शोध, लेखन, इमेज जनरेशन, फैक्ट-चेकिंग, SNS पोस्टिंग, अकाउंटिंग और शेड्यूल मैनेजमेंट। 21 कार्यों को एक ही Claude Code वातावरण में एकीकृत करके, मेरे दैनिक वास्तविक कार्य समय को घटाकर 60 मिनट कर दिया गया।
हेडर इमेज AI द्वारा जनरेट की गई थी। प्रॉम्प्ट इस 140,000+ कैरेक्टर वाले आर्टिकल में उपलब्ध है।
मैं एक पूर्व ग्राफिक डिज़ाइनर हूँ। मैंने कोड लिखने का काम नहीं किया है। मैंने 14 साल प्रिंट मीडिया डिज़ाइन किया और 2020 में वेब/AI में ट्रांज़िशन किया।
मैंने Claude Code के अंदर एक "एक-व्यक्ति मार्केटिंग विभाग" बनाया। हालाँकि मैं इसे विभाग कहता हूँ, यह केवल मार्केटिंग तक सीमित नहीं है। यह एक ऐसी प्रणाली है जो व्यावसायिक संचालन को एक ही AI वातावरण में एकीकृत करती है।
इस लेख में, मैं 21 कौशलों के समग्र डिज़ाइन, एकीकरण के डिज़ाइन दर्शन, दैनिक कार्य समयरेखा और संपूर्ण निर्माण प्रक्रिया के बारे में लिखूंगा।
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21 कौशलों का समग्र डिज़ाइन
मेरे Claude Code वातावरण में 21 कौशल हैं। प्रत्येक में स्वतंत्र विशेष क्षमताएँ हैं और इन्हें पाँच परतों में विभाजित किया गया है।
शोध परत
- research-ai: AI समाचारों का स्वचालित संग्रह और चयन। RSS फ़ीड और Claude के चयन को मिलाकर एक हाइब्रिड विधि।
- research-insight: अव्यक्त आवश्यकताओं और संरचनात्मक मुद्दों की खोज। गुणात्मक डेटा के त्रिभुजाकारण के माध्यम से "अव्यक्त समस्याओं" को खोजना।
उत्पादन परत
- writer-article: नोट लेखों का एंड-टू-एंड लेखन। संरचना डिज़ाइन और मुख्य पाठ से लेकर बॉयलरप्लेट टेक्स्ट डालने और फ़ाइल आउटपुट तक।
- writer-post: X के लिए डिज़ाइन, लेखन और पोस्ट प्रबंधन।
- writer-copy: वेबसाइटों, LPs और विज्ञापनों के लिए कॉपी राइटिंग।
- thumbnail: थंबनेल इमेज जनरेशन प्रॉम्प्ट का डिज़ाइन।
- diagram: सेक्शन इलस्ट्रेशन का डिज़ाइन।
- table: HTML/CSS तालिकाओं का जनरेशन।
- slide-builder: वेबिनार स्लाइड साइटों का निर्माण।
- ui: वेबसाइटों, LPs और डैशबोर्ड का HTML/CSS/JS कार्यान्वयन।
गुणवत्ता नियंत्रण परत
- fact-check: मूल स्रोतों के विरुद्ध संख्याओं, उद्धरणों, श्रेय और कारण संबंधों का सत्यापन।
- design-score: बैनर, थंबनेल, LPs आदि के डिज़ाइनों की 100-पॉइंट स्कोरिंग।
संचालन परत
- secretary: अपॉइंटमेंट, टू-डू और शेड्यूल का प्रबंधन।
- accounting: इनवॉइस जनरेशन और सेल्स लेज़र एंट्री।
- message: X DMs, ईमेल और पूछताछ के लिए रिप्लाई टेक्स्ट का निर्माण।
- seminar: सेमिनार प्लानिंग का एंड-टू-एंड डिज़ाइन।
विश्लेषण परत
- today-analytics: हालिया X प्रदर्शन का एकत्रीकरण।
- week-review: साप्ताहिक सामग्री प्रदर्शन समीक्षा।
- atom-suggest: अगले पोस्ट के लिए सामग्री उम्मीदवारों का सुझाव।
इसके अलावा, बाहरी क्लाइंट्स के लिए समर्पित विविधताएँ भी हैं (diagram-shiftai / thumbnail-shiftai / slide-builder-shiftai)।
सब कुछ ~/.claude/skills/ के अंतर्गत फ़ोल्डर्स के रूप में मौजूद है, और CLAUDE.md ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में कार्य करता है।
CLAUDE.md के माध्यम से कौशल एकीकरण का डिज़ाइन दर्शन
21 कौशलों को अलग-अलग चलाना अर्थहीन है। महत्वपूर्ण यह है कि सभी कौशल एक ही संदर्भ साझा करें।
CLAUDE.md ही इस "संदर्भ साझाकरण" को साकार करता है।
CLAUDE.md में निम्नलिखित शामिल हैं:
- Takuya Kawai की प्रोफ़ाइल, करियर और उपाधियाँ
- सेवा परिभाषाएँ (फ़नेल संरचना, मूल्य निर्धारण प्रणाली, प्रत्येक सेवा की स्थिति)
