AI युग में अपने आस-पास के अधिकांश लोगों से आगे कैसे निकलें?
कुछ लोग कह सकते हैं कि यह आसान है: अधिक कौशल स्थापित करें, अधिक टूल्स पर स्विच करें, और अधिक सदस्यताएँ खोलें।
लेकिन परिणाम क्या होता है?
आपने ढेर सारे टूल्स इंस्टॉल कर लिए, आपका मासिक टोकन बिल आपकी सैलरी से भी ज़्यादा डरावना है, और आपके बॉस ने अभी भी आपको प्रमोशन या इंक्रीमेंट नहीं दिया है।
क्यों?
क्योंकि जब हर कोई एक ही टूल्स का उपयोग कर रहा है, तो वे टूल्स नई बेसलाइन बन जाते हैं। अगर आप उनका उपयोग कर सकते हैं, तो दूसरे भी कर सकते हैं। सिर्फ उनका उपयोग करना जानना आपको बाकी सभी के साथ एक ही शुरुआती रेखा पर ला खड़ा करता है; किसी ने किसी से आगे नहीं निकला।
जो वास्तव में आपको अपने आस-पास के लोगों से आगे निकलने में सक्षम बनाता है, वह यह नहीं है कि आप कौन से टूल्स का उपयोग करते हैं, बल्कि यह है कि क्या आप उन टूल्स का उपयोग करने की अपनी क्षमता पर लगातार पुनरावृत्ति (iterate) कर सकते हैं।
इस विधि को PDCA कहा जाता है, और इसका दशकों का इतिहास है। अब, यह AI युग में भी प्रभावी बनी हुई है।
PDCA क्यों?
PDCA विधि ने जापानी विनिर्माण को अमेरिका से आगे निकलने में मदद की, और यही विधि आपको कार्यस्थल या व्यावसायिक प्रतिस्पर्धा में अपने प्रतिद्वंद्वियों से आगे निकलने में मदद कर सकती है।
लेकिन सवाल यह है, विनिर्माण के लिए प्रभावी एक विधि उच्च-दक्षता AI उपयोग के लिए भी बढ़ावा क्यों देती है?
क्योंकि PDCA मूल रूप से किसी भी प्रक्रिया को अनुकूलित करने की मुख्य विधि है।
टोयोटा की असेंबली लाइन पर काम और आप हर दिन AI के साथ जो काम करते हैं, वे मूल रूप से दोहराने योग्य प्रक्रियाएँ हैं, इसलिए दोनों को अनुकूलित किया जा सकता है।
यह विधि सत्तर साल से भी पहले डेमिंग नाम के एक अमेरिकी गुणवत्ता प्रबंधन गुरु द्वारा जापान लाई गई थी, जिसने तब जापानी विनिर्माण को अमेरिका को हराने में सक्षम बनाया।
इसके चार चरण हैं:
- Plan (योजना): एक योजना बनाएं
- Do (करें): योजना को क्रियान्वित करें
- Check (जाँच): आपने जो किया उसे रिकॉर्ड करें और जो काम नहीं किया उसका विश्लेषण करें
- Act (कार्य): फिर से पुनरावृत्ति करें, हर बार पिछली बार से थोड़ा बेहतर बनाएं।
इस विधि ने कई विचारों को जन्म दिया, जैसे Lean Manufacturing और Lean Startup!!
यह PDCA का अतीत और वर्तमान है, लेकिन एक बड़ा सवाल है: AI युग में PDCA को कैसे लागू करें?
AI युग में PDCA को कैसे लागू करें?
AI युग में PDCA चक्र को अधिक AI-नेटिव बनना होगा। पारंपरिक प्रक्रियाओं की तरह बस पुनरावृत्ति करना अब पर्याप्त तेज़ नहीं है; इसे स्वचालित और अत्यंत तीव्र होने की आवश्यकता है।
आप यह कैसे प्राप्त करते हैं?
पहले विश्लेषण करते हैं कि ज़्यादातर लोग PDCA में कहाँ अटक जाते हैं।
लोग सोचते हैं कि वे विश्लेषण और सुधार में अटकते हैं। वास्तव में, अड़चन पहले है, पहले चरण में: रिकॉर्डिंग (recording)।
इसके बारे में सोचें: आप अंततः एक उपयोगी वर्कफ़्लो बनाने के लिए AI से चैट करते हैं, लेकिन फिर आप इसे भूल जाते हैं या इसे रिकॉर्ड करने में बहुत आलसी होते हैं।
रिकॉर्ड के बिना, आप क्या विश्लेषण करेंगे? आप क्या सुधारेंगे?
तो PDCA ठीक रिकॉर्डिंग चरण पर टूट जाता है।
पुराने युग में, रिकॉर्डिंग लोगों के दस्तावेज़ लिखने और नोट्स लेने पर निर्भर थी। लेकिन लोग आलसी और व्यस्त होते हैं; वे बस इस पर टिक नहीं सकते।
इसलिए, AI युग में, रिकॉर्डिंग को एक AI-नेटिव टूल को सौंप दिया जाना चाहिए जो इसे स्वचालित रूप से करे।
यह टूल है flowtrace!!
flowtrace स्वचालित रूप से AI के साथ आपके पूरे वर्कफ़्लो को एक पुन: प्रयोज्य रिकॉर्ड में बदल सकता है, जिसे "trace" (ट्रेस) कहा जाता है।
इसे इंस्टॉल करना मुश्किल नहीं है। GitHub से प्रोजेक्ट क्लोन करें और एक इंस्टॉलेशन कमांड चलाएँ:
git clone https://github.com/AIScientists-Dev/flowtrace.git
cd flowtrace
./scripts/install.sh
फिर इसके make-trace स्किल को अपने AI के स्किल्स फ़ोल्डर में कॉपी करें, और शुरू करने के लिए /make-trace इनपुट करें।
तो यह वास्तव में क्या कर सकता है?
आधिकारिक वेबसाइट कई विशेषताएँ सूचीबद्ध करती है:
- पारदर्शी: प्रत्येक चरण का आउटपुट एक खोलने योग्य फ़ाइल है; प्रक्रिया दृश्यमान है, संदेशों में दबी नहीं है
- दस्तावेजीकृत: प्रत्येक निष्कर्ष उस फ़ाइल पर वापस इशारा कर सकता है जिससे वह आया है; आप सत्यापित करते हैं, आँख बंद करके भरोसा नहीं करते
- हस्तक्षेप योग्य: एक चरण बदलें, और केवल उस पर निर्भर चरण फिर से चलेंगे; बाकी ज्यों के त्यों रहेंगे
- ट्रेसेबल: पूरा रन फ़ाइलों और git से बना है; कभी भी रोकें और फिर से शुरू करें, और पूरा इतिहास पलटें
- पुन: प्रयोज्य: एक बार कार्य पूरा हो जाने पर, यह एक ट्रेस बन जाता है; इनपुट बदलें और इसे फिर से चलाएँ
- विकसित होने योग्य: यह जितना अधिक चलता है, उतना ही परिपूर्ण होता जाता है; यदि कोई चरण मानकों को पूरा नहीं करता, तो अगला संस्करण इसे एक ऐसी विधि से बदल देता है जो करती है
आप देख रहे हैं? ये विशेषताएँ मूल रूप से PDCA के प्रत्येक चरण के लिए तैयार किए गए उपकरण हैं:
- रिकॉर्डिंग: पारदर्शिता (हर कदम एक फ़ाइल बन जाता है) और दस्तावेज़ीकरण (निष्कर्ष स्रोतों पर वापस इशारा करते हैं) पर निर्भर करती है
- विश्लेषण: ट्रेसेबिलिटी (git की तरह हर कदम के इतिहास को पलटना) पर निर्भर करता है
- सुधार: हस्तक्षेप क्षमता (सिर्फ एक कदम बदलें, और केवल उसकी निर्भरताएँ फिर से चलती हैं) पर निर्भर करता है
- बेहतर चक्र: पुन: प्रयोज्यता (अलग इनपुट के साथ फिर से चलाना) और विकास (जितना अधिक चलता है, उतना बेहतर होता है) पर निर्भर करता है
यह PDCA के प्रत्येक चरण के लिए आवश्यक सब कुछ प्रदान करता है।
इसका उपयोग कैसे करें
मूल रूप से, इस स्किल को कॉल करें और इन कार्यों के आधार पर इसे आदेश दें कि क्या करना है।
अगर आपको अभी भी इसका उपयोग करना नहीं आता है! वेबसाइट पर विभिन्न क्षेत्रों में तैयार मामलों का एक समूह भी है:
- रिज्यूमे लिखना
- स्टॉक चुनना
- SaaS अधिग्रहण ड्यू डिलिजेंस करना
- सुरक्षा स्कैन चलाना
- उद्योग रिपोर्ट लिखना
- बग्स ठीक करना
- विज्ञापन प्लेसमेंट को ऑप्टिमाइज़ करना
- किसी व्यक्ति की सोच को एक स्किल में बदलना
- एक भाषण स्क्रिप्ट को मैगज़ीन-स्टाइल स्लाइड डेक में बदलना
आप अभी भी भ्रमित हो सकते हैं, तो मैं आपको एक वास्तविक उदाहरण दिखाता हूँ!!
ओपन सोर्स प्रोजेक्ट मूल्यांकन प्रक्रिया को ऑप्टिमाइज़ करना
हाल ही में मेरे पास कई ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स का मूल्यांकन करने का कार्य था, इसलिए मैं इसे एक उदाहरण के रूप में उपयोग करूंगा।
चरण 1: चलाएं और रिकॉर्ड करें
मैंने पहले एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट पर शोध करने के लिए Claude Code का उपयोग किया था, काफी आगे-पीछे चैट की, जिसके परिणामस्वरूप एक लंबा चैट इतिहास बना।
अब Claude Code में, मैं इनपुट करता हूँ: /make-trace record this open-source project research workflow.
यह अपने आप चलना शुरू कर देता है। अंदाजा लगाइए कि यह अंदर क्या कर रहा है?
