[Claude Code अब पुराना हुआ] 1 घंटे में प्रोफेशनल स्तर पर Codex में महारत कैसे हासिल करें

यदि आप केवल इसलिए Claude या Claude Code का उपयोग कर रहे हैं क्योंकि बाकी सब कर रहे हैं, तो कृप्लीज़ तुरंत रुक जाएँ। वास्तव में, सभी मॉडलों की गुणवत्ता, जिसमें नवीनतम Claude Opus 3.5/4.7 मॉडल भी शामिल हैं, 2024 के स्तर पर आ गई है।

जिन लोगों ने केवल Claude या Claude Code को छुआ है, कृपया इस लेख का उपयोग करके केवल एक घंटे में Codex में महारत हासिल करें।

वैसे, यह Claude Code से तीन गुना अधिक उपयोगी है।

YouTube टिप्पणी विश्लेषण से लेकर Excel रिपोर्ट, डैशबोर्ड और ऑटोमेशन तक।

AI टूल्स का उपयोग करते समय, आपको ऐसा महसूस हो सकता है, "यह सुविधाजनक लगता है, लेकिन मुझे नहीं पता कि इसे वास्तविक काम में कैसे उपयोग करूँ।"

अधिक लोग ChatGPT का उपयोग टेक्स्ट लिखने, विचार उत्पन्न करने या थोड़ी सी रिसर्च करने के लिए कर रहे हैं। दूसरी ओर, अभी भी बहुत से लोग AI का उपयोग वास्तव में फ़ाइलें बनाने, ऐप्स चलाने, डेटा का विश्लेषण करने और साप्ताहिक कार्यों को स्वचालित करने के लिए नहीं कर रहे हैं।

यहीं पर Codex आता है।

Codex सिर्फ एक AI नहीं है जो सवालों के जवाब देता है। यह एक "AI कार्य वातावरण" है जो आपके कंप्यूटर पर फ़ोल्डर्स को कार्यक्षेत्र के रूप में मानता है, फ़ाइलों को पढ़ता और लिखता है, Excel शीट बनाता है, वेब ऐप्स बनाता है, ब्राउज़र में संचालन सत्यापित करता है, GitHub और Vercel के साथ एकीकृत होता है, और यहां तक कि शेड्यूल्ड निष्पादन भी सेट करता है।

दूसरे शब्दों में, Codex एक चैट पार्टनर से कम और एक कामददगार पार्टनर की तरह है जो अपने हाथ गंदे करता है।

इस लेख में, मैं Codex का उपयोग करके YouTube टिप्पणी विश्लेषण प्रणाली बनाने के प्रवाह को जापानी उपयोगकर्ताओं के लिए आसान तरीके से समझाऊंगा।

विशेष रूप से, प्रवाह इस प्रकार है:

1. YouTube टिप्पणियाँ प्राप्त करें।
2. टिप्पणियों को वर्गीकृत करें और उन्हें Excel रिपोर्ट में सारांशित करें।
3. विश्लेषण परिणामों को वेब डैशबोर्ड पर विज़ुअलाइज़ करें।
4. कार्य प्रक्रिया को "Skill" के रूप में सहेजें।
5. "Automation" सेट करें ताकि यह हर सप्ताह स्वचालित रूप से अपडेट हो।
6. अंत में, ब्राउज़र में संचालन सत्यापन करें।

यह पहली नज़र में थोड़ा मुश्किल लग सकता है। हालाँकि, एक बार जब आप अवधारणा को समझ लेते हैं, तो यह बहुत सरल है।

Codex की मूल बातें हैं: "एक फ़ोल्डर के अंदर काम करें," "कार्य करने से पहले योजना बनाएं," और "सफल प्रक्रियाओं को पुन: प्रयोज्य रूप में सहेजें।"

इन तीनों में महारत हासिल करके, Codex का आपका उपयोग तुरंत पेशेवर स्तर का हो जाएगा।

Codex एक "चैट AI" नहीं, बल्कि एक "कार्य वातावरण" है

सबसे पहले, Codex के मूल दृष्टिकोण को समझते हैं।

ChatGPT जैसे AI के आदी लोगों के लिए, Codex स्क्रीन पहली बार में एक सामान्य चैट टूल की तरह लग सकती है। बीच में एक इनपुट फ़ील्ड है, और जब आप निर्देश देते हैं तो AI जवाब देता है। केवल इस बिंदु को देखते हुए, यह आपके सामान्य ChatGPT से बहुत अलग नहीं लगता।

हालाँकि, Codex का सार वहाँ नहीं है।

Codex स्थानीय फ़ोल्डर्स को कार्य लक्ष्य के रूप में मान सकता है। दूसरे शब्दों में, यदि आप अपने कंप्यूटर पर एक प्रोजेक्ट फ़ोल्डर निर्दिष्ट करते हैं, तो वह उसके अंदर फ़ाइलों को पढ़, संपादित या नई फ़ाइलें बना सकता है।

उदाहरण के लिए, आप निम्नलिखित कर सकते हैं:

• Excel फ़ाइलें बनाएं।
• CSV या JSON पढ़ें और उनका विश्लेषण करें।
• Next.js या React ऐप्स बनाएं।
• Python या Node.js स्क्रिप्ट लिखें।
• स्थानीय रूप से डैशबोर्ड लॉन्च करें।
• ब्राउज़र में स्क्रीन जांचें।
• GitHub पर कोड भेजें।
• Vercel पर वेबसाइट के रूप में प्रकाशित करें।
• प्रक्रियाओं को समय-समय पर निष्पादित करें।

ये ऐसे कार्य हैं जिन्हें एक मानकिसी मानक चैट AI के साथ पूरा करना मुश्किल है।

यदि आप ChatGPT से "Excel फ़ाइल बनाएं" कहते हैं, तो फ़ाइलों को सीधे प्रोजेक्ट में एकीकृत करने, उन्हें ऐप के रूप में चलाने या ब्राउज़र मेंसत्यापित करने की सीमाएं हैं, जो वातावरण पर निर्भर करती हैं। दूसरी ओर, Codex शुरू से ही "बनाने," "ठीक करने," "सत्यापित करने," और "दोहराने" के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इसलिए, Codex का उपयोग करते समय, "AI से सवाल पूछना" के बजाय "AI के साथ कार्यक्षेत्र में प्रवेश करना" की भावना रखना आसान है।

प्रोजेक्ट फ़ोल्डर से शुरू होते हैं

Codex में काम शुरू करते समय, सबसे पहले जिस चीज़ का ध्यान रखना है वह है प्रोजेक्ट फ़ोल्डर।

Codex में एक प्रोजेक्ट मूल रूप से आपके कंप्यूटर पर एक एकल फ़ोल्डर होता है। उस फ़ोल्डर के अंदर, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें, स्क्रिप्ट्स, Excel शीट, इमेज, ऐप सोर्स कोड आदि रखे जाएंगे।

Codex में, आप पहले उस फ़ोल्डर को निर्दिष्ट करते हैं जिस पर काम करना है। फ़ोल्डर के अंदर फ़ाइलों को पढ़ते और लिखते हुए काम आगे बढ़ता है।

यह "फ़ोल्डर इकाई" अवधारणा काफी महत्वपूर्ण है।

ऐसा इसलिए क्योंकि Codex केवल चैट सामग्री को नहीं देखता, बल्कि फ़ोल्डर के अंदर फ़ाइल संरचना को देखते हुए काम करता है। प्रोजेक्ट में कौन सी फ़ाइलें हैं? सेटिंग्स कहाँ हैं? आउटपुट फ़ाइलें कहाँ सहेजी जानी चाहिए? रिपोर्ट अपडेट करने के लिए कौन सी स्क्रिप्ट चलानी चाहिए?