- अनुमोदन नियम (क्या स्वचालित रूप से निष्पादित करना है और क्या एस्केलेट करना है)
- गुणवत्ता मानक (आउटपुट गेट निर्णय की शर्तें)
- डेटा परत परिभाषाएँ (atoms.csv / pipeline.csv / outputs.csv के लिए संचालन नियम)
कोई भी कौशल कॉल किया जाए, यह CLAUDE.md पहले लोड होता है। दूसरे शब्दों में, सभी कौशल "एक ही व्यक्तित्व, एक ही निर्णय मानदंड और एक ही गुणवत्ता मानक" के साथ काम करते हैं।
यही केवल कौशलों को पंक्तिबद्ध करने और "21 विशेष क्षमताओं वाला एक व्यक्ति" होने के बीच का अंतर है।
यदि आप कौशलों को अलग करते हैं और उन्हें स्वतंत्र रूप से काम करने देते हैं, तो जब कौशल B कौशल A द्वारा शोध किए गए परिणामों पर एक लेख लिखता है, तो A का संदर्भ गायब हो जाता है। B को ब्रांड टोन को पुनः लोड करना होगा, पिछले लेखों के साथ संगति की जाँच करनी होगी और व्यक्तित्व का पुनर्निर्माण करना होगा।
CLAUDE.md एकीकरण के साथ, वह पुनर्निर्माण लागत शून्य है। शोध कौशल द्वारा उठाई गई सामग्री बिना किसी बदलाव के लेख कौशल के लिए इनपुट बन जाती है।
लेख उत्पन्न होने के साथ ही थंबनेल और डायग्राम स्वचालित रूप से डिज़ाइन हो जाते हैं। पूरा हुआ लेख फैक्ट-चेकिंग पास करता है और SNS पोस्ट में विस्तारित हो जाता है।
प्रदर्शन डेटा विश्लेषण कौशल द्वारा एकत्र किया जाता है और अगली सामग्री रणनीति में वापस फीड किया जाता है।
संदर्भ साझा करना गुणवत्ता और गति दोनों निर्धारित करता है।
कौशलों के बीच डेटा प्रवाह
आइए कौशल एकीकरण के प्रभावों को विशेष रूप से देखें।
डेटा तीन CSV में प्रबंधित होता है:
- atoms.csv: सामग्री के बीज (समाचार, अनुभव, विश्लेषण परिणाम)। सभी सामग्री के लिए कच्चा माल।
- pipeline.csv: प्रत्येक एटम को किस चैनल पर तैनात करना है, इसकी योजनाएँ। स्थिति प्रबंधन शामिल है।
- outputs.csv: वास्तव में प्रकाशित सामग्री के रिकॉर्ड। प्रदर्शन डेटा भी संचित होता है।
प्रवाह इस प्रकार है:
research-ai हर सुबह AI समाचार एकत्र करता है और उन्हें atoms.csv में जोड़ता है। research-insight साप्ताहिक रूप से अव्यक्त आवश्यकताओं का पता लगाता है और उन्हें भी atoms.csv में जोड़ता है।
तैनाती का निर्णय pipeline.csv में चलता है। "यह एटम एक नोट लेख होगा," "यह एटम एक X पोस्ट होगा," "यह एटम दोनों होगा।" निर्णय मानदंड एंगेजमेंट रेट और इंप्रेशन के आधार पर स्वचालित होते हैं।
जब writer-article एक लेख लिखता है, तो atoms.csv से मूल डेटा और CLAUDE.md से गुणवत्ता मानक एक साथ लोड होते हैं। लेख पूरा होने पर, thumbnail और diagram प्रॉम्प्ट उत्पन्न करते हैं, और fact-check सत्यापन निष्पादित करता है।
प्रकाशन के बाद, today-analytics और week-review प्रदर्शन एकत्र करते हैं और इसे outputs.csv में संचित करते हैं। वह डेटा atom-suggest में प्रवाहित होता है और यह तय करने का आधार बनता है कि आगे क्या लिखना है।
क्योंकि सभी कौशल एक ही डेटाबेस को संदर्भित और अपडेट करते हैं, यह लूप घूमता रहता है।
दैनिक 60 मिनट का कार्य समयरेखा
यहाँ एक दिन का वास्तविक कार्य है।
कुल: लगभग 60 मिनट।
यदि आप वही काम मैन्युअल रूप से करते, तो अकेले लेख में 3-4 घंटे लगते, और SNS, ईमेल, स्लाइड्स और इनवॉइस शामिल करने पर यह आसानी से एक दिन में 8 घंटे से अधिक हो जाता।
इसमें केवल 60 मिनट लगने का कारण यह है कि कौशलों के बीच सौंपने में लगने वाला समय लगभग शून्य है। एक बार लेख लिखे जाने पर, थंबनेल स्वचालित रूप से डिज़ाइन हो जाता है।
