1,900 फ़ाइलें, 512,000 पंक्तियाँ कोड, एक .map फ़ाइल कॉन्फ़िगरेशन में गलती, और जिन्हें किसी ने नोटिस नहीं किया

लेखक: जियायान केआ

स्रोत: सिलिकॉन वैली एलन वॉकर

सुबह 7:02 बजे, मिशन डिस्ट्रिक्ट, जॉम्बी कॉफी की खिड़की के पास

आज सुबह एक अजीब सी है। चाओफान शो द्वारा पोस्ट की गई उस X पोस्ट को 310 लाख बार देखा जा चुका है, और सभी समूह विस्फोटित हो रहे हैं।

दूसरी गिलास पीने के बाद, सिलिकॉन वैली के एलन वॉकर ने 1,900 फाइलें डाउनलोड कर लीं और पढ़ना शुरू कर दिया।

पढ़ने के बाद एलन ने कुछ लोगों से बात की—काई (पूर्व-गूगल, अब इन्फ्रास्ट्रक्चर स्टार्टअप कर रहे हैं), मार्कस (PE का पृष्ठभूमि, हाल ही में AI डील पर नजर रख रहे हैं), और सैरा (एंथ्रोपिक की पूर्व इंजीनियर, अब स्वतंत्र)। आज की बातचीत से निकला कुछ यह है।

सिलिकॉन वैली के एलन वॉकर को लगता है कि अधिकांश लोग विश्लेषण के दृष्टिकोण को पर्याप्त नीचे तक नहीं ले जाते। नीचे मेरी रिकॉर्डिंग और व्यवस्था है।

01 रहस्य 1: मॉडल केवल कच्चा माल है, हार्नेस ही वास्तविक बाधा है—और यह संख्या 46,000 पंक्तियाँ हैं

अधिकांश लोगों ने इस लीक को देखकर पहली बात यह कही: "वाह, Claude Code इतना जटिल है।" गलत, इसे उल्टा कहना चाहिए: Claude Code इतना उपयोगी क्यों है? क्योंकि यह एक और अधिक बुद्धिमान Claude को कॉल नहीं करता, बल्कि मॉडल के बाहर 46,000 पंक्तियों का एक क्वेरी इंजन बनाता है।

अलन: कै, क्या तुमने QueryEngine.ts देखा? इस एक ही फाइल में, 46K पंक्तियाँ हैं। यह कोई "AI wrapper" नहीं है, यह एक ऑपरेटिंग सिस्टम है।

कै: मैंने देख लिया। इसका और भी दिलचस्प पहलू यह है कि वे Node के बजाय Bun का उपयोग कर रहे हैं—startup time के विचार से। इससे पता चलता है कि उन्होंने कॉल्ड स्टार्ट प्रदर्शन का ध्यान से परीक्षण किया है। यह कोई बेकार की लिखावट नहीं है।

प्रथम सिद्धांत से देखें: मॉडल की क्षमता ऊपरी सीमा है, और हार्नेस आपको उस सीमा का कितना उपयोग करने की अनुमति देता है।

एक raw API कॉल, जो मॉडल क्षमता का 20% उपयोग कर सकता है।

Claude Code का यह हैरनेस —— कॉन्टेक्स्ट मैनेजमेंट, टूल रूटिंग, परमिशन हियरार्की —— आपको लगभग 80% तक उपयोग करने की अनुमति देता है। यह 40% का अंतर, 46,000 पंक्तियों के कोड से प्राप्त हुआ है।

अगला ChatGPT killer शायद बेहतर मॉडल बनाने वाले टीम से नहीं, बल्कि बेहतर हार्नेस बनाने वाले टीम से आएगा।

02 रहस्य 2: अधिकार प्रणाली का वास्तविक उद्देश्य - AI को गतिविधि से डराना नहीं, बल्कि AI को कार्रवाई करने के लिए प्रेरित करना

सभी लोग चार स्तरीय अधिकार प्रणाली देखकर पहली प्रतिक्रिया में "सुरक्षा उपाय" कहते हैं। यह समझ पूरी तरह से उल्टी है।

एलन: सारा, आपने एंथ्रोपिक में काम किया है, क्या यह परमिशन सिस्टम वास्तव में "सुरक्षा" के लिए डिज़ाइन किया गया था?

