प्रिय सब्सक्राइबर लोग,हम पिछला कुछ महीना से एआई-नेटिव कंपनी के नेता लोग के साक्षात्कार लेत बितवले बानी. I’m now convinced that:AI एजेंट के ऑनबोर्डिंग आ मैनेज कइल काम ह, चाहे राउर फंक्शन कवनो होखे.एह मुफ्त गहिराह गोताखोरी में हम साझा कइल चाहत बानी कि तीन गो एआई-देशी कंपनी —लाइनियर, रैंप, आ फैक्ट्री — एह सिद्धांत के कइसे व्यवहार में उतारली सँ. इहाँ हर एक के कुछ उद्धरण दिहल गइल बा:नन यू (उत्पाद के प्रमुख, रेखीय): "रउरा लगे एआई टीम के सदस्य होखीहें जिनका से रउआँ काम सौंप सकेनी आ बात कर सकेनी ठीक ओइसहीं जइसे रउआँ लोग से बात करेनी।"जॉफ चार्ल्स (सीपीओ, रैंप): "अगर रउआँ क्लाउड कोड के इस्तेमाल नइखीं करत, चाहे रउआँ के भूमिका कवनो होखे, त रउआँ शायद कम प्रदर्शन कर रहल बानी।"ईनो रेयस (सीटीओ, फैक्ट्री): "हमनी के उत्पाद प्रबंधन, फ्रंटएंड के कोडिंग कइनी जा यूआई, डेटा एनालिसिस, आ अउरी बहुत कुछ के पुन: उपयोग करे लायक कौशल में जवना के कवनो कर्मचारी आह्वान कर सकेला.”हर एआई-देशी कंपनी कइसे संचालित होला एकर अंदरूनी नजारा खातिर पढ़ीं.लाइनियर: एआई एजेंटन के पहिला श्रेणी के टीम के साथी बनावलआप एगो एजेंट के @mention कर सकेनी कि ऊ कवनो मुद्दा बनावे आ ओकरा के दोसरा एजेंट के असाइन कर सकेलेंएजेंटन के प्रति लाइनर के दृष्टिकोण ओह लोग के उत्पाद से आकार लिहल जाला. नान (Linear’s Head of Product) के मानना बा कि:एजेंट के प्रथम श्रेणी के कर्मचारी होखे के चाहीं. रउआँ ओह लोग के प्रोजेक्ट में जोड़ सके के चाहीं, मुद्दा पर असाइन करे में सक्षम होखे के चाहीं, आ कमेंट में जिक्र करे में सक्षम होखे के चाहीं।हालांकि, नान के इहो मानना बा कि इंसान हमेशा परिणाम खातिर जवाबदेह रहेला। इहाँ लाइनर हर कदम में एजेंट के साथे उत्पाद बनावे के तरीका बतावल गइल बा:समस्या के समझीं। एजेंट इंटरकॉम, जेनडेस्क, आ गोंग से हर ग्राहक के बातचीत के पढ़ के संक्षेप में बतावेलें. ऊ लोग मुद्दा के ऑटो-क्रिएट करेला, बैकलॉग का खिलाफ ओकरा के डी-डुप करेला आ सही टीम में सौंप देला. एकर समाधान के पहचान करीं। चूँकि एजेंट लोग के ग्राहकन के बातचीत तक पहुँच होला, एहसे ऊ लोग कई चैनलन से डेटा समर्थित अंतर्दृष्टि खींच के रउरा के कवनो स्पेसिफिकेशन पर पुनरावृत्ति करे में मदद कर सकेला. एगो योजना बनाईं। एजेंट राउर स्पेसिफिकेशन के ठोस टिकट में तोड़ के सही टीमन के अपने आप रूट कर सकेलें. लाइनियर में अब एजेंट अधिकतर टिकट बनावेलें. इंसान के काम होला कि ऊ अपना काम के समीक्षा करे आ समय के साथे संदर्भ के समायोजित करे.