जो AI एक दिन में एक मॉड्यूल भी ठीक से नहीं बना पाता था, वह अब काम का एक पूरा हिस्सा सँभालने लगा है। पीछे मुड़कर देखूँ तो 2 साल में काम करने का तरीका कोई चार बार बदला, और हर बदलाव के साथ मेरी जगह भी बदलती गई।
1. सुझाव देने वाले फ़ंक्शन का दौर — शुरुआती कोडिंग IDE
शुरू में AI कोडिंग एक साधारण सुझाव फ़ंक्शन थी। कोड लिखते समय वह अगली कुछ पंक्तियाँ धूसर रंग में दिखाता था और टैब दबाने पर उन्हें स्वीकार कर लेता था। काम तब भी मैं ही करता था, AI बस हाथ थोड़ा तेज़ करने का औज़ार था।
(चित्र 1: पहले चरण की झलक। फ़ंक्शन का नाम और पहली पंक्ति लिखने पर अगली तीन पंक्तियाँ धूसर रंग में दिखती हैं और टैब दबाकर उन्हें स्वीकार किया जाता है।)2. बातचीत की खिड़की का दौर — अच्छे प्रॉम्प्ट से छोटे फ़ीचर और डिबगिंग
दूसरे चरण में अच्छे प्रॉम्प्ट से छोटे फ़ीचर बनवाने और डिबगिंग सौंपने लगा। काम की जगह कोडिंग IDE के एडिटर से उसके बगल की बातचीत की खिड़की में चली गई। 2024 के आसपास तक शायद वही अच्छा माना जाता था जो “प्रॉम्प्ट अच्छा लिखता” था।
(चित्र 2: दूसरे चरण की झलक। बातचीत की खिड़की में त्रुटि वाली जगह समझाने पर AI उसे ठीक करने का कोड दिखाता है और मैं उसे एडिटर में डालता हूँ।)2025 के Stack Overflow डेवलपर सर्वेक्षण में उस समय का माहौल साफ़ दिखता है। उत्तरदाताओं में से 84% AI औज़ार इस्तेमाल कर रहे थे या करने की योजना बना रहे थे, और कामकाजी डेवलपरों में से 51% उन्हें रोज़ इस्तेमाल करते थे। लेकिन काम में एजेंट इस्तेमाल करने वाले, रोज़ाना, साप्ताहिक और कभी-कभार इस्तेमाल करने वालों को मिलाकर भी, लगभग दस में तीन थे। AI के जवाब की सटीकता पर भरोसा न करने वाले (46%) भरोसा करने वालों (33%) से ज़्यादा थे।
3. हार्नेस का दौर — स्पेसिफिकेशन तय करना और विकास को सही दिशा में ले जाना
तीसरे चरण में, इस साल से, मेरा काम स्पेसिफिकेशन तय करना और विकास को सही दिशा में ले जाना था। हार्नेस परिभाषित हुआ और उसका वातावरण तैयार हुआ। मेरे कंप्यूटर की स्क्रीन काली टर्मिनल विंडो से भर गई। कई टर्मिनल इसलिए खोले थे क्योंकि कई इश्यू एक साथ सँभाल रहा था। हार्नेस तैयार होने पर एजेंट शुरू से अंत तक काम करने लगे और उसके साथ मेरा इंतज़ार भी लंबा हो गया।
(चित्र 3: तीसरे चरण में मेरी असली स्क्रीन। बाईं ओर एजेंटों की सूची है और हर विंडो में अलग एजेंट (Codex, Claude Code, OpenCode) अपना इश्यू सँभाल रहा है। बीच की विंडो में एजेंट की दी हुई कार्य रिपोर्ट दिखती है।)इस समय AI अपने दम पर जितनी लंबी अवधि का काम पूरा कर सकता था, वह तेज़ी से बढ़ा। AI मूल्यांकन संस्था METR ने इस साल जनवरी में बताया कि जिस काम को AI आधी संभावना के साथ पूरा करता है, उसकी अवधि (इंसान को लगने वाला समय) लंबे समय तक लगभग हर 7 महीने में दोगुनी होती रही और 2024 के बाद यह अंतर लगभग 89 दिन रह गया। एक मॉड्यूल से जूझने वाला AI कई घंटों का काम सँभालने लगा, यही इन संख्याओं का मतलब है।
OpenAI ने भी फ़रवरी में “हार्नेस इंजीनियरिंग” नाम से यही बात कही। पाँच महीनों में इंसान के हाथ से लिखे स्रोत कोड के बिना एजेंटों से लगभग 10 लाख पंक्तियों वाला उत्पाद बनाया गया, और इंजीनियर का काम कोड लागू करने से बदलकर एजेंटों के काम करने का वातावरण तैयार करना हो गया।