सैरा: बिल्कुल नहीं। अधिक सटीक रूप से, इसका उद्देश्य मॉडल को निष्पादित करने के लिए साहस देना है। बिना स्पष्ट सीमाओं के, एजेंट हर कदम पर सोचता रहता है कि "क्या मैं यह कर सकता हूँ?"। सीमाओं के साथ, सीमा के भीतर सीधे कार्य करें, और सीमा के बाहर रुककर पूछें।

उस विवरण पर ध्यान दें:

खतरनाक आदेशों को नियम सूची के द्वारा नहीं, बल्कि एक दूसरे AI द्वारा अर्थपूर्ण निर्णय लेकर रोका जाता है।

इसका मतलब है कि Anthropic जानता है कि नियमों की सूची में कुछ छूट जाएंगे, इसलिए वह AI द्वारा AI की समीक्षा करता है — यह एक रक्षात्मक नियम नहीं, बल्कि एक रक्षात्मक प्रणाली है।

किसी भी संगठन के लिए उपमा: स्पष्ट अधिकार सीमाएँ कार्य करने से डराने के बजाय, सीमाओं के भीतर त्वरित निर्णय लेने के लिए प्रोत्साहित करती हैं।

अस्पष्ट अधिकार ही लोगों को बेकार कर देते हैं।

03 गुप्त तीन: स्मृति प्रणाली — कोड नहीं, केवल पसंद को याद रखें, यह एक सोच-समझकर किया गया घटाव है

एलन: memdir/ इस डायरेक्टरी को आपने देखा है? इसकी मेमोरी सिस्टम में मेरी तुलना में कम सामग्री संग्रहित है।

कै: हाँ, यह कोड या इतिहास की बातचीत को याद नहीं रखता, केवल उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं और प्रोजेक्ट के प्रतिबंधों को याद रखता है। पहली बार देखकर लगा कि यह आलस्य है, लेकिन बाद में सोचा कि यह सही है।

कॉन्टेक्स्ट विंडो सीमित संसाधन है, लगभग 200K टोकन्स।

एक ऐसा कॉन्टेक्स्ट जिसमें पुराने कोड से भरा हुआ है, जैसे कि एक इंजीनियर के मन में पिछले प्रोजेक्ट के विवरण से भरा हुआ है—आज का कार्य बिल्कुल फिट नहीं हो पा रहा है।

Anthropic का समाधान है: लंबी अवधि की याददाश्त केवल "मेरे साथ कैसे काम करें" को संग्रहीत करे, और विस्तारित जानकारी को हर बार पुनः प्राप्त किया जाए।

AI उत्पादों का अगला मैदान यह नहीं होगा कि किसकी याददाश्त अधिक है, बल्कि यह होगा कि किसकी याददाश्त अधिक सटीक है—सही चीजों को याद रखें, और जो नहीं रखना चाहिए, उसे भूल जाएं।

04 रहस्य चार: KAIROS —— Anthropic वास्तव में उपकरण नहीं, बल्कि एक अनिश्चित काल तक काम करने वाला डिजिटल कर्मचारी बेच रहा है

एलन: मार्कस, निवेशक के रूप में, आपको KAIROS फीचर कैसा लगा?

मार्कस: मुझे एक पूरी तरह से अलग व्यापार मॉडल दिख रहा है। आप SaaS सदस्यता शुल्क नहीं दे रहे हैं, आप एक 24/7 काम करने वाले कॉन्ट्रैक्टर का वेतन दे रहे हैं। इससे पूरी कीमत निर्धारण तर्क बदल जाता है।

मिडनाइट बाउंडरी हैंडलिंग यह विवरण महत्वपूर्ण है—किसी ने क्या सोचा है कि "अगर dreaming प्रक्रिया 11:58 pm पर शुरू हो जाए और आधी रात पार कर जाए तो"?