Codex फ़ोल्डर के माध्यम से इस जानकारी को समझता है।

इस उदाहरण में, YouTube टिप्पणी विश्लेषण के लिए एक प्रोजेक्ट फ़ोल्डर है, और अंदर .env.local, agents.md, scripts, outputs, और src जैसी फ़ाइलें और फ़ोल्डर्स लाइन में हैं।

एक वास्तविक प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में, पर्यावरण चर, स्क्रिप्ट, आउटपुट फ़ाइलें और ऐप सोर्स कोड एक साथ इकट्ठा होते हैं।

इस संरचना के साथ, Codex को "टिप्पणी विश्लेषण अपडेट करें," "डैशबोर्ड ठीक करें," या "Excel शीट फिर से तैयार करें" जैसे निर्देश देना आसान हो जाता है।

फ़ोल्डर कार्य का आधार बन जाता है। Codex का उपयोग करते समय यह याद रखने वाला पहला बिंदु है।

सबसे पहले तैयार करें: agents.md

प्रोजेक्ट फ़ोल्डर तैयार होने के बाद, अगली चीज़ जो आप बनाना चाहते हैं वह है agents.md।

agents.md Codex के लिए एक प्रोजेक्ट मैनुअल की तरह है। यदि आपने Claude Code का उपयोग किया है, तो इसे claude.md के समान भूमिका वाला समझना आसान है।

इस फ़ाइल में, आप निम्नलिखित चीज़ें लिखते हैं:

• इस प्रोजेक्ट का उद्देश्य क्या है?
• क्या डिलीवरेबल बनाए जाएंगे?
• किस प्रकार के डेटा को संभाला जाएगा?
• कौन सी फ़ाइलें संपादित की जा सकती हैं?
• किन फ़ाइलों में गुप्त जानकारी है?
• काम के दौरान किन नियमों का पालन करना चाहिए?
• पूरा होने पर कौन सी जांच करनी चाहिए?

इन पूर्व शर्तों के साथ, Codex नए चैट शुरू करने पर भी प्रोजेक्ट संदर्भ को आसानी से समझ सकता है।

आपको हर बार लंबाई से समझाने की ज़रूरत नहीं होगी: "यह एक YouTube टिप्पणी विश्लेषण प्रोजेक्ट है, टिप्पणियाँ प्राप्त करें, Excel शीट बनाएं, डैशबोर्ड अपडेट करें..."

बेशक, आपको शुरू से ही एकदम सही agents.md खुद नहीं लिखना है।

मेरा सुझाव है कि इसे Codex से बनवाएं।

उदाहरण के लिए, इस तरह पूछें:

"इस प्रोजेक्ट में, हम YouTube टिप्पणियाँ प्राप्त करेंगे और Excel रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाएंगे। कृपया agents.md का एक ड्राफ्ट बनाएं, जिसमें भविष्य के काम के नियम शामिल हों।"

फिर Codex एक फ़ाइल बनाएगा जो प्रोजेक्ट उद्देश्य, कार्य नीति, निर्देशिका संरचना और सावधानियों को व्यवस्थित करता है।

एक इंसान सामग्री की जांच करता है और आवश्यकतानुसार संशोधित करता है। यह काफी है।

agents.md बनाने के बाद समाप्त नहीं होता। जैसे-जैसे आप आगे बढ़ते हैं, आप सीखेंगे कि "यह विधि विफल रही," "यह API को कॉल करने का सही तरीका है," या "Excel फ़ाइल खुले होने पर अपडेट नहीं किया जा सकता।"

ऐसी सामग्री को प्रोजेक्ट मेमोरी के रूप में जोड़कर, Codex के लिए अगली बार उन्हीं गलतियों से बचना आसान होगा।

अधिक आसान होगा।

इसे अचानक काम न करने दें: Plan Mode का उपयोग करें

Codex का उपयोग करने वाले शुरुआती लोगों के लिए एक सामान्य गलती यह है कि वे अचानक इसे "इसे बनाएं" कहते हैं।

बेशक, Codex काफी शक्तिशाली है, इसलिए अचानक काम शुरू करने पर भी यह कुछ हद तक आगे बढ़ेगा। हालाँकि, API एकीकरण, Excel जनरेशन, डैशबोर्ड निर्माण और ऑटोमेशन जैसे कई चरणों वाले कार्यों के लिए, पहले एक योजना बनाना बहुत अधिक स्थिर है।

यहीं पर Plan Mode आता है।

एक बड़ा कार्य शुरू करने से पहले, Plan Mode चालू करें और पहले कार्य प्रक्रिया को व्यवस्थित करें।

जब Plan Mode चालू होता है, Codex अपने आप फ़ाइलों को संपादित या कमांड निष्पादित नहीं करता; यह पहले एक योजना बनाता है। यह क्या कदम उठाएगा? यह कौन सी फ़ाइलें बनाएगा? यह किस API का उपयोग करेगा? किस सत्यापन की आवश्यकता है?

यह पहले ये विवरण प्रदान करता है।

इस तरह के YouTube टिप्पणी विश्लेषण प्रोजेक्ट के लिए, आप Plan Mode में निम्नलिखित प्रवाह की पुष्टि कर सकते हैं:

1. YouTube Data API का उपयोग करके टिप्पणियाँ प्राप्त करें।
2. प्राप्त टिप्पणियों को JSON के रूप में सहेजें।
3. टिप्पणियों को श्रेणी के अनुसार वर्गीकृत करें।
4. प्रश्न टिप्पणियों और उत्तर प्राथमिकता निर्धारित करें।
5. एक Excel रिपोर्ट तैयार करें।
6. डैशबोर्ड के लिए डेटा को फ़ॉर्मेट करें।
7. स्थानीय रूप से डैशबोर्ड लॉन्च करें।
8. ब्राउज़र में स्क्रीन जांचें।
9. किसी भी समस्या को ठीक करें।
10. यदि आवश्यक हो तो GitHub पर प्रतिबिंबित करें।
11. आवधिक निष्पादन के लिए सेटिंग्स बनाएं।

पहले बड़ी तस्वीर की पुष्टि करके, काम के बीच में गड़बड़ होने की संभावना कम होती है।

विशेष रूप से व्यावसायिक उपयोग के लिए, Plan Mode अत्यधिक मूल्यवान है। ऐसा इसलिए क्योंकि AI द्वारा अपने आप आगे बढ़ने के बाद उसे ठीक करने की तुलना में पहले उद्देश्य और बाधाओं को साझा करना अधिक कुशल है।

"काम करने से पहले योजना बनाएं।"

