17 اگست کو GitHub پر وسیع پیمانے پر سروس کی خرابی آئی، اسی دن Cursor نے اپنے ادائیگی کرنے والے صارفین کے لیے Origin early beta کا اعلان کیا۔ کوڈ ریپوزٹریز کو مسلسل چلنے والے Agent سے جوڑا جا رہا ہے، جبکہ موجودہ تعاون کی بنیادی ڈھانچہ انسانی کام کے رفتار کے مطابق ڈیزائن کیا گیا ہے۔ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ 40.2% ریپوزٹریز میں Agent PRs کا اوورلیپ ہوا ہے، جبکہ merge conflict کا تناسب 41.7% تک پہنچ گیا ہے۔ Cursor Origin Agent کی اعلیٰ فریکوئنسی لکھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو ایک ریپوزٹری میں 22.6 commit/s کی حمایت کرتا ہے، اور ریپوزٹری، PR، checks اور review کو ادغام کرتا ہے۔ Origin کو Git کے اوپر ایک کنٹرول لیر کے طور پر تعریف کیا گیا ہے، جو اعلیٰ فریکوئنسی والے Agent تعاون کے عمل کو دوبارہ ڈھال رہا ہے۔ مسک کے زیر انتظام xAI، X، SpaceX اور Cursor نے اب ایک مکمل AI پروڈکشن چین تشکیل دے دیا ہے، جس میں Colossus کمپوٹنگ پاور فراہم کرتا ہے، Grok ماڈل فراہم کرتا ہے، Cursor کوڈ انجام دे�تا ہے، اور Origin انجینئرنگ کی حالت کا انتظام کرتا ہے۔ GitHub انسانوں کے تعاون سے Agent تک وسعت پا رہا ہے، جبکہ Cursor Agent کے ورک لوسڈ کے مطابق forge کو دوبارہ ڈیزائن کر رہا ہے، اور دونوں راستوں میں مقابلہ بڑھ رہا ہے۔

مضمون کا مصنف، ذریعہ: Leifengwang

کوڈ ریپوزٹری کا مالک، انسان سے ایجنٹ بن رہا ہے۔

17 اگست کو، گیٹھب پر وسیع پیمانے پر سروس کی خرابی آئی۔ ویب، API، ایکشنز، پل ریکسٹس، جیٹ آپریشنز، ویبہوکس جیسے مرکزی لینکس逐步 متاثر ہوئے، کچھ اوقات میں ویب اور API درخواستوں کی غلطی کی شرح تقریباً 20% تک پہنچ گئی۔

اسی دن، کرسر نے اپنے تمام ادائیگی والے منصوبوں میں اورجن ایرلی بیٹا کو تدریجی طور پر شروع کر دیا۔ ریپوزٹری، پی آر، چیکس، ریویو، مرج اور آٹومیشنز اب ایک ہی نظام میں شامل ہو گئے ہیں، اور کرسر نے اپنا مقصد واضح کر دیا ہے: کوڈ ہوسٹنگ کو "ایجینٹ سکیل" کے لیے ڈیزائن کیا جانا چاہیے۔

د цن، دونوں باتیں ایک ہی وقت میں ہو گئیں، جس سے ایک تبدیلی کو بڑھا دیا گیا: کوڈ ریپوزٹری میں لگاتار چلنے والے ایجینٹس کا اضافہ ہو رہا ہے، جبکہ موجودہ سافٹ ویئر تعاون کی بنیادی ڈھانچہ طویل عرصے سے انسانی کام کے رفتار کے مطابق ہے۔

ایک انسان کچھ گھنٹوں کوڈ لکھ سکتا ہے، جس سے صرف کچھ commit ہوتے ہیں؛ جبکہ ایجنٹ منٹوں میں لگاتار تبدیلیاں کر سکتا ہے، پش کر سکتا ہے، چیکس ٹرگر کر سکتا ہے، اور نتائج کے مطابق اگلے دور میں جاری رکھ سکتا ہے۔ commit کا تیز ہونا صرف سطحی بات ہے، اصل تبدیلی یہ ہے کہ مکمل سافٹ ویئر پیداواری نظام کا وقتی پیمانہ کم ہو رہا ہے۔

