$300/माह की गलती
छह महीने पहले मैं Coursera Plus के लिए $49/माह, DataCamp के लिए $39/माह दे रहा था, और दो Udemy बंडलों पर $199 खर्च कर चुका था। मैं पोकेमॉन कार्ड्स की तरह सर्टिफिकेट इकट्ठा कर रहा था और खरोंच से एक भी चीज़ नहीं बना पा रहा था।
फिर मुझे कुछ ऐसा मिला जिसने सब कुछ बदल दिया: जो कंपनियाँ वास्तव में AI बनाती हैं - Google, Anthropic, OpenAI - उन्होंने अपनी ट्रेनिंग मुफ्त देना शुरू कर दिया था। पानी-पतला इंट्रो वीडियो नहीं। सर्टिफिकेट के साथ पूरे कोर्स। इस बीच, GitHub पर ऐसे रिपॉजिटरी थे जिनमें 95,000+ स्टार्स थे और जो मेरे द्वारा भुगतान किए गए किसी भी कोर्स से बेहतर पढ़ाते थे।
मैंने हर सब्सक्रिप्शन कैंसल कर दिया। एक AI एजेंट बनाया जो मेरी सुबह की दिनचर्या को मैनेज करता है। और यह सब $0 में किया।
यह लेख वही सटीक सिस्टम है जो मैं चाहता था कि मेरे पास शुरुआत में होता। लिंक की सूची नहीं। "30 ऐसे संसाधन जिन्हें आप कभी नहीं खोलेंगे" नहीं। यह एक कदम-दर-कदम पथ है: पहले यह करें, फिर यह, फिर यह बनाएँ। इसे क्रम में फॉलो करें। 14 हफ्तों में, आप शून्य से वास्तविक AI सिस्टम तैनात करने तक पहुँच जाएँगे।
इस गाइड का उपयोग कैसे करें
नियम 1: आगे मत कूदें। चरण 3 मानता है कि आपने चरण 2 कर लिया है। यदि आप ग्रेडिएंट्स को समझे बिना LLMs पर कूदते हैं, तो आप ऐसा कोड कॉपी करेंगे जिसे आप समझते नहीं हैं।
नियम 2: नोट्स लें। मैं Obsidian (मुफ्त, स्थानीय, मार्कडाउन) का उपयोग करता हूँ। हर सत्र के बाद, तीन चीज़ें लिखें: आपने क्या सीखा, आपको क्या आश्चर्य हुआ, अभी भी क्या स्पष्ट नहीं है। यह अनिवार्य है।
नियम 3: हर कदम पर बनाएँ। हर कदम एक चेकपॉइंट के साथ समाप्त होता है। यदि आप इसे नहीं कर सकते, तो पीछे जाएँ।
शुरू करने से पहले Obsidian में यह फ़ोल्डर संरचना सेट करें:
चरण 1: अपना वातावरण सेट करें (दिन 1)
कुछ भी सीखने से पहले, अपने टूल्स सेट करें। एक शाम। ज़्यादा मत सोचें।
अपने टूल्स इंस्टॉल करें
- Python 3.11+ - python.org/downloads। "Add to PATH" चेक करें।
- VS Code - code.visualstudio.com। Python एक्सटेंशन इंस्टॉल करें।
- Git + GitHub - github.com। रिपॉजिटरी फोर्क करने और प्रोजेक्ट सेव करने के लिए।
- Obsidian - obsidian.md। ऊपर दी गई फ़ोल्डर संरचना बनाएँ।
- Ollama - ollama.com। मॉडल्स को स्थानीय रूप से चलाने के लिए। अभी इंस्टॉल करें, आप इसे चरण 4 से उपयोग करेंगे।
अपने मुफ्त खाते बनाएँ
- Anthropic Academy - anthropic.skilljar.com। सर्टिफिकेट के साथ 16 मुफ्त कोर्स। 2026 में सबसे कम आंका गया AI लर्निंग प्लेटफॉर्म।
- OpenAI Academy - academy.openai.com। मुफ्त वर्कशॉप, ट्यूटोरियल, AI Foundations कोर्स।
- Google AI - grow.google/ai। Google AI Professional Certificate — 7 मॉड्यूल, Coursera ऑडिट के माध्यम से मुफ्त।
- Coursera - coursera.org। ऑडिट मोड = मुफ्त। IBM ML सर्टिफिकेट और Google कोर्स के लिए।
Coursera पर ऑडिट मोड