यह मानव कार्य में स्वाभाविक है, और Codex के साथ भी ऐसा ही है।

API कुंजियाँ और रहस्य .env.local में रखें

YouTube टिप्पणियाँ प्राप्त करने के लिए, आप YouTube Data API का उपयोग करते हैं। इसके लिए, आपको Google Cloud की ओर से एक API कुंजी जारी करनी होगी और इसे प्रोजेक्ट में सेट करना होगा।

यहाँ एक बात ध्यान देने योग्य है: API कुंजियों का प्रबंधन।

API कुंजियाँ और एक्सेस टोकन जैसी गुप्त जानकारी को सीधे कोड में नहीं लिखा जाना चाहिए। साथ ही, उन्हें secrets.txt जैसी बेतरतीब फ़ाइलों में पेस्ट करने से बचें।

आमतौर पर, उन्हें .env.local जैसी पर्यावरण चर फ़ाइलों में सहेजा जाता है।

कैप्शन: API कुंजियों जैसी गुप्त जानकारी .env.local में सहेजें। सार्वजनिक रिपॉजिटरी में इसे शामिल न करने का ध्यान रखें।

.env.local का उपयोग स्थानीय कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के रूप में किया जाता है, जिसे GitHub या कहीं और प्रकाशित न करने की पूर्व शर्त होती है। आमतौर पर, इसे आकस्मिक प्रकाशन को रोकने के लिए .gitignore में शामिल किया जाता है।

Codex से पूछते समय, यह कहना अच्छा है:

"कृपया YouTube API कुंजी को .env.local में सहेजें। साथ ही यह सुनिश्चित करने के लिए .gitignore की जांच करें कि यह GitHub पर शामिल न हो।"

बस इस एक वाक्य को जोड़ने से आप सुरक्षा दुर्घटनाओं को काफी कम कर सकते हैं।

जापानी कंपनियों या एकल व्यवसायों में इसका उपयोग करते समय, API कुंजी प्रबंधन अत्यंत महत्वपूर्ण है। छोटे सत्यापन प्रोजेक्ट्स के लिए भी, आपको शुरू से ही उन्हें सही स्थान पर सहेजने की आदत डालनी चाहिए।

YouTube टिप्पणियाँ प्राप्त करें और Excel में बदलें

इस बार केंद्रीय डिलीवरेबल YouTube टिप्पणी विश्लेषण रिपोर्ट है।

सिर्फ टिप्पणियों को सूचीबद्ध करने के बजाय, हम दर्शकों की प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करते हैं और उन्हें एक ऐसे रूप में व्यवस्थित करते हैं जिसका उपयोग अगली कार्रवाई के लिए किया जा सके।

प्राप्त YouTube टिप्पणियों को Excel रिपोर्ट में सारांशित करें और श्रेणी के अनुसार रुझानों और प्रश्न दर की कल्पना करें।

Excel रिपोर्ट में, आप निम्नलिखित जानकारी शामिल कर सकते हैं:

• विश्लेषण की गई टिप्पणियों की संख्या।
• लक्ष्य वीडियो की संख्या।
• प्रश्न टिप्पणियों का प्रतिशत।
• उत्तर की आवश्यकता वाली टिप्पणियों की संख्या।
• सबसे अधिक उल्लेखित उपकरण या विषय।
• टिप्पणी श्रेणी के अनुसार प्रतिशत।
• सामान्य प्रश्न पैटर्न।
• उत्तर प्राथमिकता।
• भविष्य की सामग्री के विचार।

उदाहरण के लिए, छवि उदाहरण में, 3 वीडियो में 200 टिप्पणियों का विश्लेषण किया गया है। प्रश्न दर लगभग 50% है, और सबसे अधिक उल्लेखित उपकरण Claude Code है।

यह अकेले काफी व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

यदि बहुत सारी प्रश्न टिप्पणियाँ हैं, तो दर्शक शायद सामग्री को पूरी तरह से नहीं समझ पाए हैं। यदि किसी विषय के बारे में एक ही प्रश्न दोहराए जाते हैं, तो उस विषय को समझाने वाला वीडियो या लेख बनाना उचित है। यदि कोई विशिष्ट उपकरण का नाम बार-बार आता है, तो उस उपकरण के लिए तुलना लेख या ट्यूटोरियल की मांग हो सक्ती है।

दूसरे शब्दों में, टिप्पणी विश्लेषण सिर्फ एक पुनरावलोकन नहीं है, बल्कि अगली सामगामा सामग्री उत्पादन के लिए सामग्री है।

YouTube निर्माताओं के लिए, टिप्पणी अनुभाग एक खजाना है। हालाँकि, उन सभ को मैन्युअल रूप से पढ़ने में समय लगता है। Codex के साथ, आप उस टिप्पणी अनुभाग को विश्लेषण योग्य डेटा में बदल सकते हैं।

बार-बार पूछे जाने वाले प्रश्न निकालना

टिप्पणी विश्लेषण में विशेष रूप से मूल्यवान चीज़ है प्रश्न पैटर्न का निष्कर्षण।

दर्शक किस बारे में संदेह कर रहे हैं? क्या शुरुआती लोगों के लिए बहुत सारे प्रश्न हैं? क्या तुलनात्मक प्रश्न अधिक हैं? क्या वे सेटअप या कनेक्शन विधियों पर अटके हुए हैं? क्या वे फीस या सीमाओं के बारे में चिंतित हैं?

यह जानकारी अगले प्रसारण सामग्री के बारे में सोचते समय बहुत सहायक होती है।

सामान्य प्रश्नों को विषय के अनुसार वर्गीकृत करें और उन्हें उत्तर नीतियों या अगली सामग्री के कोणों में बदलें।

छवि उदाहरण में, प्रश्न विषय, गिनती, क्या वे शुरुआती या उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए हैं, उदाहरण प्रश्न और उत्तर नीतियाँ सूचीबद्ध हैं।

उदाहरण के लिए, आप उन्हें इस प्रकार वर्गीकृत कर सकते हैं:

• सामान्य प्रश्न।
• मॉडल मॉडल या टूल कैसे चुनें।
• सेटअप और कनेक्शन विधियाँ।
• वर्कफ़्लो कैसे बनाएं।
• फीस और सीमाएं।
• सीखने के संसाधनों के लिए अनुरोध।

इसे न केवल YouTube पर बल्कि विभिन्न कार्यों पर लागू किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि आप एक ऑनलाइ कोर्स चलाते हैं, तो आप छात्रों के प्रश्नों का विश्लेषण करके शिक्षण सामग्री में सुधार कर सकते हैं। एक SaaS कंपनी के लिए, आप पूछताछ सामग्री को वर्गीकृत करके FAQ या सहायता पृष्ठों में सुधार कर सकते हैं। एक बिक्री टीम के लिए, आप संभावित ग्राहकों के प्रश्नों को वर्गीकृत करके उन्हें प्रस्ताव सामग्री में प्रतिबिंबित कर सकते हैं। भर्ती के लिए, आप उम्मीदवारों के प्रश्नों का विश्लेषण करके भर्ती पृष्ठ में सुधार कर सकते हैं।

