Claude Fable 5 के साथ पैसे कैसे कमाएं (पूर्ण गाइड)

दो सालों तक सबने AI का इस्तेमाल एक जैसे तरीके से किया

आप एक सवाल डालते हैं, वो जवाब देता है, आप पढ़ते हैं, फिर अगला सवाल डालते हैं

आप मोटर हैं। AI तभी हिलता है जब आप उसे धक्का देते हैं

काम करने का यह पूरा तरीका चुपचाप खत्म हो गया, और ज़्यादातर लोगों को अभी पता भी नहीं चला

पिछले महीने एक इंजीनियर ने Claude के नवीनतम मॉडल को एक मुश्किल समस्या दी और चला गया

उसने सिर्फ जवाब नहीं दिया

वह पूरे दिन चलता रहा - मूल समस्या को ठीक किया, फिर उसके नीचे कोड में चार अलग-अलग खामियां खोजीं, उन्हें भी हल किया, और लगभग पूरा एक सॉफ्टवेयर अपडेट खुद ही तैयार कर दिया

डेवलपर बैठकर उसे कदम-दर-कदम प्रॉम्प्ट नहीं करता रहा

उन्होंने बस उसे एक लक्ष्य दिया और तैयार काम पाकर वापस आए

Fable 5 घंटों, कभी-कभी दिनों तक पूरी तरह से अपने आप काम कर सकता है

https://x.com/claudeai/status/2064394146916229443

यह एक योजना बनाता है, काम करता है, लक्ष्य की ओर अपनी प्रगति खुद ट्रैक करता है, और आगे बढ़ते हुए अपनी गलतियों को खुद सुधारता है, बिना आपके अगले संदेश की ज़रूरत के

तो अब सबसे ज़रूरी क्षमता एक स्मार्ट प्रॉम्प्ट बनाना नहीं है

यह सीखना है कि पूरे प्रोजेक्ट को कैसे सौंपा जाए और उस पर भरोसा किया जाए कि वह उसे पूरा करेगा

मैं आपको बताता हूँ कैसे, एक ऐसी वास्तविक सेटअप के साथ जिसे आप कॉपी कर सकते हैं

क्यों "एक बार में एक जवाब" आपको धीमा कर रहा था

सोचिए कि आप आज AI के साथ कैसे काम करते हैं

आप एक फंक्शन मांगते हैं। आप एरर कॉपी करते हैं। आप फिक्स मांगते हैं। आप अगली एरर कॉपी करते हैं। आप टेस्ट जोड़ने के लिए कहते हैं

बीस मैसेज बाद आपके पास कुछ ऐसा होता है जो ज़्यादातर चल जाता है

उन बीस में से हर मैसेज के लिए आपके इनपुट की ज़रूरत थी। आप वह गोंद थे जो प्रोजेक्ट को एक साथ रखे हुए था। AI चतुर था, लेकिन उसका ध्यान एक मछली के बराबर था

यह आपकी तरफ से कोई कमी नहीं थी। यह मॉडल की एक सीमा थी। पुराने मॉडल वास्तव में एक लंबे, उलझे हुए काम को ध्यान में रखकर उसे पूरा नहीं कर पाते थे। इसलिए उन्हें एक छोटा सा कदम संभालने और फिर रुकने के लिए डिज़ाइन किया गया था

Fable 5 पहला व्यापक रूप से सुलभ मॉडल है जो इसके विपरीत डिज़ाइन किया गया है। यह लक्ष्य को ध्यान में रखता है, लंबे समय तक उसका पीछा करता है, और केवल तभी लौटता है जब वह वास्तव में पूरा हो जाता है या सच में फंस जाता है

आधिकारिक संदेश तो यहाँ तक दावा करता है कि काम जितना लंबा और कठिन होगा, पुराने मॉडलों पर इसकी बढ़त उतनी ही अधिक होगी। यह एक बदलाव बदल देता है कि आपको इसका उपयोग कैसे करना है

आप मोटर बनना बंद कर देते हैं। आप मैनेजर बन जाते हैं

एकमात्र मानसिकता परिवर्तन: इसे एक कदम नहीं, बल्कि एक लक्ष्य दें

यहाँ पूरी तरकीब एक पंक्ति में है:

