"कोई भी AI के साथ कुछ नहीं भेजता" वाले लोग बिखर चुके हैं

बोरिस चेर्नी, जिन्होंने क्लॉड कोड बनाया, ने अभी दिखाया कि वे अब वास्तव में कैसे काम करते हैं "मैं सोर्स कोड नहीं लिखता। मैं एक एजेंट से बात करता हूँ और एजेंट मेरे लिए इसे लिख देता है। और अब हम अगला कदम उठा रहे हैं... मैं अब एजेंट से भी बात नहीं करता" जिस व्यक्ति ने इस टूल को बनाया है, वह हाथ से कोड नहीं लिखता। वह पहले से ही खुद को प्रॉम्प्ट करने से परे चला गया है 18 मिनट, पूरी तरह मुफ्त यहाँ वह बात है जिसे कोई भी इससे जोड़ता नहीं: वही परिवर्तन ही आज एक व्यक्ति के लिए अकेले एक वास्तविक कंपनी कैसे बनाने का मार्ग है मैंने अपने द्वारा प्रयोग किए गए सिस्टम को सटीकता से लिखा है... एक लाइव प्रोडक्ट, 320 की वेटलिस्ट, $2,000/महीने की कीमत पर 3 B2B कॉन्ट्रैक्ट्स पर हस्ताक्षर, $336K का प्रोजेक्शन, साथ में गणना दिखाई गई है उसका वीडियो देखें। फिर उस चीज को बनाएं, जिसे यह संभव बनाता है। नीचे लेख

दो महीने पहले मैं अपने काम के लिए एजेंट्स का उपयोग कैसे करूँ, इसके बारे में बिल्कुल अनजान था। मैं सीखने के लिए बेचैन था, और उस बेचैनी में, मैंने अंततः एक ऐसी एजेंटिक सिस्टम को सबसे अच्छे तरीके से लागू करना सीख लिया जो मेरी जरूरतों के अनुकूल हो, मेरे काम को मल्टी-एजेंट वर्कफ्लो के खेल में बदल दे, और शीर्ष स्तरीय शोध प्रदान करे। संदर्भ के लिए, चूंकि मैंने claude code + hermes संयोजन का उपयोग शुरू किया है, मेरी हिट रेट (मैंने पहचाने गए सकारात्मक ट्रेड्स) 68% हो गई है, यानी हर 3 में से 2 ट्रेड्स कम से कम 3x पूँजी बढ़ाते हैं। लेकिन लाभ केवल मौद्रिक ही नहीं हैं, वे परिवर्तनकारी हैं क्योंकि इसने मुझे ज्ञान कार्य के भविष्य के बारे में उतना ही सिखाया जितना हजारों मैकिन्से रिपोर्ट्स पढ़ने से सीखा होता। दो भागों में लिखी गई एक श्रृंखला के लेखों में, मैंने अपना सटीक सेटअप प्रकट किया है, और इसे सक्रिय करने के लिए मैंने हर एक कमांड को सावधानी से पकड़ा है। मुझे आशा है कि यह आपको अपना खुद का सेकंड ब्रेन + सुपर-बुद्धिमान मशीनों की सेना बनाने में पहला कदम उठाने में मदद करेगा, जो आपकी सेवा में काम करती हैं। भाग 2 नीचे कमेंट्स में लिंक है (X ने पर्याप्त करैक्टर्स की कमी के कारण मुझे इसे एक ही पल में प्रकाशित करने की अनुमति नहीं दी)। खुशहाल पढ़ाई