जापानी कार्यस्थलों में, ये आवाज़ें Slack, ईमेल, फ़ॉर्म, YouTube, X, LINE और Notion जैसी विभिन्न जगहों पर बिखरी हुई हैं। Codex का उपयोग करके उन्हें इकट्ठा करना और उनका विश्लेषण करना और उन्हें अगले उपायों में बदलना आसान हो जाता है।

Excel पर न रुकें; एक डैशबोर्ड बनाएं

Excel रिपोर्ट सुविधाजनक हैं, लेकिन हर बार फ़ाइल खोलना और जांचना थकाऊ हो सकता है। इसलिए, विश्लेषण परिणामों को वेब डैशबोर्ड में बदलने से उन्हें देखना आसान हो जाता है।

कैप्शन: Excel में विश्लेषण की गई सामग्री को डैशबोर्ड के रूप में देखें जिसे ब्राउज़र में देखा जा सकता है।

छवि डैशबोर्ड में, जानकारी कार्ड प्रारूप में प्रदर्शित होती है, जैसे:

• विश्लेषण की गई टिप्पणियों की संख्या।
• प्रश्न दर।
• उत्तर उम्मीदवारों की संख्या।
• ध्यान आकर्षित करने वाले उपकरण।
• टिप्पणी श्रेणियों का वितरण।
• विश्लेषण परिणामों से प्राप्त अंतर्दृष्टि।

उदाहरण के लिए, आप तुरंत देख सकते हैं कि "टिप्पणियों का केंद्र सामान्य प्रतिक्रिया है, लेकिन बहुत सारे प्रश्न भी हैं," "Claude Code में रुचि अधिक है," या "आपको उच्च प्राथमिकता वाले उत्तर उम्मीदवारों से शुरू करके उत्तर देना चाहिए।"

यह केवल डेटा प्रदर्शन नहीं नहीं है। महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे एक ऐसे रूप में बदल दिया जाता है जो निर्णय लेने को आसान बनाता है।

एक YouTube निर्माता के लिए, आगे कौन सा वीडियो बनाना है? एक SNS प्रबंधक के लिए, किस प्रश्न के लिए उत्तर पोस्ट बनाना है? एक विपणक के लिए, विज्ञापनों या LP में किस विषय को प्रतिबिंबित करना है? ग्राहक सहायता के लिए, कौन सा FAQ तैयार करना है?

डैशबोर्ड उन निर्णयों को तेजी से लेने के लिए एक स्क्रीन है।

Codex के ब्राउज़र के भीतर सत्यापन संभव

एक बार वेब डैशबोर्ड बन जाने के बाद, अगली चीज़ जो आवश्यक है वह है संचालन सत्यापन।

आम तौर पर, एक मनुष्य स्थानीय सर्वर लॉन्च करेगा, ब्राउज़र खोलेगा, स्क्रीन पर क्लिक करेगा, और लेआउट के गिरने या बग की जांच करेगा।

Codex में, आप इस सत्यापन कार्य का अधिकांश भाग AI पर छोड़ सकते हैं।

आप बनाए गए डैशबोर्ड को Codex के अंदर ब्राउज़र में वैसे ही जांच सकते हैं।

आप Codex से इस प्रकार अनुरोध कर सकते हैं:

"डैशबोर्ड को ब्राउज़र में खोलें और टैब स्विचिंग, खोज, लिंक और डेटा खाली होने पर प्रदर्शन की जांच करें। यदि समस्याएं हैं, तो कृपया उन्हें ठीक करें।"

फिर Codex वास्तव में स्क्रीन खोलेगा, उसकी जांच करेगा, और आवश्यकतानुसार सुधार का प्रस्ताव या निष्पादन करेगा।

यह काफी व्यावहारिक है।

केवल कोड देखने पर, UI की असुविधा को नोटिस करना मुश्किल हो सकता है। बटन पर टेक्स्ट छोटा है। कार्ड का मार्जिन संकीर्ण है। खोज परिणाम खाली होने पर कुछ प्रदर्शित नहीं होता है। बाहरी लिंक उसी टैब में खुलते हैं। टैब की चयन स्थिति समझना मुश्किल है। मोबाइल चौड़ाई पर लेआउट टूट जाता है।

ये समस्याएं तब तक नोटिस करना मुश्किल होती हैं जब तक आप वास्तव में ब्राउज़र में इसे न छूएं।

Codex के Browser Use का उपयोग करके, आप इस सत्यापन कार्य को AI में शामिल कर सकते हैं।

QA के लिए Browser Use मजबूत है

Codex प्लगइन स्क्रीन को देखते हुए, Browser Use, Spreadsheets और Presentations जैसे फ़ंक्शन प्रदर्शित होते हैं।

Browser Use का उपयोग करके, Codex ब्राउज़र को संचालित करते हुए स्क्रीन सत्यापन और परीक्षण कर सकता है।

Browser Use सिर्फ ब्राउज़र खोलने का फ़ंक्शन नहीं है। Codex ब्राउज़र को संचालित कर सकता है, क्लिक कर सकता है, इनपुट कर सकता है, और स्क्रीन की जांच करते हुए काम कर सकता है।

उदाहरण के लिए, आप निम्नलिखित कर सकते हैं:

• स्थानीय रूप से लॉन्च किए गए ऐप को खोलें।
• डैशबोर्ड टैब स्विच करें।
• खोज बॉक्स में टेक्स्ट दर्ज करें।
• जांचें कि बाहरी लिंक सही ढंग से खुलते हैं या नहीं।
• बटन दबाएं और प्रतिक्रिया देखें।
• लेआउट के गिरने का पता लगाएं।
• डेटा खाली होने पर स्क्रीन जांचें।
• पहुंच संबंधी मुद्दों को इंगित करें।

डेवलपर्स के लिए, यह QA के लिए एक सहायता बन जाता है। गैर-इंजीनियरों के लिए, बड़ा फायदा यह है कि इसे "AI के रूप में उपयोग कर सकते हैं जो स्क्रीन देखते हुए सुधार करता है।"

जापानी व्यावसायिक सेटिंग्स में, छोटे आंतरिक टूल या प्रबंधन स्क्रीन का कभी-कभी पर्याप्त परीक्षण के बिना उपयोग किया जाता है। Codex में ब्राउज़र सत्यापन को शामिल करके, कम से कम प्राथमिक बग या उपयोगिता मुद्दों को पहले से ढूंढना आसान हो जाता है।

UI पूर्णता में सुधार के लिए, आप छवि निर्माण या संदर्भ विज़ुअल का उपयोग कर सकते हैं

इस बार के मूल वर्कफ़्लो में, डैशबोर्ड बनाने से पहले, GPT Image 2 के साथ UI अवधारणाएं या लोगो ड्राफ्ट बनाए गए और प्रोजेक्ट सामग्री के रूप में सहेजे गए।

कार्यान्वयन से पहले संदर्भ विज़ुअल तैयार करने से डैशबोर्ड का रूप अधिक स्थिर होता है।

यह उपयोग करने का एक बहुत अच्छ्ा तरीका है।

यदि आप अचानक AI से "एक शानदार डैशबोर्ड बनाएं" कहते हैं, तो इसका परिणाम एक सुरक्षित लेकिन कमजोर प्रभाव छोड़ने वाली स्क्रीन हो सकती है। दूसरी ओर, यदि आप पहले संदर्भ छवियां या दिशा बनाते हैं, तो डिज़ाइन अक्ष को परिभाषित करना आसान हो जाता है।

उदाहरण के लिए, आप निर्दिष्ट कर सकते हैं:

• मुझे एक डार्क मैनेजमेंट स्क्रीन चाहिए।
• मैं इसमें थोड़ा YouTube जैसा रंग जोड़ना चाहता हूं।
• मैं कार्ड प्रकार के साथ संकेतकों को देखना आसान बनाना चाहता हूं।
• मैं चाहता हूं कि ग्राफ बहुत आकर्षक न हों और व्यावहारिक उपयोग के लिए हों।
• मुझे एक ऐसी स्क्रीन चाहिए जिसे सामग्री निर्माता हर हफ्ते देखना चाहें।

ऐसी दिशा पहले तय करके, Codex द्वारा बनाया गया UI भी एक कदम अधिक पेशेवर होगा।

विशेष रूप से जापान के लिए लेखों या सेवाओं के लिए, ऐसी स्क्रीन जो देखने में आसान, शांत और व्यवस्थित हों, अक्सर अत्यधिक आकर्षक डिज़ाइनों की तुलना में अधिक आसानी से स्वीकार की जाती हैं।

कार्य प्रक्रियाओं को Skill में बदलें

एक बार Codex में अच्छी तरह से किया गया कार्य Skill के रूप में सहेजा जा सकता है।

Skill, सीधे शब्दों में कहें तो, एक "पुन: प्रयोज्य कार्य रेसिपी" है।

एक बार बनने के बाद, विश्लेषण प्रवाह को Skill के रूप में सहेजा जा सकता है और अगली बार तुरंत बुलाया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, इस YouTube टिप्पणी विश्लेषण में कई चरण हैं:

1. YouTube API से टिप्पणियाँ प्राप्त करें।
2. टिप्पणियाँ सहेजें।
3. उन्हें वर्गीकृत करें।
4. प्रश्न निकालें।
5. Excel तैयार करें।
6. डैशबोर्ड JSON अपडेट करें।
7. ग्राफ़ छवियां और सहायक फ़ाइलें बनाएं।
8. स्थानीय रूप से स्क्रीन सत्यापित करें।

हर बार एक लंबे प्रॉम्प्ट के साथ इसे भा जाएँने में थकाऊ है।

इसलिए, आप इसे Skill में बदल देते हैं।

यदि आप इसे Skill बनाते हैं, तो आप अगली बार एक छोटे निर्देश के साथ उसी काम को पुन: उत्पन्न कर सकते हैं।

आप सहेजे गए Skills को स्लैश कमांड या प्राकृतिक भाषा से बुला सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आप पूछ सकते हैं:

"YouTube टिप्पणी विश्लेषण Skill चलाएं और नवीनतम डेटा के साथ Excel और डैशबोर्ड अपडेट करें।"

या, आप इसे स्लैश कमांड के रूप में कॉल कर सकते हैं।

यह अवधारणा Codex को व्यवहार में उपयोग करने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।

AI उपयोग में एक सामान्य विफलता हर बार एक बार की बातचीत के साथ समाप्त होना है। कल काम करने वाले प्रॉम्प्ट को आज फिर से खोजना। पिछली प्रक्रिया को याद करते हुए फिर से समझाना। थोड़ा अलग शब्द प्रयोग करने के कारण आउटपुट बदल जाना।

इस तरह से काम स्थिर नहीं होगा।

यदि आप प्रक्रिया को Skill के रूप में छोड़ देते हैं, तो आप अच्छे काम को पुन: उत्पन्न कर सकते हैं। इसके अलावा, यदि कोई सुधार मिलता है, तो आपको बस उस Skill को अपडेट करना होगा।

दूसरे शब्दों में, जितना अधिक आप Codex का उपयोग करते हैं, यह आपके अपने समर्पित कार्य वातावरण में विकसित होता जाता है।

ग्लोबल और प्रोजेक्ट Skills के बीच अंतर करें

Skills के दो मुख्य भंडारण स्थान हैं।

एक है Global Skills। ये वो Skills हैं जिनका उपयोग किसी भी प्रो जेक्ट में किया जा सकता है।

दूसरी है Project Skills। ये केवल उस प्रोजेक्ट के अंदर उपयोग की जाती हैं।

कौन सा चुनना है यह आवेदन पर निर्भर करता है।

उदाहरण के लिए, "बैठक के मिनटों का सारांश," "CSV का विश्लेषण," या "लेख संरचनाएं बनाना" जैसे सामान्य कार्य Global Skills के लिए उपयुक्त हैं। दूसरी ओर, "एक विशिष्ट YouTube चैनल के लिए टिप्पणी विश्लेषण," "किसी विशिष्ट कंपनी के लिए बिक्री रिपोर्ट अपडेट करना," या "किसी विशिष्ट उत्पाद के लिए FAQ निर्माण" जैसी चीज़ें जिनमें बहुत सारे प्रोजेक्ट-विशिष्ट नियम होते हैं, Project Skills के रूप में सुरक्षित हैं।

इस YouTube टिप्पणी विश्लेषण में बहुत सारी प्रोजेक्ट-विशिष्ट जानकारी है। ऐसा इसलिए क्योंकि API कुंजी, लक्ष्य चैनल, आउटपुट गंतव्य, डैशबोर्ड कॉन्फ़िगरेशन, विश्लेषण श्रेणियां आदि निश्चित हैं।

इसलिए, इसे पहले Project Skill के रूप में सहेजना स्वाभाविक है। यदि आप बाद में "इसे अन्य YouTube चैनलों के लिए उपयोग करना" चाहते हैं, तो आप इसे सामान्यीकृत कर सकते हैं और Global Skills में ले जा सकते हैं।

Automation के साथ साप्ताहिक कार्यों को स्वचालित करें

Skills में बदले गए कार्यों को Automation के साथ समय-समय पर निष्पादित किया जा सकता है।

Codex में Automations नामक एक सुविधा है, जो निर्दिष्ट कार्यों को निश्चित दिनों या समय पर निष्पादित कर सकती है।

Automations में, आप वर्तमान में सेट किए गए आवधिक नधिक निष्पादन कार्यों की जांच कर सकते हैं।

इस उदाहरण में, "Weekly YouTube Comment Insights Refresh" नामक एक ऑटोमेशन सेट है। यह सामग्री हर रविवार को 17:00 बजे YouTube टिप्पणी विश्लेषण अपडेट करती है।

आप स्वचालित निष्पादन प्रॉम्प्ट, निष्पादन आपादन आवृत्ति, मॉडल, निष्पादन वातावरण आदि सेट कर सकते हैं।

आप Automation के अंदर काफी विशिष्ट निर्देश लिख सकते हैं।

उदाहरण के लिए, सामग्री जैसे:

• YouTube टिप्पणी विश्लेषण वर्कफ़्लो निष्पादित करें।
• नई टिप्पणी डेटा प्राप्त करें।
• Excel रिपोर्ट फिर से तैयार करें।
• डैशबोर्ड JSON अपडेट करें।
• ब्राउज़र में स्क्रीन सत्यापित करें।
• यदि कोई समस्या नहीं है, तो GitHub पर कमिट करें।
• Vercel के स्वचालित परिनियोजन पर छोड़ दें।
• यदि कोई बदलाव नहीं है, तो खाली कमिट न करें।

इसे सेट करके, आप साप्ताहिक विश्लेषण कार्य को काफी हद तक स्वचालित कर सकते हैं।

एक YouTube निर्माता के लिए, दर्शकों की टिप्पणियों के रुझान हर हफ्ते एक निश्चित समय पर अपडेट होते हैं। एक कॉर पोरेट मार्केटिंग मैनेजर के लिए, एक साप्ताहिक रिपोर्ट का ड्राफ्ट स्वचालित रूप से तैयार होता है। ग्राहक सहायता के लिए, आप पूछताछ के रुझानों में बदलाव को समय-समय पर समझ सकते हैं।

हालाँकि, सावधानी के बिंदु हैं।

स्थानीय निष्पादन के मामले में, कंप्यूटर चालू होना चाहिए और Codex संचालित होने की स्थिति में होना चाहिए। यदि लैपटॉप बंद है या Codex बंद है, तो आवधिक निष्पादन रुक जाएगा।

यदि आप चाहते हैं कि यह 24 घंटे विश्वसनीय रूप से चले, तो आपको एक कॉन्फ़िगरेशन पर विचार करना चाहिए जो क्लाउड वातावरण या VPS में चलता है।

Automation में मॉडल सेटिंग्स से सावधान रहें

Automation का उपयोग करते समय अक्सर अनदेखा किया जाने वाला बिंदु उपयोग किए गए मॉडल की सेटिंग है।

सामान्य चैट में उपयोग किया गया मॉडल आवश्यक रूप से ऑटोमेशन में वैसे ही परिलक्षित नहीं होता। आपको प्रत्येक Automation के लिए मॉडल की जांच करने की आवश्यकता है।

छवि उदाहरण में, Automation विवरण स्क्रीन पर मॉडल GPT-5.5 पर सेट है और Reasoning को High पर सेट किया गया है।

Automation में, आपको सामान्य चैट से अलग निष्पादन मॉडल की जांच करनी होगी।

यदि मॉडल सेटिंग उपयुक्त नहीं है, तो प्रोसेसिंग धीमी हो सकती है या उम्मीद के मुताबिक स्थिर नहीं हो सकती है।

विशेष रूप से उन कार्यों के लिए जहां निष्पादन समय एक चिंता का विषय है, जैसे साप्ताहिक रिपोर्ट अपडेट, मॉडल सेटिंग एक बिंदु है जिसे आप जांचना चाहते हैं।

साथ ही, यदि कोई Excel फ़ाइल खुली छोड़ दी जाती है, तो Codex उसे ओवरराइट नहीं कर पाएगा। यह सामान्य है, लेकिन व्यवहार में यह एक सामान्य समस्या है।

ऑटोमेशन सेट करते समय, ऑटोमेशन प्रॉम्प्ट में इस तरह के नोट्स शामिल करना अच्छा है:

• यदि Excel फ़ाइल खुली है और अपडेट नहीं किया जा सकता है, तो इसकी रिपोर्ट करें।
• यदि यह विफल होता है, तो निर्दिष्ट करें कि यह किस चरण पर रुका।
• यदि डेटा प्राप्त नहीं किया जा सकता है, तो खाली रिपोर्ट के साथ ओवरराइट न करें।
• यदि कोई बदलाव नहीं है, तो कमिट को मजबूर न करें।

इन नियमों को शामिल करके, ऑटोमेशन की विश्वसनीयता बढ़ जाती है।

GitHub और Vercel के साथ प्रकाशित करें

एक स्थानीय रूप से बनाया गया डैशबोर्ड केवल आपके अपने कंप्यूटर पर ही देखा जा सकता है।

यदि आप इसे टीम के सदस्यों या ग्राहकों के साथ साझा करना चाहते हैं, तो आपको इसे वेब पर प्रकाशित करना होगा। इसके लिए GitHub और Vercel का संयोजन सुविधाजनक है।

मूल प्रवाह इस प्रकार है:

1. Codex के साथ एक डैशबोर्ड बनाएं।
2. GitHub पर एक रिपॉजिटरी बनाएं।
3. Codex से GitHub पर कोड भेजें।
4. Vercel में GitHub रिपॉजिटरी लोड करें।
5. परिनियोजित करें।
6. उसके बाद, हर बार जब GitHub पर बदलाव भेजे जाते हैं, Vercel स्वचालित रूप से अपडेट हो जाता है।

इस कॉन्फ़िगरेशन के साथ, सिर्फ Codex में काम करके और इसे GitHub पर प्रतिबिंबित करके, सार्वजनिक साइट भी स्वचालित रूप से अपडेट हो जाती है।

आंतरिक सत्यापन के लिए छोटे पैमाने के डैशबोर्ड या वेब ऐप्स के लिए, यह उपयोग करने में बहुत आसान कॉन्फ़िगरेशन है।

बेशक, आपको प्रकाशन के दायरे के बारे में सावधान रहना होगा। जहाँ YouTube टिप्पणियों जैसा सार्वजनिक डेटा अपेक्षाकृत आसानी से संभाला जा सकता है, वहीं ग्राहक जानकारी या आंतरिक डेटा को संभालते समय आपको हमेशा प्रमाणीकरण और पहुँच प्रतिबंधों पर विचार करना चाहिए।

जापानी कंपनियों में इसका उपयोग करते समय, व्यक्तिगत जानकारी और गोपनीय जानकारी के प्रबंधन में विशेष सावधानी बरतनी चाहिए।

साइड चैट के साथ काम को अलग करें

Codex में साइड चैट नामक एक सुविधाजनक फीचर भी है।

यह एक ऐसा फीचर है जो आपको मुख्य कार्य थ्रेड से अलग, उसी प्रोजेक्ट संदर्भ के साथ एक उप-चैट खोलने की अनुमति देता है।

साइड चैट का उपयोग करके, आप मुख्य कार्य को रोके बिना अन्य प्रश्न पूछ सकते हैं या जाँच कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप मुख्य चैट में डैशबोर्ड कार्यान्वयन के साथ आगे बढ़ रहे हैं। उसी बीच, आप एक और जाँच करना चाह सकते हैं जैसे "इस API की सीमाएँ क्या हैं?" या "क्या मुझे इस Excel शीट का कॉलम कॉन्फ़िगरेशन बदलना चाहिए?"

