GPT-6 Astra का उपयोग शुरू करते समय आपको क्या सेट अप करना चाहिए?
मैंने स्वयं इस पर गहन शोध किया।
अनुमान शक्ति, अनुमतियाँ, मेमोरी, ब्राउज़र, Codex, संदर्भ...
जितना अधिक मैंने इसमें गहराई से देखा, उतने ही अधिक अपरिचित शब्द मुझे मिले।
मुझे उम्मीद है कि इस लेख को पढ़कर, आप अपने टाइमलाइन पर वर्तमान में प्रसारित हो रहे मध्यवर्ती-स्तर के लेखों तक आसानी से पहुँच पाएंगे।
अब तो...
गैर-इंजीनियर कार्यालय कर्मियों को शुरू से सब कुछ याद करने की आवश्यकता नहीं है।
इन 30 वस्तुओं की जाँच करने के बाद, मुझे लगा कि सबसे महत्वपूर्ण बात आश्चर्यजनक रूप से सरल थी।
"AI के प्रदर्शन" पर ध्यान केंद्रित करने से पहले तय करें कि "AI को कैसे काम करना चाहिए"।
यही बात है।
और एक और बात।
आधिकारिक वेबसाइट पर लिखी गई सेटिंग्स जरूरी नहीं कि आपके कंप्यूटर पर इस समय वास्तव में चल रही सेटिंग्स के समान हों।
इस बार, मैंने वास्तव में Codex की सामग्री की जाँच की, और मुझे वहाँ भी कुछ दिलचस्प खोजें मिलीं।
यह लेख कठिन सेटिंग्स का संग्रह नहीं है।
मैं उन 30 वस्तुओं के बारे में बताऊंगा जिन्हें आपको काम के लिए GPT-6 Astra का उपयोग शुरू करने से पहले जानना चाहिए, इस दृष्टिकोण से: "यदि आप एक कार्यालय कर्मी हैं, तो आपको यह क्यों जाँचना चाहिए?"
*जानकारी 7 सितंबर, 2026 तक। चूंकि GPT-6 Astra अभी जारी किया गया है, स्क्रीन डिस्प्ले और सेवा की शर्तें भविष्य में बदल सकती हैं।
वैसे भी "30 प्रारंभिक सेटिंग्स" क्या हैं?
मैं पहले केवल इस भाग की व्याख्या करूंगा।
यह 30 स्विच चालू करने के बारे में कोई लेख नहीं है।
ये 30 आइटम मोटे तौर पर तीन प्रकारों में विभाजित हैं:
① स्क्रीन पर जाँच करने के लिए सेटिंग्स
उदाहरण के लिए, मॉडल, डेटा उपयोग, ब्राउज़र, आदि।
② AI से काम का अनुरोध कैसे करें
जैसे "यह अपने आप कितना निर्णय ले सकता है" और "पूर्णता क्या है।"
③ उन लोगों के लिए सेटिंग्स जो थोड़े अधिक अनुभवी हैं
जैसे Codex का config.toml और AGENTS.md।
शुरुआती लोगों के लिए, पहले 10 आइटम पर्याप्त हैं।
आइए क्रम से चलते हैं।
स्तर 1: पहले जाँचने योग्य 10 आइटम
1. पहले, जाँचें कि "आप Astra का उपयोग कहाँ कर सकते हैं"
यह पहला नुकसान है।
"मैं प्लस सदस्य हूँ, लेकिन मुझे GPT-6 Astra नहीं मिल रहा है।"
ऐसा होता है। हालाँकि,
"Astra अभी तक मेरे पास नहीं आया है"
जरूरी नहीं कि सच हो।
ChatGPT के कई प्रवेश बिंदु हैं:
- सामान्य चैट
- ChatGPT Work
- Codex
7 सितंबर, 2026 तक, आपकी योजना के आधार पर वह प्रवेश बिंदु भिन्न होता है जहाँ आप Astra का उपयोग कर सकते हैं।
पहले,
जाँचें कि "मैं अपनी योजना के साथ Astra का उपयोग कहाँ कर सकता हूँ?"
यह सेटिंग 0 है।
2. ऐप और Codex को नवीनतम संस्करण में अपडेट करें
यह सामान्य लेकिन महत्वपूर्ण है।
एक स्मार्टफोन ऐप को महीनों तक अपडेट न करने की कल्पना करें। भले ही नई सुविधाएँ जोड़ी जाएँ, वे पुराने ऐप में दिखाई नहीं दे सकती हैं।
Codex भी ऐसा ही है। जिस वातावरण की मैंने इस बार जाँच की, उसमें
Codex CLI 0.151.0-alpha.2
चल रहा था। हालाँकि, GPT-6 Astra समर्थन के लिए एक नए क्लाइंट की आवश्यकता थी।
OpenAI Codex रिलीज़ में, बंडल मॉडल पिकर में Astra प्रदर्शित करने के लिए 0.153.4 में एक फिक्स शामिल किया गया था। (GitHub
दूसरे शब्दों में,
जब "Astra प्रकट नहीं होता है,"
तो यह मानने से पहले कि "यह अभी तक मेरे लिए जारी नहीं किया गया है,"
जाँचें कि क्या ऐप पुराना है।
[डिप्टी मैनेजर तारो का मापन नोट ①] Astra गायब था
इस बार, मैंने वास्तव में Codex में मॉडल सूची की जाँच की। परिणाम था:
11 मॉडल। 0 GPT-6 Astra।
पहले तो मैंने सोचा, "शायद यह अभी तक जारी नहीं हुआ है।"
लेकिन जैसे-जैसे मैंने इसमें गहराई से देखा, मैं जो Codex CLI उपयोग कर रहा था वह 0.151.0-alpha.2 था। यह Astra समर्थन से पुराना संस्करण है।
दूसरे शब्दों में,
Astra का प्रकट न होना ≠ जरूरी नहीं कि अनुबंध योजना का मामला हो।
मेरे मामले में,
यह एक ऐसी स्थिति थी जहाँ मुझे पहले क्लाइंट संस्करण पर संदेह करना चाहिए था।
जब आपको कोई नया AI नहीं मिलता है, तो इस क्रम में जाँच करना आसान होता है:
अनुबंध योजना
↓
ऐप या CLI संस्करण
↓
आपके खाते में रोलआउट की स्थिति
3. यह न सोचें कि Chat, Work और Codex सभी समान हैं
यह शुरुआती लोगों के लिए भी समझना मुश्किल है। मैं मोटे तौर पर इनका उपयोग इस प्रकार करता हूँ:
Chat
प्रश्न, परामर्श, टेक्स्ट लिखना।
Work
शोध करना, फ़ाइलें बनाना, और परिणामों को पूरा करवाना।
Codex
कोड, फ़ाइल संपादन, ऑटोमेशन, आदि।
उदाहरण के लिए:
"इस ईमेल को और अधिक विनम्र बनाएं" -> Chat।
"10 प्रतिस्पर्धियों पर शोध करें और एक तुलना दस्तावेज़ बनाएं" -> Work।
"हर सुबह बिक्री एकत्र करने के लिए एक सिस्टम बनाएं" -> Codex।
ये सभी AI हैं, लेकिन उनके विशेष कार्यक्षेत्र अलग-अलग हैं।
4. Astra का उपयोग करने में सक्षम होना, वास्तव में Astra का उपयोग करने से अलग है
यहाँ भी सावधान रहें। भले ही Astra उपलब्ध हो, यह जरूरी नहीं कि हर बार स्वचालित रूप से चुना जाए।
मॉडल चयन स्क्रीन पर, जाँचें कि "वर्तमान में कौन सा मॉडल चुना गया है।"
मानवीय सादृश्य का उपयोग करने के लिए, सिर्फ इसलिए कि आपने एक प्रतिभाशाली नए कर्मचारी को काम पर रखा है, इसका मतलब यह नहीं है कि वह व्यक्ति हर एक काम संभाल रहा है।
5. "सोचने की शक्ति" को हर चीज़ के लिए अधिकतम पर सेट न करें
Astra में यह सेटिंग है कि यह कितनी गहराई से सोचता है। इसे Reasoning Effort कहा जाता है।
इसके बारे में अधिक न सोचें। इसे एक कार की तरह समझें: "मैं इंजन को कितना घुमाना चाहता हूँ?"