जब Coursera आपसे भुगतान करने के लिए कहे, तो नीचे छोटे "Audit this course" लिंक को देखें। सभी वीडियो और सामग्री तक पूर्ण पहुँच, मुफ्त। कोई Coursera सर्टिफिकेट नहीं, लेकिन आपको इसके बजाय सीधे Anthropic, OpenAI और Google से सर्टिफिकेट मिलेंगे।
चेकपॉइंट:
Python + VS Code + Ollama इंस्टॉल हो गए। GitHub खाता बन गया। Obsidian वॉल्ट तैयार है। Anthropic Academy, OpenAI Academy, Google AI और Coursera पर खाते।
चरण 2: AI फंडामेंटल्स - समझें कि आप क्या बना रहे हैं (सप्ताह 1–2)
2026 में यह क्यों मायने रखता है:
AI साक्षरता अब एक हायरिंग फिल्टर है। 2025 के WEF विश्लेषण में पाया गया कि AI-साक्षर कर्मचारी 15–22% वेतन प्रीमियम प्राप्त करते हैं। फंडामेंटल्स को समझना आपको 90% आवेदकों से आगे रखता है।
सप्ताह 1: बड़ी तस्वीर
पहले → Google AI Professional Certificate (मॉड्यूल 1–3)
grow.google/ai-professional - सबसे आसान शुरुआत। कोई कोड नहीं। कवर करता है: AI क्या है, AI के साथ विचार-मंथन, AI के साथ शोध। आपको शब्दावली देता है।
फिर → Anthropic Academy: AI Fluency: Framework & Foundations
anthropic.skilljar.com - 4D AI Fluency Framework। विश्वविद्यालय के प्रोफेसरों के साथ सह-विकसित। 2–3 घंटे लगते हैं। यह 2026 में कहीं भी उपलब्ध सबसे अच्छे इंट्रो कोर्स में से एक है, और सर्टिफिकेट वास्तव में LinkedIn पर अच्छा लगता है - यह Anthropic से है, जो Claude के पीछे की कंपनी है।
सप्ताह 2: पहला कोड + पहली अवधारणाएँ
फिर → microsoft/generative-ai-for-beginners (पाठ 1–6)
github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners - 95,000+ स्टार्स। 21 पाठ। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें और पाठ 1–6 पर काम करें: GenAI क्या है, LLMs कैसे काम करते हैं, प्रॉम्प्ट का उपयोग, पहला चैट ऐप।
चेकपॉइंट:
आप अपने शब्दों में LLMs, टोकन और ट्रांसफॉर्मर समझा सकते हैं। पहले Jupyter नोटबुक चलते हैं। Obsidian में 4–6 नोट्स हैं।
चरण 3: ML फाउंडेशन - जादू के पीछे का गणित सीखें (सप्ताह 3–5)
2026 में यह क्यों मायने रखता है:
ML फंडामेंटल्स वह अंतर है जो ट्यूटोरियल कॉपी करने वाले और मॉडल को डीबग करने वाले के बीच होता है। कंपनियाँ $150K+ उन इंजीनियरों को देती हैं जो समझते हैं कि मॉडल कम प्रदर्शन क्यों करता है, न कि केवल API को कॉल करना।
प्राथमिक: microsoft/ML-For-Beginners
github.com/microsoft/ML-For-Beginners - 44,900+ स्टार्स। 12-सप्ताह का पाठ्यक्रम: रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग, NLP बेसिक्स। क्विज़, नोटबुक, चुनौतियाँ। हम 3 सप्ताह में 2 पाठ/दिन की दर से संपीड़ित करते हैं।
समानांतर: Coursera पर IBM Machine Learning
coursera.org/professional-certificates/ibm-machine-learning - ऑडिट मोड मुफ्त। अधिक पारंपरिक वीडियो प्रारूप। Microsoft रिपॉजिटरी के साथ उपयोग करें — एक ही विषय पर दो कोण = बेहतर प्रतिधारण।
गणित संदर्भ: mlabonne/llm-course (फाउंडेशन)