यदि आप हर बार मुख्य चैट में प्रश्न मिलाते हैं, तो काम का प्रवाह गड़बड़ हो जाता है।

साइड चैट का उपयोग करके, आप मुख्य कार्य के प्रवाह को बनाओ बनाए रखते हुए एक अलग थ्रेड में पूछ सकते हैं। चूँकि जाँच पूरी होने पर आप इसे बंद कर सकते हैं, इसलिए कार्य लॉग को व्यवस्थित करना भी आसान होता है।

यह एक छोटा सा फीचर है, लेकिन लंबे प्रोजेक्ट्स में यह काफी प्रभावी है।

पर्सनैलिटी सेटिंग्स से उत्तर शैली बदलें

Codex में पर्सनैलिटी सेटिंग्स हैं।

Codex की उत्तर शैली को Friendly और Pragmatic में से चुना जा सकता है।

Friendly एक गर्मजोशी और सहयोगात्मक उत्तर शैली है। यह तब उपयुक्त है जब स्पष्टीकरण विनम्र हो और आप बातचीत करते हुए आगे बढ़ना चाहते हैं।

Pragmatic एक संक्षिप्त और कार्य-केंद्रित उत्तर शैली है। यह उपयुक्त है यदि आप व्यवहार में तेजी से आगे बढ़ना चाहते हैं।

जापानी व्यावसायिक उपयोग में, शुरुआत में Friendly ठीक हो सकता है, लेकिन कई लोगों को इसकी आदत होने के बाद Pragmatic का उपयोग करना आसान लग सकता है।

विशेष रूप से जब Codex का रोजाना उपयोग करते हैं, तो यदि कई अनावश्यक स्पष्टीकरण हों, तो यह थोड़ा भारी लग सकता है। इसे Pragmatic पर सेट करने से, यह मुख्य बिंदुओं को लौटाता है, जिससे काम के साथ आगे बढ़ना आसान हो जाता है।

फुल एक्सेस सुविधाजनक है लेकिन सावधानी से उपयोग करें

Codex में फुल एक्सेस सेटिंग्स भी हैं।

फुल एक्सेस को सक्षम करने से काम तेज हो जाता है, लेकिन चूँकि अनुमतियाँ बढ़ जाती हैं, इसलिए इसका सावधानीपूर्वक उपयोग करना आवश्यक है।

जब फुल एक्सेस सक्षम होता है, तो Codex व्यापक अनुमतियों के साथ फ़ाइल संपादन और कमांड निष्पादन कर सकता है। चूँकि अनुमोदन का प्रयास कम हो जाता है, काम तेज हो जाता है।

हालाँकि, इसके अनुरूप जोखिम भी हैं।

• अनपेक्षित फ़ाइलों को संपादित करने की संभावना।
• नेटवर्क के माध्यम से बाहर तक पहुँचने की संभावना।
• गुप्त जानकारी वाली फ़ाइलों को छूने की संभावना।
• गलत कमांड निष्पादित करने की संभावना।

बेशक, Codex को सावधानीपूर्वक काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन चूँकि अनुमतियाँ बढ़ी हैं, मानव पक्ष को भी सावधान रहने की आवश्यकता है।

मैं पहले सामान्य अनुमतियों के साथ इसका उपयोग करने की सलाह देता हूँ। प्रोजेक्ट कॉन्फ़िगरेशन की आदत होने और Codex के व्यवहार पर भरोसा करने में सक्षम होने के बाद, आवश्यकतानुसार फुल एक्सेस का उपयोग करें।

विशेष रूप से कार्य पीसी या कंपनी डेटा को संभालते समय, फुल एक्सेस को आसानी से चालू न करना सुरक्षित है।

कॉन्टेक्स्ट विंडो के प्रति सचेत रहें

Codex बातचीत और काम के संदर्भ को बनाए रखने के लिए एक कॉन्टेक्स्ट विंडो है।

Codex कॉन्टेक्स्ट उपयोग प्रदर्शित करता है और आवश्यकतानुसार इसे स्वचालित रूप से संपीड़ित करता है।

लंबा काम करते समय, बातचीत का इतिहास और फ़ाइल सामग्री बढ़ जाती है। Codex स्वचालित रूप से कॉन्टेक्स्ट को संपीड़ित करता है, लेकिन महत्वपूर्ण प्रोजेक्ट जानकारी को जितना संभव हो फ़ाइलों में छोड़ना अधिक स्थिर होता है।

उस अर्थ में, agents.md और Skills महत्वपूर्ण हैं।

यदि आप केवल चैट में जानकारी छोड़ते हैं, तो लंबे काम के बीच में कॉन्टेक्स्ट पतला हो सकता है। दूसरी ओर, प्रोजेक्ट फ़ाइलों के रूप में छोड़े गए नियम और प्रक्रियाएँ Codex द्वारा संदर्भित की जा सकती हैं।

एक प्रोजेक्ट जितना अधिक दीर्घकालिक रूप से उपयोग किया जाता है, "चैट में समझाने" के बजाय "इसे फ़ाइल में छोड़ने" की चेतना उतनी ही महत्वपूर्ण हो जाती है।

छोटे कार्यों से शुरू करना यथार्थवादी है

इतना पढ़ने के बाद, आप शायद समझ नहीं पा रहे होंगे कि कि कहाँ से शुरू करें क्योंकि Codex बहुत सी चीज़ें कर सकता है।

मैं छोटे नियमित कार्यों से शुरू करने की सलाह देता हूँ।

उदाहरण के लिए, ऐसे कार्य:

• सप्ताह में एक बार YouTube टिप्पणियों का विश्लेषण करना।
• पिछली प्रतिक्रियाओं से X पोस्ट ड्राफ्ट बनाना।
• पूछताछ ईमेल को वर्गीकृत करना।
• बिक्री नोट्स से प्रस्ताव ड्राफ्ट बनाना।
• CSV पढ़ना और सरल रिपोर्ट बनाना।
• आंतरिक FAQ को अपडेट करना।
• Notion नोट्स को व्यवस्थित करना।
• एक्सेल में साप्ताहिक रिपोर्ट बनाना।

आपको शुरू से एक बड़ा व्यावसायिक सिस्टम बनाने की आवश्यकता नहीं है।

बल्कि, पहले उन कार्यों को चुनना अच्छा है "जो हर हफ्ते करने में थकाऊ होते हैं लेकिन नियम-आधारित हो सकते हैं।"

Codex जिसके लिए उपयुक्त है वह पूरी तरह से रचनात्मक कार्य नहीं है। बल्कि, इसकी ताकत उस काम में है जिसमें दोहराव हो, जहाँ इनपुट और आउटपुट कुछ हद तक निश्चित हों, और जहाँ हर बार थोड़ी निर्णय की आवश्यकता हो।

YouTube टिप्पणी विश्लेषण इसका एक विशिष्ट उदाहरण है।

• टिप्पणियाँ नामक इनपुट है।
• वर्गीकरण, एकत्रीकरण और सारांशीकरण नामक प्रक्रियाएँ हैं।
• एक्सेल और डैशबोर्ड नामक आउटपुट हैं।
• अगले वीडियो विचार या उत्तर उम्मीदवार जैसी निर्णय सामग्री प्राप्त होती है।

ऐसे कार्य का Codex के साथ बहुत अच्छा तालमेल है।

जापानी एकल स्वामियों और छोटी टीमों के लिए उपयोग के उदाहरण

यदि आप जापान में Codex का उपयोग करते हैं, तो यह विशेष रूप से एकल स्वामियों, छोटी टीमों, मार्केटिंग प्रबंधकों और सामग्री निर्माताओं के लिए उपयुक्त है।