एक छोटे वाक्य को सही करने के लिए आपको अधिकतम आउटपुट की आवश्यकता नहीं है। दूसरी ओर, प्रबंधन निर्णय लेने के लिए कई दस्तावेज़ों की तुलना करने जैसे काम के लिए, इसे गहराई से सोचने देना बेहतर है।
महत्वपूर्ण बात यह है कि अधिकतम ≠ हमेशा सही उत्तर।
6. "आपके पीसी पर चलने वाले काम" और "क्लाउड में चलने वाले काम" को अलग करें
AI से कोई काम करने के लिए कहने के बाद, क्या आपके कंप्यूटर को बंद करने पर भी वह चलता रहेगा? यह इस बात पर निर्भर करता है कि इसे कहाँ निष्पादित किया गया है।
उदाहरण के लिए, यदि यह क्लाउड पक्ष पर चलने वाला कार्य है, तो यह आपके पीसी को बंद करने के बाद भी जारी रह सकता है। दूसरी ओर, यदि यह आपके अपने कंप्यूटर को संचालित करने वाला कार्य है, तो उस वातावरण की आवश्यकता है।
कठिन तंत्रों को याद करने के बजाय, बस एक बार पूछना "यह काम कहाँ चल रहा है?" पर्याप्त है।
7. प्रत्येक कार्य के लिए अलग-अलग प्रोजेक्ट बनाएं
यह तुरंत उपयोगी है। उदाहरण के लिए, यदि आप AI से "बिक्री," "भर्ती," "SNS," और "उत्पाद विकास" के बारे में सभी एक ही स्थान पर बात करते हैं, तो जानकारी मिश्रित हो जाती है।
मैं प्रोजेक्ट को विषय के अनुसार अलग करने की सलाह देता हूँ।
एक डेस्क की कल्पना करें: आप बिक्री सामग्री, भर्ती सामग्री और उत्पाद योजना दस्तावेज़ सभी एक ही डेस्क पर ढेर नहीं करते हैं। यह प्रत्येक कार्य के लिए दराज बनाने जैसा है।
8. AI को बहुत अधिक सामग्री दिखाना बेहतर नहीं है
मैं पहले सोचता था, "अगर मैं AI को बहुत सारी सामग्री दूंगा, तो AI और अधिक स्मार्ट हो जाएगा।" लेकिन यह जरूरी नहीं कि सच हो।
यदि आप बहुत सारी अप्रासंगिक सामग्री देते हैं, तो यह बताना मुश्किल हो जाता है कि क्या महत्वपूर्ण है।
उदाहरण के लिए, यदि आप केवल इस महीने की बिक्री का विश्लेषण करवाना चाहते हैं, तो आपको तीन साल पहले की सभी मीटिंग सामग्री या HR दस्तावेज़ देने की आवश्यकता नहीं है।
उस कार्य के लिए केवल आवश्यक सामग्री दें। यह मूल नियम है।
9. पहले निर्देश को सही बनाने की कोशिश न करें
AI के लिए निर्देश पाठ के बारे में दर्जनों मिनट सोचना शुरुआती लोग करते हैं। लेकिन Astra जैसे एजेंट-प्रकार के AI के साथ, आप बीच में "यह गलत है" या "यह शर्त जोड़ें" कहकर दिशा को सही कर सकते हैं।
इसलिए, 100-बिंदु निर्देश लिखने के बाद शुरू करने के बजाय, लक्ष्य तय करें, शुरू करें, और रास्ते में इसे ठीक करें। यह तरीका कुछ कार्यों के लिए आसान है।
10. लंबे कार्यों के लिए, जाँचें कि "क्या यह बीच में रुक जाएगा"
आपने एक घंटे के शोध कार्य के लिए कहा। आपने अपना पीसी बंद कर दिया। अगली सुबह, आपने देखा कि यह रुक गया है। यह एक समस्या है।
लंबे कार्यों को सौंपते समय, जाँचें कि "क्या यह एक ऐसा वातावरण है जो पीसी बंद होने पर भी जारी रहता है" और "यदि प्रश्न उठते हैं तो क्या आपको सूचित किया जाएगा।"
ये पहले 10 आइटम हैं। शुरुआती लोगों के लिए, अभी के लिए यह पर्याप्त है।
स्तर 2: सुरक्षा और गुणवत्ता के लिए 10 आइटम
11. यदि काम पर इसका उपयोग कर रहे हैं, तो Data Controls देखें