निष्पादित करीं. बग आ छोट-छोट फीचर सभ के सीधे कोडेक्स आ कर्सर नियर एजेंट सभ के सौंपल जाला। जटिल फीचर खातिर इंजीनियर लोग क्लाउड कोड लॉन्च करेला आ पूरा मुद्दा संदर्भ में खींच के ले आवे खातिर रेखीय एमसीपी के इस्तेमाल करेला।नान से: अइसन लागत बा कि एजेंट लोग का संभाल सकेला एकर दायरा हर तिमाही में बढ़ रहल बा। नया मॉडल आ हार्नेस सरल फिक्स से लेके तेजी से जटिल प्रोजेक्ट तक के सीमा के धकेल रहल बा।लाइनियर जइसन एजेंट के साथे बनावल चाहत बानी? इहाँ 4 गो व्यावहारिक कदम बा जवन नान एह बात पर साझा कइले बाड़न कि आज राउर टीम का कर सकेले:हर डेवलपर के एगो प्रमुख एजेंट कोडिंग टूल के डिफ़ॉल्ट करे के चाहीं। इ सबसे आसान पहिला कदम बा। आधिकारिक टूल (कर्सर, क्लाउड कोड, या कोडेक्स) उपलब्ध कराईं आ एकरा के प्रबंधित करीं ताकि रउआँ उपयोग देख सकीलें।एसिंक क्लाउड कोडिंग एजेंट के साथ पूरक। एसिंक बैकग्राउंड एजेंट सभसे ढेर छोट बदलाव आ बग फिक्स सभ के एक-शॉट क सके लें। कर्सर आ डेविन के इहाँ बढ़िया ऑफर बा।जिद करीं कि डिजाइनर आ पीएम सीधे कोडबेस पर काम करे। क्लाउड नियर एजेंट पीएम आ डिजाइनर लोग खातिर कोडबेस में सीधे बदलाव करे खातिर कम घर्षण वाला रास्ता खोल देला। सभका बिल्डर बने के कोशिश करे के चाहीं.पीएम आ मार्केटर के डिफ़ॉल्ट रूप से एआई इंटरफेस पर होखे के चाहीं. ई फंक्शन आपन 80-100% काम चैट इंटरफेस के माध्यम से करे के चाहीं — चाहे ऊ क्लाउड होखे, चैटजीपीटी होखे, नोशन एआई होखे, भा अइसने कुछ. नान के एगो भविष्य लउकत बा जहाँ मनुष्य स्पेसिफिकेशन लेवल पर एजेंटन के साथे सहयोग करी — परिभाषित करी कि का बनावे के जरूरत बा आ काहे — आ ओकरा बाद सबकुछ डाउनस्ट्रीम में संभाले खातिर एजेंटन के चीजन के पास करी।रैंप: 4 लेवल में एआई दक्षता के मापरैंप तेजी से अपना कर्मचारी लोग के 4 लेवल में एआई-नेटिव बने खातिर धकेल रहल बाअगर रेखीय देखावत बा कि कइसे रउरा टीम के पहिला श्रेणी के एजेंट के हिस्सा बनावल जा सकेला, त रैंप देखावेला how to get your entire company to adopt them.2025 में, रैंप 500+ फीचर भेजलस, $1B राजस्व तक पहुँचल, आ 25 PMs के साथ ई सब कइलस।उ लोग हर एक फंक्शन (eng, उत्पाद, डिजाइन, बिक्री, विपणन, कानूनी, वित्त) के ऑनबोर्ड करे आ एजेंटन के साथे काम करे के मांग करके ई काम कइल।