उदाहरण के लिए, एक YouTube निर्माता टिप्पणी विश्लेषण से अगले वीडियो की योजनाएँ बना सकता है। नोट या ब्लॉग पर लिखने वाला व्यक्ति पाठक प्रतिक्रियाओं या खोज कीवर्ड से लेख विचारों को व्यवस्थित कर सकता है। एक ऑनलाइन प्रशिक्षक शिक्षण सामग्री को बेहतर बनाने के लिए छात्र प्रश्नों को वर्गीकृत कर सकता है। एक SaaS कंपनी सहायता पृष्ठों को बेहतर बनाने के लिए पूछताछ या चैट लॉग का विश्लेषण कर सकती है। एक बिक्री प्रतिनिधि बातचीत नोट्स से प्रस्ताव सामग्री या अनुवर्ती टेक्स्ट बना सकता है। एक भर्ती प्रबंधक आवेदकों के प्रश्नों या साक्षात्कार नोट्स को व्यवस्थित कर सकता है।

बड़ी कंपनी की तरह एक बड़ा सिस्टम बनाए बिना भी, Codex पर्याप्त रूप से उपयोगी है।

बल्कि, छोटी टीमों में प्रभाव अधिक स्पष्ट हो सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि नियमित कार्यों को स्वचालित करके, आप उस निर्णय और योजना के लिए समय वापस पा सकते हैं जो मनुष्यों को मूल रूप से करना चाहिए।

Codex में महारत हासिल करने के टिप्स

अंत में, मैं व्यवहार में Codex में महारत हासिल करने के टिप्स को व्यवस्थित करूँगा।

पहले, काम को फ़ोल्डर इकाइयों में सोचें। प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए फ़ोल्डर विभाजित करें और आवश्यक फ़ाइलों को व्यवस्थित करें।

अगला, agents.md बनाएँ। प्रोजेक्ट के उद्देश्य और नियमों को Codex के साथ साझा करें।

और, इसे अचानक काम न करने दें; प्लान मोड में एक योजना बनाएँ। बड़े कार्यों के लिए, पहले प्रवाह की जाँच करने पर असफल होना कठिन होता है।

सफल प्रक्रियाओं को Skills में बदलें। हर बार एक ही स्पष्टीकरण देने के बजाय, उन्हें पुन: प्रयोग करने योग्य रेसिपी के रूप में सहेजें।

समय-समय पर किए जाने वाले कार्यों को Automations में बदलें। हालाँकि, ध्यान दें कि स्थानीय निष्पादन के लिए, PC को चालू रहना आवश्यक है।

एक बार वेब स्क्रीन बन जाने पर, Browser Use से इसकी जाँच करें। केवल कोड नहीं, बल्कि वास्तविक स्क्रीन देखें और उपयोगिता की जाँच करें।

API कुंजियाँ और गुप्त जानकारी .env.local में सहेजें। ध्यान रखें कि गलती से उन्हें GitHub पर प्रकाशित न करें।

फुल एक्सेस का सावधानीपूर्वक उपयोग करें। यह सुविधाजनक है, लेकिन चूँकि अनुमतियाँ बढ़ती हैं, शुरुआत में सामान्य सेटिंग की सिफारिश की जाती है।

बस इन बिंदुओं को ध्यान में रखने से, Codex व्यवहार में काफी आसान हो जाता है।

सारांश

Codex कोई ऐसा उपकरण नहीं है जो जादू की तरह एक बार में सब कुछ पूरी तरह से कर दे।

पहले निष्पादन में यह विफल हो सकता है। API कनेक्शन में अटक सकता है। Excel फ़ाइल खुली रहने के कारण अपडेट नहीं हो पाएगा। डैशबोर्ड UI अपेक्षा से अधिक सामान्य हो सकता है। ऑटोमेशन निष्पादन धीमा हो सकता है।

हालाँकि, इन सभी में सुधार किया जा सकता है।

महत्वपूर्ण बात यह है कि विफलताओं को एकमुश्त न छोड़ा जाए।

सफल प्रक्रियाओं को Skills में बदलें। विफलता के कारण को agents.md या प्रोजेक्ट नोट्स में छोड़ें। साप्ताहिक कार्यों को Automations में बदलें। स्क्रीन सत्यापन को Browser Use में शामिल करें। प्रोजेक्ट फ़ोल्डर के भीतर कार्य ज्ञान संचित करें।

इस प्रवाह को बनाकर, Codex केवल एक चैट AI नहीं, बल्कि आपका अपना समर्पित व्यावहारिक साथी बन जाता है।

इस YouTube टिप्पणी विश्लेषण उदाहरण में, हम Codex का उपयोग करके निम्नलिखित करने में सक्षम थे:

• YouTube टिप्पणियाँ प्राप्त करना।
• 200 से अधिक टिप्पणियों का विश्लेषण करना।
• एक Excel रिपोर्ट बनाना।
• अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न निकालना।
• उत्तर उम्मीदवारों को व्यवस्थित करना।
• अगली सामग्री विचार तैयार करना।
• एक वेब डैशबोर्ड बनाना।
• ब्राउज़र में सत्यापित करना।
• इसे एक Skill के रूप में पुन: प्रयोग करने योग्य बनाना।
• साप्ताहिक स्वचालित अपडेट सेट करना।

ये सभी एक प्रोजेक्ट फ़ोल्डर के भीतर जुड़े हुए हैं।

यदि आप जापानी कार्यस्थल में Codex का उपयोग करते हैं, तो इसे "सब कुछ AI पर छोड़ने" के बजाय "हर हफ्ते जो काम आप करते हैं उसे Codex के साथ व्यवस्थित करना" के रूप में सोचना सही है।

यह शुरुआत में एक छोटा कार्य हो सकता है।

• वह Excel जो आप हर हफ्ते बनाते हैं।
• वे टिप्पणियाँ जो आप हर बार पढ़ते हैं।
• वह उत्तर टेक्स्ट जो आप कई बार समान रूप से लिखते हैं।
• वह रिपोर्ट जो आप मासिक रूप से सारांशित करते हैं।
• कंपनी के भीतर बिखरे हुए FAQ।
• पोस्ट करने के बाद जिन SNS प्रतिक्रियाओं को आप पीछे मुड़कर देखते हैं।

ऐसा एक कार्य चुनें, Codex से प्रक्रिया को व्यवस्थित करवाएँ, इसे निष्पादित करें, इसे एक Skill में बदलें, और यदि आवश्यक हो तो इसे स्वचालित करें।

बस इस पैटर्न को प्राप्त करने से, Codex का मूल्य बढ़ जाएगा।

AI युग में महत्वपूर्ण केवल सुविधाजनक उपकरणों को जानना नहीं है। यह अपने काम के भीतर उस कार्य प्रवाह को खोजना है जिसमें AI प्रवेश कर सके।

Codex उस प्रवाह को बनाने के लिए एक काफी शक्तिशाली विकल्प है।

Codex मुफ्त कार्यशालाएँ किसी भी समय आयोजित होने के लिए निर्धारित हैं!

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