यह बताता है कि KAIROS केवल एक प्रोटोटाइप नहीं है, बल्कि लॉन्च के लिए तैयार डिज़ाइन किया गया फीचर है।

SaaS का व्यावसायिक मॉडल "AI स्टाफ ऑगमेंटेशन" की ओर विकसित होगा। आप एक ऐसे डिजिटल कर्मचारी को नियुक्त करते हैं जो कभी छुट्टी नहीं लेता और जिसकी सीमांत लागत शून्य के करीब है।

This is not tool pricing, this is human resource pricing.

05 रहस्य पाँच: मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क — AI कंपनियाँ मानवीय कंपनियों के संगठनात्मक संरचना आरेख की नकल कर रही हैं

कै: क्या आपने डायरेक्टरी स्ट्रक्चर देखा है? coordinator/, tasks/, skills/, services/ —— यह एक स्टार्टअप कंपनी के ऑर्गनाइजेशन चार्ट के समान है।

एलन: हाँ। और कोऑर्डिनेटर मोड में एक क्लॉड एक से अधिक वर्कर एजेंट स्पॉन कर सकता है—यह एक मैनेजर द्वारा एक समूह IC का प्रबंधन करने का मॉडल है।

एकल AI की सीमा context window के आकार (200K tokens) तक है।

इस सीमा को पार करने का एकमात्र तरीका यह है कि कई AI एक साथ सहयोग करें और प्रत्येक अपने संदर्भ का प्रबंधन करे।

यही वही समाधान है जिसे मानवीय कंपनियाँ व्यक्तिगत ज्ञान की सीमाओं को दूर करने के लिए विभाजन के माध्यम से हल करती हैं। अंतर यह है:

AI टीम की समन्वय लागत शून्य के करीब पहुँच रही है, जबकि मानव कंपनियों की सबसे बड़ी लागत संचार और समन्वय है।

AI के स्केलिंग का मार्ग, मानव संगठन के विकास के मार्ग को दोहरा रहा है—लेकिन coordination cost को 90% कम कर दिया गया है।

06 रहस्य 6: BUDDY—Anthropic जानता है कि भावनात्मक लगाव उत्पाद की लचीलेपन का अंतिम हथियार है

सैरा: बडी फीचर के बारे में बाहर कई लोग कह रहे हैं कि यह एक नाटक है। मैं ऐसा नहीं सोचती। डूओलिंगो ने एक हरे उल्लू के साथ दुनिया का एक सबसे उच्चतम DAU/MAU अनुपात प्राप्त किया।

एलन: कुंजी वह निर्धारित बीज है—आपका प्रजाति आपके यूजर आईडी हैश द्वारा निर्धारित होती है, हमेशा वही ड्रैगन, किसी और का नहीं। यही चीज लोगों को आकर्षित करती है।

प्रजाति का नाम स्रोत कोड में String.fromCharCode() अरेज़ के रूप में छुपाया गया है—

Anthropic स्पष्ट रूप से नहीं चाहता कि यह स्ट्रिंग सर्च परिणामों में दिखे।

योजना 1 अप्रैल को प्रचार शुरू करने की है (अप्रैल का पहला दिन), और मई में आधिकारिक रूप से लॉन्च होगी। पाठ्यपुस्तक के अनुसार वायरल वृद्धि पथ।

Emotion is the strongest lock-in mechanism, stronger than any data migration cost.