तैयार परिणाम का वर्णन करें और आप कैसे पहचानेंगे कि यह पूरा हो गया है, फिर रास्ते से हट जाएँ

एक प्रॉम्प्ट AI को उसकी अगली चाल के बारे में सूचित करता है

एक प्रोजेक्ट उसे दिखाता है कि "तैयार" कैसा दिखता है और उसे कदम निकालने देता है

कमज़ोर (पुराना तरीका):

1मेरे लिए एक फंक्शन लिखें जो CSV फ़ाइल पढ़ता है

मज़बूत (नया तरीका):

1लक्ष्य: एक छोटा कमांड-लाइन टूल बनाएं जो किसी भी गंदे CSV को स्वीकार करे,
2उसे साफ करे, और एक साफ वर्जन स्टोर करे।
3तैयार का मतलब:
4> यह गायब एंट्री और अजीब डेट फॉर्मेट को संभालता है
5> इसमें टेस्ट शामिल हैं, और हर टेस्ट पास होता है
6> इसके उपयोग के तरीके के बारे में एक संक्षिप्त README है
7इसे शुरू से अंत तक ले जाएं। चरणों के बीच मुझसे जांच न करें।
8केवल तभी रुकें जब सभी टेस्ट पास हो जाएं या आप सच में फंस जाएं।

अंतर देखा? दूसरा वर्जन पूरा काम सौंप देता है। यह परिभाषित करता है कि "तैयार" का क्या मतलब है, ताकि मॉडल अपने आउटपुट को उसके खिलाफ माप सके, जो कि Fable को करने के लिए ही बनाया गया था

यह पूरा मानसिक बदलाव है

इसके बाद जो कुछ भी है वह सिर्फ यह कॉन्फ़िगर करने का तरीका है ताकि यह वास्तव में चल सके

सेटअप करना: इसे काम करने के लिए जगह दें

AI को एक वास्तविक प्रोजेक्ट चलाने की अनुमति देने के लिए, उसे काम करने के लिए कहीं न कहीं चाहिए - फ़ाइलें पढ़ना, फ़ाइलें लिखना, कमांड निष्पादित करना और परिणाम सत्यापित करना। उस जगह को कोडिंग एजेंट कहा जाता है। सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला Claude Code है, जो आपके टर्मिनल में काम करता है

आपको साथ चलने के लिए प्रोग्रामर होने की ज़रूरत नहीं है। इसे एक ऐसे वर्कस्पेस के रूप में चित्रित करें जहाँ AI के पास सिर्फ मुँह नहीं, बल्कि हाथ भी हैं

इसे सेटअप करें (एक पंक्ति, अगर आपकी मशीन पर Node.js है):

1npm install -g @anthropic-ai/claude-code

फिर अपने प्रोजेक्ट के लिए एक नए फोल्डर में जाएँ और इसे लॉन्च करें:

1mkdir my-first-project
2cd my-first-project
3claude

बस इतना ही। अब आपके पास एक ऐसी जगह है जहाँ AI वास्तव में चीज़ें बना सकता है, न कि सिर्फ उनका वर्णन कर सकता है

अपना पहला प्रोजेक्ट सौंपना

अब मजेदार हिस्सा। चैट करने के बजाय, आप इसे गोल फ़ाइल देते हैं। एक सादा टेक्स्ट फ़ाइल बनाएँ जो प्रोजेक्ट की रूपरेखा बताती हो:

1# अपना प्रोजेक्ट ब्रीफ एक फ़ाइल में डालें जिसे एजेंट पढ़ेगा
2cat > GOAL.md << 'EOF'
3# प्रोजेक्ट: CSV क्लीनर
4एक कमांड-लाइन टूल बनाएं जो गंदी CSV फ़ाइलों को साफ करता है।
5## तैयार का मतलब
6- किसी भी CSV को पढ़ता है, भले ही उसमें गायब एंट्री और मिश्रित डेट फॉर्मेट हों
7- मूल फ़ाइल के बगल में एक साफ कॉपी लिखता है
8- इसमें ऑटोमेटेड टेस्ट शामिल हैं, और हर एक पास होता है
9- एक उपयोग उदाहरण के साथ एक संक्षिप्त README है
10## इसे कैसे काम करना चाहिए
11- बनाने से पहले योजना बनाएं।
12- प्रत्येक भाग के बाद, टेस्ट खुद चलाएँ और जो विफल हो उसे ठीक करें।
13- चरणों के बीच मुझसे पूछने के लिए न रुकें।
14- केवल तभी रुकें जब सभी टेस्ट पास हो जाएं, फिर संक्षेप में बताएं कि आपने क्या हासिल किया।
15EOF