github.com/mlabonne/llm-course — 40K+ स्टार्स। पहला खंड: रैखिक बीजगणित, कैलकुलस, प्रायिकता। केवल ML से संबंधित गणित। जब भी कुछ अपरिचित मिले, इसे संदर्भित करें।
सप्ताह 5 परियोजना: Microsoft रिपॉजिटरी से एक डेटासेट चुनें। खरोंच से अपना खुद का क्लासिफिकेशन मॉडल बनाएँ। GitHub पर पुश करें।
चेकपॉइंट:
आप रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग, ग्रेडिएंट डिसेंट, लॉस फंक्शन, ओवरफिटिंग को समझते हैं। आपने वास्तविक डेटा पर एक मॉडल प्रशिक्षित किया है। GitHub पर एक प्रोजेक्ट।
चरण 4: डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क - खरोंच से बनाएँ (सप्ताह 6–8)
प्राथमिक: karpathy/nn-zero-to-hero
karpathy.ai/zero-to-hero.html (वीडियो) + github.com/karpathy/nn-zero-to-hero (कोड)
Andrej Karpathy, Tesla में AI के पूर्व निदेशक, OpenAI के सह-संस्थापक। वह बिल्कुल शुरुआत से न्यूरल नेटवर्क बनाते हैं - कोई फ्रेमवर्क नहीं, केवल Python और गणित। आप बनाते हैं: micrograd, makemore, और nanoGPT।
- सप्ताह 6: व्याख्यान 1–3 (micrograd + makemore)। साथ में कोड करें। रुकें, हर लाइन टाइप करें, चलाएँ, तोड़ें।
- सप्ताह 7: व्याख्यान 4–5 (एक्टिवेशन, BatchNorm, बैकप्रॉप)। घना - प्रति दिन एक व्याख्यान। विस्तृत नोट्स।
- सप्ताह 8: व्याख्यान 6–7 (GPT खरोंच से + टोकनाइजेशन)। पेऑफ: आप एक ट्रांसफॉर्मर बनाते हैं।
Ollama के साथ समानांतर प्रयोग:
जब आप nanoGPT बना रहे हों, दूसरे टर्मिनल में ollama run llama3.2:3b चलाएँ। अपने "खिलौना" मॉडल के आउटपुट की तुलना वास्तविक 3B-पैरामीटर मॉडल से करें। यह "मैं सिद्धांत समझता हूँ" और "मैं मॉडल को स्थानीय रूप से चला सकता हूँ" के बीच की खाई को पाटता है। यह देखना आँखें खोलने वाला है कि 3 बिलियन पैरामीटर बनाम आपके 10 मिलियन आउटपुट गुणवत्ता पर क्या करते हैं।
पूरक: microsoft/AI-For-Beginners (डीप लर्निंग)
github.com/microsoft/AI-For-Beginners - सप्ताह 7–12: CNN, RNN। Karpathy से आगे बढ़ाता है, विशेष रूप से कंप्यूटर विज़न के लिए।
API से पुल: Anthropic Academy - Claude API के साथ बिल्डिंग
anthropic.skilljar.com - अब जब आप मॉडल को अंदर से समझते हैं, तो उन्हें API के माध्यम से उपयोग करना सीखें। ऑथ, सिस्टम प्रॉम्प्ट, टूल उपयोग, स्ट्रीमिंग को कवर करता है। सिद्धांत से उत्पाद तक का पुल।
चेकपॉइंट:
आपने खरोंच से एक न्यूरल नेटवर्क बनाया है। आप बैकप्रॉप, अटेंशन, ट्रांसफॉर्मर को समझते हैं। आप समझा सकते हैं कि GPT कैसे काम करता है। आप Ollama के साथ मॉडल को स्थानीय रूप से चला सकते हैं। आप Claude API जानते हैं।
चरण 5: LLMs और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग - वास्तविक मॉडल के साथ काम करें (सप्ताह 9–10)
गहरा गोता: mlabonne/llm-course (LLM Scientist Track)
github.com/mlabonne/llm-course - सबसे व्यापक मुफ्त LLM पाठ्यक्रम। हर विषय के लिए Colab नोटबुक।
