Fable के साथ अपने आखिरी दिन यह करें

आप मॉडल से Fable 5 की बुद्धिमत्ता निकाल सकते हैं, इससे पहले कि वह गायब हो जाए... और मैं आपको वे 5 वर्कफ़्लो सिखाने जा रहा हूँ जो ऐसा करते हैं, हर प्रॉम्प्ट पेस्ट करने के लिए तैयार है

क्योंकि कल Fable 5 आपकी सदस्यता से बाहर हो जाएगा

यह पे-पर-टोकन क्रेडिट में बदल जाता है, और यदि आप सामान्य Claude प्लान पर हैं, तो उस अंकगणित का मतलब एक ही है: यह हमेशा के लिए चला गया

इसलिए आज उपलब्ध सबसे स्मार्ट मॉडल के लिए आखिरी फ्लैट-रेट दिन है, और जिस तरह से इसे खर्च किया जा रहा है, वह ज़्यादातर गलत है

चारों ओर घूम रही सूचियाँ कहती हैं कि एक वेबसाइट बनाएँ, कुछ डेमो ऐप्स शिप करें, एक महीने की सामग्री जनरेट करें

उनमें से हर एक उस एकमात्र परीक्षा में विफल हो जाता है जिसे आपके दिन को रैंक करना चाहिए

परीक्षा नीचे है, फिर पाँच चालें जो इसे पास करती हैं

[VISUAL: hero, the irreversibility filter as a decision tree]

यदि आप इस तरह के मॉडलों से वास्तविक व्यावसायिक आउटपुट प्राप्त करने और उस आउटपुट को आय में बदलने पर पूर्ण प्रशिक्षण चाहते हैं, तो इसके लिए रियल टाइम AI Ops कम्युनिटी है: weeklyaiops.com

एकमात्र परीक्षा जिसे आपको पास करना है

एक प्रश्न वह सब कुछ छाँट देता है जो आप आज कर सकते हैं: क्या कोई सस्ता मॉडल कल इसे फिर से कर सकता है?

एक वेबसाइट, एक डेमो ऐप, पोस्ट का एक बैच... Opus, रोज़मर्रा का Claude मॉडल जो आपके प्लान में रहता है, अगले हफ्ते उनमें से किसी को भी मुफ्त में फिर से बना देता है

एक फ्रंटियर मॉडल के अंतिम घंटों को उस काम पर खर्च करना जो एक मिड-टियर मॉडल संभालता है, एक सर्जन को ब्लड प्रेशर लेने के लिए किराए पर लेने जैसा है lol

एक सस्ता मॉडल कल जो फिर से नहीं कर सकता, वह कुछ भी है जिसे बनाने के लिए फेबल-स्तर के निर्णय की आवश्यकता होती है, लेकिन उपयोग करने के लिए केवल सामान्य बुद्धि की

• एक मानक लिखित
• एक रोडमैप पहले से तर्कित
• एक ज्ञान भंडार पहले से आसुत
• एक कौशल जो अपने आप काम करता है

वे अपने पीछे के मॉडल की पहुँच से बाहर होने के बाद भी अपना पूर्ण मूल्य बनाए रखते हैं

पैटर्न पुराना है: लामा युग का सबसे अधिक कॉपी किया गया प्रशिक्षण डेटासेट एक फ्रंटियर मॉडल से 52,000 उत्तर निकालकर और उन पर एक छोटा ओपन मॉडल प्रशिक्षित करके बनाया गया था, कुल जनरेशन लागत $500 से कम

वह फ्रंटियर मॉडल सेवानिवृत्त हो गया... शिक्षक मर चुका है, उस पर प्रशिक्षित सब कुछ अभी भी चलता है

इसलिए आज की रणनीति निष्कर्षण है, बातचीत नहीं

फेबल को वह सब कुछ लिखने दें जो वह आपके व्यवसाय के बारे में जानता है, इससे पहले कि वह चला जाए

यदि आप इस मॉडल के साथ शून्य से शुरू कर रहे हैं, तो पूरा कोर्स सेटअप की मूल बातें कवर करता है:

https://x.com/EXM7777/status/2072694856795955630

अब पाँच चालें

1. फेबल के निर्णय को अपने वर्कस्पेस में रोपित करें

एक फ्रंटियर मॉडल जो सबसे मूल्यवान कलाकृति छोड़ता है, वह है एक मानक... एक उत्तर आपकी एक बार मदद करता है, एक मानक उसके बाद आने वाले हर उत्तर को अपग्रेड करता है

आपका CLAUDE.md, आपके कौशल, आपकी सीखने की फ़ाइलें, आपकी मेमोरी सेटअप: यह वह परत है जिसे हर भविष्य का मॉडल आपके काम को छूने से पहले पढ़ता है

आज, फेबल उस परत को उस स्तर पर लिखता है जिसका Opus अनुसरण कर सकता है लेकिन कभी लेखक नहीं बन सकता

इसे हर उस प्रोजेक्ट में चलाएँ जिसकी आपको परवाह है:

1इस पूरे प्रोजेक्ट को पढ़ें और मैं इसमें कैसे काम करता हूँ
2
3फिर मेरे CLAUDE.md को उस ऑपरेटिंग मैनुअल के रूप में फिर से लिखें जिसकी एक कम सक्षम मॉडल को यहाँ आपके स्तर पर काम करने के लिए आवश्यकता होगी:
4
5> मैं जिन परंपराओं का पालन करता हूँ और जिन्हें आप जोड़ेंगे
6> एक कमज़ोर मॉडल इस कोडबेस में जो गलतियाँ करेगा, उनका नाम, उस नियम के साथ जो प्रत्येक को रोकता है
7> प्रति डिलिवरेबल गुणवत्ता बार, जाँचने योग्य मानदंडों के रूप में लिखा गया, विशेषणों के रूप में नहीं
8> अनिश्चित होने पर क्या करें: सटीक एस्केलेशन नियम
9
10फिर उन 3 कौशलों का प्रस्ताव करें जो मुझे सबसे अधिक घंटे बचाएंगे, और उन्हें पूर्ण रूप से लिखें

मानदंड रेखा मुख्य बिंदु है

एक सस्ता मॉडल गुणवत्ता बार का आविष्कार नहीं कर सकता, लेकिन यह एक लिखित बार को ठीक से लागू करता है

अगला: उसी निर्णय को वर्कस्पेस के बजाय व्यवसाय पर ही इंगित करना

2. सलाहकार ऑडिट

फेबल का सिद्ध किनारा कठिन, गंदी समस्याओं पर निर्णय है: सबसे कठिन कोडिंग बेंचमार्क टियर पर यह अगले मॉडल से दोगुने से अधिक स्कोर करता है, और कठिनाई बढ़ने पर अंतर बढ़ता जाता है

इसलिए इसे अपनी सबसे कठिन गंदी समस्या दें: आपका व्यवसाय

अपने प्रोजेक्ट, अपने नंबर, जो भी संदर्भ आप इसे खिला सकते हैं, उस तक पहुँच के साथ एक सत्र खोलें, और चलाएँ:

1उस सलाहकार के रूप में कार्य करें जिसे मैं वहन नहीं कर सकता
2
3सब कुछ ऑडिट करें: प्रोजेक्ट, ऑफ़र, वर्कफ़्लो, मूल्य निर्धारण, मेरा समय कहाँ जाता है
4
5एक रोडमैप प्रदान करें जिसे मैं एक कम सक्षम मॉडल के साथ निष्पादित कर सकता हूँ:
6
7> रैंक की गई चालें, पहले उच्चतम अपेक्षित रिटर्न
8> प्रति चाल: क्यों, सटीक कदम, पूरा होने पर कैसा दिखता है, एक कमज़ोर मॉडल को इसे निष्पादित करने के लिए क्या बताने की आवश्यकता है
9> तीन चीज़ें जो मुझे करना बंद कर देनी चाहिए, पूर्ण रूप से लिखे गए तर्क के साथ

डिलिवरेबल नियम मूल्य वहन करता है: तर्क आज लिखा जाता है, जबकि जो मॉडल इसे उत्पन्न कर सकता है वह फ्लैट-रेट है

कल Opus को प्रतिभाशाली होने की आवश्यकता नहीं है, उसे एक प्रतिभाशाली दस्तावेज़ का पालन करने की आवश्यकता है

और एक रोडमैप केवल उतना ही अच्छा है जितना उसके नीचे का ज्ञान, जो चाल तीन है

3. दूसरा मस्तिष्क रन

शोध वह जगह है जहाँ निष्कर्षण सबसे गहरा चलता है: लंबा मल्टी-स्टेप संश्लेषण हर दूसरे मॉडल पर फेबल का सबसे बड़ा मापा गया नेतृत्व है