यदि आप काम के लिए व्यक्तिगत ChatGPT का उपयोग करते हैं, तो यह एक सेटिंग है जिसे मैं जाँचना चाहता हूँ। ChatGPT में Improve the model for everyone नामक एक सेटिंग है।
यह मॉडल सुधार के लिए डेटा उपयोग के संबंध में एक सेटिंग है। हालाँकि, एक सावधानी है: सिर्फ इसलिए कि आपने इसे बंद कर दिया है इसका मतलब यह नहीं है कि आप कोई भी गोपनीय कंपनी सामग्री डाल सकते हैं। कंपनी के नियम पहले आते हैं।
12. मेमोरी को सब कुछ याद न रखने दें
मेमोरी इसके लिए सुविधाजनक है कि यह "मुझे इस तरह की लेखन शैली पसंद है" जैसी चीज़ों को याद रखे। लेकिन यह ग्राहक जानकारी, पासवर्ड, पूर्ण कंपनी नियम या गोपनीय मामलों को संग्रहीत करने का स्थान नहीं है।
विशेष रूप से, "काम के नियम जिनका आप पूरी तरह से पालन करवाना चाहते हैं" के लिए मेमोरी पर भरोसा न करें।
13. अस्थायी चैट कोई "गुप्त मोड" नहीं है
जब आप अस्थायी चैट का नाम देखते हैं, तो आप सोच सकते हैं कि "मैं जो कुछ भी यहाँ लिखूंगा वह नहीं रहेगा।" लेकिन यह इतना सरल नहीं है।
महत्वपूर्ण बात यह है कि अस्थायी चैट ≠ आप कंपनी सूचना प्रबंधन नियमों को अनदेखा कर सकते हैं। संवेदनशील जानकारी को संभालने से पहले, जाँचें कि क्या यह वह जानकारी है जिसे आप पहले स्थान पर इनपुट करने की अनुमति रखते हैं।
14. व्यक्तित्व "बुद्धिमत्ता" नहीं है
व्यक्तित्व AI के चरित्र और बोलने के तरीके को बदलता है। यह कोई सेटिंग नहीं है जो अचानक इसकी क्षमता को दोगुना कर देती है। यदि आप इसे काम पर उपयोग करते हैं, तो अपनी पसंद से मेल खाना पर्याप्त है, जैसे "मैं संक्षेप में निष्कर्ष चाहता हूँ" या "मुझे एक विनम्र रिपोर्ट चाहिए।"
15. कस्टम इंस्ट्रक्शन में सब कुछ ठूंसने की कोशिश न करें
कस्टम इंस्ट्रक्शन सुविधाजनक हैं। लेकिन यदि आप इसमें कंपनी के नियम, इस महीने के आंकड़े, उत्पाद जानकारी, SNS नियम, ग्राहक जानकारी और लेखन नियम ठूंसते हैं, तो यह वास्तव में समझना कठिन हो जाता है।
केवल वही चीज़ें डालें जिनका आप सामान्य रूप से उपयोग करते हैं। प्रत्येक प्रोजेक्ट की जानकारी उस प्रोजेक्ट के फ़ोल्डर या सामग्री में डालें। जानकारी के लिए भी एक स्थान बनाएं। यह महत्वपूर्ण है।
16. तय करें कि "यह अपने आप कितना कर सकता है"
मुझे लगता है कि Astra युग में यह सबसे महत्वपूर्ण बात है। उदाहरण के लिए:
- सामग्री पढ़ना
- टेक्स्ट ठीक करना
- तालिकाओं को व्यवस्थित करना
इनके लिए, इसे वैसे ही आगे बढ़ने दें। दूसरी ओर:
- ईमेल भेजना
- फ़ाइलें हटाना
- उत्पाद खरीदना
- शुल्क लगाना
- अनुमतियाँ बदलना
इनके लिए, इसे एक बार आपसे जाँच करने दें। दूसरे शब्दों में, प्रतिवर्ती कार्य सौंपें। अपरिवर्तनीय कार्यों की जाँच करें। बस यह याद रखें।
17. इसे बताएं कि "पूर्णता क्या है"
AI को केवल "एक रिपोर्ट बनाओ" कहने से यह नहीं पता चलता कि कब समाप्त करना है। उदाहरण के लिए, इसे बताएं:
- एक A4 पेज
- बॉस के लिए
- 3 मिनट में पढ़ने योग्य
- अंत में निष्कर्ष लिखें
- मूल सामग्री के साथ संख्याओं को सत्यापित करें
कठिन शब्दों में, इसे Definition of Done कहा जाता है। सरल भाषा में, "पूर्णता की शर्तें" पर्याप्त है।
18. इसे नवीनतम जानकारी खोजने दें
यह महत्वपूर्ण है। AI ऐसा दिखता है जैसे यह सब कुछ जानता है। लेकिन आज की कीमतें, नवीनतम सेवाएँ, कानून, समाचार, राष्ट्रपति का नाम और उपलब्ध योजनाएँ जैसी चीज़ें बदलती रहती हैं।
इसलिए जब नवीनतम जानकारी शामिल हो, तो इसे "वेब पर नवीनतम जानकारी जाँचें" कहें। इसके अलावा, "आधिकारिक जानकारी को प्राथमिकता दें" जोड़ें। यह अकेला दुर्घटनाओं को काफी कम कर सकता है।
19. तय करें कि कहाँ जाँच करनी है
यदि आप AI से "सब कुछ जाँचें" कहते हैं, तो यह आवश्यकता से अधिक समय तक जाँच कर सकता है। एक रिपोर्ट के लिए, उदाहरण के लिए, जाँच को इस पर केंद्रित करें:
- संख्याएँ
- नाम
- तिथियाँ
- URLs
Excel के लिए, जाँच करें:
- योग
- इकाइयाँ
- अवधि
- सूत्र
कार्य के भाग के रूप में जाँच आइटम दें। यह तरकीब है।
20. शुरू से सब कुछ अनुमति न दें
AI को ब्राउज़र या फ़ाइल संचालन सौंपते समय, हर बार जाँच करना कठिन है। इसलिए आप सब कुछ अनुमति देना चाहेंगे। लेकिन कंपनी के उपयोग के लिए, "जाँच आवश्यक" से शुरू करना सुरक्षित है। एक बार जब आप इसका उपयोग करते हैं और पाते हैं कि "इस कार्य को सौंपने में कोई समस्या नहीं है," तब आप इसे ढीला करते हैं।
यहाँ, मैंने एक और चीज़ की जाँच की
इस लेख को लिखने के लिए, मैंने यह भी जाँचा कि "क्या आधिकारिक वेबसाइट पर लिखी गई संख्याएँ और मेरे वातावरण की संख्याएँ वास्तव में समान हैं।"
वहाँ जो दिलचस्प था वह था संदर्भ लंबाई। संदर्भ, सीधे शब्दों में कहें तो, सामग्री की वह मात्रा है जिसे AI एक बार में अपनी डेस्क पर फैला सकता है। डेस्क जितनी चौड़ी होगी, काम करते समय वह उतनी ही अधिक सामग्री देख सकता है।
हालाँकि, जब मैंने इसमें देखा, तो API विनिर्देशों, Codex कैटलॉग और वास्तविक निष्पादन वातावरण में प्रदर्शित संख्याएँ जरूरी नहीं कि समान हों।
GPT-5.6 Sol में, आधिकारिक GitHub पर ऐसे मामलों की पुष्टि की गई है जहाँ Codex पक्ष पर 272,000 टोकन का मान उपयोग किया जाता है। (GitHub
दूसरे शब्दों में, सिर्फ इसलिए कि आपने एक लेख पढ़ा है जिसमें कहा गया है कि "यह मॉडल 1 मिलियन टोकन का समर्थन करता है" इसका मतलब यह नहीं है कि आप अपने Codex में 1 मिलियन टोकन का उपयोग कर सकते हैं। यह इस सत्यापन का सबसे शिक्षाप्रद हिस्सा था।
स्तर 3: एक बार जब आप इसके अभ्यस्त हो जाएँ तो देखने योग्य 10 आइटम
यहाँ से, यह थोड़ा उन्नत है। शुरुआती, कृपया जब आपको इसकी आवश्यकता हो तब वापस आएँ।
21. AI ब्राउज़र और अपने रोज़मर्रा के ब्राउज़र को अलग करें
जिस ब्राउज़र का आप आमतौर पर उपयोग करते हैं, उसमें आप ईमेल, बैंक, SNS और कंपनी सिस्टम जैसी कई चीज़ों में लॉग इन हैं। AI को ब्राउज़र संचालन सौंपते समय, आपको शुरू से सब कुछ दिखाने की आवश्यकता नहीं है। AI के लिए एक अलग ब्राउज़र से शुरू करें। केवल आवश्यक होने पर ही अपने सामान्य ब्राउज़र का उपयोग करें। यह अधिक सुरक्षित है।
22. उन साइटों को सीमित करें जिन तक यह पहुँच सकता है
जब AI वेब संचालित कर सकता है तो यह सुविधाजनक है। लेकिन इसे हर जगह जाने में सक्षम होने की आवश्यकता नहीं है। केवल उन साइटों की अनुमति दें जिनका आप प्रतिदिन उपयोग करते हैं। अनावश्यक साइटों को प्रतिबंधित करें। कंपनी के संदर्भ में, सिर्फ इसलिए कि आपके पास एक ID कार्ड है, इसका मतलब यह नहीं है कि आप कंपनी के हर कमरे में प्रवेश कर सकते हैं। यह वैसा ही है।
23. केवल आवश्यक बाहरी सेवाओं को कनेक्ट करें
Google Drive। ईमेल। कैलेंडर। आंतरिक सिस्टम। उन्हें AI से जोड़ने से चीज़ें सुविधाजनक हो जाती हैं। लेकिन जितना अधिक आप कनेक्ट करते हैं, AI जितनी व्यापक श्रेणी तक पहुँच सकता है। पहले, केवल वे सेवाएँ जिनका आप वास्तव में उपयोग करते हैं। यह पर्याप्त है।
24. स्किल्स को बहुत अधिक न बढ़ाएं
स्किल्स, सीधे शब्दों में कहें तो, AI को विशिष्ट कार्य करने का तरीका सिखाने का एक तंत्र है। उदाहरण के लिए, "प्रतिस्पर्धी उत्पादों पर शोध करने का कौशल" या "SNS पोस्ट जाँचने का कौशल।" 100 कौशल होने से यह 100 गुना अधिक उत्कृष्ट नहीं हो जाता। बल्कि, यह जानना अधिक महत्वपूर्ण है कि कब किस कौशल का उपयोग करना है और यह क्या करता है।
25. बहुत पहले बनाए गए AGENTS.md की समीक्षा करें
यह उन लोगों के लिए है जो कुछ समय से Codex का उपयोग कर रहे हैं। क्या आप हर बार जब पुराना AI विफल होता है तो "हमेशा सब कुछ पढ़ें," "हमेशा जाँचें," या "सब कुछ परीक्षण करें" जैसे नियम जोड़ रहे हैं? वे नियम वर्तमान Astra के लिए आवश्यक नहीं हो सकते हैं। जब आप एक नए मॉडल में बदलते हैं, तो केवल नए नियम जोड़ने के बजाय देखें कि क्या आप पुरानी सेटिंग्स हटा सकते हैं। यह भी महत्वपूर्ण है।
26. यह न सोचें कि आप "सब कुछ डाल सकते हैं" सिर्फ इसलिए कि यह 1 मिलियन टोकन है
भले ही एक विशाल संदर्भ उपलब्ध हो, आपको एक साथ सभी सामग्री देने की आवश्यकता नहीं है। एक ऐसे अधीनस्थ की कल्पना करें जिसने एक साथ डेस्क पर 10 साल की मीटिंग सामग्री रख दी। भले ही डेस्क चौड़ी हो, खोजना मुश्किल है। आवश्यक सामग्री तक जल्दी से पहुँचने में सक्षम होना अधिक महत्वपूर्ण है।
27. Codex में डिफ़ॉल्ट मॉडल को ठीक करते समय सावधान रहें
जब आप Codex का भारी उपयोग करते हैं, तो आप कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में हर बार उपयोग किए जाने वाले मॉडल को ठीक कर सकते हैं। यह सुविधाजनक है, लेकिन सिर्फ इसलिए कि आपने इसे कॉन्फ़िग फ़ाइल में लिखा है इसका मतलब यह नहीं है कि वह मान वास्तव में प्रभावी है। यह कुछ ऐसा था जिसके बारे में मुझे इस बार अपने मापन में चिंता थी।
[डिप्टी मैनेजर तारो का मापन नोट ②] "इसे लिखने में सक्षम होना" और "इसका प्रभावी होना" अलग थे
सेटिंग्स के रूप में स्वीकार किए जा सकने वाले मानों की जाँच करने के लिए, मैंने कई उम्मीदवार मान आज़माए। जिस चीज़ ने मुझे चिंतित किया वह यह थी कि भले ही मैंने एक स्पष्ट परीक्षण मान डाला, ऐसे मामले थे जहाँ कमांड स्वयं exit code 0 के साथ समाप्त हुआ। दूसरे शब्दों में, कम से कम इस बार मैंने जिन कमांडों की जाँच की, उनमें "सेटिंग लिखने में सक्षम होना" और "उस सेटिंग का सही होना" समान नहीं थे। यही बात कार्यालय कर्मियों के लिए भी कही जा सकती है। आपने ChatGPT में सेटिंग लिखी। आपने config.toml में सेटिंग लिखी। आपने कस्टम इंस्ट्रक्शन में नियम लिखा। वहाँ संतुष्ट न हों; एक बार जाँचें कि क्या यह वास्तव में उस सेटिंग के साथ चल रहा है। यह सोचना बेहतर है कि जाँच करना सेटिंग का हिस्सा है।