जॉफ (सीपीओ रैंप) हर एक खातिर एआई दक्षता के मूल्यांकन खातिर एगो रूपरेखा साझा कइलस कर्मचारी जवन हमरा बेहद व्यावहारिक लागेला:L0: कबो-कबो चैटजीपीटी के इस्तेमाल करेला। सबसे जादा संभावना बा कि इ लोग कंपनी में लंबा समय तक ना होईहे। अगर रउरा एआई टूल के प्रति विकास के मानसिकता वाला सेल्फ स्टार्टर ना हईं त जॉफ के कहना बा कि रउरा के बेहतरीन काम करे खातिर प्रशिक्षित कइल बहुते मुश्किल होखी.L1: जीपीटी, प्रोजेक्ट, आ आंतरिक एआई टूल के इस्तेमाल आ ट्वीक करेला. ई लोग एआई के प्रयोग कर रहल बा बाकिर अबहीं ले असली काम के स्वचालित नइखे कइले.L2: एगो अइसन ऐप बनावेला जवन ओह लोग के कुछ हिस्सा के स्वचालित करेलानौकरी। ई लोग कोड कमिट कर सकेला भा एआई टूल के इस्तेमाल से दोसरा लोग के काम पर सार्थक प्रतिक्रिया दे सकेला.L3: सिस्टम बिल्डर. ई लोग एआई के बुनियादी ढांचा आ कौशल के निर्माण कर रहल बा जवन टीम के बाकी सब लोग के तेज करेला।कंपनी के लक्ष्य बा कि सबके सीढ़ी से ऊपर धकेलल जाव। एल0 के सेल्फ सेलेक्ट आउट होला। एल 1 एल 2 हो जाला। एल2 एल3 हो जाला। आ एल 3 संगठन के बाकी हिस्सा के प्रभावित करेला। जॉफ 5 गो कदम भी साझा कइले बाड़न जवन कवनो कंपनी एआई-नेटिव बने खातिर उठा सकेले:सब घर्षण हटाईं। लोकप्रिय एआई टूल तक पहुँच दीं जवना में टोकन भा बजट पर कवनो बाधा ना होखे आ एआई कौशल के आंतरिक भंडार बनाईं जवना से केहू खींच सकेला. अगर सेटअप कठिन बा त अधिकतर लोग अपनावे ना पाई.गोद लेबे के लउके वाला बनाईं. सार्वजनिक स्लैक चैनल बनाईं जहाँ लोग आपन बनावल चीज साझा कर सके. ऑल-हैंड पर, गैर-इंजीनियरन के प्रभावशाली काम करत देखाईं, जइसे कि फाइनेंस बिल्डिंग एगो ट्रेजरी सिस्टम भा मार्केटिंग ऑटोमेटिंग वेबसाइट बनावे के.हैंड ऑन सपोर्ट दीं. ऑफिस के समय के मेजबानी करीं जवना में केहू भी एआई कौशल आ वर्कफ़्लो बनावे खातिर जुड़ सकेला। एआई विशेषज्ञन के नामित कइले बानी जेकर पूरा काम सुसमाचार प्रचार कइल, लोग के सेटअप कइल, आ ओह लोग के “अहा मोमेंट” तक चहुँपे में मदद कइल बा. उपयोग के ट्रैक करीं आ हस्तक्षेप करीं. रैंप प्रति कर्मचारी एआई टूल भर में टोकन खपत के ट्रैक करेला। नेतृत्व एह डेटा के साझा करेला ताकि प्राकृतिक जवाबदेही पैदा हो सके आ जब केहू के उपयोग कम होखे त कदम रखे के चाहीं.एकरा के काम पर राखे के जरूरत बनाईं. पीएम साक्षात्कार में अब एगो समर्पित सत्र शामिल बा जवना में रउरा कवनो कामकाजी उत्पाद बनावे के पड़ी आ ओकरा बाद बतावे के पड़ी कि रउरा ओकरा के काहे बनवले बानी आ ई कइसे काम करेला. जॉफ रैंप में हर भूमिका खातिर आपन नेतृत्व दर्शन के एक लाइन में संक्षेप में बतवले:रउरा काम बा आपन काम के स्वचालित कइल।