Claude Code के साथ बिज़नेस मैनेजमेंट के लिए "AI कर्मचारी" बनाने के पीछे की सच्चाई

हाल ही में, कुछ AI सर्किलों में "Claude Code के साथ AI कर्मचारी बनाकर कंपनी चलाने" की बात काफी प्रचलित है।

AI सेल्स।

AI मार्केटर।

AI एडिटर।

AI रिसर्चर।

AI सेक्रेटरी।

AI अकाउंटिंग असिस्टेंट।

AI इंजीनियर।

AI बिज़नेस लीड।

आप Claude Code के अंदर कंपनी के विभागों जैसा कुछ बनाते हैं।

आप प्रत्येक AI को एक भूमिका देते हैं।

आप उन्हें फ़ाइलें पढ़ने के लिए कहते हैं।

आप उन्हें निर्देश पुस्तिकाएँ देते हैं।

आप उन्हें कार्य प्रक्रियाएँ सीखने के लिए कहते हैं।

आवश्यकतानुसार, आप उन्हें रिसर्च, लेखन, संगठन, सुधार, समीक्षा, कोड फिक्स और दस्तावेज़ निर्माण करने के लिए कहते हैं।

यह सुनकर, यह काफी भविष्यवादी लगता है।

और यह सिर्फ एक भ्रम नहीं है।

वास्तव में Claude Code का उपयोग करके, आप एक प्रोजेक्ट के भीतर फ़ाइलें पढ़ सकते हैं, नियमों का संदर्भ ले सकते हैं, टर्मिनल में कमांड निष्पादित कर सकते हैं, और कई कार्यों को लगातार आगे बढ़ा सकते हैं। यदि इसे अच्छी तरह से सेट किया जाए, तो आप उबाऊ नियमित काम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा, जो मनुष्य हर बार करते थे, AI पर छोड़ सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आप इस तरह की चीजें कर सकते हैं:

इसे लेख योजनाएँ बनाने के लिए कहें।

लेखन शैली से मेल खाने के लिए इसे पिछले लेख पढ़ने के लिए कहें।

SNS पोस्ट ड्राफ्ट का बड़े पैमाने पर उत्पादन करें।

विभिन्न ग्राहकों के लिए सेल्स ईमेल का मसौदा तैयार करें।

मीटिंग मिनट्स से कार्य निकालें।

आंतरिक मैनुअल अपडेट करें।

कोड में बग खोजें।

टेस्ट लिखें।

रिलीज़ नोट्स बनाएं।

प्रतिस्पर्धी अनुसंधान को सारांशित करें।

पूछताछ प्रतिक्रियाओं के लिए टेक्स्ट बनाएं।

प्रोजेक्ट प्रगति को व्यवस्थित करें।

इस बिंदु पर, आप निश्चित रूप से उन्हें "AI कर्मचारी" कहना चाहेंगे।

AI उस काम का हिस्सा ले लेता है जो मनुष्य करते थे। इसके अलावा, यह सिर्फ एक बार की चैट नहीं है; यह प्रोजेक्ट के भीतर एक निश्चित मात्रा में संदर्भ और नियमों के साथ काम कर सकता है।

यह तंत्र बस अद्भुत है।

वास्तव में, यदि इसका उपयोग कोई ऐसा व्यक्ति करे जो इसे सही तरीके से उपयोग करना जानता हो, तो यह काफी शक्तिशाली है।

एकमात्र मालिकों और छोटी कंपनियों के लिए, इसका प्रभाव एक छोटी टीम को प्रभावी ढंग से विस्तारित करने जैसा है।

इंजीनियर, संपादक, मार्केटर, व्यवसाय के मालिक, सामग्री निर्माता और एकल संस्थापक इसका उपयोग करने के तरीके के आधार पर अपनी कार्य गति को महत्वपूर्ण रूप से बदल सकते हैं।

यही कारण है कि "Claude Code के साथ AI कर्मचारी" सिर्फ एक प्रचलित शब्द नहीं है।

यह वास्तव में अद्भुत है।

इसमें वास्तव में क्षमता है।

मुझे लगता है कि यह कुछ लोगों के लिए काम करने के तरीके को बदलने वाले स्तर का एक तंत्र है।

हालाँकि।

यह महत्वपूर्ण भाग है।

यह देखकर, घबराने और यह सोचने की कोई आवश्यकता नहीं है, "मुझे भी एक AI कर्मचारी बनाना है।"

वास्तव में, अधिकांश लोगों को शायद सीधे Claude Code पर नहीं जाना चाहिए।

क्योंकि Claude Code के साथ AI कर्मचारी बनाना AI उपयोग के बहुत बाद के चरणों की कहानी है। यह पहला कदम नहीं है। यह उन लोगों के लिए एक जगह है जो पहले से ही समझ चुके हैं कि AI के साथ कैसे काम करना है, अगले चरण पर जाने के लिए, शुरुआती बिंदु नहीं।

यदि आप इसे गलत समझते हैं, तो यह एक बड़ा चक्कर होगा।

"AI कर्मचारी" AI को काम पर रखने के बारे में नहीं है

"AI कर्मचारी" शब्द काफी आकर्षक है।

एक CEO, एक AI सेल्सपर्सन, एक AI एडिटर, एक AI मार्केटर और एक AI सेक्रेटरी है, और हर कोई स्वायत्त रूप से काम करता है। मनुष्य सिर्फ निर्देश देते हैं। फिर AI अपने आप व्यवसाय को आगे बढ़ाते हैं, और कंपनी चलती है।

कई लोगों के मन में शायद यही छवि है।

लेकिन इसके पीछे की वास्तविकता कहीं अधिक सांसारिक है।

AI कर्मचारी बनाना AI को एक व्यक्तित्व देने के बारे में नहीं है।

यह AI को यह बताने के बारे में नहीं है, "तुम एक उत्कृष्ट कर्मचारी हो।"

यह AI को एक विभाग का नाम देने के बारे में नहीं है।

सार व्यवसाय को विघटित करना और इसे एक ऐसे रूप में व्यवस्थित करना है जिसे AI निष्पादित कर सके।

