क्लाउड / सिस्टम
पहले लेख में समय की योजना बनाने की समस्या बताई गई थी: एजेंट के काम करते समय इंतजार करूँ, कोई छोटा काम करूँ या किसी दूसरे विषय पर लग जाऊँ? इस गाइड में हम एक छोटा स्थानीय रिकॉर्ड बनाएँगे, जो बताएगा कि अगली बार ध्यान देने की जरूरत कब पड़ सकती है।
यह उदाहरण काम की अवधि खुद से नहीं बताता। आप या आपका एजेंट स्पष्ट रूप से स्थिति दर्ज करते हैं और उचित आधार होने पर समय की एक मोटी सीमा बताते हैं। इसका मकसद उस जानकारी को आसानी से पढ़ने लायक बनाना और पुराने अनुमान को भरोसेमंद दिखने से रोकना है।
1. उदाहरण अलग से चलाएँ
macOS या Linux के टर्मिनल में Python 3 चाहिए। जाँचने के लिए चलाएँ python3 --version। डाउनलोड करके जाँचें agent-eta.py, फिर उसे एक अस्थायी कामकाजी फोल्डर में सेव करें। नीचे दिए कमांड उसी फोल्डर से चलाएँ। किसी पैकेज या Claude Code की सेटिंग में बदलाव की जरूरत नहीं है।
हर टास्क के लिए अलग स्थानीय JSON फाइल चाहिए। कई एजेंट को एक ही फाइल इस्तेमाल न करने दें। फाइल का मूल फोल्डर पहले से मौजूद होना चाहिए।
python3 agent-eta.py --file ./eta-demo.json write --state working --phase verification --min 5 --max 12
python3 agent-eta.py --file ./eta-demo.json showशुरू में आउटपुट लगभग ऐसा होगा:
verification | WORKING | rough next-attention window 5-12m | declared, not calibratedपाँच से बारह मिनट सिर्फ उदाहरण के लिए दिया गया काल्पनिक समय है। यह न बेंचमार्क है, न गारंटी, न आपके असली काम की अवधि का सबूत। यह सीमा बताती है कि अगली बार आपके ध्यान की जरूरत कब पड़ सकती है—यह नहीं कि तैयार समाधान कब तक मिल जाएगा।
2. समय मालूम न हो तो उसे अज्ञात ही रहने दें
जब किसी समय-सीमा का उपयोगी आधार न हो, तो केवल स्थिति दर्ज करें:
python3 agent-eta.py --file ./eta-demo.json write --state working --phase researchडिस्प्ले दिखाता है next attention window unknown। अनुमान न होने को वह शून्य नहीं मानता। बताई गई समय-सीमा वैध रहने तक रेंडरर बीता हुआ समय घटाता है। ऊपरी सीमा पार होने पर वह दिखाता है declared window expired; refresh needed , ताकि शून्य पर अटका काउंटडाउन गलत भरोसा न दे।
3. बताएँ कि इंसानी मदद कब चाहिए
python3 agent-eta.py --file ./eta-demo.json write --state needs-input --phase implementation
python3 agent-eta.py --file ./eta-demo.json write --state waiting --phase external
python3 agent-eta.py --file ./eta-demo.json write --state ready --phase reviewअसली स्थिति बदलने पर इन्हें अलग-अलग चलाएँ। ये बिना सोचे क्रम से चलाने वाले कमांड नहीं हैं। INPUT NEEDED को किसी भी समय-सीमा से अधिक प्राथमिकता मिलती है। READY FOR REVIEW का मतलब यह नहीं कि टेस्ट पास हो गए। बाहर से किसी चीज का इंतजार हो और समय-सीमा न दी गई हो, तो अवधि अज्ञात ही रहती है।
स्क्रिप्ट असली अनुमति वाला डायलॉग या टेस्ट का नतीजा नहीं देख सकती। रिकॉर्ड उतना ही ताजा और सही है जितना उसे लिखने वाला रखता है।
4. वर्कफ्लो में स्पष्ट अपडेट जोड़ें
पहली बार आजमाते समय हर चरण बदलने पर रिकॉर्ड खुद अपडेट करें। बाद में किसी कोडिंग एजेंट से यह करवाएँ, तो उसे जाँची हुई स्क्रिप्ट और अलग फाइल दें। उससे कहें कि इनपुट माँगने से पहले और काम रुकने के बाद रिकॉर्ड अपडेट करे, और ऐसी समय-सीमा न लिखे जिसका आधार वह नहीं बता सकता।
यह वर्कफ्लो का निर्देश है, Claude Code के साथ जाँचा हुआ ऑटोमेटिक इंटीग्रेशन नहीं। नेटिव स्टेटस लाइन या लाइफसाइकल हुक के लिए अलग काम चाहिए। show कॉल केवल एक बार की स्थिति दिखाती है। इससे लाइव डैशबोर्ड या बैकग्राउंड पोलिंग शुरू नहीं होती। टास्क देखते समय इसे कभी भी चला सकते हैं।
देखें कि क्या इससे बीच के समय के लिए सही काम चुनने में मदद मिलती है। सिर्फ संख्या देखकर यह न मान लें कि अब निश्चिंत होकर जा सकते हैं: सवाल उम्मीद से पहले भी आ सकता है।
5. सीमाएँ जाँचें और रिकॉर्ड हटाएँ
साथ दिए इम्प्लीमेंटेशन को काल्पनिक समय और इनपुट से जाँचा गया है: गायब या खराब फाइलें, अज्ञात अवधि, खत्म हुई समय-सीमा, ध्यान माँगने वाली स्थितियाँ, गलत सीमा और घड़ी में बदलाव। 24 घंटे से पुराना रिकॉर्ड पुराना बताया जाता है। असली काम की अवधि का अनुमान कितना सटीक है, यह साबित नहीं हुआ है।
सिर्फ तय किए गए स्टेट और चरण के नाम, अपडेट का समय और दी गई समय-सीमा सेव होती है। कोई नेटवर्क कॉल, प्रॉम्प्ट की रिकॉर्डिंग या इतिहास का आर्काइव नहीं है। अपडेट पर उसी फाइल को दोबारा लिखा जाता है; वह अपने आप नहीं मिटती। हटाएँ eta-demo.json ट्रायल के बाद अपने फाइल मैनेजर से। स्क्रिप्ट और यह फाइल हटा देने पर उदाहरण पूरी तरह हट जाता है; एजेंट की किसी सेटिंग को वापस बदलना नहीं पड़ता।
इतिहास के आधार पर अनुमान बाद में बेहतर करें, जब तुलना लायक पूरे हुए टास्क मौजूद हों। तब तक बिना प्रमाण के बहुत सटीक दिखते अनुमान से बेहतर है एक बताई गई समय-सीमा, जिसकी वैधता साफ दिखे।