جیٹھبب پر سامنا کیے جانے والے بہت سے نئے مسائل، اور اورجن کے دور کرنے کے لیے چاہے گئے بہت سے مسائل، شاید یہیں سے شروع ہوں گے۔

01 گٹہب اچانک بوڑھا نہیں ہوا

جب گٹہب شروع ہوا تو نرم افزار تعاون کا ایک مستقل بنیادی اکائی تھی: انسان۔

اینجریئر کچھ گھنٹے کوڈ لکھتا ہے، ایک بار commit کرتا ہے؛ ایک خصوصیت کو ترقی دینے میں کچھ دن لگتے ہیں، ایک PR بن جاتا ہے؛ جائزہ لینے کا وقت تیس منٹ کے بعد ہو سکتا ہے، یا اگلے دن؛ CI کچھ منٹ چلنا عام بات ہے، merge conflict کو تھوڑی دیر کے لیے چھوڑ دینا پورے سسٹم کو بے معنی نہیں بناتا۔

اس رفتار کے اردگرد، گٹہب نے پل ریکوسٹ، ایشو، ریویو، ایکشنز، ویبہوک اور اجازت کے نظام کو تعمیر کیا۔ یہ رفتار چاہے لینکس کرنل جیسے طویل عرصے تک اعلیٰ سبمیشن ریٹ رکھنے والے منصوبے میں ہو، ابھی بھی انسانی وقت کے پیمانے کو ظاہر کرتی ہے۔

LWN کے مطابق، لینکس 7.0 کے پورے ترقیاتی دور میں 2362 ڈویلپرز سے 14,251 غیر ادغام شدہ کامیٹس ہوئے۔ یہ کامیٹس کئی ہفتوں تک جاری رہنے والے ترقیاتی دور کے دوران، جس میں ای میل پر بحث، مینٹینر کی جانچ، ذیلی نظاموں کا ادغام اور ریلیز سائکل شamil تھا۔

کرسر نے جون میں اورجن کے ڈیمو میں ایک دوسرے قسم کا لوڈ فارم ظاہر کیا: ایک ریپوزٹری پر 22.6 کامٹس/س۔

یہ عدد فیلڈ ڈیمو ڈیٹا سے متعلق ہے، اور مستقل طور پر دوبارہ تجربہ کیا گیا پروڈکشن بینچ مارک نہیں ہے، جس سے ثابت نہیں ہوتا کہ Origin حقیقی کاروبار میں اسی طرح کی ٹھیکہ کو مستقل طور پر برقرار رکھ سکتا ہے۔ لیکن یہ کافی ہے کہ Origin کس قسم کے ورک لوڈ کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے: بہت سے ایجینٹ جو ایک ہی کوڈ اسٹیٹ پر مستقل طور پر لکھ رہے ہوں۔

انسانی ڈیولپرز میں طبیعی طور پر لیمٹنگ ہوتی ہے۔ سوچنا، کوڈ لکھنا، میٹنگز میں شرکت اور آرام کے درمیان بہت زیادہ خالی وقت ہوتا ہے، اس لیے انسانوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا forge کئی سسٹم کے دباؤ کو وقت کے ذریعے سہل سکتا ہے۔

ایجینٹ کے پاس یہ پابندی نہیں ہے۔

کئی دہائیوں کے ایجینٹس ایک ہی بیس SHA سے الگ ہو سکتے ہیں، قریب قریب ایک ہی وقت میں متعلقہ فائلز میں تبدیلی کر سکتے ہیں، پھر ایک ساتھ پش کر سکتے ہیں، پی آر کھول سکتے ہیں، چیکس کو فعال کر سکتے ہیں، ریویو پڑھ سکتے ہیں، کوڈ میں ترمیم کر سکتے ہیں اور دوبارہ پش کر سکتے ہیں۔ ایک کامٹ سے ابھی تک انڈیکس اپڈیٹ، اجازت چیک، ویبhook، CI، کوڈ اسکیننگ، ریویو کی حالت کا اپڈیٹ اور مرج کرنے کے قابل ہونے کا حساب لگ سکتا ہے۔

اس لیے تبدیلی کا سامنا کرنے والا صرف گٹ آبجیکٹ ماڈل نہیں بلکہ گٹ کے اوپر کا فورج کنٹرول پلین ہے: API، توثیق، بیک گراؤنڈ ٹاسکس، CI شیڈولنگ، ویبہوک، برانچ حفاظت، جائزہ کی حالت، مرج کی قطار، اور ان کمپوننٹس کے درمیان تشکیل پانے والی سلسلہ وار لوڈ۔

جولائی میں جی ہب پر ایجنٹ PR کے ایک مطالعہ نے اس موازنہ کی شکل دیکھی ہے۔ اس مطالعہ نے 2807 ریپوزٹریز میں 33596 ایجنٹ PR کا تجزیہ کیا، جس میں 40.2% ریپوزٹریز میں وقت کے لحاظ سے اوور لیپ ہونے والے ایجنٹ PR دیکھے گئے۔

سامپل ری پلے کیے گئے متوازی تبدیلیوں میں، ایجینٹ کے درمیان ٹیکسٹ مرج کنفلکٹ کا تناسب 41.7% تھا، جبکہ ایک ہی ایجینٹ کی طرف سے پیدا کردہ متوازی PRs میں یہ تناسب 19.8% تھا۔

اس لیے متعدد ایجینٹ کی تعاون سے نئے کنکرنس کنٹرول کے مسائل پیدا ہوں گے۔ گٹھبب کی اس خرابی سے ثابت نہیں ہوتا کہ ایجینٹ ٹریفک نے موجودہ انفراسٹرکچر کو توڑ دیا ہے، لیکن یہ ایک مشاہدہ کا دروازہ فراہم کرتی ہے: جب سافٹ ویئر پیداوار کم تر انسانی واقعات سے اعلیٰ تر مشینی واقعات میں تبدیل ہو جائے، تو صلاحیت کی منصوبہ بندی، قطار کا ڈیزائن، حالت کا پھیلاؤ اور اکائی کا ماڈل دوسری قسم کے ورک لود کا سامنا کرتے ہیں۔

اصل کا ڈیزائن بھی یہیں سے شروع ہوتا ہے۔

02 اصلی تعاون کی لاگت کو دوبارہ لکھیں

اگر اورجن صرف ایک گٹ ریپوزیٹری ہوسٹنگ انٹری جوڑتا ہے، تو اسے گٹھب کے ذریعہ قائم ہوچکے ڈویلپر رشتے، اوپن سورس ایکوسسٹم، کارپوریٹ اجازت ڈھانچے اور ٹول چین کو متاثر کرنا مشکل ہوگا۔

اس کا موقع ایجنٹ کے ذریعے تعاون کی لاگت میں تبدیلی سے آتا ہے۔ اسٹیکڈ پی آر ایک مثال ہے۔

انسانی ڈیولپرز عام طور پر ایک فیچر کو ایک نسبتاً مکمل پریک کے طور پر ترتیب دینے کا رجحان رکھتے ہیں۔ ہر ایک PR کو الگ کرنا، ایک نئے کنٹیکس، ایک نئے ریویو، اور ایک نئی برانچ کی انحصار کو شامل کرتا ہے۔ اگر ایک تبدیلی کو دہائیوں PRs میں تقسیم کر دیا جائے، تو انسان آسانی سے ان تعلقات کو برقرار رکھنے پر زیادہ توجہ دے دیتا ہے۔

ایجینٹ کی لاگت کی ساخت مختلف ہوتی ہے۔ جب ایک تبدیلی کئی دہائیوں فائلوں پر مشتمل ہو، تو کسی بھی مرحلے میں ناکامی پر ایجینٹ کو بڑے پیمانے پر سیاق و سباق کو دوبارہ سمجھنا پڑ سکتا ہے۔ چھوٹے تبدیلی سیٹ میں تقسیم کرنے کے بعد، اسکیما، سروس، UI وغیرہ کی تبدیلیاں واضح انحصار بن سکتی ہیں، جہاں ہر نوڈ الگ الگ تصدیق کی جا سکتی ہے اور ناکامی پر صرف متعلقہ حصوں کو ہی سنبھالنا پڑتا ہے۔