उदाहरण के लिए, किसी मानव कर्मचारी को काम सौंपते समय भी ऐसा ही है।

सिर्फ "सेल्स करो" कहने से वे ठीक से नहीं चलेंगे।

सिर्फ "SNS को अच्छी तरह से मैनेज करो" कहने से परिणाम स्थिर नहीं होंगे।

सिर्फ "कंपनी के दस्तावेज़ व्यवस्थित करो" कहने से वे नहीं जान पाएंगे कि क्या करना है और कैसे करना है।

मनुष्य माहौल को समझ सकते हैं, अपने बॉस से पूछ सकते हैं, या आसपास के माहौल से न्याय कर सकते हैं। लेकिन AI मूल रूप से दिए गए संदर्भ और निर्देशों पर निर्भर करता है।

इसलिए, AI कर्मचारी को इस तरह की चीजों की आवश्यकता होती है:

काम किसके लिए है?

काम किसके लिए है?

किस जानकारी का उपयोग किया जाना चाहिए?

किस जानकारी का उपयोग नहीं किया जाना चाहिए?

इसे किस क्रम में आगे बढ़ना चाहिए?

किस तरह का आउटपुट सही उत्तर है?

कौन से भाव निषिद्ध हैं?

किस चरण में मानव पुष्टि आवश्यक है?

यदि यह विफल हो जाए तो कैसे वापस लौटें?

पूर्णता क्या है?

इन्हें शब्दबद्ध करें और उन्हें वहाँ रखें जहाँ AI उन्हें संदर्भित कर सके।

इसे Claude Code के भीतर चलाएँ।

यह AI कर्मचारियों के पीछे की वास्तविकता है।

दूसरे शब्दों में, AI कर्मचारीकरण एक "तंत्र नहीं है जहाँ AI अपने आप काम करता है।"

सटीक होने के लिए, यह एक "तंत्र है जहाँ मानव कार्य पैटर्न को ऐसी स्थिति में विघटित किया जाता है जहाँ AI उन्हें निष्पादित कर सके।"

यदि आप इसे समझे बिना AI कर्मचारी बनाने का प्रयास करते हैं, तो विफलता की बहुत अधिक संभावना है।

Claude Code अद्भुत क्यों है

Claude Code इतना ध्यान क्यों आकर्षित कर रहा है?

ऐसा इसलिए है क्योंकि, सामान्य चैट AI के विपरीत, यह स्वयं कार्य वातावरण में प्रवेश कर सकता है।

सामान्य चैट AI मूल रूप से एक स्क्रीन पर बातचीत करते हैं।

आप एक प्रश्न पूछते हैं।

आपको एक उत्तर मिलता है।

आप इसे एक टेक्स्ट लिखने के लिए कहते हैं।

आप इसे कोड लिखने के लिए कहते हैं।

आप इसे विचार लाने के लिए कहते हैं।

बेशक, अकेले यह काफी सुविधाजनक है।

हालाँकि, Claude Code एक कदम आगे जाता है।

यह प्रोजेक्ट के भीतर फ़ाइलें पढ़ता है।

यह कई फ़ाइलों के बीच संबंध देखता है।

यह आवश्यक संशोधन योजनाओं के बारे में सोचता है।

यह वास्तव में फ़ाइलों को फिर से लिखता है।

यह कमांड निष्पादित करता है।

यह टेस्ट चलाता है।

यह त्रुटियों को पढ़ता है और उन्हें ठीक करता है।

यह कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों और दस्तावेज़ीकरण को संदर्भित करता है।

यह प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए नियम सीखता है।

दूसरे शब्दों में, यह सिर्फ एक सलाहकार नहीं है; यह एक कार्यकर्ता के करीब है।

यह विकास की दुनिया में काफी शक्तिशाली है।

क्योंकि यह पूरे कोडबेस को देखते हुए संशोधन, पुष्टि, परीक्षण और सुधार के साथ आगे बढ़ सकता है।

और जब आप इस सोच को व्यावसायिक संचालन पर लागू करते हैं, तो यह "AI कर्मचारी जैसा" बन जाता है।

एक लेख उत्पादन प्रोजेक्ट के लिए, आप पिछले लेख, संरचना टेम्पलेट, लेखन शैली नियम, निषिद्ध अभिव्यक्तियाँ और उत्पाद जानकारी रखते हैं।

एक सेल्स प्रोजेक्ट के लिए, आप ग्राहक जानकारी, बातचीत नोट्स, प्रस्ताव सामग्री, ईमेल टेम्पलेट और FAQ रखते हैं।

एक भर्ती प्रोजेक्ट के लिए, आप नौकरी विवरण, उम्मीदवार मूल्यांकन मानदंड, साक्षात्कार प्रश्न, स्काउट टेक्स्ट और कंपनी ब्रीफिंग सामग्री रखते हैं।

एक व्यवसाय योजना प्रोजेक्ट के लिए, आप KPI, मीटिंग मिनट्स, व्यवसाय योजनाएँ, प्रतिस्पर्धी अनुसंधान और वित्तीय नोट्स रखते हैं।

फिर, आप Claude Code से पूछते हैं:

"यह सामग्री पढ़ें और अगली बातचीत के लिए तैयारी करें।"

"पिछले लेखों की शैली से मेल खाएँ और एक नई लेख संरचना बनाएँ।"

"इन मीटिंग मिनट्स से, निर्णय आइटम और सौंपे गए कार्यों को व्यवस्थित करें।"

"इस LP के लिए, प्रतिस्पर्धी तुलना सहित सुधार योजनाएँ प्रदान करें।"

"इस कोड त्रुटि के कारण की जाँच करें और एक फिक्स योजना प्रदान करें।"

फिर, यह एक बहुत ही व्यावहारिक आंदोलन बन जाता है।

यह निश्चित रूप से शक्तिशाली है।

यह उन लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण हथियार बन जाता है जो इसका उपयोग कर सकते हैं।

इसलिए, "Claude Code के साथ AI कर्मचारी" कोई ऐसी चीज़ नहीं है जिसका उपहास किया जाए।

