiktok को साफ करता है
आधिकारिक X MCP (api.x.com/mcp): स्रोत से सीधे लाइव पोस्ट, थ्रेड और बुकमार्क
yt-dlp के साथ youtube ट्रांसक्रिप्ट (github.com/yt-dlp/yt-dlp): कोई भी वॉकथ्रू या ट्यूटोरियल टेक्स्ट बन जाता है जिसे एजेंट खनन कर सकता है
ScrapeCreators के माध्यम से instagram और tiktok सामग्री, क्योंकि शॉर्ट-फ़ॉर्म वह जगह है जहाँ नए वर्कफ़्लो पहले सामने आते हैं
Perplexity डीप रिसर्च (perplexity.ai): वेब पर उद्धृत लंबी-पढ़ने वाला पास
Firecrawl (firecrawl.dev): रखने लायक हर पेज का पूरा टेक्स्ट, साफ मार्कडाउन के रूप में खींचता है
संशयवादी वह है जो शोध को अफवाह संग्रह से अलग करता है: ताजा-संदर्भ जांचकर्ता अपने स्वयं के काम की समीक्षा करने वाले मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, इसलिए हमला हमेशा एक ऐसे एजेंट से आता है जिसने शोध नहीं किया
इसे अपने आला पर सप्ताह में एक बार चलाएं और वॉल्ट सत्यापित, दिनांकित, स्रोत-युक्त खुफिया जानकारी से भर जाता है जो आपके प्रतिस्पर्धी चूक रहे हैं
यह सब बेकार है, हालांकि, अगर वॉल्ट को पढ़ने की लागत इसके रिटर्न से अधिक है
इसे पैसे बर्बाद किए बिना पढ़ें
एक वॉल्ट केवल लंबी अवधि में काम करता है यदि इसे पढ़ना सस्ता है, और यह लगभग हर सेटअप में लीक है
मानसिक मॉडल: संदर्भ विंडो एक महंगा कमरा है, और इसमें प्रवेश करने वाली हर चीज़ का भुगतान टोकन में किया जाता है... टेक्स्ट के वे टुकड़े जिनमें हर AI बिल की गणना की जाती है
आपका CLAUDE.md, निर्देश फ़ाइल जिसे एजेंट हर सत्र की शुरुआत में पढ़ता है, हर बार स्वचालित रूप से लोड होता है... यह हमेशा भुगतान किया जाने वाला टैक्स है... इसे वॉल्ट की ओर इशारा करते हुए 200 पंक्तियों से कम रखें, इसे कभी शामिल न करें
बाकी सब कुछ पे-पर-रीड है: एजेंट INDEX.md की जाँच करता है, लिंक का अनुसरण करता है, कीवर्ड के लिए grep करता है, और केवल उन पेजों को खोलता है जिनकी ओर निशान इशारा करता है... एक पूर्ण-फ़ोल्डर स्वीप एकमात्र ऐसा कदम है जो कभी नहीं होता
बड़े प्रश्नों के लिए, एक वर्कर भेजें: एक उप-एजेंट अपने अलग संदर्भ में पचास पेज पढ़ता है और आपके सत्र में निष्कर्षों का एक पैराग्राफ लौटाता है... महंगा कमरा निर्णय रखता है, पुस्तकालय नहीं
इसे अपने द्वारा बनाई गई हर चीज़ से जोड़ें
एक वॉल्ट जो केवल चीज़ों को संग्रहीत करता है, एक फ़ाइलिंग शौक है... यह आपके द्वारा चलाए जाने वाले हर प्रोजेक्ट को खिलाता है
उस प्रोजेक्ट के CLAUDE.md में तीन पंक्तियों के साथ किसी भी प्रोजेक्ट को इसकी ओर इंगित करें:
1## ज्ञान2- शुरू करने से पहले, ~/vault/entities/ और ~/vault/concepts/ से प्रासंगिक पेज पढ़ें3- हमारे व्यवसाय, ग्राहकों या दर्शकों के बारे में हर दावे को एक वॉल्ट पेज में आधारित करें
और आउटपुट तुरंत बदल जाते हैं:
मार्केटिंग: आपके वास्तविक दर्शक पेजों और प्रतियोगी इतिहास पर आधारित कैम्पेन ब्रीफ, सामान्य व्यक्तित्व नहीं
कंटेंट: ड्राफ्ट जो आपके अपने पिछले शोध का हवाला देते हैं और आपकी वॉइस प्रोफ़ाइल से मेल खाते हैं
कोडिंग: एजेंट प्रति प्रोजेक्ट वॉल्ट में लिविंग आर्किटेक्चर नोट्स रखता है, ताकि कोई भी सत्र कभी अंधा शुरू न हो
क्लाइंट का काम: हर डिलीवरेबल अपने पीछे पूर्ण संबंध इतिहास के साथ खुलता है
फिर दूसरा भाग: वॉल्ट स्वयं उत्पाद बन जाता है
शोध पेज लेख और गाइड बन जाते हैं, कॉन्सेप्ट पेज कोर्स बन जाते हैं, क्लाइंट पेज केस स्टडी बन जाते हैं... आप अब एक खाली पेज से निर्माण नहीं कर रहे हैं, आप वह पैकेज कर रहे हैं जिसे मशीन पहले ही सत्यापित कर चुकी है
चेतावनी जो आपके वॉल्ट को बचाती है: सिंक वह जगह है जहाँ वॉल्ट मर जाते हैं
एक एकल सिंक सिस्टम चलाएं... यदि एजेंट फ़ाइलें लिखता है जबकि iCloud उन्हें सिंक करता है, तो आपको विरोधाभासी प्रतियां और बिखरे हुए फ़ोल्डर मिलते हैं
git, सेव-पॉइंट सिस्टम जो प्रोग्रामर उपयोग करते हैं, चेकपॉइंट परत के रूप में काम करता है... यह केवल तब एक संस्करण को लॉक करता है जब आप इसे बताते हैं, और वह सेटअप जीवित रहता है
कार्ड
पूरा निर्माण, क्रम में... इसे कॉपी करें:
वॉल्ट बनाएं: raw/, entities/, concepts/, और एक INDEX.md
अपने CLAUDE.md में चार नियम लिखें: प्रति फ़ाइल एक सबक, अपडेट करें डुप्लिकेट न करें, जो गलत है उसे हटाएं, raw/ को कभी न छुएं
अपने पास मौजूद सब कुछ raw/ में डालें: ट्रांसक्रिप्ट, बुकमार्क, नोट्स, क्लाइंट फ़ोल्डर
पेस्ट किए गए सबूत और एक स्टॉप क्लॉज के साथ /goal बैकफ़िल चलाएं
लूप शेड्यूल करें: सत्र हुक, सस्ते स्तर पर रात्रिकालीन कंपाइल, साप्ताहिक लिंट, एक प्रीमियम संश्लेषण पास
साप्ताहिक शोध स्वीप चलाएं: फैल जाएं, संशयवादी को हमला करने दें, बचे हुए लोगों को दिनांकित पेजों के रूप में उतारें
हर प्रोजेक्ट के CLAUDE.md में तीन ज्ञान पंक्तियाँ जोड़ें
ड्राइवर की सीट पर मॉडल फिर से बदल जाएगा... वॉल्ट हर स्वैप से बच जाता है, और इसमें लिखा गया फीडबैक इसे हर हफ्ते और अधिक स्मार्ट बनाता है, चाहे कोई भी ड्राइव कर रहा हो
सबसे छोटे संस्करण में एक घंटा लगता है: एक फ़ोल्डर, आपके व्यवसाय के बारे में दस फ़ाइलें, और एक एजेंट जिसे पहले उन्हें पढ़ने के लिए कहा गया है
आपके आउटपुट आपको बाकी बताएंगे
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