چھوٹا PR اس لیے ایجنٹ کا چیک پوائنٹ بن سکتا ہے، جس سے کام کو مقامی تصدیق، مقامی دوبارہ کوشش اور منحصرہ کی نشاندہی کی صلاحیت حاصل ہوتی ہے۔

Cursor کی طرف سے Graphite کی خریداری کو یہاں بھی سمجھا جا سکتا ہے۔ Origin کا موجودہ ابتدائی بیٹا ابھی تک Graphite کے stacked workflow کو مکمل طور پر نہیں سنبھال رہا، لیکن Graphite کی طرف سے لمبے عرصے تک کی گئی stacked PR اور stack-aware merge queue کی سرمایہ کاری، Agent کی طرف سے کوڈ پیدا کرنے کی رفتار میں اضافے کے بعد پیدا ہونے والے بعد کے瓶颈 کے正好 مطابق ہے۔

PR کی تعداد میں اضافے کے بعد، مرج کی قطار کا فریضہ بھی بڑھ جائے گا۔ ایجنٹ A اور ایجنٹ B ایک ہی بنیادی SHA سے одноں ساتھ کام کر سکتے ہیں، اور دونوں الگ الگ ٹیسٹ پاس کریں گے۔

A کے main میں داخل ہونے کے بعد، B کے ٹیسٹ نتائج صرف اس بات کا ثبوت دیتے ہیں کہ کوڈ پرانی حالت میں کام کرتا ہے، لیکن نئے main میں داخل ہونے کے بعد بھی محفوظ ہے اس کا ثبوت نہیں دیتے۔ اس لیے queue کو متغیر main کے مطابق نئے امیدوار حالتیں تعمیر کرنی چاہئیں، چیکس دوبارہ انجام دینے چاہئیں، اور PR کے درمیان تابعداری کو سنبھالنا چاہئیے۔

Conflict کو آہستہ آہستہ انسانی مداخلت سے لائن میں قابل بحال failure state میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ Cursor نے /babysit جیسی صلاحیت فراہم کی ہے جو PR کے فیڈ بیک، ناکام checks اور تنازعات کو لگاتار سنبھالتی ہے۔ جب کوئی امیدوار merge مسئلہ پیدا کرتا ہے، تو متعلقہ معلومات کو Agent کو دوبارہ دیا جا سکتا ہے، جو ایک علیحدہ ماحول میں اسے درست کرے اور دوبارہ تصدیق کرے۔

جائزہ بھی ساختی بن جائے گا۔ انسانی تعاون زیادہ تر قدرتی زبان اور ٹیم کے تجربے پر منحصر ہے، جبکہ ایجنٹ کے طویل عرصے تک چلنا ہے تو یہ واضح طور پر پڑھنا ضروری ہے کہ کون سا چیک ناکام ہوا، کون سے تھریڈ حل نہیں ہوئے، کون سی پالیسی پوری نہیں ہوئی، اور موجودہ ہیڈ SHA کیا ہے۔

Origin نے API کے ذریعے ریپوزیٹری، کامٹ، چیکس، پریکس وغیرہ کے اشیاء کو ظاہر کر دیا ہے اور فارمل جائزہ اور عام بحث کو الگ کر دیا ہے۔

اس سٹرکچرڈ حالت کو بعد میں Automations براہ راست استعمال کر سکتی ہیں۔ push، PR opened یا PR pushed سے cloud agent ٹرگر ہوتا ہے، جس کا نتیجہ checks اور PR میں واپس لکھ دیا جاتا ہے، اور ناکامی پر اسے پروسیسنگ فلو میں بھیج دیا جاتا ہے۔ MCP، hooks اور Agent API باہری ٹولز کو ایک ہی ایونٹ چین میں شامل ہونے کی اجازت دیتے ہیں۔

"GitHub سے الگ ہونا" تبدیلی کے راستے کو حل کرتا ہے۔ ٹیم پہلے GitHub ریپوزیٹری کا mirror بناسکتی ہے، جس سے GitHub سرچ کے طور پر برقرار رہے، جبکہ Agent ورک فلو کو Origin پر منتقل کیا جائے؛ جب تک کہ یہ مستقل طور پر چلنا شروع نہ ہو جائے، پھر مطابقت کو قطع کر دیا جائے اور Origin اس ریپوزیٹری کو الگ طور پر مینج کرے۔

اس سے Cursor کو ایجنٹ، پی آر، ریویو، چیکس اور آٹومیشن کو پہلے سنبھالنے کی اجازت ملتی ہے، اور پھر تدریجاً زیادہ انجینئرنگ اسٹیٹس کو اپنے سسٹم میں رکھنے کی۔

اس لیے اورجن کا پروڈکٹ منطق واضح ہے: جِٹ ورژن کنٹرول کا کام جاری رکھے گا، جبکہ اورجن وہ کنٹرول لیئر دوبارہ تعمیر کرنا چاہتا ہے جو ہائی فریکوئنسی ایجینٹس کے تعاون پر مبنی ہے۔

03 لوما ایک AI پیداواری سلسلہ کو اکٹھا کر رہا ہے

گزشتہ ایک سال سے زیادہ عرصے سے، xAI، X، SpaceX اور Cursor کے درمیان مسلسل اقدامات نے مزید مکمل اپ اسٹریم اور دنیا کے تعلقات کو شکل دیا ہے۔

ایک آئی کے نے ایک کو خرید لیا، اس کے بعد اسے اسپیس ایکس سسٹم میں شامل کر دیا گیا؛ کرسر کو کولوسس کمپیوٹنگ ریسورسز مل گئے، اور اس کے بعد یہ بھی اسپیس ایکس سسٹم میں شامل ہو گیا۔ اسی دوران، گروک 4.6 جاری کیا گیا، اور اورجن کھولنا شروع ہو گیا۔

یہ راستہ ماسک کے ٹیسلا پر اپنائے گئے عمودی اندماج کے فکر سے ملتا جلتا ہے: جب باہری اجزاء میں تکرار کی تکلیف بڑھنے لگے، تو اس نے اپنے اردگرد کے اجزاء کو مزید وسعت دی اور اہم انٹرفیسز کو ایک ہی نظام میں شامل کیا۔

ایجینٹ کا سامنا اسی قسم کے مسئلے سے ہے۔ ماڈل استدلال کر سکتا ہے، لیکن ایک سافٹ ویئر کا کام ویئر ٹویل، فائلز تبدیل کرنا، ٹیسٹ چلانا، CI کا انتظام کرنا، ریویو حاصل کرنا، تنازعات حل کرنا، اور ناکامی کے بعد اجراء دوبارہ شروع کرنا بھی شامل ہے۔

اگر یہ مراحل متعدد سسٹمز میں تقسیم ہو جائیں، تو ہر ایک کام کے لیے اجازتیں، سیاق و سباق اور حالت کو دوبارہ سینکرن کرنے کی ضرورت پڑے گی، جس سے جاری رہنے والے ایجینٹ لوپ میں انٹرفیس کا خرچہ مستقل طور پر جمع ہوتا رہے گا۔

کولوسس، گروک، کرسور اور اورجن کو اس چین کے مختلف لیولز سے منسلک کیا جا سکتا ہے: کولوسس کمپوٹیشنل پاور فراہم کرتا ہے، گروک ماڈل کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے، کرسور کوڈ ایجینٹ اور ایکزیکشن ایونٹ فراہم کرتا ہے، اور اورجن ریپوزٹری، پی آر، چیکس اور ریویو کی حالت محفوظ کرتا ہے۔

کوڈ پیداوار سے ایک مسلسل لینک بن جاتی ہے: ماڈل فیصلہ کرتا ہے، Cursor اس فیصلے کو عملی تبدیلیوں میں تبدیل کرتا ہے، اور Origin پروجیکٹ کی حالت محفوظ کرتا ہے اور بعد کے تعاون کا انتظام کرتا ہے۔