बल्कि, इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि भविष्य के काम का एक हिस्सा इस दिशा में आगे बढ़ेगा।

हालाँकि, समस्या यहाँ से शुरू होती है।

यह तथ्य कि यह तंत्र अद्भुत है और क्या सभी को इसे अभी करना चाहिए, पूरी तरह से अलग चीजें हैं।

तंत्र जितना अद्भुत होगा, पूर्वापेक्षाएँ उतनी ही भारी होंगी

Claude Code के साथ AI कर्मचारी बनाने की कहानी इसलिए जटिल है क्योंकि, इसकी आकर्षक उपस्थिति के बावजूद, पर्दे के पीछे आवश्यक तैयारी काफी सांसारिक है।

AI कर्मचारी बनाने के लिए, आपको कम से कम निम्नलिखित की आवश्यकता है:

पहला, आपको एक कार्य पैटर्न चाहिए।

हर बार काम का प्रवाह क्या है?

आप निर्णय लेने के लिए क्या देख रहे हैं?

आप कहाँ खो जाते हैं?

किस तरह का आउटपुट पासिंग ग्रेड है?

किस तरह की गलतियाँ होने की संभावना है?

इसके बिना, आप इसे AI को नहीं सौंप सकते।

अगला, आपको जानकारी को व्यवस्थित करने की आवश्यकता है।

उत्पाद की जानकारी कहाँ है?

ग्राहक की जानकारी कहाँ है?

पिछली सफलता की कहानियाँ कहाँ हैं?

आंतरिक नियम कहाँ हैं?

क्या पुरानी और नई जानकारी को अलग किया गया है?

क्या AI द्वारा पढ़ी जा सकने वाली जानकारी और वह जानकारी जिसे AI को नहीं पढ़ना चाहिए, अलग की गई है?

यह भी आवश्यक है।

इसके अलावा, आपको निर्णय मानदंड की आवश्यकता है।

यह टेक्स्ट अच्छा क्यों है?

यह सेल्स ईमेल सही क्यों लगता है?

यह प्रस्ताव क्यों पास होता है?

यह डिज़ाइन कमजोर क्यों है?

यह कोड फिक्स खतरनाक क्यों है?

यह ग्राहक प्रतिक्रिया अशिष्ट क्यों है?

आपको उस चीज़ को शब्दबद्ध करना होगा जो मनुष्य सहज रूप से आंकते हैं, इस हद तक कि आप इसे AI को बता सकें।

और अनुमति डिज़ाइन भी आवश्यक है।

फ़ाइलें जिन्हें AI पढ़ सकता है।

फ़ाइलें जिन्हें AI संपादित कर सकता है।

फ़ाइलें जिन्हें AI को नहीं छूना चाहिए।

कमांड जिन्हें AI निष्पादित कर सकता है।

चीज़ें जिन्हें AI को अपने आप नहीं भेजना चाहिए।

ऐसे कार्य जिनके लिए हमेशा मानव अनुमोदन की आवश्यकता होती है।

यदि आप यहाँ लापरवाह हैं, तो यह खतरनाक है।

क्योंकि Claude Code सामान्य चैट की तुलना में कार्य वातावरण के करीब एक जगह पर काम करता है। जितना यह सुविधाजनक है, यदि लापरवाही से उपयोग किया जाए, तो लापरवाह बदलाव और लापरवाह स्वचालन भी होंगे।

सामान्य चैट के साथ, भले ही यह विफल हो, यह स्क्रीन पर टेक्स्ट के साथ समाप्त होता है।

लेकिन Claude Code के साथ, सेटिंग्स और संचालन के आधार पर, यह फ़ाइल परिवर्तन, कमांड निष्पादन और वर्कफ़्लो में एकीकरण के लिए आगे बढ़ सकता है।

इसलिए, Claude Code के साथ AI कर्मचारी बनाना केवल "एक सुविधाजनक AI लाने" के बारे में नहीं है।

व्यवसाय डिज़ाइन।

सूचना संगठन।

निर्देश डिज़ाइन।

अनुमति प्रबंधन।

समीक्षा प्रणाली।

विफलता के मामले में रिकवरी।

ये सांसारिक कार्य एक सेट के रूप में आते हैं।

यदि आप इसे छोड़ देते हैं और सोचते हैं कि "AI कर्मचारी अद्भुत हैं" तो आप आमतौर पर इसमें महारत हासिल नहीं कर पाएंगे।

अधिकांश लोग AI कर्मचारी बनाने से पहले चैट करने में भी खराब हैं

यहाँ, मैं काफी स्पष्ट बात कहूँगा।

अधिकांश लोगों ने सामान्य चैट AI में भी महारत हासिल नहीं की है, Claude Code की तो बात ही छोड़िए।

वे कुछ हद तक अस्पष्ट रूप से ChatGPT या Claude से प्रश्न पूछते हैं।

वे इसे "अच्छा बनाओ" कहते हैं।

वे कहते हैं "इसे समझने में आसान बनाओ।"

वे कहते हैं "इसे पेशेवर बनाओ।"

वे परिणामी उत्तर को देखते हैं और सोचते हैं, "कुछ ठीक नहीं है।"

लेकिन वे यह नहीं बता सकते कि क्या अलग है।

वे यह नहीं कह सकते कि आगे कैसे ठीक करना है।

अंत में, वे इसे स्वयं ठीक करते हैं।

और फिर वे सोचते हैं, "AI थोड़ा सूक्ष्म है।"

ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि AI कमजोर है, बल्कि इसलिए क्योंकि निर्देश कमजोर हैं।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप इसे एक लेख लिखने के लिए कहते हैं।

"Claude Code के बारे में एक लेख लिखें।"

बस इतना कहने से, AI एक प्रशंसनीय सामान्य सिद्धांत लिखेगा।

लेकिन यह संभवतः वह लेख नहीं है जो आप चाहते हैं।

वास्तव में, इस तरह की जानकारी की आवश्यकता है:

लेख किसके लिए है?

क्या पाठक शुरुआती है, व्यवसाय का मालिक है, या AI के बारे में जानकार है?