फिर, एजेंट के अंदर, आप उसे उस ब्रीफ पर निर्देशित करते हैं और उसे आज़ाद कर देते हैं:

1GOAL.md पढ़ें और पूरी चीज़ बनाएं। तब तक काम करते रहें जब तक यह खत्म न हो जाए।

और अब आप दूर चले जाते हैं। कॉफी बनाएं

यह वह पल है जो पहली बार अजीब लगता है, क्योंकि आपकी कोई ज़रूरत नहीं है

मॉडल ब्रीफ पढ़ता है, एक योजना बनाता है, कोड लिखता है, टेस्ट चलाता है, तीन को विफल होते देखता है, उन्हें ठीक करता है, उन्हें फिर से चलाता है, और जारी रखता है

यह स्व-सत्यापन लूप वह है जिसे पुराने मॉडल बनाए नहीं रख सकते थे। Fable लक्ष्य को पूरे रास्ते ध्यान में रखता है

तीन नियम जो इसे वास्तव में काम करने देते हैं

प्रोजेक्ट सौंपना एक कौशल है

यहाँ तीन कारक हैं जो "इसने पूरी चीज़ बना दी" को "यह भटक गया और एक गड़बड़ पैदा कर दी" से अलग करते हैं

> "तैयार" को ऐसी चीज़ में बदलें जिसे मशीन सत्यापित कर सके

"इसे अच्छा बनाओ" कोई फिनिश लाइन नहीं है - अच्छा कभी वास्तव में नहीं आता, इसलिए यह कभी रुकता नहीं है

"सभी टेस्ट पास" एक वास्तविक फिनिश लाइन है - सही या गलत, कोई बहस नहीं

इसे एक बेंचमार्क दें जिसके खिलाफ यह खुद को माप सके, और यह पहचान लेता है कि कब रुकना है

यह आपके ब्रीफ में सबसे महत्वपूर्ण पंक्ति है

> शुरू से ही इसे पूरी तस्वीर दें

Fable अब सिर्फ टेक्स्ट से अधिक प्रोसेस कर सकता है - यह स्क्रीनशॉट, डायग्राम, घने टेबल और PDF को समझता है

इसलिए यदि आप एक स्क्रीन को फिर से बना रहे हैं, तो इसे एक स्क्रीनशॉट दें। यदि नियम PDF में संग्रहीत हैं, तो इसे PDF दें

यह आपके द्वारा टाइप किए गए शब्दों पर नहीं, बल्कि विज़ुअल के आधार पर तर्क करता है

आप शुरू में जितना अधिक संदर्भ प्रदान करेंगे, उसे उतना ही कम अनुमान लगाना होगा

इसे चलने दें, लेकिन एक सीमा रखें

एक मॉडल जो घंटों काम करता है, वह घंटों पैसा भी जलाता है, और Fable सस्ता नहीं है - यह पुराने मॉडलों की तुलना में अधिक खर्च करता है और तेजी से उपयोग करता है

इसलिए दूर जाने से पहले, एक सीमा निर्धारित करें

यह कितने समय या कितना चल सकता है, इसकी एक सीमा निर्धारित करें, साथ ही एक स्पष्ट रुकने की शर्त, ताकि पटरी से उतरा हुआ प्रोजेक्ट पूरी रात न चल सके