टर्मिनल से कोडिंग करने का यह दृश्य मैंने अपनी किताब Harness Engineering के अध्याय 1 में एक वेबटून के रूप में रखा। उसमें मैं 1999 वाले अपने पास जाकर बताता हूँ कि भविष्य में GPU और टर्मिनल से कोडिंग होगी, लेकिन मुझे ही यकीन नहीं होगा। मगर संस्करण 2 लिखते समय उसके बगल में कोष्ठक में एक बात जोड़ दी: लगता है यह भी जल्द ही खत्म होने वाला है।
(चित्र 4: Harness Engineering के अध्याय 1 का वेबटून। भविष्य का मैं 1999 वाले अपने पास जाकर कहता हूँ, “2026 में GPU से कोडिंग होती है और लोकप्रिय कोडिंग औज़ार टर्मिनल है,” लेकिन अतीत वाला मैं मज़ाक न करने को कहता है।)4. मैसेंजर का दौर — दस्तावेज़, रिपोर्ट और अनुमोदन
और आखिर में, अक्टूबर से मैं मैसेंजर, डिज़ाइन दस्तावेज़, रिपोर्ट और अनुमोदन देखकर काम की समय-सारणी सँभालने लगा। टर्मिनल में अब तब जाता हूँ जब कुछ खराब हो जाता है, और काम SW विकास से बढ़कर कंपनी के सारे कामों तक पहुँच गया है।
(चित्र 5: आजकल मेरी स्क्रीन। हर AI साथी के नाम के साथ उसके काम कैलेंडर में आते हैं।)
(चित्र 6: दस्तावेज़ में काम करने का दृश्य। मैं एक पंक्ति की टिप्पणी छोड़ता हूँ, तो AI साथी आधार देते हुए दस्तावेज़ सुधारता है और टिप्पणी के बगल में बताता है कि क्या बदला।)
(चित्र 7: अनुमोदन मैसेंजर में। Minho तय करने के लिए तीन बातें रखता है और मैं एक पंक्ति में जवाब देता हूँ, “सभी a से।”)AI साथी मैसेंजर पर काम लेते हैं और नतीजे दस्तावेज़ में दर्ज करते हैं, फिर मैं दस्तावेज़ देखकर अनुमोदन देता हूँ। अब विकास ही नहीं, ईमेल, प्रस्ताव, प्रशिक्षण सामग्री, वेबटून और ब्लॉग भी इसी प्रक्रिया से चलते हैं। यह संख्याओं में भी दिखता है।
(चित्र 8: Nextain की निवेशक प्रस्तुति में रखा गया ग्राफ़। उत्पाद रिपॉज़िटरी में एक महीने में नया जोड़ा गया कोड फ़रवरी की 92,000 पंक्तियों से बढ़कर सितंबर में 254,000 पंक्तियाँ हो गया। सितंबर का आँकड़ा 1–22 तारीख तक का है।)
(चित्र 9: एक पंक्ति की टिप्पणी से अनुमोदन और रिकॉर्ड तक। कंपनी में अभी काम कैसे चलता है, इसे वेबसाइट पर चार खानों में दिखाया गया है।)5. जिन्हें मैं सही जवाब कहता था
यह सब 2 साल में आया बड़ा बदलाव है। कोड के छोटे टुकड़ों के सुझाव से लेकर अब AI को टीम का साथी बनाकर काम करने तक सचमुच बहुत कुछ बदल गया है, और इस बीच जिन्हें मैं सही जवाब कहता था, वे सब गायब होते लग रहे हैं। एक समय अच्छा प्रॉम्प्ट सही जवाब था, फिर अच्छा हार्नेस सही जवाब था, लेकिन अब दोनों ही काम के एक हिस्से बन गए हैं।
6. इसलिए मैं क्या कर रहा हूँ
मैं इस पूरी प्रक्रिया को दर्ज कर रहा हूँ और उत्पाद बना रहा हूँ।
- Harness Engineering संस्करण 2: जुलाई में प्रकाशित संस्करण 1 में AI कोडिंग एजेंटों के साथ काम करते हुए सामने आई बातें रखीं। उसके बाद तीन महीने तक कंपनी का काम कई AI मॉडल और साथियों के साथ करते हुए मैंने अकेले इस्तेमाल किए जाने वाले हार्नेस को टीम और कंपनी के कार्यस्थल (Naia ADK 2.0) तक फैलाया और उसकी कहानी संस्करण 2 में लिखी। प्रकाशन से पहले मैंने पूरी पांडुलिपि तीन AI को दी और प्रशंसा के बजाय पूछा कि क्या सचमुच इसे खरीदना सार्थक है। हर टिप्पणी पर कोड और कमिट फिर से खोलकर जाँचे और सुधार किए। संस्करण 2 जल्द प्रकाशित होगा। संस्करण 1: https://leanpub.com/naia-harness