क्या उद्देश्य शिक्षा, बिक्री, जागरूकता, या वायरल हिट का लक्ष्य है?

क्या स्वर शांत, कुछ हद तक उत्तेजक, या वास्तविक जीवन के अनुभव जैसा है?

क्या आप पहले निष्कर्ष देते हैं या उन्हें साथ लेकर चलते हैं?

आप किन गलतफहमियों को दूर करना चाहते हैं?

आप किस तरह की पढ़ने के बाद की भावना चाहते हैं?

आप किन अभिव्यक्तियों से बचना चाहते हैं?

आप किन दावों को मजबूत करना चाहते हैं?

बस यह देने से, आउटपुट काफी बदल जाता है।

सेल्स ईमेल भी ऐसा ही है।

"एक सेल्स ईमेल लिखें" कमजोर है।

प्राप्तकर्ता कौन है?

क्या यह पहला संपर्क है, बातचीत के बाद, या हारे हुए सौदे के बाद?

प्राप्तकर्ता की चुनौती क्या है?

क्या हमारा उद्देश्य उत्तर, बातचीत की स्थापना, या दस्तावेज़ पुष्टि है?

शब्द गणना क्या है?

सेल्सी फील को कितना दबाना चाहिए?

विषय पंक्ति कितने वर्णों की होनी चाहिए?

अगली कार्रवाई क्या है?

यदि आप इतना कहते हैं, तो AI काफी उपयोगी है।

इसके विपरीत, यदि कोई व्यक्ति जो इतना भी नहीं कह सकता, Claude Code पर आगे बढ़ता है, तो उनका AI उपयोग अचानक अच्छा नहीं हो जाएगा।

Claude Code कोई जादू का मंत्र नहीं है जो फूहड़ निर्देशों को पूर्णता में बदल देता है।

बल्कि, निर्देशों को फूहड़ रखते हुए कार्य क्षेत्र का विस्तार करने का जोखिम है।

इसलिए, AI कर्मचारी से पहले, आपको पहले सामान्य चैट में महारत हासिल करनी चाहिए।

यह कोई चक्कर नहीं है।

बल्कि, यह सबसे छोटा रास्ता है।

सामान्य चैट में महारत हासिल करने का मतलब प्रॉम्प्ट आर्टिस्ट बनना नहीं है

जब मैं कहता हूँ "चैट में महारत हासिल करें," तो ऐसा लग सकता है कि मेरा मतलब प्रॉम्प्ट ट्रिक्स सीखना है।

लेकिन ऐसा नहीं है।

सामान्य चैट में महारत हासिल करने का मतलब AI के साथ काम करने का तरीका सीखना है।

AI से एक बार में तैयार उत्पाद बनाने की कोशिश न करें।

पहले, विचार-मंथन करें।

अगला, इसे एक संरचना बनाने के लिए कहें।

उस संरचना को ठीक करें।

अगला, इसे पहला ड्राफ्ट लिखने के लिए कहें।

कमजोर भागों को इंगित करें।

इसे सुधार योजनाएँ प्रदान करने के लिए कहें।

इसे अंतिम ड्राफ्ट में व्यवस्थित करें।

अंत में, इसे इसकी जाँच करने के लिए कहें।

जो लोग इस प्रवाह को बना सकते हैं वे मजबूत हैं।

उदाहरण के लिए, लेख उत्पादन के लिए, इस तरह आगे बढ़ें:

पहले, पाठक और उद्देश्य बताएं।

अगला, इसे कई परिचय योजनाएँ प्रदान करने के लिए कहें जिनमें पाठक की रुचि हो।

उनमें से सबसे अच्छा प्रवाह चुनें।

अगला, इसे एक शीर्षक संरचना बनाने के लिए कहें।

प्रत्येक शीर्षक की भूमिका की पुष्टि करें।

अगला, इसे मुख्य भाग लिखने के लिए कहें।

बीच में, यह कहकर सही करें कि "यहाँ निष्कर्ष बहुत जल्दी है," "इस भाग को और अधिक उम्मीदवार बनाएं," या "यहाँ तकनीकी शब्द कम करें।"

अंत में, शीर्षक, शुरुआत और अंत को पॉलिश करें।

यदि इस तरह उपयोग किया जाए, तो AI काफी मजबूत है।

इसके विपरीत, यदि आप शुरू से ही इसे केवल "10,000 शब्दों के साथ एक लेख लिखें" कहते हैं, तो AI एक प्रशंसनीय रूप से लंबा टेक्स्ट तैयार करेगा, लेकिन यह लक्ष्य से भटकने की संभावना है।

यह AI की गलती नहीं है।

यह काम करने के तरीके की समस्या है।

AI एक तैयार उत्पाद निर्माण मशीन के बजाय सोच और उत्पादन के लिए एक भागीदार के रूप में उपयोग किए जाने पर अधिक मजबूत है।

और "AI के साथ काम करने का यह तरीका" Claude Code में भी उसी तरह आवश्यक है।

Claude Code में भी, अचानक "सब कुछ करो" कहने के बजाय,

पहले, वर्तमान स्थिति पढ़ें।

अभी संपादित न करें।

एक कार्य योजना प्रदान करें।

जोखिमों की पहचान करें।

मुझे बताएं कि आप किन फ़ाइलों को छूएंगे।

उन भागों को अलग करें जिनमें मानव पुष्टि की आवश्यकता है।

उसके बाद निष्पादित करें।

अंत में, परिवर्तनों को सारांशित करें।

आगे बढ़ने का ऐसा तरीका महत्वपूर्ण है।

जिन लोगों के पास सामान्य चैट में यह समझ नहीं है, वे Claude Code में भी खतरनाक हैं।

यदि आप Claude की विशेषताओं को जाने बिना स्वचालित करते हैं, तो आमतौर पर एक दुर्घटना होगी