काम करने की आज़ादी बहुत अच्छी है। बिना ऑफ-स्विच के आज़ादी एक इनवॉइस है

क्या यह लागत को सही ठहराता है? एक स्पष्ट जवाब

मुझे सीधे बात करने दें, क्योंकि मैं एक स्पष्ट समीक्षा देने के लिए यहाँ हूँ

Fable 5 धीमा और महंगा है

त्वरित सवालों जैसे "यह एरर क्या है", "इस ईमेल को फिर से लिखें" के लिए, यह अत्यधिक है, और एक सस्ता, तेज़ मॉडल बेहतर विकल्प है

छोटे-मोटे कामों के लिए Fable का उपयोग करना एक तस्वीर टांगने के लिए क्रेन किराए पर लेने जैसा है

जहाँ यह अपनी लागत को सही ठहराता है, वह लंबे, थकाऊ, बहु-चरणीय काम हैं जो आम तौर पर एक दोपहर खा जाते हैं

एक पूरा छोटा टूल। एक अव्यवस्थित फोल्डर की पूरी सफाई। पंद्रह स्रोतों से जुड़ा एक शोध कार्य। उस तरह का काम जहाँ मूल्य एक चतुर पंक्ति नहीं है, बल्कि एक तैयार उत्पाद है जिसके लिए आपको बैठना नहीं पड़ा

उन्हें दें, और लागत आपके द्वारा बचाए गए समय में खुद को चुका देती है

इसे एक-लाइनर दें, और आप बस पैसे जला रहे हैं

उन कार्यों को चुनें जहाँ "एक घंटे चलो और पूरा करो" का मूल्य "तीन सेकंड में जवाब दो" से अधिक है

यही पूरा नियम है

इसका वास्तव में क्या मतलब है

दो सालों तक, AI की सीमा इसकी बुद्धिमत्ता नहीं थी

यह था कि आपको हर एक कदम पर शामिल होना था

आप अड़चन थे

वह अड़चन अभी हट गई है

नया कौशल प्रॉम्प्टिंग नहीं है - यह प्रतिनिधिमंडल है

एक स्पष्ट ब्रीफ तैयार करना, "तैयार" का अर्थ परिभाषित करना, संदर्भ प्रदान करना, एक उचित सीमा निर्धारित करना, और उस पर भरोसा करना कि वह चलेगा

यह एक चैटबॉट के साथ बातचीत करने से कम और एक बहुत तेज़, बहुत शाब्दिक जूनियर कर्मचारी की देखरेख करने जैसा है जो कभी नहीं थकता

यहाँ विजेता वे लोग नहीं होंगे जिनके पास सबसे चतुर प्रॉम्प्ट हैं

वे वे होंगे जो पूरे प्रोजेक्ट को सौंपने और दूर जाने में सहज हो गए

आगे कहाँ जाता है

इसमें मानसिकता और बुनियादी सेटअप शामिल था

लेकिन आप इसे और भी आगे ले जा सकते हैं, और यही भाग 2 में शामिल है

मैं पहले से ही इसका मसौदा तैयार कर रहा हूँ, और यह उन्नत प्लेबुक है:

• ऐसे ब्रीफ कैसे तैयार करें जो पहली बार में सही हों, वास्तविक टेम्पलेट्स के साथ जिन्हें आप पुन: उपयोग कर सकते हैं
• एक साथ, समानांतर में, कई प्रोजेक्ट कैसे चलाएं, बिना उनके एक-दूसरे में हस्तक्षेप किए
• इसे स्क्रीनशॉट और PDF कैसे प्रदान करें ताकि यह डिज़ाइन और नियमों को सटीक रूप से कैप्चर करे
• मेरे द्वारा उपयोग की जाने वाली सटीक सीमाएँ और कैप ताकि एक लंबा रन मुझे कभी आश्चर्यजनक बिल से न मारे
• वे तीन प्रोजेक्ट जिन्हें मैं अब पूरी तरह से सौंप देता हूँ और कभी हाथ नहीं लगाता

यदि इसने आपके AI के साथ काम करने के तरीके के बारे में सोचने का तरीका बदल दिया है, तो मुझे फॉलो करें ताकि आप भाग दो को मिस न करें

मैं इसमें अपना पूरा वास्तविक सेटअप डाल रहा हूँ

सवाल टाइप करना बंद करें

प्रोजेक्ट सौंपना शुरू करें - अब यही पूरा खेल है

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@insomnia_vip