یہ گروک 4.6 کے جائزے کے معیار کو بھی تبدیل کر دیتا ہے۔ ماڈل کی صلاحیتیں اب بھی اہم ہیں، لیکن ایجنٹ سسٹم کے نتائج اجراء کے ماحول اور انجینئرنگ بنیادی ڈھانچے پر بھی منحصر ہیں۔ اگر ایک کوڈ کا جنریشن اچھا ہو لیکن اس کے بعد بھی انسانی طور پر اسے کاپی، اجراء، چیک اور دوبارہ جمع کرانا پڑے، تو ماڈل کی صلاحیت کو مستقل طور پر بڑھانا مشکل ہو جاتا ہے۔

جب ماڈل استعمال کے لیے قابلِ استعمال سطح تک پہنچ جائے تو کوڈ کو تیزی سے اجراء، تصدیق اور ضم کرنے کے عمل میں لانے کی صلاحیت نظام کی پیداوار کو زیادہ متاثر کرتی ہے۔

X کی اس چین میں موجودگی ابھی تک واضح نہیں ہے۔ اس کے پاس ریل ٹائم مواد، صارفین کے تعلقات، شناخت اور تقسیم کا نیٹ ورک ہے، اور مستقبل میں یہ کاموں کا ذریعہ اور تقسیم کا دروازہ بن سکتا ہے؛ اب کے مرحلے میں، Grok Bot مصنوعات کے شکل میں صرف ایک "پاسیوو سوالوں کا انتظار کرنے والا چیٹ بوٹ" نہیں بلکہ مستقل کاموں کے انجام دینے والے لیول کے قریب ہے۔

کرسر کو اوریجن کیوں درکار ہے، اس کی وضاحت یہ بھی کی جا سکتی ہے: کوڈ جنریٹ ہونے کے بعد، ایک سسٹم کو منصوبے کی حالت کو لمبے عرصے تک محفوظ رکھنے، تبدیلیوں کو کوآرڈینیٹ کرنے، نتائج کی تصدیق کرنے اور بعد کے اجراء کو جوڑنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگر یہ جگہ مستقل طور پر باہر رہے تو، ایجنٹ سافٹ ویئر پیداواری زنجیر میں ایک اہم انحصار وجود رکھتا ہے۔

اور اورجن اس لیyer کو پورا کرتا ہے۔

04 گٹہب اور اورجن کے درمیان فرق

گیٹھب نے اسٹیکڈ پی آر، مرج کیو، اور ریسٹ API کو اپنایا ہے، اور کوپائلٹ کوڈنگ ایجینٹ کو مسلسل مسائل، ایکشنز، پی آر اور کوڈ ریویو میں شامل کر رہا ہے۔ صرف فنکشنز کی فہرست دیکھ کر، دونوں کے مستقبل میں زیادہ تر چیزیں اوورلیپ ہونے والی ہیں۔

فرق بنیادی طور پر ڈیزائن کی پیش گوئیوں سے آتا ہے۔

گٹہب پر ایک بالغ انسانی ڈیولپر نیٹ ورک بنایا گیا ہے، اس لیے ایجنٹ کو موجودہ ایشو، پر، ایکشنز اور برانچ پروٹیکشن سسٹم میں داخل ہونا زیادہ قدرتی راستہ ہوگا۔

کرسر اعلیٰ ڈینسٹی ایجینٹ تعاون سے ان کمپوننٹس کو دوبارہ ڈیزائن کر سکتا ہے۔ اگر ایک ریپوزیٹری میں دہائیوں تک کئی ایجینٹس چل رہے ہوں، پی آر کی تعداد بڑھ جائے، تبدیلی کا سائز چھوٹا ہو جائے، اور حالتیں تیزی سے بدل رہی ہوں، تو ریویو، چیکس، مرج اور اجازت نظام کو مشین کے رویے کے حوالے سے دوبارہ ترتیب دینا ہوگا۔

PR کا کردار بھی اس کے ساتھ وسعت حاصل کر سکتا ہے۔ یہ صرف ایک قابل پڑھنے والے کوڈ میں تبدیلی سے گزرتا ہوا، ڈیف، منابع، ٹیسٹ ثبوت، وابستگیاں، خطرہ کی سطح اور منظوری کی حالت شامل ایک انجینئرنگ ٹاسک یونٹ بن سکتا ہے۔