AI का उपयोग करने में महत्वपूर्ण बात प्रत्येक मॉडल की विचित्रताओं को जानना है।

Claude की अपनी ताकत है।

ChatGPT की अपनी ताकत है।

Gemini की अपनी ताकत है।

यह कहानी नहीं है कि कौन सा बिल्कुल श्रेष्ठ है।

काम के आधार पर फिट और मिसफिट हैं।

Claude अक्सर लंबा संदर्भ दिए जाने पर व्यवस्थित करने, टेक्स्ट की स्वाभाविकता, स्वर समायोजन, विनम्र सारांश और कई शर्तों के आधार पर आउटपुट में मजबूत लगता है। विशेष रूप से, यह मौजूदा दस्तावेज़ों को पढ़ने और उस माहौल से मेल खाने के लिए उनमें सुधार करने जैसे कार्यों के साथ संगत है।

दूसरी ओर, चूंकि यह फूहड़ निर्देशों के साथ भी काफी स्वाभाविक टेक्स्ट लौटाता है, यह कभी-कभी ऐसा लग सकता है जैसे पूर्णता की डिग्री अधिक है।

यह डरावना हिस्सा है।

आउटपुट प्रशंसनीय है।

टेक्स्ट सुंदर है।

संरचना भी व्यवस्थित है।

इसलिए, पहली नज़र में, यह अच्छा दिखता है।

लेकिन यदि आप इसे ध्यान से पढ़ते हैं, तो व्यावसायिक परिसर गलत हो सकता है, ग्राहक की समझ उथली हो सकती है, या निर्णय बहुत सुरक्षित हो सकते हैं।

यह Claude के बुरे होने की कहानी नहीं है।

यह सामान्य रूप से AI के लिए सामान्य कहानी है।

इसलिए, स्वचालित करने से पहले, आपको पहले Claude की विचित्रताओं को जानना होगा।

किस तरह के निर्देश इसे मजबूत बनाते हैं?

सटीकता बढ़ाने के लिए कितना संदर्भ पारित किया जाना चाहिए?

यह सुरक्षित उत्तर देने की संभावना कब होती है?

आपको इसे कब पुष्टिकरण प्रश्न पूछने के लिए कहना चाहिए?

किस तरह का काम इसे सौंपा जा सकता है?

मनुष्यों को अभी भी किस तरह के निर्णयों को देखना चाहिए?

इसे सामान्य चैट में अनुभव करें।

यदि आप अचानक Claude Code के साथ स्वचालित करते हैं, तो आप इन विचित्रताओं को समझे बिना इसे अपने व्यवसाय में एकीकृत कर रहे होंगे।

यह ऐसा है जैसे अचानक एक नए व्यक्ति को महत्वपूर्ण व्यवसाय सौंपना जिसके व्यक्तित्व, ताकत और कमजोरियों को आप नहीं जानते।

यहां तक कि एक उत्कृष्ट नए व्यक्ति को भी पहले ऑनबोर्डिंग की आवश्यकता होती है।

आपको उन्हें कंपनी के नियम सिखाने होंगे।

आपको उन्हें ग्राहकों की विशेषताएं सिखानी होंगी।

पिछली विफलताओं को साझा करना होगा।

बॉस की समीक्षा भी आवश्यक है।

AI भी ऐसा ही है।

"AI कर्मचारी" बनाने से पहले, पहले AI को अपना काम दोहराने के लिए कहें

Claude Code पर जाने से पहले आपको जो करना चाहिए वह काफी सरल है।

पहले, सामान्य चैट में AI को अपना काम दोहराने के लिए कहें।

उदाहरण के लिए, यदि आप एक लेख लिख रहे हैं, तो AI को एक लेख लिखने के लिए कहें।

हालाँकि, इसे एक बार में पूरा करने के बजाय, आप आमतौर पर कैसे सोचते हैं, इसे विघटित करते हुए आगे बढ़ें।

आप किस तरह के पाठक को मान रहे हैं?

आप उस विषय को क्यों संभाल रहे हैं?

आप पहले उन्हें क्या महसूस कराना चाहते हैं?

आप कहाँ उम्मीद पैदा करते हैं?

आप कहाँ बेचैनी की भावना पेश करते हैं?

आप कहाँ अपनी सच्ची भावनाएँ दिखाते हैं?

आप कहाँ पाठक को कार्रवाई करने के लिए प्रेरित करते हैं?

इसे AI को बताएं।

और परिणामी टेक्स्ट के लिए,

यहाँ निष्कर्ष जल्दी है।

यहाँ स्पष्टीकरण हल्का है।

यहाँ पाठक की भावनाएँ नहीं चलती हैं।

यहाँ अधिक विशिष्ट उदाहरणों की आवश्यकता है।

यह भाग बहुत उत्तेजक है।

यह भाग इसके विपरीत बहुत कमजोर है।

यह अभिव्यक्ति मेरी तरह नहीं लगती।

यह शीर्षक बहुत सामान्य है।

इसे इस तरह सही करें।

यह बातचीत स्वयं AI कर्मचारीकरण की तैयारी बन जाती है।

क्योंकि AI को अपना काम दोहराने के लिए, आपको अपने काम के निर्णय मानदंड को शब्दबद्ध करना होगा।

यह सेल्स के साथ भी ऐसा ही है।

आप बातचीत से पहले क्या देख रहे हैं?

ग्राहक के किन बयानों को आप महत्वपूर्ण मानते हैं?

आप किस समय प्रस्ताव देते हैं?

आप किस तरह के व्यक्ति के खिलाफ जोर नहीं देते हैं?

आप किस तरह के व्यक्ति को उदाहरण दिखाते हैं?

आप किस तरह के प्रतिवाद का जवाब देते हैं और कैसे?