फैक्ट-चेकिंग स्वचालित रूप से चलती है। SNS विस्तार टेक्स्ट स्वचालित रूप से उत्पन्न होता है। "अगले कार्य के लिए जानकारी को पुनर्व्यवस्थित करने" में कोई समय नहीं लगता।
निर्माण प्रक्रिया - एक पूर्व डिज़ाइनर के रूप में मैंने क्या किया
मैंने इस प्रणाली को बनाने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल का उपयोग नहीं किया।
निम्नलिखित 5 चरण आवश्यक थे:
चरण 1: संचालन को मौखिक रूप देना
आप क्या कर रहे हैं, किस क्रम में, और किस निर्णय मानदंड से? इसे Markdown में लिखने का काम कुल का 80% है।
यह Claude Code सेटिंग्स के बारे में नहीं है। यह आपके अपने काम की सूची है।
*"एक नोट लेख लिखते समय, मैं पहले क्या जाँचता हूँ?"
"थंबनेल बनाते समय, मैं किस आधार पर कॉपी तय करता हूँ?"
"इनवॉइस जारी करते समय, मुझे कौन सी जानकारी कहाँ से मिलती है?"*
मैंने उन सभी कार्य प्रक्रियाओं को स्पष्ट किया जो अव्यक्त ज्ञान बन गई थीं।
चरण 2: CLAUDE.md डिज़ाइन करना
सभी कौशलों के लिए सामान्य नियमों, ब्रांड परिभाषाओं, अनुमोदन प्रवाहों और गुणवत्ता मानकों को एक फ़ाइल में समेकित करें।
यह एक "कंपनी प्रबंधन नीति दस्तावेज़" के अनुरूप है। कोई भी कौशल कॉल किया जाए, वह इस नीति के अनुसार काम करता है। व्यक्तित्व और निर्णय मानदंड का एकीकरण यहाँ तय होता है।
https://x.com/kawai_design/status/2031673798479790362
चरण 3: SKILL.md बनाना
प्रत्येक कौशल के लिए ट्रिगर शर्तें, निष्पादन प्रक्रियाएँ, गुणवत्ता मानक, संदर्भ फ़ाइलें और आउटपुट गंतव्य Markdown में परिभाषित करें। यह प्रति कौशल लगभग 100-300 लाइनों का होता है।
writer-article के लिए, "संरचना टेम्पलेट," "टोन नियम," "बॉयलरप्लेट सम्मिलन स्थान," "शीर्षक नियम," और "पिछले लेखों के साथ डुप्लिकेट जाँच प्रक्रियाएँ" सभी लिखे गए हैं।
https://x.com/kawai_design/status/2022911084588675503
चरण 4: संदर्भ डेटा तैयार करना
बॉयलरप्लेट टेक्स्ट, ब्रांड गाइडलाइन, पिछले लेखों का संग्रह (878 लेख), कॉपी पैटर्न संग्रह और इलस्ट्रेशन कैटलॉग। वे "शिक्षण सामग्री" तैयार करें जिन्हें कौशल संदर्भित करते हैं।
पिछले लेख पूरी तरह से डेटाबेस में हैं और कीवर्ड-खोज योग्य हैं। एक नया लेख लिखने से पहले, यह हमेशा पिछले लेखों की खोज करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वही विषय पर मौजूदा लेखों का खंडन न करे।
चरण 5: पुनरावृत्त सुधार
यह शुरू से अंतिम रूप तक नहीं पहुँचता। इसका उपयोग करें, आउटपुट देखें और SKILL.md को ठीक करें। इस पुनरावृत्ति के माध्यम से सटीकता में सुधार होता है।
निर्माण अवधि लगभग एक सप्ताह थी। हालाँकि, ऐसा नहीं था कि मैं "पूरे एक सप्ताह निर्माण कर रहा था," बल्कि यह एक सप्ताह तक Claude Code के साथ सामान्य कर्तव्यों का पालन करते हुए सफल पैटर्न को कौशल में बदलने का परिणाम था।
संदर्भ साझाकरण क्यों महत्वपूर्ण है
आइए कौशल एकीकरण के मूल में थोड़ा और गहराई से उतरें।
मेरा writer-article कौशल एक लेख लिखने से पहले हमेशा पिछले लेखों के संग्रह की खोज करता है। यह 878 लेखों के डेटाबेस से संबंधित लेख खींचता है और लिखना शुरू करने से पहले पुष्टि करता है कि वे मौजूदा दावों का खंडन नहीं करते हैं।
यह संभव है क्योंकि "पिछले लेखों के संग्रह को संदर्भित करने की विधि," "खोज कमांड" और "संग्रह भंडारण पथ" CLAUDE.md में स्पष्ट रूप से बताए गए हैं।
writer-article कौशल के अंदर कोई डेटाबेस नहीं है। यह केवल एक साझा डेटा परत को संदर्भित करता है।
इसी तरह, जब fact-check कौशल फैक्ट-चेकिंग करता है, तो वह CLAUDE.md में गुणवत्ता मानकों को संदर्भित करता है।
*"क्या कोई अतिशयोक्ति है?"
