Claude का "Record a Skill" और ChatGPT Codex का "Record & Replay": बिज़नेस ऑटोमेशन का भविष्य

AI आपकी स्क्रीन देखकर काम करना सीखता है

22 जुलाई 2026 तक, Anthropic के "Record a skill" को Claude Cowork में जोड़ा जा चुका है। Anthropic के आधिकारिक पोस्ट के अनुसार, उपयोगकर्ता काम करते समय अपनी स्क्रीन रिकॉर्ड कर सकते हैं और बता सकते हैं कि वे क्या कर रहे हैं; Claude फिर उस सामग्री को एक पुन: उपयोग योग्य कौशल में बदल देता है। यह Pro, Max और Team योजनाओं के लिए Claude डेस्कटॉप ऐप में "+" मेनू के माध्यम से उपलब्ध है।

पहले, Anthropic "स्क्रीन रिकॉर्ड करना और काम करते समय बात करना" निर्दिष्ट करता है। जबकि क्लिक और इनपुट दिखाई देते हैं, यह स्पष्ट नहीं है कि यह कीलॉगर की तरह रॉ इवेंट डेटा सेव करता है या वीडियो और ऑडियो का विश्लेषण करता है। इसे "Claude को क्लिक और टाइपिंग का विश्लेषण करने देना" के रूप में वर्णित करना उपयोगकर्ताओं के लिए आम तौर पर सही है, लेकिन इसे तकनीकी निश्चितता के रूप में नहीं कहा जाना चाहिए।

दूसरा, "कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं" का मतलब है कि यह मौजूदा सब्सक्रिप्शन में शामिल है। जबकि Claude Cowork Pro, Max और Team योजनाओं का हिस्सा है, Anthropic ने नोट किया कि Cowork सामान्य चैट की तुलना में उपयोग सीमा को तेज़ी से खत्म करता है। इस प्रकार, यह "पूरी तरह से मुफ्त" या "असीमित" नहीं है।

तीसरा, OpenAI के साथ प्रतिस्पर्धा सिर्फ भविष्य की भविष्यवाणी नहीं है। 18 जून 2026 को, OpenAI ने macOS पर Codex के लिए "Record & Replay" नामक एक सुविधा की घोषणा की, जिसकी अवधारणा लगभग समान है। उपयोगकर्ता एक बार वर्कफ़्लो प्रदर्शित करते हैं, और यह एक पुन: उपयोग योग्य कौशल में बदल जाता है। OpenAI की सार्वजनिक घोषणा Anthropic से लगभग एक महीने पहले हुई थी।

संक्षेप में: Anthropic ने Claude Cowork में "Record a skill" जोड़ा, जबकि OpenAI के ChatGPT Work/Codex में पहले से "Record & Replay" मौजूद है। प्रतिस्पर्धा अब "प्रॉम्प्ट लिखने के बजाय AI को काम करने का तरीका दिखाने" पर आ गई है।

1. यह "मैक्रो" नहीं है, बल्कि काम के अर्थ को सीखने वाला सिस्टम है

पहली नज़र में, Record a skill पुराने मैक्रो रिकॉर्डर या RPA जैसा दिखता है। पारंपरिक मैक्रो बस "यहाँ क्लिक करें" या "3 सेकंड प्रतीक्षा करें" जैसी क्रियाओं को दोहराते हैं, जो UI बदलने पर टूट जाते हैं।

इसके विपरीत, Claude और Codex के कौशल "AI क्षमता पैकेज" हैं जिनमें शामिल हैं:

• कौशल का उपयोग कब करना है
• आवश्यक इनपुट
• चरण-दर-चरण प्रक्रियाएँ और निर्णय तर्क
• निषेध और सत्यापन विधियाँ
• आवश्यक स्क्रिप्ट, टेम्पलेट और उपकरण

OpenAI बताता है कि Codex-जनरेटेड कौशल में उपयोग संदर्भ, इनपुट आवश्यकताएँ और परिणाम सत्यापन शामिल हैं। पुन: निष्पादन के लिए, आपको केवल नए मान (फ़ाइलें, तिथियाँ आदि) प्रदान करने की आवश्यकता है। Codex फिर Computer Use, ब्राउज़र संचालन और प्लगइन का उपयोग करके वर्कफ़्लो निष्पादित करता है।

2. Claude और Codex के बीच अंतर

समान होते हुए भी, कुछ प्रमुख अंतर हैं:

• Claude Cowork: "+" मेनू के माध्यम से "Record a skill" का उपयोग करता है। अनुसंधान और दस्तावेज़ निर्माण जैसे ज्ञान कार्य पर ध्यान केंद्रित करता है। Pro, Max और Team योजनाओं के लिए उपलब्ध।
• ChatGPT Work/Codex: प्लगइन के माध्यम से "Record & Replay" का उपयोग करता है। सामान्य व्यवसाय और सॉफ़्टवेयर विकास पर ध्यान केंद्रित करता है। प्रारंभ में macOS और विशिष्ट क्षेत्रों (EEA/UK/Swiss को छोड़कर) तक सीमित।

3. "प्रॉम्प्ट न लिखना" क्यों मायने रखता है

पहले, ऑटोमेशन उन्हीं तक सीमित था जो वर्कफ़्लो को टेक्स्ट में व्यक्त कर सकते थे। अब, विशेषज्ञ अपने "अंतर्निहित ज्ञान"—कार्य के दौरान किए गए सहज निर्णय—को बस करते हुए बोलकर बाहरी कर सकते हैं। Record a skill अपने काम को शब्द देने की लागत को कम करता है, जिससे AI एक ड्राफ्ट बना सकता है जिसे मानव बाद में परिष्कृत करता है।