- LLM आर्किटेक्चर - आपने Karpathy के साथ जो बनाया उससे जुड़ता है
- फाइन-ट्यूनिंग (LoRA, QLoRA) - विशिष्ट कार्यों के लिए मॉडल को अनुकूलित करें
- क्वांटाइजेशन - मॉडल को स्थानीय रूप से चलाएँ (आपके Ollama सेटअप से जुड़ता है)
- मूल्यांकन - मापें कि क्या आपका मॉडल वास्तव में अच्छा है
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
OpenAI Academy: academy.openai.com/public/content - "Intro to Prompt Engineering" और "ChatGPT for any role" उस टीम से जिसने ChatGPT बनाया।
Anthropic Prompt Engineering: docs.anthropic.com - इंटरनेट पर शायद सबसे अच्छी लिखी गई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड। कोई कोर्स नहीं — एक गहन विस्तृत संदर्भ।
जारी: microsoft/generative-ai-for-beginners (पाठ 7–21)
वापस जाएँ और पाठ 7–21 पूरा करें। गहन ज्ञान के साथ, ये उन्नत पाठ क्लिक करते हैं: RAG, फंक्शन कॉलिंग, डिज़ाइन पैटर्न, फाइन-ट्यूनिंग।
सप्ताह 10 परियोजना: अपने Obsidian नोट्स पर एक RAG बनाएँ
ChromaDB या LanceDB (दोनों मुफ्त, दोनों स्थानीय) का उपयोग करके अपने AI-Learning वॉल्ट को इंडेक्स करें। एक ऐसा टूल बनाएँ जो आपके द्वारा सीखी गई हर चीज़ के बारे में सवालों के जवाब दे। आप सचमुच अपने दूसरे दिमाग के ऊपर एक दूसरा दिमाग बना रहे हैं। GitHub पर पुश करें।
चरण 6: AI एजेंट - कुछ वास्तविक बनाएँ (सप्ताह 11–12)
प्राथमिक: microsoft/ai-agents-for-beginners
github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners - 12 पाठ: टूल उपयोग, मेमोरी, मल्टी-एजेंट सिस्टम, ऑर्केस्ट्रेशन।
गहरा गोता: Anthropic Academy - MCP कोर्स
anthropic.skilljar.com - "Introduction to Model Context Protocol" + "MCP: Advanced Topics।" MCP, AI को बाहरी टूल से जोड़ने के लिए Anthropic का खुला मानक है — 2026 में एजेंट टूल-उपयोग का मानक। ये कोर्स आपको खरोंच से MCP सर्वर और क्लाइंट बनाना सिखाते हैं।
फ्रेमवर्क: LangGraph (LangChain द्वारा)
मुफ्त Colab नोटबुक में LangGraph पर 2–3 सत्र बिताएँ। यह स्टेटफुल, मल्टी-स्टेप एजेंट वर्कफ़्लो बनाने के लिए सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क है। Anthropic MCP दृष्टिकोण का पूरक — LangGraph ऑर्केस्ट्रेशन के लिए, MCP टूल कनेक्शन के लिए।
बोनस: Anthropic Cookbook
docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/use-case-guides - टूल उपयोग और MCP पैटर्न के सबसे अच्छे वास्तविक दुनिया के उदाहरण। इन्हें केस स्टडी की तरह पढ़ें।
अंतिम एजेंट परियोजना:
एक एजेंट बनाएँ जो आपकी स्थानीय फ़ाइलों के साथ काम करने के लिए MCP + Claude का उपयोग करता है। उदाहरण: एक एजेंट जो आपके Obsidian वॉल्ट को पढ़ता है, आपके द्वारा पढ़े जा रहे विषयों पर अपडेट के लिए वेब चेक करता है, और आपके Telegram पर एक दैनिक सारांश उत्पन्न करता है। आर्किटेक्चर के लिए मेरा लेख "I Built an AI Agent That Manages My Life" देखें।
चेकपॉइंट:
आपने MCP के साथ एक काम करने वाला AI एजेंट बनाया है। आप एजेंट आर्किटेक्चर, टूल उपयोग और मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लो को समझते हैं। आपका पोर्टफोलियो बढ़ता है।
चरण 7: प्रोडक्शन, पोर्टफोलियो और जिम्मेदार AI (सप्ताह 13–14)
तैनात करें (सभी मुफ्त)
अपना सबसे अच्छा प्रोजेक्ट लें और इसे तैनात करें:
- Gradio + Hugging Face Spaces - ML डेमो साझा करने का सबसे तेज़ तरीका। मुफ्त होस्टिंग।
- Streamlit Community Cloud - डेटा-केंद्रित ऐप्स के लिए। मुफ्त स्तर।
- Vercel - वेब-आधारित AI टूल के लिए। मुफ्त स्तर।
अपने मॉडल का मूल्यांकन करें
बिना मूल्यांकन के तैनात मॉडल एक देयता है। गुणवत्ता मापना सीखें:
- DeepEval - LLM मूल्यांकन के लिए ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क।
- RAGAS - विशेष रूप से RAG पाइपलाइनों (चरण 5 से आपका Obsidian RAG) के मूल्यांकन के लिए।
- LLM-as-Judge - एक LLM का उपयोग दूसरे के आउटपुट का मूल्यांकन करने के लिए। Claude इसके लिए उत्कृष्ट है।
जिम्मेदार AI और सुरक्षा
यह वह जगह है जहाँ 90% मुफ्त गाइड विफल होते हैं। वे आपको बनाना सिखाते हैं लेकिन जिम्मेदारी से नहीं।
- Constitutional AI - समझें कि आधुनिक मॉडल कैसे संरेखित होते हैं। Anthropic का मुख्य दृष्टिकोण।
- प्रॉम्प्ट इंजेक्शन रक्षा - अपने ऐप्स को प्रतिकूल इनपुट से कैसे बचाएँ।
- रेड-टीमिंग - उपयोगकर्ताओं से पहले अपने सिस्टम का तनाव-परीक्षण कैसे करें।
संसाधन: Anthropic का आधिकारिक सुरक्षा गाइड + Anthropic Academy में जिम्मेदार AI कोर्स।
पोर्टफोलियो और करियर
AI में आपका GitHub प्रोफाइल ही आपका रिज्यूमे है। इसे प्रभावशाली बनाने का तरीका:
- GitHub README - पेशेवर प्रोफाइल README + आर्किटेक्चर आरेख और लाइव डेमो लिंक के साथ प्रोजेक्ट README।
- LinkedIn केस - अपने प्रोजेक्ट के बारे में 2–3 छोटे केस स्टडी लिखें। क्या समस्या, आपने क्या बनाया, आपने क्या सीखा।
- करियर ट्रैक - जूनियर AI इंजीनियर ($80–120K) → प्रॉम्प्ट/एजेंट इंजीनियर ($120–180K) → AI प्रोडक्ट इंजीनियर ($150–250K)।
कैपस्टोन प्रोजेक्ट:
एक प्रोडक्शन-ग्रेड AI एजेंट बनाएँ जो आपके जीवन में एक वास्तविक समस्या को हल करता है। तैनात। एक मूल्यांकन प्रणाली के साथ। सुरक्षा जाँच के साथ। यह वही है जो आप नियोक्ताओं को दिखाते हैं। यह वही है जिसके बारे में आप ट्वीट करते हैं। यह प्रमाण है।
चेकपॉइंट:
आपके पास एक तैनात, मूल्यांकित, सुरक्षा-जाँचित AI सिस्टम है। पेशेवर GitHub प्रोफाइल। LinkedIn केस स्टडी। आप नौकरी के लिए तैयार हैं।
रखरखाव मोड: वर्तमान कैसे रहें
AI तेज़ी से बदलता है। रोडमैप पूरा करने के बाद आगे रहने का साप्ताहिक अनुष्ठान:
- सोमवार: Anthropic, OpenAI और Google रिलीज़ नोट्स चेक करें। 10 मिनट।
- बुधवार: दिलचस्प पेपर के लिए arxiv-sanity-lite ब्राउज़ करें। 1 सार पढ़ें। 15 मिनट।
- शुक्रवार: एक नए पेपर/टूल पर Yannic Kilcher या 1littlecoder का एक वीडियो देखें। 20 मिनट।
- मासिक: एक नए टूल या तकनीक के साथ एक छोटा प्रोजेक्ट बनाएँ। GitHub पर पुश करें।
कुल समय: ~1 घंटा/सप्ताह। यह आपको AI प्रैक्टिशनर्स के शीर्ष 10% में रखता है।
यह कैसे तुलना करता है
इस रोडमैप और विकल्पों के बीच ईमानदार तुलना:
पूर्ण संसाधन सूची
मुफ्त कोर्स (सर्टिफिकेट के साथ)
• Anthropic Academy - anthropic.skilljar.com - 16 कोर्स, मुफ्त सर्टिफिकेट
• OpenAI Academy - academy.openai.com - वर्कशॉप, ट्यूटोरियल, AI Foundations
• Google AI Professional Certificate - grow.google/ai - 7 मॉड्यूल
• Coursera पर IBM ML - ऑडिट मोड मुफ्त - पूर्ण ML सर्टिफिकेट
• NVIDIA DLI - developer.nvidia.com/training - GPU और डीप लर्निंग
• DeepLearning.AI - Andrew Ng के शॉर्ट कोर्स, विशेष रूप से "Agentic AI" और "LangChain for LLM Apps"
GitHub रिपॉजिटरी
• microsoft/generative-ai-for-beginners - 95K★ - 21 पाठ GenAI
• microsoft/ML-For-Beginners - 45K★ - 12 सप्ताह क्लासिक ML
• microsoft/AI-For-Beginners - 35K★ - 24 पाठ डीप लर्निंग और CV
• karpathy/nn-zero-to-hero - Andrej Karpathy द्वारा खरोंच से न्यूरल नेट
• mlabonne/llm-course - 40K★ - पूर्ण LLM रोडमैप + Colab
• microsoft/ai-agents-for-beginners - 12 पाठ AI एजेंट
• ashishpatel26/500-AI-ML-DL-Projects - 500+ प्रोजेक्ट आइडियाज
टूल्स (मुफ्त)
• Ollama + Open WebUI - मॉडल को स्थानीय रूप से चलाएँ, सेल्फ-होस्टेड ChatGPT विकल्प
• Anthropic Cookbook - docs.anthropic.com - सबसे अच्छे टूल-उपयोग और MCP उदाहरण
• Hugging Face Course (2026) - विशेष रूप से Agents और Evaluation अनुभाग
• ChromaDB / LanceDB - RAG प्रोजेक्ट के लिए मुफ्त स्थानीय वेक्टर डेटाबेस
YouTube (मुफ्त)
• Andrej Karpathy - Neural Networks: Zero to Hero
• 3Blue1Brown - न्यूरल नेटवर्क और रैखिक बीजगणित विज़ुअलाइज़्ड
• Yannic Kilcher - AI पेपर ब्रेकडाउन
• 1littlecoder - नवीनतम AI टूल और कार्यान्वयन (2026 फोकस)
• Matt Wolfe - AI समाचार और टूल समीक्षाएँ
आज रात शुरू करें
अगले 60 मिनट में वास्तव में यह करें:
- Obsidian इंस्टॉल करें और AI-Learning वॉल्ट बनाएँ। 5 मिनट।
- Anthropic Academy के लिए साइन अप करें। AI Fluency शुरू करें। पहला मॉड्यूल देखें। पहला नोट लिखें। 30 मिनट।
- GitHub पर microsoft/generative-ai-for-beginners को फोर्क करें। पाठ 1 खोलें। इसे पढ़ें। 20 मिनट।
बस इतना ही। तीन चीज़ें। आज रात।
2026 में जो लोग वास्तव में AI सीखेंगे, वे वे नहीं हैं जो 50 लेखों को बुकमार्क करते हैं। वे वे हैं जो एक टर्मिनल खोलते हैं और शुरू करते हैं।
मैंने $300/माह उन कोर्स पर खर्च करना शुरू किया जिन्होंने मुझे वह कोड कॉपी-पेस्ट करना सिखाया जो मैं समझता नहीं था। आज मैं मज़े के लिए AI एजेंट बनाता हूँ और पूरी शिक्षा की लागत मुझे $0 थी। संसाधन वहीं हैं। एकमात्र सवाल यह है कि क्या आप शुरू करेंगे।
कृपया मुझे tg पर सब्सक्राइब करें <3 - https://t.me/+y1dBeWEIm_plMGNi
