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मैदान के नोट्स — पृष्ठ 4
AI से वेबसाइट, ऐप और टूल बनाने, लॉन्च करने और चलाने पर व्यावहारिक गाइड और अनुभव से निकले नोट्स।
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आर्काइव जारी है।
मैदान से पहले भेजे गए प्रेषण, प्रकाशित क्रम में।
स्पेक-निर्देशित विकास: जब स्पेक उत्पाद बन जाता है
स्पेक-निर्देशित विकास क्या है, स्पेक-फ़र्स्ट, स्पेक-एंकर्ड और स्पेक-ऐज़-सोर्स में क्या फ़र्क है, और AI कोडिंग टूल के साथ कोड से पहले स्पेक लिखना कब फ़ायदेमंद होता है।
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काल्पनिक पैकेज: उत्पन्न कोड का आपूर्ति श्रृंखला जोखिम
जब AI से बना कोड ऐसे पैकेज का नाम ले जो मौजूद ही नहीं, तो कोई भी उसे पंजीकृत कर सकता है। यह कितनी बार होता है, नाम क्यों दोहराए जाते हैं, और इंस्टॉल से पहले निर्भरता कैसे जांचें।
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70% समस्या: क्यों जेनरेटर सॉफ़्टवेयर को मानव अंतिम माइल की ज़रूरत होती है
AI टूल प्रोजेक्ट को जल्दी काफ़ी आगे ले जाते हैं, पर एज केस, इंटीग्रेशन और मज़बूती वाले आख़िरी हिस्से में अब भी इंसानी समझ चाहिए। जानें क्यों और इसे कैसे पार करें।
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एजेंट मेमोरी: सत्रों के बीच संदर्भ कैसे सुरक्षित रहता है
AI एजेंट एक सत्र का संदर्भ अगले सत्र तक कैसे ले जाते हैं: मेमोरी के प्रकार, लंबा संदर्भ काफ़ी क्यों नहीं, रिट्रीवल कैसे काम करता है और भूलना एक डिज़ाइन फ़ैसला क्यों है।
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उत्पन्न का मूल्यांकन: Eval अनुशासन और मापा गया विश्वास
Eval सेट से AI के आउटपुट का मूल्यांकन कैसे करें: कौन-से केस जुटाएं, जिन जवाबों का कोई एक सही रूप नहीं उन्हें कैसे स्कोर करें, और रिग्रेशन कैसे पकड़ें।
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जेनरेटिव UI: इरादे से रनटाइम पर संयोजित इंटरफ़ेस
जेनरेटिव UI क्या है, वह कहां पहले से चल रहा है, और हर अनुरोध पर बनने वाली स्क्रीन को टीमें एकरूप, भरोसेमंद और टेस्ट करने योग्य कैसे रखती हैं।
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इरादा-निष्ठा: वर्णित और उत्पन्न के बीच की खाई
AI का आउटपुट आपके मक़सद से क्यों भटकता है, वर्णन की क्षति और स्थानांतरण की क्षति में फ़र्क़ कैसे करें, और एक छोटा फ़ीडबैक चक्र जो आपके अनुरोध और नतीजे के बीच की खाई पाटता है।
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इरादा ऋण: जब जेनरेटेड कोड समझ से आगे निकल जाए
जब सॉफ़्टवेयर किसी के समझा पाने से तेज़ जेनरेट हो, तो एक नया ऋण जमता है: टाली गई समझ। इरादा ऋण क्या है, साफ़ कोड इसे क्यों छिपाता है और इसे कैसे चुकाएं।
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मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन: जब एक लूप कई हो जाए
एक AI एजेंट को कई में बांटने से विशेषज्ञता मिलती है, पर समन्वय का कर चुकाना पड़ता है। 2025 के प्रमाण क्या दिखाते हैं, आम विफलताएं कौन-सी हैं और एक एजेंट कब बेहतर है।
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Vibe Coding: सहज सॉफ़्टवेयर उत्पादन का अनुशासन और सीमाएँ
2025 में Andrej Karpathy के दिए नाम वाली वाइब कोडिंग कोड पढ़ने की जगह उसे बताने पर टिकी है। यह रफ़्तार कहां काम आती है, कहां चुपचाप कर्ज़ बनाती है और उसे उपयोगी रखने वाला अनुशासन क्या है।
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जब सस्ता निष्पादन काम पर हावी हो तो स्वाद नया बॉटलनेक है
AI एक दोपहर में सौ ठीक-ठाक विकल्प दे सकता है, इसलिए अब सही विकल्प चुनना ही मुश्किल हिस्सा है। परख क्या है, भरमार मानक कैसे गिराती है और विवेक को सिखाने लायक कैसे बनाएं।
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डिस्पोज़ेबल सॉफ़्टवेयर: फेंकने के लिए बनाई गई ऐप्स
AI ने काम करने वाले ऐप को इतना सस्ता कर दिया कि उसे फेंकना भी चलता है। एक बार के ऐप कब सही चुनाव हैं, उन्हें समाप्ति की तारीख़ कैसे दें और उन्हें स्थायी, बिना मालिक वाले सॉफ़्टवेयर बनने से कैसे रोकें।
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