इसे AI को समझाएं।

यह भर्ती के लिए भी ऐसा ही है।

यह लेखांकन के लिए भी ऐसा ही है।

यह मार्केटिंग के लिए भी ऐसा ही है।

यह ग्राहक सहायता के लिए भी ऐसा ही है।

AI को काम सौंपने का मतलब है अपने काम के अंतर्निहित ज्ञान को शब्दबद्ध करना।

यदि आप यह काम किए बिना Claude Code पर आगे बढ़ते हैं, तो AI कर्मचारी सिर्फ एक "माहौल बनाने वाला कर्मचारी" होगा।

एक बार जब आपके पास चैट में एक जीतने वाला पैटर्न हो, तो अंततः Claude Code का समय है

मान लीजिए कि सामान्य चैट में कुछ व्यवसाय कुछ हद तक अच्छा चलने लगता है।

उदाहरण के लिए, साप्ताहिक लेख योजना।

दैनिक SNS पोस्ट निर्माण।

बातचीत के बाद फॉलो-अप ईमेल का मसौदा तैयार करना।

मीटिंग मिनट्स से कार्य निकालना।

अनुसंधान परिणामों को सारांशित करना।

मौजूदा सामग्री में सुधार करना।

कोड समीक्षा।

README अपडेट।

FAQ रखरखाव।

यहाँ, पहली बार, Claude Code की बारी है।

क्योंकि आप हर बार चैट में जो कर रहे हैं, उसमें व्यवस्थित होने की क्षमता है।

आप हर बार एक ही संदर्भ समझा रहे हैं।

आप हर बार एक ही फ़ाइलों का संदर्भ ले रहे हैं।

आप इसे हर बार एक ही प्रारूप में आउटपुट करने के लिए कह रहे हैं।

आप हर बार एक ही जाँच कर रहे हैं।

आप हर बार एक ही सुधार कर रहे हैं।

इन चीजों को Claude Code पक्ष में स्थानांतरित किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, प्रोजेक्ट के भीतर नियम लिखें।

आउटपुट प्रारूप तय करें।

संदर्भित की जाने वाली फ़ाइलों को व्यवस्थित करें।

निषिद्ध वस्तुओं को स्पष्ट करें।

एक चेकलिस्ट बनाएं।

आवश्यक कार्य प्रक्रियाओं का दस्तावेजीकरण करें।

एक फ़ोल्डर संरचना बनाएं जो AI के लिए काम करना आसान हो।

तभी Claude Code अपनी वास्तविक क्षमता दिखाता है।

दूसरे शब्दों में, आदेश इस तरह है:

पहले, इसे चैट में आज़माएं।

काम करने वाले निर्देश खोजें।

एक कार्य पैटर्न बनाएं।

इसे बार-बार उपयोग करें।

पैटर्न ठोस हो जाता है।

इसे Claude Code में स्थानांतरित करें।

इसे अर्ध-स्वचालित करें।

आवश्यकतानुसार इसे AI कर्मचारी जैसा बनाएं।

यह प्रवाह स्वाभाविक है।

इसके विपरीत, आपको कभी भी ऐसे व्यवसाय को अचानक Claude Code के साथ स्वचालित नहीं करना चाहिए जो चैट में कभी सफल नहीं हुआ हो।

यह ऐसा है जैसे अचानक एक ऐसे व्यवसाय को फैक्ट्री लाइन पर डाल देना जिसके बारे में आप नहीं जानते कि यह काम करेगा या नहीं।

AI कर्मचारीकरण के बारे में "कर्मचारियों" के बजाय "व्यावसायिक इकाइयों" में सोचा जाना चाहिए

एक और महत्वपूर्ण बिंदु।

"AI कर्मचारी" शब्द से बहुत अधिक खिंचना बेहतर नहीं है।

यदि आप शुरू से ही "AI सेल्स मैनेजर" या "AI मार्केटिंग लीड" बनाने की कोशिश करते हैं, तो अमूर्तता आमतौर पर बहुत अधिक होती है।

यदि आप इसे AI पर छोड़ने जा रहे हैं, तो आपको पहले व्यावसायिक इकाइयों में सोचना चाहिए।

"AI सेल्स मैनेजर" के बजाय,

एक "AI जो बातचीत के बाद फॉलो-अप ईमेल बनाता है।"

"AI मार्केटर" के बजाय,

एक "AI जो पिछली पोस्ट पढ़ता है और अगले सप्ताह के लिए 10 पोस्ट विषय प्रदान करता है।"

"AI एडिटर" के बजाय,

एक "AI जो केवल एक लेख के परिचय में सुधार करता है।"

"AI अकाउंटिंग" के बजाय,

एक "AI जो नियमों के अनुसार रसीद फ़ाइल नाम व्यवस्थित करता है।"

"AI भर्ती लीड" के बजाय,

एक "AI जो उम्मीदवार की जानकारी पढ़ता है और साक्षात्कार में पुष्टि किए जाने वाले प्रश्न बनाता है।"

यह पहले इतना संकीर्ण हो सकता है।

वास्तव में, संकीर्ण बेहतर है।

क्योंकि यदि व्यावसायिक सीमा संकीर्ण है, तो इनपुट, आउटपुट और मूल्यांकन मानदंड सभी स्पष्ट हो जाते हैं।

आप AI पर जो काम छोड़ते हैं, उसे शुरू से बड़ा न बनाएं।

छोटा शुरू करें।

मनुष्य पुष्टि करते हैं।

यदि कोई समस्या नहीं है, तो थोड़ा विस्तार करें।

केवल वही रखें जो काम करता है।

जो सूक्ष्म था उसे त्याग दें।

इस संचय से परे, परिणामस्वरूप, कुछ "AI कर्मचारी जैसा" बनाया जाता है।

आप शुरू से AI कर्मचारी नहीं बनाते हैं।

छोटे AI कार्यों को जमा करने के परिणामस्वरूप, यह AI कर्मचारी जैसा दिखने लगता है।

यह आदेश महत्वपूर्ण है।

अधिकांश लोगों को पहले क्या करना चाहिए

इसे देखने के बाद, मुझे लगता है कि Claude Code के साथ AI कर्मचारी बनाने का तंत्र काफी आकर्षक लगता है।

वास्तव में, यह आकर्षक है।

यह एक अद्भुत तंत्र है।

यह उन लोगों के लिए काफी शक्तिशाली है जो इसका सही तरीके से उपयोग कर सकते हैं।

लेकिन इस स्तर पर अधिकांश लोगों को क्या करना चाहिए, वह Claude Code के साथ छेड़छाड़ करना नहीं है।

पहले, सामान्य चैट में महारत हासिल करें।

ChatGPT ठीक है।

Claude ठीक है।

Gemini ठीक है।

वैसे भी, सामान्य चैट में AI को काम करने के लिए कहने की अपनी क्षमता को प्रशिक्षित करें।

आपको अच्छे आउटपुट के लिए AI को क्या देना चाहिए?