- Naia AX: मैं इस काम करने के तरीके को संस्थाओं और कंपनियों तक पहुँचाने वाला AX उत्पाद बनाने की कोशिश कर रहा हूँ। “तय प्रक्रिया चलाने वाले AX से, हर भूमिका के AI साथी के साथ काम करने वाले AX तक।” पहले संगठन की सामग्री और काम के मानकों को समेटने वाला कार्यस्थल (Naia ADK) बनाते हैं, फिर उसमें हर भूमिका के लिए AI साथी लाते हैं। ज़िम्मेदार व्यक्ति दस्तावेज़ में एक पंक्ति की टिप्पणी छोड़ता है, AI साथी आधार देकर सुधारता और जवाब देता है, और अनुमोदन मिलने पर वह रिकॉर्ड बन जाता है जिसे अगला व्यक्ति आगे ले सकता है। मानो ऊपर का चौथा चरण सीधे संगठन में ले जा रहे हों। निदान → तैयारी → साथ संचालन → मूल्यांकन → स्वयं संचालन, इन पाँच चरणों में हम इसे साथ बनाते हैं और संस्था या कंपनी के क्लाउड खाते में स्थापित करते हैं, इसलिए इस्तेमाल की जाने वाली AI कंपनी बदलने पर भी व्यवस्था बनी रहती है। पिछले महीने मैंने कोरिया की राष्ट्रीय कर सेवा के उन्नत AX प्रशिक्षण (योजना) पाठ्यक्रम में भी पढ़ाया और छोटे व्यवसायों के लिए उत्पाद भी तैयार कर रहा हूँ।
- Naia उत्पाद के साथ एकीकरण: कंपनी में AI साथियों के साथ काम करने के लिए बनाई गई बुनियाद को निजी उपयोग वाले Naia में भी ला रहा हूँ। मैसेंजर से काम सौंपने, दस्तावेज़ में नतीजे पाने और यादें बने रहने की संरचना कंपनी और निजी उपयोग दोनों में एक जैसी हो जाएगी।
Nextain क्या करता है, यह वेबसाइट पर बताया है।
- Nextain वेबसाइट: https://nextain.io/ko
- Naia AX परिचय: https://nextain.io/ko#ax
- AX परिचय पुस्तिका: https://nextain.io/brochures/ax-20261030/index.html
- Naia परिचय पुस्तिका: https://nextain.io/brochures/naia-20261030/index.html
7. इस सबके बीच मैं कहाँ हूँ
2 साल में मेरी जगह एडिटर से बातचीत की खिड़की, वहाँ से टर्मिनल और फिर टर्मिनल से मैसेंजर तक आ गई है। मैं हाथ से कोड लिखने वाला डेवलपर हूँ, लेकिन आजकल उत्पाद में जो कोड जुड़ता है, उसका ज़्यादातर हिस्सा AI लिखता है। मैं कोड की हर पंक्ति खोलकर देखने के बजाय दिशा तय करता हूँ और व्यवहार देखकर जाँचता हूँ। इस तरह बना उत्पाद वास्तव में चला रहे हैं, इसलिए मानता हूँ कि उसका मूल्य है, फिर भी आज भी थोड़ा डर लगता है कि क्या सचमुच ऐसा है। आगे कहाँ जाऊँगा, यह भी अभी मुझे नहीं पता। इस सबके बीच मैं कहाँ हूँ।
क्या मैं सच में मूल्य पैदा कर रहा हूँ? उसे बनाने के लिए अकेले जूझते हुए बिताया समय सही था? अब तो उसकी जाँच भी फिर AI को सौंपता हूँ और AI से ही सांत्वना और भरोसा पाता हूँ। लेकिन उसकी सीमाएँ जानता हूँ, इसलिए लगातार संदेह करने और फिर से परखने के अलावा कोई चारा नहीं है। और अभी-अभी उत्पाद पेश किया है, व्यावसायिक नतीजे अब तक नहीं मिले हैं, इसलिए डर और भी ज़्यादा है। इस लेख को पढ़ने वाले लोग क्या इस बदलाव का आनंद ले पा रहे हैं? या सिर्फ़ मैं ही इस तरह अपने ही चक्र में फँस गया हूँ?
काफ़ी समय से सफल न हो पाए एक छोटे संगठन का प्रमुख होने के कारण “कृपया अनुमोदन दें।” का भार महसूस होता है। नतीजों की पूरी ज़िम्मेदारी अभी भी इंसान की है।