जॉफ से: "अगर हम अपना टीम के 10 बेर बताईं कि सीटीए के गुना से ऊपर होखे के जरूरत बा, त फिक्स एकरा के 11वीं बेर नइखे कहत। इ ओह प्रतिक्रिया के एगो स्वचालित डिजाइन क्रिट प्रक्रिया भा एआई कौशल में एन्कोडिंग कर रहल बा ताकि ई दोबारा कबो ना होखे।" पहिला दिन से ही एआई के मूल निवासीअगर लाइनर आ रैंप से पता चलत बा कि कइसे कंपनी एआई एजेंट के अपनावेली स त फैक्ट्री देखावत बा कि जब रउरा पहिला दिन से ओह लोग का आसपास निर्माण करीं त का होला. फैक्ट्री एगो 55 लोग के एआई सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कंपनी ह जवना के कीमत $300M बा जवन जमीन से एआई के आसपास संरचित बा। इहाँ इ लोग के अलग बनावे वाला चीज़ बा:प्रोडक्ट इंजीनियर के काम प राखींफैक्टरी पीएम अवुरी इंजीनियर के अलग-अलग ना राखेला। एकरा बजाय ऊ लोग प्रोडक्ट इंजीनियर के काम पर राखेला जे एआई एजेंटन के प्रबंधन करेला आ ओह लोग का साथे काम करेला. एगो ठेठ दिन अइसन लउकेला:एजेंट रन से ट्रेस के जांच करीं कि सिस्टम कहाँ खराब फैसला कइलस। फिक्स के कोड के रूप में ना, बलुक गवर्नेंस के रूप में लिखीं (जइसे कि कवनो कौशल के अपडेट, नया लिंट नियम, भा परिष्कृत स्वचालन)केवल ओह पीआर के समीक्षा करीं जवना के एजेंट हाई-रिस्क के रूप में फ्लैग करेला (एजेंट बाकी के देखभाल करेला)।नया विचार सुझाईं आ सहयोगी आ एआई के साथे प्राथमिकता पर बहस करीं।ई काम आसान नइखे आ एकरा खातिर गहिराह विशेषज्ञता के जरूरत बा, बाकिर लीवरेज बा enormous.Make your codebase agent-readyएजेंट के प्रभावी होखे खातिर एगो कोडबेस के जरूरत होला जवना में ऊ वास्तव में काम कर सके. फैक्ट्री पांच परिपक्वता स्तर पर कोडबेस के स्कोर करे ला, आ लेवल 3 ("मानक") ऊ जगह हवे जहाँ ज्यादातर टीम सभ के पहिले लक्ष्य बनावे के जरूरत होला।फैक्टरी के एजेंट तत्परता ढाँचापुन: उपयोग करे लायक कौशल में विशेषज्ञता के एन्कोड करींएक बेर आपके कोडबेस एजेंट-तैयार हो गइला के बाद, अगिला कदम एजेंट लोग के कौशल के माध्यम से बढ़िया निर्णय लेवे के ज्ञान दिहल बा (मूल रूप से खाली टेक्स्ट मार्कडाउन फाइल)। फैक्ट्री कौशल के इस्तेमाल विशेषज्ञ आ कंपनी के ज्ञान के अइसन चीज में एन्कोड करे खातिर करेला जवना के इस्तेमाल कवनो एजेंट भा कर्मचारी कर सकेला. इहाँ ओह कौशल के सूची दिहल गइल बा जवना के फैक्ट्री आंतरिक रूप से इस्तेमाल करेला आ ओह लोग के मार्कडाउन फाइल के लिंक दिहल गइल बा जवना से रउरा कॉपी आ संशोधित कर सकीलें:उत्पाद प्रबंधन कौशल. उत्पाद सिद्धांत, 11 सितारा अनुभव ढाँचा (Airbnb के ब्रायन चेस्की से उधार लिहल गइल), पीआरडी टेम्पलेट, स्कोरिंग रूब्रिक, आ भाषा मार्गदर्शन सभ एकही मार्कडाउन फाइल में बा।