इसलिए आज का एक हिस्सा वॉल्यूम पर खर्च करें: अपने आला, अपने प्रतिस्पर्धियों, अपने ग्राहकों की समस्याओं, उन तरीकों पर गहन शोध चलाएँ जिनका आप अध्ययन करना चाहते हैं

फिर हर रन को एक Obsidian वॉल्ट में खनन करें, मुफ्त नोट ऐप जहाँ प्रत्येक नोट संबंधित नोटों से जुड़ता है, प्रति नोट एक अंतर्दृष्टि

वॉल्ट वह संदर्भ बन जाता है जिसे हर भविष्य का सत्र पढ़ता है

उस खनन प्रणाली का पूर्ण वॉकथ्रू यहाँ:

https://x.com/EXM7777/status/2073045719020343705

एक लंबी रिपोर्ट में सारांशित न करें... परमाणुकृत करें

एक सौ जुड़े हुए एक-अंतर्दृष्टि वाले नोट पुनर्प्राप्त और पुन: उपयोग किए जाते हैं, एक 40-पृष्ठ की रिपोर्ट संग्रहीत और भुला दी जाती है

पहली तीन चालें निर्णय बैंक करती हैं

चौथी उस चीज़ को खर्च करती है जिसे आप वास्तव में कल खो देते हैं: अप्राप्त घंटे

4. लक्ष्यों को आग लगाएँ

फेबल की सिग्नेचर क्षमता बिना प्लॉट खोए घंटों तक एक काम को पकड़े रखना है

वह सहनशक्ति ठीक वही है जो कल फ्लैट-रेट होना बंद कर देती है, इसलिए आज यह काम पर लग जाती है

Claude Code में दो कमांड, टर्मिनल ऐप जिसमें मॉडल चलता है:

/goal एक प्रॉम्प्ट के बजाय एक फिनिश लाइन सेट करता है: आप वर्णन करते हैं कि पूरा होने पर कैसा दिखता है, और मॉडल बारी-बारी से काम करता रहता है जबकि एक दूसरा, छोटा मॉडल हर बारी के बाद शर्त की जाँच करता है और केवल तब रन रोकता है जब वह पूरी हो जाती है

डायनामिक वर्कफ़्लो स्केल लेयर हैं: मॉडल आपके कार्य के लिए एक ऑर्केस्ट्रेशन स्क्रिप्ट लिखता है, और वह स्क्रिप्ट पृष्ठभूमि में दर्जनों उप-एजेंटों को समानांतर में चलाती है, आपके सत्र के मुक्त रहने के दौरान एक-दूसरे के निष्कर्षों की क्रॉस-चेक करती है

संयोजन ही चाल है: एक /goal फिनिश लाइन रखता है, वर्कफ़्लो फैन-आउट करता है

1/goal इस रेपो के हर मॉड्यूल में एक टेस्ट फ़ाइल है, पूरा टेस्ट सूट इस चैट में पेस्ट किए गए पूर्ण ग्रीन रन के साथ पास होता है, और एक migration-notes.md हर बदलाव का दस्तावेजीकरण करता है... या 25 बारी के बाद रुकें और विफलताओं को पेस्ट करें

दो नियम इसे महंगा होने के बजाय सुरक्षित बनाते हैं:

फिनिश लाइन में पेस्ट किए गए प्रमाण की मांग करें: जज मॉडल केवल बातचीत पढ़ता है, यह आपके टेस्ट नहीं चला सकता या आपकी फ़ाइलें नहीं खोल सकता, इसलिए शर्त पेस्ट किए गए ग्रीन रन के लिए पूछती है, वादा किए गए के लिए नहीं

हर रन को कैप करें: बारी या वॉल-क्लॉक, शर्त में लिखा गया, बिना कैप के एक अप्राप्त लूप ने सुबह तक $6,000 का बिल दिया

और मीटर का ध्यान रखें: फेबल साप्ताहिक सीमा को Opus की तुलना में लगभग दोगुनी तेजी से जलाता है, और आपकी साप्ताहिक सीमा का केवल आधा ही पहले स्थान पर इस पर लागू होता है