प्रश्न अब यह नहीं है कि अमानवीय बुद्धिमत्ता मौजूद है या नहीं। गहरा प्रश्न यह है कि क्या मानव सभ्यता एक प्रबंधित प्रौद्योगिकीय कथा के भीतर रही है। अगर हाँ, तो यह एक प्लूटो-इन-एक्वेरियस मुद्दा है। केवल छिपे हुए विमानों तक सीमित नहीं। छिपे हुए प्रणालियाँ। केवल अव्याख्यायित देखे जाने की बातें नहीं। नियंत्रित ज्ञान। केवल प्रकटीकरण नहीं। ज्ञान की अधिकारिता का संकट। 2026 का रिकॉर्ड दर्शाता है कि यह संकट एक नए चरण में प्रवेश कर चुका है। UAP अब केवल अलग-अलग सुनवाइयों, संवेदनशील दावों, या सीमांत अनुमानों में सीमित नहीं है। यह अब कानून, रिपोर्टिंग के आदेश, डिक्लासिफिकेशन प्रणालियों, वर्गीकरण-मार्गदर्शिका लेखांकन, कांग्रेस के पत्रों, AARO के सार्वजनिक सामग्री, लगातार हो रहे संघीय प्रकाशनों, सूचनाकर्ता सुरक्षा की मांगों, और छिपे हुए पैसे और अमानवीय बुद्धिमत्ता के सार्वजनिक आरोपों में समाहित है। इसका मतलब यह नहीं है कि प्रकटीकरण पूरी तरह से सामने आ गया है। इसका मतलब है कि छिपाव की संरचना अब पर्याप्त रूप से दृश्यमान हो गई है, जिसे चुनौती दी जा सकती है। और यही सच्ची प्रकटीकरण की कहानी है। एकल घोषणा नहीं। एक हेडलाइन नहीं। एक सुनवाई नहीं। दबाव में एक प्रणाली। प्लूटो-इन-एक्वेरियस केवल रहस्यों को प्रकट नहीं करता। यह उन रहस्यों को सुरक्षित रखने वाले गुप्त और शक्तिशाली नेटवर्क को प्रकट करता है।

प्रॉम्प्ट लिखने के बजाय साइकिल लिखें: एक स्वतंत्र न्यायाधीश के साथ Fable 5 की छह गुना प्रदर्शन क्षमता बड़े मॉडल्स के स्व-सुधार के दौरान अत्यधिक आत्मविश्वास की सामान्य समस्या को देखते हुए, Anthropic टीम ने मशीन लर्निंग ट्रेनिंग चैलेंज में तुलनात्मक परीक्षण किया। प्रयोग में Fable 5 को स्व-आलोचना करने की अनुमति नहीं दी गई, बल्कि CMA के Outcomes फ़ंक्शन का उपयोग करके एक स्वतंत्र कॉन्टेक्स्ट विंडो में एक स्कोरिंग एजेंट उत्पन्न किया गया, जो 9 सूचकांकों वाले स्पेसिफिकेशन डॉक्यूमेंट के आधार पर न्यायाधीश का कार्य करता है। परिणामों से पता चला कि स्वतंत्र न्यायाधीश के साथ साइकिल डिज़ाइन को शामिल करने से Fable 5 ने ट्रेनिंग पाइपलाइन में Opus 4.7 की तुलना में छह गुना सुधार किया। Fable 5 केवल बड़े आर्किटेक्चरल एडजस्टमेंट्स का प्रयास करने की प्रवृत्ति रखता है, भले ही मात्रात्मक पीछे हटने का सामना करना पड़े, तब भी इसकी मरम्मत पर सख्ती से काम करता है, जिससे इसकी अत्यधिक इंजीनियरिंग स्थिरता सामने आती है। दूसरी ओर, Opus 4.7, अपनी निर्णय सीमाओं के कारण, केवल टेम्पलेट-आधारित स्केलर कंस्टेंट्स में सूक्ष्म समायोजनों में सीमित हो जाता है। एक अन्य परीक्षण में, जिसमें क्रॉस-सेशनल ऑनलाइन लर्निंग के संदर्भ में डेटाबेस प्रश्नोत्तरी परीक्षण किया गया, टीम ने साझा किए जा सकने वाले माउंटेड फ़ाइल सिस्टम का उपयोग करके महान मॉडल्स के मेमोरी का प्रभावी उपयोग करने की पाँच-चरणीय पद्धति प्रस्तुत की: विफलता को रिकॉर्ड करना, कारणों का निदान करना, तथ्यों की पुष्टि करना, सामान्य नियमों को सारांशित करना, और सीधे नियमों को पुनः प्राप्त करना। तुलनात्मक परीक्षणों से पता चला कि विभिन्न मॉडल्स में गंभीर सीढ़ियाँ हैं। Sonnet 4.6 केवल गलतियों को हल्के में लेता है और अंधाधुंधअनुमान लगाता है, मौजूदा हिस्ट्री कभी-कभी ही प्रयोग करता है। Opus 4.7,अनिश्चितता मार्कर के साथ पैटर्न-रेफ़रेंसेज़ स्थापित कर सकता है, लेकिन पुष्टि कवरेज महज़ 17% है। Fable 5, हालाँकि, पूरी मेमोरी-चेन पूरी तरह से पूरा करता है, पुष्टि कवरेज 73% है, और निदान को सामान्य नियमों में संकलित करता है। प्रयोगों से पता चलता है कि प्रतिक्रिया के प्रति प्रतिक्रियाशील स्व-सुधार साइकिल और स्व-मेमोरी मैनेजमेंट को डिज़ाइन करना, महान मॉडल्स को प्रॉम्प्ट-लिखकर मार्गदर्शन करने से प्रैक्टिकल मूल्य में अधिक है। #AI #AIAgent @grok