आपको कितनी पृष्ठभूमि समझानी चाहिए?

सटीकता बढ़ाने के लिए आपको किस क्रम में पूछना चाहिए?

आपको कहाँ पुष्टिकरण सम्मिलित करना चाहिए?

इसे बेहतर बनाने के लिए आपको सुधार निर्देश कैसे देने चाहिए?

आप अपने काम के निर्णय मानदंड को कैसे शब्दबद्ध करते हैं?

आप अच्छे निर्देशों को कैसे टेम्पलेट करते हैं?

यह करो।

आप सामान्य चैट में जो नहीं कर सकते, वह आप Claude Code में भी नहीं कर सकते।

बल्कि, केवल वे लोग जिन्होंने सामान्य चैट में अपनी क्षमता बढ़ा ली है, जब वे Claude Code का उपयोग करेंगे तो वे एक साथ बढ़ेंगे।

खेल की दृष्टि से, यह बुनियादी प्रशिक्षण की तरह है।

एक मैच में आकर्षक खेल करने से पहले, आपको दौड़ने, रुकने, लात मारने, फेंकने, देखने और न्याय करने की बुनियादी बातों की आवश्यकता होती है।

Claude Code काफी उन्नत मैच वातावरण के करीब है।

लेकिन चैट बुनियादी प्रशिक्षण है और साथ ही, एक वास्तविक लड़ाई भी है।

यदि आप इसे कम आंकते हैं, तो आप एक ऐसे व्यक्ति बन जाएंगे जिसके पास सिर्फ आकर्षक उपकरण हैं।

"सामान्य चैट" में महारत हासिल करने के लिए क्या करें

तो, विशेष रूप से, आपको क्या करना चाहिए?

आपको कुछ भी कठिन करने की आवश्यकता नहीं है।

पहले, आप जो रोजाना काम करते हैं, उसे AI को देने का प्रयास करें।

ईमेल लिखना।

टेक्स्ट ठीक करना।

विचार लाना।

सामग्री को सारांशित करना।

मीटिंग नोट्स व्यवस्थित करना।

SNS पोस्ट बनाना।

पूछताछ उत्तर बनाना।

सेल्स टॉक के लिए विचार-मंथन करना।

उत्पाद विवरण में सुधार करना।

प्रतिस्पर्धी तुलना के लिए दृष्टिकोण प्रदान करना।

यहाँ से शुरू करना ठीक है।

उस समय, एक बार में तैयार उत्पाद की तलाश न करें।

पहले, पृष्ठभूमि समझाएं।

अगला, उद्देश्य बताएं।

अगला, आउटपुट शर्तें बताएं।

अगला, इसे योजनाएँ प्रदान करने के लिए कहें।

उन योजनाओं को देखें और उन्हें सही करें।

अंत में, इसे टेम्पलेट करें।

उदाहरण के लिए, एक लेख के लिए, इस तरह पूछें:

"मैं इस विषय पर एक लेख लिखना चाहता हूँ। पाठक एकमात्र मालिक और व्यवसाय के मालिक हैं जो AI में रुचि रखते हैं लेकिन अभी तक Claude Code को नहीं छुआ है। यदि मैं पहले निष्कर्ष देता हूँ, तो वे छोड़ देंगे, इसलिए पहले मैं चाहता हूँ कि वे सोचें 'यह तंत्र अद्भुत है।' उसके बाद, मैं इसके पीछे की वास्तविकता की सांसारिकता दिखाना चाहता हूँ, और अंत में 'अधिकांश लोगों को पहले सामान्य चैट में महारत हासिल करनी चाहिए' पर उतरना चाहता हूँ। पहले, केवल संरचना बनाएं।"

इस बिंदु पर, इसे मुख्य भाग न लिखने दें।

अगला, संरचना को देखें और,

"शुरुआत को और अधिक रोमांचक बनाएं।"

"यहाँ अचानक खंडन न करें।"

"पहले Claude Code की महानता को स्वीकार करें।"

"उसके बाद, इसे 'लेकिन पूर्वापेक्षाएँ भारी हैं' पर लाएं।"

"अंत में, इसे एक व्याख्यान के बजाय एक यथार्थवादी रोडमैप बनाएं।"

इसे इस तरह सही करें।

जब आप इतना करते हैं, तो AI लक्ष्य के काफी करीब पहुँच जाता है।

इस बातचीत को कई बार करें।

और उन निर्देशों को सहेजें जिन्होंने काम किया।

यह AI उपयोग के लिए बुनियादी शारीरिक शक्ति बन जाता है।

वे लोग जो वास्तव में AI एम्प्लॉई-फिकेशन के साथ बदलाव लाएंगे

भविष्य में, मुझे लगता है कि AI एम्प्लॉई और AI एजेंट्स में महारत हासिल करने वाले लोगों की संख्या बढ़ेगी।

हालांकि, जो बदलाव लाएगा वह "नवीनतम टूल्स जानने वाले लोग" नहीं हैं।

बदलाव लाएंगे वे लोग जो काम को AI को सौंप सकते हैं।

वे लोग जो काम को छोटे-छोटे हिस्सों में बांट सकते हैं।

वे लोग जो उद्देश्य को शब्दों में व्यक्त कर सकते हैं।

वे लोग जिनके पास निर्णय के मापदंड हैं।

वे लोग जो अच्छे और बुरे उदाहरण दिखा सकते हैं।

वे लोग जो समीक्षा कर सकते हैं।

वे लोग जो असफलता पर सुधार कर सकते हैं।

वे लोग जो एक ही तरह के काम को टेम्पलेट में बदल सकते हैं।

वे लोग जो उस दायरे को अलग कर सकते हैं जिसे छोड़ा जा सकता है और जिसे नहीं छोड़ा जाना चाहिए।