4. सबसे अधिक प्रभाव वाले क्षेत्र

ऑटोमेशन उच्च-आवृत्ति, स्थिर कार्यों के लिए सबसे अच्छा काम करता है जिनमें स्पष्ट पूर्णता मानदंड हों:

• बिक्री: अनुसंधान से लेकर CRM अपडेट और फ़ॉलो-अप ड्राफ्ट तक।
• लेखा: रिपोर्ट डाउनलोड करना, डेटा मिलान करना और बजट भिन्नता विश्लेषण।
• मार्केटिंग: प्रकाशन प्रक्रियाओं का मानकीकरण (शीर्षक, थंबनेल, UTM पैरामीटर)।
• सहायता: पूछताछ को वर्गीकृत करना और प्रतिक्रिया तैयार करना।
• HR: क्रॉस-सिस्टम ऑनबोर्डिंग कार्य।
• डेटा विश्लेषण: डेटा पुनर्प्राप्ति से अंतर्दृष्टि सारांश तक के पथ को स्वचालित करना।
• Dev/QA: बग को पुन: उत्पन्न करना, UI अंतर करना और रिलीज़ नोट जनरेशन।

5. अच्छा कौशल कैसे रिकॉर्ड करें

1. प्रति कौशल एक कार्य: अत्यधिक व्यापक रिकॉर्डिंग से बचें।
2. पहले उद्देश्य और नियम बताएं: शुरू करने से पहले AI को लक्ष्य और निषेध बताएं।
3. "क्या" नहीं, "क्यों" समझाएं: अपने क्लिक के पीछे के तर्क को आवाज़ दें।
4. अपवाद शामिल करें: त्रुटियों को छिपाएं नहीं; AI को उन्हें संभालने का तरीका दिखाएं।
5. यथार्थवादी परीक्षण डेटा का उपयोग करें: संवेदनशील जानकारी से बचें लेकिन जटिलता को वास्तविक रखें।
6. परिणाम संपादित करें: AI द्वारा उत्पन्न कौशल को पहला ड्राफ्ट मानें।
7. विफलताओं का परीक्षण करें: देखें कि कौशल गायब डेटा या UI परिवर्तनों को कैसे संभालता है।
8. अंत में स्वचालित करें: अनुसूचित निष्पादन पर जाने से पहले मैन्युअल ट्रिगर से शुरू करें।

6. रिकॉर्डिंग टेम्पलेट

अपनी रिकॉर्डिंग इस तरह शुरू करें: "इस कौशल का उद्देश्य [लक्ष्य] है। इसे [शर्त] होने पर ट्रिगर किया जाना चाहिए। इनपुट [डेटा] हैं। नियमों में [तर्क] शामिल है। कभी नहीं [निषेध]। यह पूर्ण होता है जब [मानदंड]।"

7. कॉर्पोरेट कार्यान्वयन में जोखिम

• गोपनीयता: स्क्रीन रिकॉर्डिंग में सूचनाएं या निजी डेटा कैप्चर हो सकता है।
• बुरी आदतों का मानकीकरण: अकुशल वर्कफ़्लो को "सही" के रूप में कोडित किया जा सकता है।
• UI परिवर्तन: यदि सिस्टम लेआउट में महत्वपूर्ण बदलाव होता है तो AI विफल हो सकता है।
• प्रॉम्प्ट इंजेक्शन: बाहरी डेटा पढ़ने वाले कौशल दुर्भावनापूर्ण निर्देशों द्वारा हेरफेर किए जा सकते हैं।
• कौशल ब्लोट: संगठनों को निरर्थक या पुराने कौशल को प्रबंधित करने के लिए शासन की आवश्यकता है।

8. Claude या Codex: किसका उपयोग करें?

• Claude Cowork: गैर-तकनीकी विभागों (बिक्री, HR, मार्केटिंग) के लिए सबसे अच्छा है जो कई टूल पर दस्तावेज़ और अनुसंधान संभालते हैं।
• ChatGPT Work/Codex: विकास-एकीकृत वर्कफ़्लो के लिए सबसे अच्छा है, CLI, IDE और स्क्रिप्ट का उपयोग करता है।

9. 30-दिवसीय कार्यान्वयन रोडमैप

• सप्ताह 1: आवृत्ति और जोखिम के आधार पर उम्मीदवार कार्यों की पहचान करें।
• सप्ताह 2: तीन पायलट कौशल रिकॉर्ड करें (डेटा, दस्तावेज़ और मल्टी-ऐप प्रकार)।
• सप्ताह 3: परीक्षण करें, सुधारें और समय बचत बनाम त्रुटि दर मापें।
• सप्ताह 4: सत्यापित कौशल को टीम के साथ साझा करें और सीमित ऑटोमेशन पर जाएं।

10. प्रतिस्पर्धा का सार

कंपनियों के लिए वास्तविक मूल्य रिकॉर्डिंग फ़ाइल नहीं है, बल्कि "संगठनात्मक ज्ञान" है—कंपनी कैसे निर्णय लेती है और काम पूरा करती है। Record a skill और Record & Replay, व्यक्तिगत विशेषज्ञता को सत्यापन योग्य, अद्यतन योग्य संगठनात्मक क्षमताओं में बदलने के प्रवेश द्वार हैं। सबसे बड़े लाभार्थी केवल इंजीनियर नहीं हैं, बल्कि डोमेन विशेषज्ञ हैं जो काम को सबसे अच्छी तरह जानते हैं।