28. नेटवर्क और फ़ाइल अनुमतियों को न्यूनतम रखें
जब आप AI को काम सौंपते हैं, तो यह जो चीज़ें कर सकता है वे बढ़ जाती हैं: यह फ़ाइलें लिख सकता है, वेब खोज सकता है और बाहरी साइटों तक पहुँच सकता है। लेकिन केवल कार्य के लिए आवश्यक सीमा की अनुमति दें। यह मूल नियम है। एक "AI जो केवल आवश्यक कार्य कर सकता है" एक "AI जो सब कुछ कर सकता है" की तुलना में कंपनी में संभालना आसान हो सकता है।
29. हर बार "सबसे मजबूत" सेटिंग का उपयोग न करें
जब आप AI का उपयोग शुरू करते हैं, तो आप उस सेटिंग का उपयोग करना चाहेंगे जिसमें उच्चतम प्रदर्शन प्रतीत होता है। लेकिन ईमेल की 3 पंक्तियों को ठीक करने जैसे काम के लिए आवश्यक क्षमता, कंपनी की व्यावसायिक योजना का विश्लेषण करने जैसे काम से अलग होती है। हल्का काम हल्का होना चाहिए। कठिन काम गहरा होना चाहिए। यह अंतर महत्वपूर्ण है।
30. एक कंपनी में, तय करें कि "किसे क्या करने की अनुमति है"
यदि यह व्यक्तिगत है, तो आप स्वयं सेट करने के बाद कर चुके हैं। एक कंपनी में, यह उस तरह काम नहीं करता है। Astra का उपयोग कौन करता है? वे किस प्रकार का डेटा संभाल सकते हैं? वे किस प्रकार की सेवाओं से जुड़ सकते हैं? क्या आप बाहरी प्रसारण की अनुमति देते हैं? इन्हें तय करने के बाद ही आप कह सकते हैं कि आपने एक कंपनी के रूप में AI पेश किया है।
इस बार मुझे सबसे ज्यादा किस बात ने आश्चर्यचकित किया
30 वस्तुओं पर शोध करते हुए, मैंने Astra के अलावा एक चीज़ देखी। मैंने शुरू में सोचा था कि मैं आधिकारिक वेबसाइट देखकर सेटिंग्स समझ सकता हूँ। हालाँकि, जब मैंने एक अलग वातावरण में समान 5 वस्तुओं की जाँच की, तो काफी कुछ "अमापा" या "अपुष्ट" रह गया।
एक वातावरण में, Codex CLI ही गायब था। दूसरे में, Codex था, लेकिन संस्करण पुराना था, और Astra मॉडल सूची में नहीं था। दूसरे शब्दों में, आधिकारिक तौर पर जो लिखा गया है वह "उत्पाद क्या कर सकता है।" दूसरी ओर, आपका वातावरण वर्तमान में कैसे चल रहा है, यह केवल आपके वातावरण को देखकर ही जाना जा सकता है। यह काफी बड़ा अंतर था।
यह "यह आधिकारिक से अलग है!" नहीं है
मैं गलतफहमी से बचने के लिए यह लिख रहा हूँ। भले ही संदर्भ लंबाई के लिए 272,000, 872,000 और 1,050,000 जैसी कई संख्याएँ दिखाई दें, इसका मतलब यह नहीं है कि उनमें से एक बस झूठ है। API के रूप में उपलब्ध ऊपरी सीमा। वह ऊपरी सीमा जो Codex उस वातावरण में अनुमति देता है। स्क्रीन पर प्रभावी मान। एक संभावना है कि आप जो देख रहे हैं वह अलग है। वास्तव में, OpenAI Codex GitHub पर, ऐसे मामलों की पुष्टि की गई है जहाँ Codex पक्ष पर 272,000 टोकन सेट/रिपोर्ट किए गए हैं। इसलिए संख्याओं को देखते समय, केवल "कितने टोकन?" न देखें, बल्कि "किस उत्पाद के लिए, किस स्क्रीन पर संख्याएँ?" भी देखें। यह महत्वपूर्ण है।