यह मेरी शोध प्रक्रिया को चरण दर चरण तोड़ता है: पहले प्रोजेक्ट को क्लोन करना, फिर संरचना को समझने के लिए README पढ़ना, फिर कई पथों में विभाजित होना—कोर डॉक्स पढ़ना, उदाहरण देखना, प्रतिस्पर्धियों की जाँच करना—और अंत में इसे एक शोध नोट में सारांशित करना।
इसे तोड़ने के बाद, यह मुझसे एक स्थानीय सर्वर शुरू करने के लिए कहता है। जब मैं ब्राउज़र खोलता हूँ, तो पूरा प्रक्रिया आरेख वहीं होता है, नोड दर नोड, स्पष्ट रूप से दिखाता है कि क्या किससे जुड़ा है।
मेरा शोध कैसे हुआ, यह अब एक पुन: प्रयोज्य ट्रेस में जम गया है। यह है रिकॉर्डिंग।
चरण 2: विश्लेषण
रिकॉर्डिंग तो बस शुरुआत है; इसे फिर से चलाने में सक्षम होना ही असली मूल्य है।
मैंने दूसरे प्रोजेक्ट पर स्विच किया, उसमें पता डाला, और AI को इस ट्रेस के अनुसार इसे फिर से चलाने के लिए कहा।
यह कैसे चला?
इसने आरेख का पालन किया, नोड दर नोड। प्रत्येक चरण में, इसने निर्देश पढ़े, काम किया, एक फ़ाइल निकाली, और अगले चरण में चला गया। परत दर परत, यह अपने आप अंत तक चला।
जैसे-जैसे यह चला, समस्याएँ उभरीं। मेरा ट्रेस केवल दस्तावेज़ीकरण और प्रतिस्पर्धियों पर केंद्रित था, लेकिन इसने एक बड़ा हिस्सा छोड़ दिया: इसने प्रोजेक्ट के स्वास्थ्य की बिल्कुल जाँच नहीं की—कितने स्टार्स हैं, क्या मुद्दों का समाधान किया जा रहा है, अंतिम अपडेट को कितना समय हुआ है।
देखिए, पुन: उपयोग करते समय, आप विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से देख सकते हैं कि विधि कहाँ विफल होती है, जो इसे प्रोजेक्ट विश्लेषण के लिए एकदम सही बनाता है।
चरण 3: सुधार
मैंने सीधे कमांड लाइन में इसे इस ट्रेस में प्रोजेक्ट स्वास्थ्य की जाँच के लिए एक चरण जोड़ने के लिए कहा। इसने बिना किसी हिचकिचाहट के इसे जोड़ दिया, और आरेख में तुरंत एक नया नोड दिखाई दिया।
नोड जोड़ने के बाद, मैंने इसका उपयोग तीसरे प्रोजेक्ट को चलाने के लिए किया। परिणाम ने तुरंत एक बड़ा अंतर दिखाया: इस प्रोजेक्ट में 34,800 स्टार्स थे, एक कुल स्टार, लेकिन मुद्दों को पलटने पर, 800 से अधिक बैकलॉग थे, और पिछले तीन महीनों में कोड की एक भी पंक्ति नहीं बदली थी।
इस पूरी प्रक्रिया में, मैंने कुछ भी नया आविष्कार नहीं किया। मैंने बस हर बार किए गए काम को रिकॉर्ड किया, अगली बार जब मैंने इसका उपयोग किया तो खामियाँ पाईं, और रास्ते में उन्हें ठीक किया।
इस प्रक्रिया के माध्यम से, आप देख सकते हैं कि यह प्रोजेक्ट एक वर्कफ़्लो के लिए PDCA को कैसे लागू करता है।
अंत में
AI युग में वास्तव में अंतर पैदा करने वाली चीज़ कभी यह नहीं है कि आपने कितने टूल्स इंस्टॉल किए हैं। यह है कि क्या आपके पास एक ऐसी विधि है जो टूल्स को जितना अधिक उपयोग करें, उतना बेहतर काम करने में सक्षम बनाती है।
PDCA आपको यह विधि देता है, और flowtrace इसे लागू करने में आपकी मदद करता है।
सभी के पास टूल्स हैं। केवल वे जो प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं, प्रतिस्पर्धा में शीर्ष पर आएंगे।
अगर आप भी चाहते हैं कि आपका AI अधिक उपयोगी हो, तो पहले flowtrace इंस्टॉल करें, एक ऐसा कार्य चुनें जिसे आप सबसे अधिक दोहराते हैं, और इसे एक बार चलाएँ: रिकॉर्ड करें, विश्लेषण करें, सुधार करें।
एक आखिरी बात, flowtrace लेखक द्वारा मुफ्त में जारी किया गया एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है। अगर आपको यह उपयोगी लगे, तो इसे एक स्टार दें। पता यह है:
https://github.com/AIScientists-Dev/Flowtrace
अच्छी चीज़ें अधिक लोगों द्वारा देखी जाने योग्य हैं!!!