"क्या यह उन चीज़ों के बारे में निश्चित रूप से लिखा गया है जो मूल स्रोत ने नहीं कहीं?"
"क्या संख्याओं के लिए समर्थन प्राप्त है?"*
यदि ये मानक प्रत्येक कौशल के लिए अलग-अलग होते, तो गुणवत्ता असंगत होती।
जब design-score कौशल किसी थंबनेल को स्कोर करता है, तो वह भी CLAUDE.md में उसी ब्रांड परिभाषा को संदर्भित करता है। क्योंकि यह ब्रांड टोन को समझने के बाद स्कोर करता है, यह सार्थक फीडबैक लौटाता है।
सभी कौशलों के पास एक ही "स्मृति" होना। एकीकृत डिज़ाइन में यह सबसे महत्वपूर्ण बिंदु है।
अब शुरू करने वालों के लिए
"21 कौशल बहुत अधिक हैं। मुझे कहाँ से शुरू करना चाहिए?"
एक स्वाभाविक प्रश्न।
इसका उत्तर सरल है। अपने एक ऐसे कार्य को कौशल में बदलें जो आप प्रतिदिन करते हैं।
सबसे पहली चीज़ जो मैंने कौशल में बदली वह थी नोट लेख लिखना। संरचना टेम्पलेट, बॉयलरप्लेट सम्मिलन स्थान, टोन नियम। इन्हें SKILL.md में लिखना शुरुआती बिंदु था।
एक बार पहला कौशल स्थिर हो जाए, तो दूसरा बनाएँ। एक बार दूसरा हो जाए, तो पहले के साथ संबंध के बारे में सोचें। इसे दोहराते हुए, आप पाएंगे कि आपके पास जल्द ही 10 या 20 कौशल हैं।
महत्वपूर्ण बात यह है कि एक ही बार में सब कुछ बनाने की कोशिश न करें।
यहाँ बताया गया है कि विशेष रूप से कैसे शुरू करें:
1. एक ऐसा कार्य चुनें जो आप प्रतिदिन करते हैं
ईमेल जवाब, SNS पोस्ट, रिपोर्ट निर्माण, मीटिंग मिनट्स का आयोजन। कुछ भी ठीक है। ऐसे कार्य जहाँ आपको लगता है कि "मैं हर बार एक ही चीज़ समझा रहा हूँ," आदर्श हैं।
2. उस कार्य की प्रक्रिया को Markdown में लिखें
इसे परफेक्ट होने की आवश्यकता नहीं है। "पहले यह जाँचें, फिर यह लिखें, और अंत में इसे यहाँ सहेजें" स्तर पर्याप्त है।
3. इसे SKILL.md के रूप में Claude Code द्वारा पढ़वाएँ
लिखी गई प्रक्रिया को SKILL.md में प्रारूपित करें और इसे ~/.claude/skills/ में रखें।
4. उपयोग करें और ठीक करें
यदि आउटपुट अजीब है, तो SKILL.md को ठीक करें। यह 3-5 संशोधनों में एक व्यावहारिक स्तर तक पहुँच जाएगा।
5. दूसरा बनाएँ और इसे जोड़ें
एक बार दूसरा कौशल हो जाने पर, CLAUDE.md में सामान्य नियम परिभाषित करें। कौशल एकीकरण यहाँ से शुरू होता है।
जिस पल आप अपने काम में महसूस करते हैं कि "मैं हर बार एक ही चीज़ समझा रहा हूँ," वह अगले कौशल का बीज है।
["इसे किसके लिए उपयोग करूँ?" को खत्म करने के 40 मिनट]
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