ऐसे लोग तब मजबूत होते हैं जब उनके पास Claude Code हो।

इसके विपरीत, निम्नलिखित लोगों के लिए, यह अभी भी जल्दी है:

वे नहीं जानते कि AI से क्या पूछें।

वे हर बार केवल "इसे अच्छा बनाओ" कह सकते हैं।

वे आउटपुट की गुणवत्ता नहीं समझा सकते।

वे अपने व्यावसायिक प्रवाह को शब्दों में नहीं बता सकते।

उन्होंने पिछली सफलताओं को व्यवस्थित नहीं किया है।

वे बिना समीक्षा किए AI के आउटपुट को वैसे ही इस्तेमाल करने की कोशिश करते हैं।

वे सोचते हैं कि ऑटोमेशन से सब कुछ आसान हो जाएगा।

अगर आप इस स्थिति में AI एम्प्लॉई बनाते हैं, तो शायद यह सफल नहीं होगा।

AI एम्प्लॉई कोई ऐसी चीज़ नहीं है जो अपने आप कंपनी को बचा लेगी।

एक उत्कृष्ट बॉस के तहत, यह एक मजबूत अधीनस्थ बनता है, लेकिन एक ऐसे बॉस के तहत जो केवल अस्पष्ट निर्देश दे सकता है, यह सिर्फ एक आउटपुट मशीन बन जाता है।

दूसरे शब्दों में, AI एम्प्लॉई बनाने से पहले, आपको पहले एक AI बॉस बनना होगा।

अब से सही क्रम

"Claude Code के साथ AI एम्प्लॉई" निश्चित रूप से अद्भुत है।

हालांकि, यह पहली चीज़ नहीं है जो आपको करनी चाहिए।

सही क्रम यह है:

पहले, सामान्य चैट में AI का पूरा उपयोग करें।

अगला, Claude की विशेषताओं को जानें।

उसके बाद, अपना कार्य पैटर्न बनाएं।

जो निर्देश काम कर गए, उन्हें टेम्पलेट करें।

ऐसे काम खोजें जिन्हें आप बार-बार उपयोग करते हैं।

वहां से, Claude Code के साथ सेमी-ऑटोमेशन करें।

अंत में, केवल आवश्यक हिस्सों को AI एम्प्लॉई जैसा बनाएं।

यह प्रवाह सबसे ठोस है।

अगर आप अचानक AI एम्प्लॉई बनाने की कोशिश करेंगे, तो अधिकांश लोग निराश होंगे।

लेकिन अगर आप सामान्य चैट से शुरू करते हैं, तो कोई भी धीरे-धीरे सुधार कर सकता है।

और जिन लोगों ने चैट में AI से काम करवाने की क्षमता हासिल कर ली है, वे Claude Code पर आगे बढ़ने पर एक साथ विकसित होंगे।

क्योंकि Claude Code में आप जो करते हैं, वह आखिरकार वही है।

उद्देश्य बताएं।

संदर्भ प्रदान करें।

नियम बनाएं।

प्रक्रियाएं तय करें।

आउटपुट की पुष्टि करें।

सुधार करें।

इसे पुन: प्रयोग करने योग्य रूप में बदलें।

आप सामान्य चैट में जो कर रहे थे, उसे ऑटोमेट करना आसान, अधिक निरंतर, और कार्य वातावरण के करीब बनाएं।

यही Claude Code है।

अंत में

Claude Code के साथ AI एम्प्लॉई बनाने की प्रणाली अविश्वसनीय रूप से अद्भुत है।

इसमें कोई संदेह नहीं है।

अगर सही ढंग से डिज़ाइन किया जाए, तो सोलो फाउंडर्स और छोटी टीमों के काम करने का तरीका काफी बदल जाएगा।

लेख निर्माण, डेवलपमेंट, सेल्स तैयारी, दस्तावेज़ संगठन, शोध, और आंतरिक दस्तावेज़ रखरखाव जैसे विभिन्न कार्य तेज़ हो जाएंगे।

आप AI को सिर्फ एक सलाहकार के बजाय एक कर्मचारी के करीब के रूप में उपयोग कर पाएंगे।

हालांकि, यह उन्नत संस्करण है।

कई लोगों के लिए, अभी जो आवश्यक है वह "AI एम्प्लॉई बनाना" नहीं है।

पहले, सामान्य चैट में महारत हासिल करें।

AI से काम करवाएं।

AI के साथ विचार-मंथन करें।

AI से एक संरचना बनवाएं।

AI से ड्राफ्ट तैयार करवाएं।

AI से सुधार करवाएं।

AI से जांच करवाएं।

इस प्रक्रिया में, अपने काम के पैटर्न को शब्दों में व्यक्त करें।

जब आप ऐसा कर सकते हैं, तो आप Claude की विशेषताओं को भी देख पाएंगे।

Claude किस तरह के लेखन में अच्छा है?

किस तरह के निर्देश सटीकता बढ़ाते हैं?

यह कब सुरक्षित हो जाता है?

इसे कितना छोड़ा जा सकता है, और कहां से मनुष्य को देखना चाहिए?

एक बार जब आप यह समझ जाते हैं, तो आप ऑटोमेशन की ओर बढ़ सकते हैं।

AI एम्प्लॉई बनाने में जल्दबाजी करने की कोई जरूरत नहीं है।

पहले, एक ऐसा व्यक्ति बनें जो AI से काम करवाने में अच्छा हो।

उसके बाद, AI पर छोड़े जाने वाले दायरे का विस्तार करें।

"Claude Code के साथ AI एम्प्लॉई" निश्चित रूप से भविष्य जैसा लगता है।

लेकिन उस भविष्य का प्रवेश द्वार आश्चर्यजनक रूप से सामान्य है।

सामान्य रूप से चैट करना।

सामान्य रूप से पूछना।

सामान्य रूप से सुधारना।

सामान्य रूप से पैटर्न बनाना।

केवल वे ही जिन्होंने इसमें महारत हासिल की है, वास्तव में Claude Code के साथ मजबूत बनेंगे।