फ्रंट यूआई इंटीग्रेशन कौशल। ड्रॉइड के निर्देश देला कि फैक्ट्री के डिजाइन सिस्टम, रूटिंग कन्वेंशन, आ टेस्टिंग स्टैंडर्ड के इस्तेमाल से फीचर कइसे बनावल जाव.एआई डेटा एनालिस्ट कौशल. खोजपूर्ण विश्लेषण चलाईं, विजुअलाइजेशन बनाईं, आ पूरा पायथन इकोसिस्टम के इस्तेमाल से सांख्यिकीय रिपोर्ट जनरेट करीं।आंतरिक उपकरण कौशल। उचित एक्सेस कंट्रोल आ ऑडिट लॉगिंग बेक इन.वाइब कोडिंग कौशल के साथ एडमिन पैनल, सपोर्ट कंसोल, आ ऑपरेशनल डैशबोर्ड बनाईं। आधुनिक ढाँचा के साथ खरोंच से नया वेब ऐप के तेजी से प्रोटोटाइप करीं।अगर रउआ जवन आपन बेहतरीन लोग जानत बा ओकरा के कौशल में एन्कोड कर सकेनी, त रउआ हर फंक्शन खातिर विशेषज्ञ के काम पर राखे के जरूरत नइखे।एह सब के व्यवहार में उतारे खातिर 6 कदमTo recap:ऑनबोर्डिंग आ एजेंट के प्रबंधन हर फंक्शन खातिर मूल काम बन रहल बा।इहाँ छह गो चीज बा जवना के रउआ अभी व्यवहार में उतार सकेनी:सेरेखीय:हर डेवलपर के कर्सर, क्लाउड कोड, या कोडेक्स नियर एजेंट कोडिंग टूल पर डिफ़ॉल्ट करीं। पीएम आ डिजाइनर के कोडबेस में ले आवल जाव. एजेंट के इस्तेमाल करत पीआर आ जहाज कोड जमा करे दीं. हर छोट बदलाव के एगो इंजीनियर के माध्यम से रूटिंग बंद करीं।रैंप से:अपना टीम भर में एआई दक्षता के माप। रैंप के 4 लेवल के ढाँचा रउरा के एगो साझा शब्दावली देला कि लोग कहाँ बा आ कहाँ जाए के जरूरत बा. एआई के इस्तेमाल के ट्रैक करीं आ एकरा के प्रदर्शन के उम्मीद के हिस्सा बनाईं. जवन नापल नाप ओकरा के सुधार ना कर सकीं आ प्रोत्साहन महत्व राखेला. फैक्ट्री से:एजेंट तत्परता खातिर आपन कोडबेस स्कोर करीं। फैक्ट्री के एजेंट तत्परता स्तर के इस्तेमाल करीं एह बात के समझे खातिर कि राउर कोडबेस तइयार बा कि ना.अपना टीम के विशेषज्ञता के पुन: उपयोग करे लायक कौशल में संहिताबद्ध करीं. जवन बात राउर बेहतरीन लोग जानत बा ओकरा के स्किल फाइल में एन्कोड करीं आ इंसान आ एजेंट दुनु खातिर एकर इस्तेमाल आसान बनाईं.सबसे ऊपर, ऑनबोर्ड एजेंट जइसे कि रउरा कवनो इंसान के ऑनबोर्ड करीं. ओह लोग के संदर्भ दीं, ओह लोग के अपना ऑपरेशनल स्टैक से जोड़ीं, आ ओह लोग के परिणाम खातिर एगो इंसान के जवाबदेह राखीं.रउरा का विचार बा कमेंट में बताईं!
राउर नया काम बा एआई एजेंट के ऑनबोर्ड कइल: एआई मूल कंपनी असल में कइसे काम करेली सँ
By Creator Economy
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