انسان کے فرائض زیادہ تر قواعد کے سطح تک جائیں گے: کن ڈائرکٹریز کو آٹومیٹک طور پر تبدیل کرنے کی اجازت ہے، انحصار اپ گریڈ کتنی ورژن تک کا اجازت دیا جائے، ڈیٹا بیس میگریشن کے لیے کن تصدیقیں درکار ہیں، تصدیق اور ادائیگی سے متعلق کوڈ کو کن منظوریوں کی ضرورت ہے، اور کن صورتحال میں ایجنٹ کو روکنا ضروری ہے۔

اس لحاظ سے، ایجینٹ-نیٹو فورج کے اشاریے بھی تبدیل ہو جائیں گے۔ 22.6 commit/s نمایاں ہے، لیکن commit کی تعداد خود نرم افزار کی پیداواری صلاحیت کی نمائندگی نہیں کرتی۔ زیادہ مفید اشاریے مندرجہ ذیل ہوں گے: ٹاسک کے سسٹم میں داخل ہونے سے لے کر merge تک کا وقت، ناکامی کے بعد جزوی بحالی کی صلاحیت، پالیسی کے اندر خودکار طور پر مکمل ہونے والے تبدیلیوں کا تناسب، قبول شدہ چینج کی حسابی لاگت، اور اعلیٰ خطرہ والی تبدیلیوں پر خرچ ہونے والی انسانی توجہ۔

اوریجن جسے کنٹرول کرنا چاہتا ہے، وہ ریپوزیٹری، چیکس، ریویو، اجازت اور واقعات کے اکٹھے ہونے سے بننے والی سافٹ ویئر پروڈکشن کنٹرول سطح ہے۔

اس لیے گٹھبب اور اوریجن کے درمیان مقابلہ دو راستوں پر مرکوز ہو جائے گا: گٹھبب بالغ انسانی تعاون کے نظام سے ایجنٹ تک وسعت پذیر ہو رہا ہے، جبکہ کرسر فورج کو ایجنٹ کے ورک لوڈ کے مطابق دوبارہ ڈیزائن کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔

05 لو مار اگلی سطح پر ہے

واپس بات کریں تو، Grok 4.6 کے جاری ہونے کے بعد، باہری دنیا آسانی سے بینچ مارکس کے حوالے سے کوڈنگ کی صلاحیت، استدلال اسکور اور قیمت پر بحث کرتی رہے گی۔ لیکن Colossus، Grok، Cursor اور Origin کو ایک ساتھ دیکھیں تو، یہ ترتیب اب مدل کے بعد کی سافٹ ویئر پیداواری سلسلہ تک پھیل چکی ہے۔

کولوسس حسابی طاقت فراہم کرتا ہے، گروک استدلال کرتا ہے، کرسر ماڈل کی صلاحیتوں کو کوڈ میں تبدیلیوں میں تبدیل کرتا ہے، اور اورجن بعد کی ریپوزٹری کی حالت، پی آر، چیکس اور جائزہ کو سنبھالتا ہے۔ جب ماڈل کی صلاحیت بڑھتی ہے، تو فائدہ انجام دینے والی سلسلہ میں براہ راست منتقل ہوتا ہے؛ یہاں تک کہ اگر ایک نسل کے ماڈل میں واضح فرق نہیں آتا ہے، تو بعد کی بنیادی ڈھانچہ ابھی تک جمع ہوتا رہتا ہے۔

تو، گروک 4.6 آج کسی فہرست میں کس مقام پر ہے، شاید صرف عارضی نتیجہ ہے۔ زیادہ طویل مدت کا سوال یہ ہے کہ کون سا فرد ماڈل، انجن کے ماحول اور سافٹ ویئر انجینئرنگ کی حالت کو ایک مستقل کام کرنے والی پروڈکشن سسٹم میں منظم کر سکتا ہے۔

جب لوگ اس دور کے مدلز میں سے کون زیادہ ذکی ہے اس پر بحث کر رہے ہیں، تو انہیں نہیں پتہ کہ لاؤ میں اگلی سطح پر پہنچ چکا ہے۔