हाल ही में, जब मैं dots से बात करता हूँ, तो Codex और Claude Code दोनों से काम का अनुरोध करना संभव हो गया है।
मैंने ChatGPT के dots को अपने काम का कमांड सेंटर बना लिया है।
मैं बोलता हूँ कि मुझे क्या करना है।
dots उन निर्देशों के अनुसार Codex या Claude Code को आदेश देता है जो भूमिका विभाजन मैंने पहले से तय करके दिया था।
फिर, यह परिणामों को एक आसान और समझने योग्य फॉर्मेट में मेरे पास वापस लौटाता है।
हर एक की भूमिकाएँ, काम की सामग्री, इसे कैसे आगे बढ़ाना है, और ज़रूरी डेटा — ये सब Obsidian में स्टोर है।
मैं कई AI का इस्तेमाल करता हूँ, लेकिन मुझे सिर्फ dots से ही बात करनी होती है।
मेरे वर्तमान उपयोग के तरीके में यह सबसे बड़ा बदलाव है।
अब हर AI से सीधे काम करवाने के बजाय, AI अब इस प्रक्रिया में भी दखल देता है कि किससे क्या पूछना है और कैसे पूछना है।
मुझे बस dots से बात करनी होती है
कुछ समय पहले तक, जब भी मैं AI का इस्तेमाल करता था, मुझे हर बार खुद तय करना पड़ता था कि किससे क्या पूछना है।
"क्या यह काम Codex को देना चाहिए?"
"क्या यह वाला Claude Code को देना चाहिए?"
"मैं बीच में किसी दूसरे AI को शामिल करना चाहता हूँ, लेकिन यह बात कैसे बताऊँ?"
असली काम की सामग्री से अलग, AI से अनुरोध करने के लिए कुछ व्यवस्थापन (logistical) कदम उठाने पड़ते थे।
अपने मौजूदा माहौल में, मैं यह छँटाई का काम dots पर छोड़ देता हूँ।
बोलते समय, मुझे खुद Codex और Claude Code के लिए अलग-अलग निर्देश नहीं बनाने पड़ते। मैं dots को बताता हूँ कि मुझे क्या करना है, और वह पहले से तय भूमिकाओं के अनुसार काम करता है।
मेरे और dots के बीच, हम बस आम बातचीत की तरह सलाह-मशविरा करते हैं।
इसके बाद, dots हर संबंधित AI को निर्देश जारी करता है।
मैं Codex और Claude Code का इस्तेमाल उनकी खास भूमिकाओं के लिए करता हूँ।
मैंने उनकी जिम्मेदारियाँ पहले से तय कर दी थीं और सलाह-मशविरे की खिड़की (consultation window) को dots में समेट दिया।
अगर हर नया AI जोड़ने पर मेरा व्यवस्थापन का बोझ बढ़ता, तो काम आसान नहीं होता; मैं बस फिर से ज्यादा व्यस्त हो जाता...
मामला यह नहीं है कि आप कितने AI का इस्तेमाल करते हैं, बल्कि यह है कि आप खुद कितना व्यवस्थापन (logistics) का बोझ उठाते हैं।
मुझे एहसास हुआ कि इस पहलू को भी बदला जा सकता है।
सिर्फ भूमिकाएँ तय करने से काम की सामग्री नहीं समझ आती
dots से काम की छँटाई करवाने के लिए, जिन्हें काम सौंपा गया है उन्हें ज़रूरी जानकारी भी देनी होती है।
कौन क्या संभालेगा, यह इससे अलग है कि काम असल में कैसे किया जाएगा।
मैं Obsidian में सिर्फ Codex और Claude Code के बीच का भूमिका विभाजन स्टोर नहीं करता।
हर काम की सामग्री।
उस काम की प्रक्रिया।
आगे बढ़ने के लिए ज़रूरी डेटा।
ये सभी चीजें भी उसी Obsidian वॉल्ट में हैं।
भले ही जिम्मेदार व्यक्ति तय हो जाए, अगर उसे "क्या देखना है और कैसे आगे बढ़ना है" नहीं बताया गया, तो उसे मुझसे पूछना ही पड़ेगा।
उदाहरण के लिए, अगर काम टेक्स्ट लिखना है, तो आपको टारगेट ऑडियंस और लेखन नियमों की ज़रूरत होगी।
अगर काम में नंबर शामिल हैं, तो आपको सोर्स डेटा चाहिए होगा।
ये काम के प्रकारों को बाँटने के उदाहरण हैं, लेकिन इनमें से कोई भी सिर्फ "किससे पूछना है" के आधार पर आगे नहीं बढ़ सकता।
अपने माहौल में, मैं पब्लिशिंग नियम और ऑपरेशनल प्रक्रियाएँ भी Obsidian में स्टोर करता हूँ।
इससे यह सुनिश्चित होता है कि उस काम के लिए जिम्मेदार AI ज़रूरी जानकारी का इस्तेमाल करके काम आगे बढ़ा सकता है।
बाहर से देखने पर, सलाह-मशविरे का साथी dots है।
पर्दे के पीछे, काम को सहारा देने वाली जानकारी Obsidian में है।
भले ही मैं सलाह लेने की जगह बदलूँ, मैंने ऐसा ढांचा नहीं बनाया है कि मुझे हर बार काम का विवरण शून्य से दोबारा बनाना पड़े।
मैं अपने वर्तमान अनुरोध तरीके के लिए भी उसी जानकारी का इस्तेमाल कर रहा हूँ जो मैंने Obsidian में जमा की है।
dots के काम में यह सुनिश्चित करना भी शामिल है कि मैं जवाब समझ सकूँ
इस उपयोग के तरीके का एक और महत्वपूर्ण पहलू है जवाब (response)।
dots सिर्फ हर AI को निर्देश नहीं देता; यह परिणामों को मेरे पास ऐसे तरीके से लौटाता है जो "समझने में आसान" हो।
जवाब पढ़ने में अनुरोधकर्ता का समय लगता है।
भले ही काम आगे बढ़ रहा हो, अगर वहाँ स्पष्टीकरणों को सुलझाने का बोझ बढ़ जाए, तो प्राप्तकर्ता फिर से व्यस्त हो जाता है।
भले ही विस्तार से सब लिखा हो, अगर उसे पढ़कर मुझे न पता चले कि आगे क्या करना है, तो मुझे और सवाल पूछने ही पड़ेंगे।
उदाहरण के लिए, किसी रिपोर्ट में यह देख पाना आसान होता है कि क्या पूरा हो गया, क्या बचा है, और मुझे कौन से फैसले लेने हैं।
इस बात पर निर्भर करते हुए कि आप विस्तृत पृष्ठभूमि जानना चाहते हैं या आगे बढ़ने के लिए सिर्फ मुख्य बिंदु, आपका मनपसंद फॉर्मेट बदल जाता है।
इसलिए, मैं सिर्फ काम का अनुरोध कैसे करें पर नहीं, बल्कि जवाब कैसे प्राप्त करें इस पर भी विचार करना चाहता हूँ।
बाहर जाते समय: dots मेरे इनपुट को लेता है और उसे हर AI के लिए निर्देशों में बदल देता है।
वापस आते समय: dots हर AI से परिणाम लेता है और उन्हें एक समझने योग्य फॉर्मेट में मेरे पास लौटाता है।
dots इस पूरी आवाजाही (round trip) को संभालता है।
जटिल कार्यों का अनुरोध कर पाना और ऐसे जवाब प्राप्त करना जिन्हें मैं समझ सकूँ — अगली सलाह या काम की ओर बढ़ने के लिए ये दोनों ज़रूरी हैं।
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उन लोगों के लिए जो AI का इस्तेमाल करते हैं लेकिन पब्लिशिंग को मुश्किल पाते हैं।
अपनी सामग्रियों को एक जगह रखकर हर बार शून्य से शुरुआत करना बंद करें।
मैंने "Minami's Obsidian x AI Agent Implementation Log" शुरू किया है।
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AI के नामों से नहीं, काम की सामग्री से शुरुआत करें
अगर आप ऐसा ही सेटअप आजमाना चाहते हैं, तो शुरुआत से ही कई AI को जोड़ने के बजाय, अपना विचार साफ करने के लिए कोई एक ऐसा काम चुनें जिसका अनुरोध आप आमतौर पर करते हैं।
उदाहरण के लिए, अगर काम X ड्राफ्ट बनाना है, तो सिर्फ "टेक्स्ट बनाओ" लिखने से यह अस्पष्ट रह जाता है कि जिसे काम सौंपा गया है उसे क्या जानकारी दी जाएगी।
आप किस तरह की पब्लिशिंग कर रहे हैं?
किन सामग्रियों का इस्तेमाल हो रहा है?
वापस लौटाने से पहले आप इसे कितना तैयार करवाना चाहते हैं?
जब ये बातें लिखी होती हैं, तो आप देख सकते हैं कि सलाह-मशविरे की खिड़की को काम करने वाले व्यक्ति से अलग करते समय क्या जानकारी देनी होगी।
काम के विवरण को व्यवस्थित करने के लिए, आप इस तरह का ढांचा (framework) इस्तेमाल कर सकते हैं:
1जिस काम का अनुरोध करना है:2जिम्मेदार AI:3काम की सामग्री और प्रक्रिया:4इस्तेमाल किए जाने वाले नोट्स/डेटा का स्थान:5मुझे दिए जाने वाले जवाब में किन बातों को स्पष्ट करना है:
इस विवरण को Obsidian में स्टोर करें।
ऐसा लगता है जैसे आप सिर्फ यह नहीं लिख रहे कि किससे पूछना है, बल्कि यह भी कि जिम्मेदार व्यक्ति क्या इस्तेमाल करेगा, कैसे आगे बढ़ेगा, और किस फॉर्मेट में परिणाम लौटाएगा।
कमांड सेंटर को काम सौंपते समय विवरण को व्यवस्थित करने के लिए यह एक मेमो है।
अगर काम की सामग्री पहले से दिख रही हो, तो "मैं कमांड सेंटर को क्या सौंपना चाहता हूँ" यह भी ठोस हो जाता है।
AI के नाम गिनाने से शुरुआत करने के बजाय, उस काम से सोचना शुरू करें जिसे आप लगातार जोड़ रहे हैं।
मेरा मानना है कि इससे अपनी पब्लिशिंग के हिसाब से फिट बैठने वाला रूप बनाना आसान हो जाता है।
निष्कर्ष
अगर आप AI का इस्तेमाल कर रहे हैं लेकिन यह तय करते-करते थक गए हैं कि किससे पूछना है, कैसे बात करनी है, और जवाब कैसे पढ़ने हैं, तो जाँचें कि क्या आप सारा बोझ खुद उठा रहे हैं।
AI में महारत हासिल करने के लिए आपको हमेशा संपर्क सूत्र (liaison) बनने की ज़रूरत नहीं है।
अब मैं dots से बात करता हूँ, और Codex/Claude Code को निर्देश देने तथा मेरे पास जवाब लौटाने का काम dots पर छोड़ देता हूँ।
अगर आप आज ही इसे आजमाना चाहते हैं, तो कोई एक ऐसा काम चुनें जिसका अनुरोध आप आमतौर पर AI से करते हैं और ऊपर दिए गए ढांचे का इस्तेमाल करके उसे Obsidian में लिखें।
सलाह-मशविरे का साथी: dots. काम की सामग्री/प्रक्रिया: Obsidian.
मैं इसी संयोजन का इस्तेमाल करके कई AI के साथ काम आगे बढ़ा रहा हूँ।
अंत तक पढ़ने के लिए धन्यवाद!
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