यदि आप इसे आज कर रहे हैं, तो बस ये 5
30 आइटम असंभव है। यदि आपने ऐसा सोचा, तो आप सही हैं। मेरा भी हर सुबह 30 आइटम जाँचने का इरादा नहीं है। यदि आप इसे आज कर रहे हैं, तो बस ये 5:
1. जाँचें कि आप Astra का उपयोग कहाँ कर सकते हैं
2. "आपके पीसी पर चलने वाले काम" और "क्लाउड में चलने वाले काम" को अलग करें
3. यदि काम पर उपयोग कर रहे हैं, तो Data Controls जाँचें
4. "वह काम जो अपने आप आगे बढ़ सकता है" और "वह काम जिसे आप जाँचना चाहते हैं" तय करें
5. AI से कोई काम पूछते समय "पूर्णता की शर्तें" लिखें
शुरुआत के लिए यह पर्याप्त है।
अंत में। Astra को सेट करना "एक प्रतिभाशाली अधीनस्थ को काम सौंपने के तरीके" जैसा है।
मैंने सोचा कि GPT-6 Astra के लिए 30 सेटिंग्स पर शोध करना कठिन था। लेकिन जब मैंने इसे कंपनी के काम से बदल दिया, तो यह अचानक समझना आसान हो गया। जब आप किसी अधीनस्थ से कोई काम करने के लिए कहते हैं, तो आप केवल "बस अपना सर्वश्रेष्ठ करो" नहीं कहते हैं। आप उन्हें बताते हैं:
- आप उनसे क्या बनवाना चाहते हैं
- उन्हें कौन सी सामग्री देखनी चाहिए
- वे अपने आप कितना तय कर सकते हैं
- आप कब चाहते हैं कि वे आपसे सलाह लें
- पूर्णता क्या है
AI भी ऐसा ही है। इसलिए, जब मैं Astra से कोई काम पूछता हूँ, तो मैंने पहले इन चार चीज़ों को देखने का फैसला किया:
उद्देश्य: मैं क्या पूरा करना चाहता हूँ?
सामग्री: यह क्या देख सकता है?
सौंपने का दायरा: यह अपने आप कितना तय कर सकता है?
पूर्णता की शर्तें: समाप्त करने के लिए क्या करने की आवश्यकता है?
यह कठिन प्रॉम्प्ट याद करने से पहले आता है। और एक और बात जो मैंने इस बार के मापन से सीखी:
"मैंने सेट किया" और "यह उस सेटिंग के साथ चल रहा है" अलग हैं।
आधिकारिक वेबसाइट पढ़ें। सेटिंग्स करें। अंत में, अपने स्वयं के वातावरण में एक बार जाँचें। GPT-6 Astra जैसे तेज़ उत्पाद अपडेट के युग में, मुझे लगता है कि इसे शामिल करना ही "प्रारंभिक सेटअप" का अर्थ है। 7 सितंबर, 2026 तक, Astra समर्थन के बाद Codex पक्ष पर फिक्स जारी हैं। वास्तव में, 0.153.4 में, बंडल मॉडल पिकर में Astra प्रदर्शित करने के लिए एक फिक्स जारी किया गया है।
इसलिए यह लेख भी "शाश्वत सही उत्तर" नहीं है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह न मानें कि कल आपने जो सेटिंग्स पढ़ी थीं, वे आज भी सही हैं। जब आप एक नया AI डालते हैं, तो आप नई सेटिंग्स बढ़ाते हैं। उससे पहले, अपनी वर्तमान सेटिंग्स की एक बार समीक्षा करने का प्रयास करें। मैंने भी वहीं से शुरुआत की थी। सोचने का यह तरीका भविष्य में जब नए मॉडल आएंगे तब उपयोगी होगा। अब, आइए मध्यवर्ती लेखों और उससे आगे बढ़ते हैं। अंत तक पढ़ने के लिए धन्यवाद।
[AI के साथ ओवरटाइम कम करने वाले कार्यालय कर्मियों के लिए ओपन चैट शुरू हो गया है!]
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शून्य ओवरटाइम के लिए AI कार्य रणनीति स्टार्टर किट
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