दो या तीन लक्ष्य चुनें जिनमें सबसे अधिक बंद मूल्य हो, दस नहीं

लूप, लक्ष्य और चुराने के लिए 25 तैयार वर्कफ़्लो:

https://x.com/EXM7777/status/2073432521954697653

अब तक सब कुछ वह निकालता है जो फेबल जानता है

आखिरी चाल निकालती है कि यह कैसे सोचता है, स्वचालित रूप से, दिन के बाकी समय के लिए

5. वह कौशल जो दस्तावेज करता है कि फेबल कैसे सोचता है

हर बार जब फेबल आज एक कठिन समस्या को हल करता है, तो सत्र समाप्त होने पर इसका दृष्टिकोण वाष्पित हो जाता है

यह चाल एक रिकॉर्डर स्थापित करती है

फ़ाइल बनाएँ \.claude/skills/extract-approach/SKILL.md\:

फिर इसे CLAUDE.md में वायर करें ताकि यह बिना पूछे चले:

1## सीखने का नियम
2हर गैर-तुच्छ हल की गई समस्या के बाद, आगे बढ़ने से पहले extract-approach कौशल चलाएँ
3इसके सीखने के नोट के बिना एक समाधान अधूरा काम है

अब दिन का बाकी समय फेबल को अपने वास्तविक बैकलॉग पर कड़ी मेहनत करने में बिताएँ: गंदा बग, वास्तुकला का निर्णय जिसके चारों ओर आप चक्कर लगा रहे हैं

हर समाधान एक नोट छोड़ता है, और नोट डिस्टिलेट हैं: फेबल का तर्क, आपके रेपो में बैठा, हर उस मॉडल द्वारा पढ़ने योग्य जो बाद में आता है

यह चक्रवृद्धि चाल है, और यह वह भी है जिसे पहले स्थापित किया जाना चाहिए यदि आपके पास केवल एक घंटा है... यह आपके शेष सभी फेबल समय को स्वचालित रूप से स्थायी संपत्तियों में परिवर्तित करता है

[VISUAL: the five moves as a system map, what each one leaves behind after july 7]

कल के बाद

यह सटीक स्थिति दोहराई जाएगी

पिछले एक साल का पैटर्न: एक फ्रंटियर मॉडल प्रकट होता है, फिर से मूल्य निर्धारित किया जाता है, खींच लिया जाता है, कभी-कभी वापस आता है, अंततः सेवानिवृत्त हो जाता है

एक प्रमुख मॉडल को बिना किसी सूचना के हटा दिया गया था, प्रतिक्रिया के बाद पुनर्जीवित किया गया, फिर भी छह महीने बाद सेवानिवृत्त कर दिया गया

जिन आउटपुट को आप पहुँच के दौरान सहेजते नहीं हैं, उन्हें एक बार चले जाने के बाद पुनर्निर्मित नहीं किया जा सकता

हर शिक्षक चला जाता है... आपने जो निकाला वही आपके पास रहता है

इसलिए इस प्लेबुक को रखें

अगली बार जब कोई फ्रंटियर विंडो खुलती है, तो आप इसे डेमो ऐप्स पर खर्च नहीं करेंगे

त्वरित पुनर्कथन

परीक्षा: क्या कोई सस्ता मॉडल कल इसे फिर से कर सकता है... यदि हाँ, तो इसे छोड़ दें

1. वर्कस्पेस: फेबल CLAUDE.md + कौशल को जाँचने योग्य मानकों के रूप में फिर से लिखता है

2. ऑडिट: सलाहकार फेबल रोडमैप लिखता है, Opus बाद में इसे निष्पादित करता है

3. दूसरा मस्तिष्क: गहन शोध रन, एक परमाणुकृत Obsidian वॉल्ट में खनन किया गया

4. लक्ष्य: /goal + आपके उच्चतम-मूल्य बैकलॉग पर डायनामिक वर्कफ़्लो, पेस्ट किया गया प्रमाण + हार्ड कैप

5. रिकॉर्डर: extract-approach कौशल, CLAUDE.md में वायर किया गया, प्रति हल की गई समस्या एक सीखने का नोट

यदि समय कम है तो क्रम: पहले 5, फिर 4 (यह अकेला चलता है), फिर 1, 2, 3

प्रशिक्षण, कौशल पुस्तकालय और साप्ताहिक गाइड जो इसके साथ जाते हैं, weeklyaiops.com पर रहते हैं