क्लाउड का कौशल ढांचा धीरे-धीरे उद्योग मानक बनता जा रहा है।

जब मानवजनित कौशल शुरू किया अक्टूबर में, यह घोषणा एक विशिष्ट डेवलपर फीचर की तरह लग रही थी। दो महीने बाद, OpenAI ने उसी आर्किटेक्चर को अपना लिया है—और यह शांत अभिसरण इस बारे में कुछ महत्वपूर्ण जानकारी देता है कि AI एजेंट किस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं।

कौशल देखने में बेहद सरल लगते हैं: ये मार्कडाउन फाइलों वाले फोल्डर होते हैं जो एआई सिस्टम को विशिष्ट कार्यों को करने का तरीका बताते हैं। लेकिन दोनों प्रमुख एआई प्रयोगशालाओं द्वारा इन्हें अपनाने से पता चलता है कि उद्योग को एक मूलभूत प्रश्न का साझा उत्तर मिल गया है: एआई सहायकों को विशिष्ट कार्यों में लगातार कुशल कैसे बनाया जाए?

ओपनएआई ने अभी क्या किया

डेवलपर एलियास जुडिन ने 12 दिसंबर को चैटजीपीटी के कोड इंटरप्रेटर के साथ प्रयोग करते समय ओपनएआई के कार्यान्वयन का पता लगाया। मॉडल को अपने डेटा की ज़िप फ़ाइल बनाने के लिए कहने पर, /home/oai/skills डायरेक्टरी में, उसे पीडीएफ, स्प्रेडशीट और दस्तावेज़ों के लिए फोल्डर मिले - जिनमें से प्रत्येक में निर्देश फाइलें थीं जिनकी संरचना एंथ्रोपिक के विनिर्देश के समान थी।

यही आर्किटेक्चर दो सप्ताह पहले OpenAI के Codex CLI टूल में "feat: experimental support for skills.md" शीर्षक वाले पुल रिक्वेस्ट के माध्यम से दिखाई दिया था। कार्यान्वयन Anthropic के दृष्टिकोण को दर्शाता है: कौशल एक स्थानीय निर्देशिका में रहते हैं (~/.codex/skills), जिनमें से प्रत्येक को परिभाषित किया गया है SKILL.md मेटाडेटा और निर्देशों वाली फ़ाइल।

OpenAI ने अभी तक इस फीचर की औपचारिक घोषणा नहीं की है। लेकिन ChatGPT और Codex दोनों में इसकी मौजूदगी से लगता है कि यह कोई प्रयोग नहीं बल्कि एक सोची-समझी रणनीति है।

कौशल क्यों महत्वपूर्ण हैं

विशिष्ट कार्यों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को बेहतर बनाने का पारंपरिक तरीका फाइन-ट्यूनिंग पर आधारित था—विशेष डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने की महंगी और समय लेने वाली प्रक्रिया। स्किल्स एक सरल विकल्प प्रदान करती हैं: निर्देश और संसाधन जो केवल प्रासंगिक होने पर ही लोड होते हैं।

एन्थ्रोपिक की इंजीनियरिंग टीम ने वर्णन किया इस डिज़ाइन सिद्धांत को "प्रगतिशील प्रकटीकरण" कहा जाता है। सारांशित करने पर प्रत्येक कौशल केवल कुछ दर्जन टोकन लेता है, और पूर्ण विवरण तभी लोड होता है जब कार्य के लिए इसकी आवश्यकता होती है। यह एक व्यावहारिक समस्या का समाधान करता है: संदर्भ विंडो का स्थान बहुत मूल्यवान होता है, और प्रत्येक अनुरोध में हर संभव निर्देश को शामिल करने से संसाधनों की बर्बादी होती है।

यह आर्किटेक्चर इसलिए काम करता है क्योंकि आधुनिक एआई मॉडल निर्देशों को गतिशील रूप से पढ़ और उनका पालन कर सकते हैं। पीडीएफ हैंडलिंग के कौशल में पसंदीदा लाइब्रेरी, एज केस हैंडलिंग और आउटपुट फॉर्मेटिंग जैसी जानकारी शामिल हो सकती है - यह जानकारी मॉडल को केवल पीडीएफ प्रोसेसिंग के दौरान ही चाहिए होती है।

अभिसरण की कहानी

ओपनएआई द्वारा एंथ्रोपिक के दृष्टिकोण को अपनाना कोई असामान्य बात नहीं है। एआई प्रयोगशालाएं नियमित रूप से एक-दूसरे के प्रकाशित कार्यों से सीखती हैं। उल्लेखनीय बात संरचनात्मक समानता है: समान फ़ाइल नामकरण नियम, समान मेटाडेटा प्रारूप, समान निर्देशिका संगठन।

यह अनुकूलता उन कौशलों के लिए हो सकती है जो इसके लिए लिखे गए हैं। क्लाउड कोड यह OpenAI के Codex CLI के साथ काम कर सकता है, और इसके विपरीत भी। डेवलपर्स GitHub पर npm पैकेज जैसी स्किल्स साझा कर सकते हैं। इससे इकोसिस्टम खंडित होने के बजाय इंटरऑपरेबल हो जाता है।

यह समय व्यापक मानकीकरण प्रयासों के साथ मेल खाता है। एंथ्रोपिक ने 9 दिसंबर को मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल को लिनक्स फाउंडेशन को दान कर दिया, और दोनों कंपनियों ने सह-स्थापना की। एजेंटिक एआई फाउंडेशन ब्लॉक के साथ-साथ गूगल, माइक्रोसॉफ्ट और एडब्ल्यूएस भी सदस्य के रूप में शामिल हुए।

यह संस्था MCP, ब्लॉक के गूज प्रोजेक्ट और OpenAI के AGENTS.md विनिर्देश का प्रबंधन करेगी। कौशल इस मानकीकरण प्रक्रिया में स्वाभाविक रूप से समाहित होते हैं—पुन: प्रयोज्य क्षमता मॉड्यूल जो विभिन्न प्लेटफार्मों पर काम करते हैं।

एआई कोडिंग टूल्स के लिए इसका क्या अर्थ है?

कौशल संरचना सबसे ज्यादा मायने रखती है एआई कोडिंग उपकरणजहां विशेष ज्ञान से आउटपुट की गुणवत्ता में काफी सुधार होता है। रिएक्ट डेवलपमेंट के कौशल में कंपोनेंट पैटर्न, स्टेट मैनेजमेंट प्राथमिकताएं और टेस्टिंग कन्वेंशन शामिल हो सकते हैं। डेटाबेस माइग्रेशन के कौशल में सुरक्षा जांच और रोलबैक प्रक्रियाएं शामिल हो सकती हैं।

कर्सर जैसे एआई कोडिंग स्टार्टअप विशिष्ट विकास कार्यों के लिए एआई को अधिक उपयोगी बनाकर व्यवसाय स्थापित किए हैं। कौशल ढांचा मॉडल प्रदाताओं को समान अनुकूलन प्रदान करने का एक मानकीकृत तरीका देता है - जो निष्पादन के आधार पर तृतीय-पक्ष उपकरणों के लिए खतरा या पूरक हो सकता है।

एंटरप्राइज़ डेवलपर्स के लिए, इंटरऑपरेबल स्किल्स का मतलब है कि संस्थागत ज्ञान पोर्टेबल हो जाता है। कंपनी के आंतरिक कोडिंग मानक, सुरक्षा आवश्यकताएं और वर्कफ़्लो प्राथमिकताएं एक बार एन्कोड की जा सकती हैं और टीम द्वारा उपयोग किए जाने वाले किसी भी एआई टूल पर लागू की जा सकती हैं।

रणनीतिक अंतर्निहित अर्थ

OpenAI को अपनाने के रणनीतिक निहितार्थ हैं। कंपनी ने ऐतिहासिक रूप से मालिकाना दृष्टिकोणों को प्राथमिकता दी है—जीपीटी एक्शन, कस्टम जीपीटी, प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट एकीकरण। स्किल्स ओपन स्टैंडर्ड की ओर एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं जो विभिन्न उपकरणों में काम करते हैं।

एक व्याख्या यह है: ओपनएआई यह मानता है कि इस स्तर पर मालिकाना हक के बंधन से कहीं अधिक विकासवादी पारिस्थितिकी तंत्र महत्वपूर्ण है। यदि कौशल मानक बन जाते हैं, तो विनिर्देश को नियंत्रित करने की तुलना में अनुकूलता अधिक मायने रखती है।

एक अन्य व्याख्या: एंथ्रोपिक के डेवलपर अनुभव से प्रतिस्पर्धा करने के लिए उसकी विशेषताओं से मेल खाना आवश्यक है। क्लाउड कोड ने तेजी से विकास किया है, वार्षिक राजस्व में 1 बिलियन डॉलर तक पहुँच गया है और स्लैक में एकीकृत हो गया है। कौशल क्लाउड कोड की उपयोगिता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं; ओपनएआई को इसका जवाब देना आवश्यक था।

सच्चाई में संभवतः ये दोनों कारक शामिल हैं। एआई प्रयोगशालाएँ बेंचमार्क और क्षमताओं पर कड़ी प्रतिस्पर्धा करती हैं, साथ ही बुनियादी ढाँचे के मानकों पर सहयोग करती हैं जिससे सभी को लाभ होता है। कौशल दूसरी श्रेणी में आते हैं।

अगला क्या हे

तत्काल अवसर कौशल बाज़ार के रूप में सामने आता है—गिटहब रिपॉजिटरी जहां डेवलपर सामान्य कार्यों के लिए विशेष निर्देश साझा करते हैं। एंथ्रोपिक के पास पहले से ही एक है। anthropics/skills यह एक रिपॉजिटरी है। उम्मीद है कि OpenAI भी इसका अनुसरण करेगा, और समुदाय द्वारा योगदान किए गए कौशल में वृद्धि होगी।

दीर्घकालिक प्रश्न यह है कि एआई उत्पादों में कौशल कितनी गहराई से एकीकृत होते हैं। वर्तमान में, वे मुख्य रूप से सीएलआई टूल का उपयोग करने वाले डेवलपर्स के लिए प्रासंगिक हैं। लेकिन यही आर्किटेक्चर उपभोक्ता उत्पादों में अनुकूलन को शक्ति प्रदान कर सकता है—व्यक्तिगत लेखन सहायक, विशेष अनुसंधान उपकरण, डोमेन-विशिष्ट चैटबॉट।

फिलहाल, कौशल के क्षेत्र में यह अभिसरण एआई के क्षेत्र में एक दुर्लभ घटना को दर्शाता है: प्रतिस्पर्धी कंपनियां इस बात पर सहमत हैं कि मानकीकरण सभी के हित में है। हालांकि, यह अनिश्चित है कि क्या यह सहयोग अन्य विवादास्पद क्षेत्रों—सुरक्षा मानकों, क्षमता प्रकटीकरण, तैनाती दिशानिर्देशों—तक भी विस्तारित होगा।

लेकिन एआई प्लेटफॉर्म पर काम करने वाले डेवलपर्स के लिए संदेश स्पष्ट है: कौशल अब बुनियादी ढांचा बन रहे हैं। इन्हें अभी लिखना सीखने का मतलब है कि आप भविष्य में एआई टूल्स के काम करने के तरीके के लिए तैयार रहेंगे।