उन्होंने Fable 5 को GPT-5.5 और GEMINI 3.1 के साथ एक लाइनअप में रखा। यह तुलना नहीं थी। यह एक निष्पादन था। एक ही प्रॉम्प्ट, चार मॉडल: → 3D फ्लूइड्स, वॉल्यूमेट्रिक एनिमेशन, फिजिक्स सिम्स - Fable 5 वही रेंडर करता है जो दूसरे स्केच करते हैं → सीनियर इंजीनियर बेंचमार्क: 91/100 बनाम 63 (Opus 4.8) बनाम 62 (GPT-5.5) अब इस अंतर को एजेंसी के काम में बदलें: → KOL स्काउटिंग: 5-7 दिन → 4–6 घंटे → लैंडिंग पेज: 3-5 दिन → 1 दिन → एक ही 12 लोग: 15 क्लाइंट्स → 30। $120k → $250k/महीना। विजुअल अंतर आपके बैक ऑफिस में वही अंतर है। इसी के अनुसार चुनें। जून 22 तक पेड Claude प्लान पर मुफ्त। टिप्पणी "PLAYBOOK" करें और मैं आपको स्टेप-बाय-स्टेप सेटअप गाइड मुफ्त में भेजूंगा।

ब्रेकिंग: क्लॉड फेबल 5 ने एक मार्केटिंग एजेंसी के पूरे बैक ऑफिस को बदल दिया है!! क्लॉड फेबल 5 अब कर सकता है: 300 इन्फ्लुएंसर्स की जांच करके स्कोर देना - ER, झूठे फॉलोअर्स, ऑडियंस ओवरलैप विजन के साथ क्रिएटर्स के स्टैट्स स्क्रीनशॉट्स की तथ्यात्मक जांच करना 24/7 विज्ञापन खातों को देखना और CPA स्पाइक्स पर बजट पुनर्आवंटित करना एक संदर्भ स्क्रीनशॉट से कैंपेन लैंडिंग पेज बनाना - टेस्ट्स सहित डैशबोर्ड और PDFs से सीनियर-एनालिस्ट क्लाइंट रिपोर्ट्स लिखना परिणाम: एक एजेंसी ने 12 लोगों के साथ 15 → 30 क्लाइंट्स प्राप्त किए। $120k → $250k/महीना। यह वास्तव में पागलपन है... इसे देखें। टिप्पणी "PLAYBOOK" - मैं आपको चरण-दर-चरण सेटअप गाइड मुफ्त में भेजूंगा 👇

AI कोडर्स को भी बदलने वाला नहीं है। कुछ लोगों ने दावा किया कि AI शिक्षकों को बदल सकता है 😂