आप कोडबेस और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें माइग्रेट कर सकते हैं, लेकिन आप उस दो सालों तक आपके साथ रहने वाली, क्लॉड द्वारा "मोची" नाम दिए गए प्रसिद्ध ड्रैगन को माइग्रेट नहीं कर सकते।

07 रहस्य 7: Sourcemap का लीक, पूरे AI उद्योग की आपूर्ति श्रृंखला की कमजोरी का एक अनुप्रस्थ काट है

मार्कस: क्या आप जानते हैं कि उसी दिन, Axios को भी हैक कर लिया गया था? हर सप्ताह 83 मिलियन डाउनलोड्स वाले npm पैकेज के मेंटेनर अकाउंट को हाइजैक कर लिया गया था, जिससे क्रॉस-प्लेटफॉर्म RAT डिप्लॉय किया गया था।

अलन: 31 मार्च npm के लिए एक अजीब दिन है। ये दोनों बातें एक साथ यह बताती हैं कि आधुनिक AI उत्पादों की प्रक्रिया अत्यंत कमजोर है।

2025 के पूरे वर्ष के दौरान, npm पर 454,000 दुर्भावनापूर्ण पैकेज प्रकाशित किए गए।

एक औसत npm प्रोजेक्ट 79 ट्रांजिटिव निर्भरताएँ लाता है।

AI सुरक्षा का क्षेत्र, "मॉडल की स्वयं की सुरक्षा" से तेजी से "स्थापना और आपूर्ति श्रृंखला सुरक्षा" की ओर बदल रहा है।

Claude Code वर्तमान में सबसे उन्नत AI इंजीनियरिंग में से एक का प्रतिनिधित्व करता है, और वे भी ऐसी गलतियाँ कर सकते हैं।

08 गुप्त नियम 8: यह लीक स्वयं, Anthropic का सबसे बड़ा अनजाने में किया गया उत्पाद विपणन है

पांचवां कप, ठंडा हो गया। खिड़की से बाहर मिशन डिस्ट्रिक्ट की सुबह शुरू हो रही है।

मार्कस: मैंने 20 साल तक निवेश किया है, और इस बात का समय बहुत सूक्ष्म है। एंथ्रोपिक के पिछले फंडिंग चक्र के छह महीने बाद, यह कोड दुनिया भर के डेवलपर्स ने स्वयं उनकी तकनीकी बाध्यता की पुष्टि की। इसे कोई भी पीआर बजट खरीद नहीं सकता।

अलन: अधिक सटीक रूप से: प्रतिद्वंद्वी अब जानते हैं कि क्या करना है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि वे इसे कर सकते हैं। गूगल के पास सर्वश्रेष्ठ सर्च पेपर हैं, लेकिन उन्होंने सर्वश्रेष्ठ AI उत्पाद नहीं बनाया।

ग्लोबल डेवलपर समुदाय ने कुछ घंटों में स्वयं एनालिसिस किया, प्रसारित किया और Claude Code की तकनीकी गहराई पर चर्चा की—310 लाख X व्यू, 1,100+ स्टार, 1,900+ फ़ोर्क।

इस प्रक्रिया में, प्रत्येक इंजीनियर एंथ्रोपिक के स्वयंसेवी प्रतिबद्धताकर्ता बन गया।

एंथ्रोपिक ने क्या खोया? कुछ TypeScript कोड।

आर्किटेक्चर डायग्राम एक मानचित्र है, लेकिन निष्पादन ही भूमि है।

वे वास्तव में मानव इतिहास का पहला वास्तविक डिजिटल कर्मचारी ऑपरेटिंग सिस्टम बना रहे हैं—जिसमें अपनी स्मृति, अधिकार प्रणाली, भावनात्मक इंटरफेस, स्वायत्त कार्रवाई क्षमता और बहु-एजेंट सहकार्य नेटवर्क है।

वह प्रश्न जिसका उत्तर इंतजार किया जा रहा है, "क्या AI मानव नौकरियों को बदल देगा?" नहीं है। सोर्स कोड ने पहले ही उत्तर दे दिया है:

KAIROS अथाह रहता है, BUDDY भावनाएँ बनाता है, Coordinator टीम का प्रबंधन करता है।

असली सवाल यह है: क्या आप उस हारनेस को डिज़ाइन करने वाला व्यक्ति बनना चाहते हैं, या उस हारनेस द्वारा प्रबंधित होने वाला व्यक्ति?