मैंने बेहतर प्रॉम्प्ट लिखना बंद कर दिया। मैंने बेहतर AI स्किल्स डिज़ाइन करना शुरू कर दिया।
लोग दो साल तक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के पीछे पागल रहे। वे बेहतर प्रॉम्प्ट के ज़रिए बेहतर जवाब चाहते थे।
AI कोडिंग एजेंट्स के साथ काम करने के बाद मुझे कुछ अलग महसूस हुआ। भविष्य बेहतर प्रॉम्प्ट का नहीं है। भविष्य पुन: प्रयोज्य (reusable) AI क्षमताओं को डिज़ाइन करने का है।
Claude Skills इसी बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं।
हम अक्सर लंबे प्रॉम्प्ट लिखते हैं। आप AI को एक आर्किटेक्ट की तरह काम करने के लिए कहते हैं। आप उसे TypeScript इस्तेमाल करने के लिए कहते हैं। आप उसे टेस्ट लिखने के लिए कहते हैं। यह एक बार तो अच्छा काम करता है। फिर आपको कल फिर से वही विशाल टेक्स्ट पेस्ट करना पड़ता है। अंततः, आपका प्रॉम्प्ट 700 लाइनों का दस्तावेज़ बन जाता है। कोई भी इसे मेंटेन नहीं करना चाहता।
AI को हर बार यह बताना बंद करें कि उसे कैसे काम करना है। उस ज्ञान को एक बार पैक कर दें।
एक प्रॉम्प्ट एक बातचीत के लिए काम करता है। एक स्किल असीमित बातचीत के लिए काम करती है।
बेहतरीन स्किल्स सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के सिद्धांतों का पालन करती हैं।
- खराब स्किल: डेवलपमेंट में मदद करती है।
- अच्छी स्किल: PDF फॉर्म से स्ट्रक्चर्ड डेटा निकालती है।
एक अच्छी स्किल एक काम को अच्छी तरह से करती है।
हर चीज़ के लिए एक विशाल फ़ाइल का उपयोग न करें। ज़िम्मेदारियों को बाँट दें। रेफरेंस फ़ाइलों और स्क्रिप्ट्स का उपयोग करें। यह सॉफ्टवेयर में 'lazy loading' की तरह है। AI कॉन्टेक्स्ट को तभी लोड करता है जब उसे ज़रूरत होती है।
AI से वह काम करने के लिए कहना बंद करें जो कोड बेहतर तरीके से कर सकता है।
- AI को तर्क (reason) करना चाहिए।
- कोड को गणना (compute) करनी चाहिए।
AI से PDF पार्स करने के लिए न कहें। एक पार्सर का उपयोग करें। AI से वैल्यूज़ कैलकुलेट करने के लिए न कहें। Python चलाएँ। AI से डेटा सॉर्ट करने के लिए न कहें। एक स्क्रिप्ट चलाएँ।
प्रोग्रेसिव डिस्क्लोज़र (progressive disclosure) का उपयोग करें। किसी इंटर्न को पहले ही दिन 500 पन्नों का मैनुअल न दें। उन्हें एक पन्ना दें। उन्हें और अधिक तभी दें जब उन्हें ज़रूरत हो।
इससे मिलता है:
- तेज़ रिस्पॉन्स
- कम टोकन का उपयोग
- बेहतर फोकस
- कम हैलुसिनेशन (hallucination)
कई डेवलपर्स एक 'सुपर प्रॉम्प्ट' बनाने की कोशिश करते हैं। वे चाहते हैं कि एक ही प्रॉम्प्ट वेबसाइट बनाए, बैकएंड लिखे और बग्स ठीक करे। यह खराब डिज़ाइन है। यह एक ऐसी क्लास लिखने जैसा है जो सब कुछ करती है।
छोटी, केंद्रित स्किल्स बेहतर काम करती हैं।
यदि आप एक वाक्य में किसी स्किल के उद्देश्य को नहीं समझा सकते, तो वह बहुत ज़्यादा काम कर रही है।
हम सॉफ्टवेयर बनाने से व्यवहार (behavior) डिज़ाइन करने की ओर बढ़ रहे हैं। हमारा नया स्टैक ऐसा दिखता है:
- Frontend
- Backend
- AI Agent
- Skills
- Tools
स्किल्स AI को स्वायत्त (autonomous) नहीं बनाती हैं। वे विशेषज्ञता (expertise) को कैप्चर करती हैं। आर्किटेक्चर, सुरक्षा और गुणवत्ता का निर्णय आप ही लेते हैं। स्किल्स उन निर्णयों को पैक करती हैं।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ने हमें सवाल पूछना सिखाया। स्किल इंजीनियरिंग AI को समस्याएँ हल करना सिखाती है।
AI के विजेता के पास सिर्फ सबसे स्मार्ट मॉडल ही नहीं होंगे। उनके पास पुन: प्रयोज्य ज्ञान (reusable knowledge) का सबसे अच्छा संग्रह होगा।
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi