Grok Bot ट्यूटोरियल: साप्ताहिक AI रिसर्च एजेंट बनाना

Grok Bot क्या है?

Grok Bot, SpaceXAI का एजेंट ऐप है, जो Cursor के ज़रिए उपलब्ध है। यह नामित Bots बनाने देता है जो अपने रोल और बातचीत को टास्क्स के बीच बनाए रखते हैं। यह Grok चैट ऐप और Grok Build (कोडिंग CLI) से अलग है।

Grok Bot का लूप अधिकांश अन्य AI असिस्टेंट्स से अलग तरीके से काम करता है। आप एक अपेक्षित परिणाम सौंपते हैं, बॉट उस काम से जुड़े ऐप्स और वेबसाइट्स पर काम करता है, और या तो तैयार नतीजा लौटाता है या कोई ऐसा सवाल जो आपके निर्णय की मांग करता है। यह बातचीतों के बीच पसंद और रोल संदर्भ स्थिर रखता है, हालांकि जो बातें हफ्ते-दर-हफ्ते बदलती हैं उन्हें मेमोरी के बजाय बॉट द्वारा पढ़ी जाने वाली फाइल में रखना चाहिए।

और पृष्ठभूमि के लिए हमारा Grok Bot गाइड पढ़ने की सलाह दूंगा/दूंगी।

Grok Bot में Bots, Skills, और Routines कैसे काम करते हैं

इस Grok Bot ट्यूटोरियल के लिए हमें चार शब्दों की ज़रूरत होगी। SpaceXAI की Bots और क्लाउड कंप्यूटर्स की गाइड और प्रोडक्ट गाइड्स उन्हें इस तरह परिभाषित ��रते हैं:

• Bot: एक एजेंट जिसका नाम, एक काम, अपनी बातचीत, और सेव किया गया संदर्भ होता है।
• क्लाउड कंप्यूटर: एक स्थायी मशीन जो आपके अकाउंट के हर Bot द्वारा साझा की जाती है; जिसका अपना ब्राउज़र, फाइलें, और टर्मिनल होता है। यह हमारे लैपटॉप बंद करने के बाद भी चलती रहती है।
• स्किल: किसी टास्क को करने, नतीजे की जांच करने, और यह जानने के निर्देश कि कब अप्रूवल माँगना है।
• रूटीन: एक असाइनमेंट जो किसी Bot को बताता है कि किसी टास्क को कब चलाना है—शेड्यूल पर या किसी समर्थित इवेंट के बाद।

यह क्रम आधिकारिक स्किल्स और रूटीन गाइड का अनुसरण करता है, जो शेड्यूलिंग से पहले टेस्टिंग को रखता है।

क्या Grok Bots एक ही क्लाउड कंप्यूटर साझा करते हैं?

हाँ। Grok Bot FAQ के अनुसार कंप्यूटर आपके अकाउंट का होता है, किसी एक Bot का नहीं। हर Bot उस कंप्यूटर के ब्राउज़र कुकीज़, सेव लॉगिन, और फाइलें देख सकता है, हालांकि हर Bot को अपने ब्राउज़र टास्क के लिए अलग स्क्रीन मिलती है।

हम Scout का वर्कफ़्लो पहले सार्वजनिक पेजों पर रखेंगे। यदि बाद में हम DataCamp, Notion, या किसी और सेवा में साइन इन करते हैं, तो हर Bot उस सत्र का उपयोग कर सकता है। Scout को हटाने से साझा फाइलें या लॉगिन स्टेट हटने की गारंटी नहीं होती, इसलिए जिन्हें अब अन्य Bots के लिए उपलब्ध नहीं रखना है, उनसे साइन आउट करें और साफ़-सफाई करें।

एक अकाउंट, एक कंप्यूटर, कई Bots। चित्र: लेखक।

Grok Bot के साथ साप्ताहिक DataCamp Learning Scout बनाना

Scout एक लर्नर प्रोफाइल और साप्ताहिक समय-सीमा पढ़ता है और एक संक्षिप्त योजना देता है। हमारा लर्नर Python और बुनियादी LLM कॉन्सेप्ट्स जानता/जानती है, एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन में नया/नई है, और इस हफ्ते चार घंटे हैं। हमारा AI Agent Fundamentals ट्रैक छह घंटे का है, इसलिए पूरा ट्रैक फिट नहीं होगा।

चार घंटे की सीमा कटऑफ तय करती है; आउटपुट फ़ॉर्मैट बताता है कि योजना कब पूरी है।

Scout Bot को क्या लौटाना चाहिए?

हर संसाधन के लिए, Scout को कोर्स पेज से ये विवरण लौटाने चाहिए: 

• शीर्षक और लिंक
• प्रकार (कोर्स, ट्रैक, प्रोजेक्ट, या ट्यूटोरियल)
• स्तर (Basic, Intermediate, या Advanced)
• अवधि (यदि पेज पर दी गई हो)
• चयन का कारण
• क्रम में स्थान

अंत में कुल समय और एक साप्ताहिक उद्देश्य देना चाहिए। यदि पेज अवधि नहीं देता, तो उत्तर "not listed" होगा, अनुमान नहीं।

हमारे लर्नर के लिए तीन जाँचे हुए संसाधन काफ़ी हैं। यदि उपलब्ध सामग्री लक्ष्य, स्तर, या समय-सीमा में फिट नहीं बैठती, तो Scout कम भी लौटा सकता है।

हर कारण इस लर्नर से सम्बद्ध होना चाहिए। "लर्नर के पास पहले से मौजूद Python मानता है, और इससे पहले वाले Basic कोर्स के कॉन्सेप्ट्स पर आगे बढ़ता है"—यह चयन समझाता है। "AI एजेंट्स कवर करता है" नहीं। क्रम का भी कारण चाहिए, जैसे उसी अवधारणा मानने वाले प्रोजेक्ट से पहले बेसिक कोर्स पूरा करना।

सर्च स्निपेट्स क्यों पर्याप्त नहीं

सर्च स्निपेट्स पुराने हो सकते हैं या स्तर और अवधि छोड़ सकते हैं। Scout उन्हें उम्मीदवार ढूँढने के लिए इस्तेमाल कर सकता है, लेकिन योजना में जोड़ने से पहले उसे DataCamp पेज पढ़ना होगा।

हमें यह नियम निर्देशों में रखना होगा। कोई साइट फिर भी Bot को ब्लॉक कर सकती है, लॉगिन मांग सकती है, या CAPTCHA दिखा सकती है। तब Bot को हमें कंट्रोल देने के लिए कहना चाहिए।

Grok Bot तक कैसे पहुँचें

SpaceXAI और Cursor के सहयोग के कारण, Grok Bot तक पहुँचने के दो तरीके हैं

Grok Bot प्लान

Grok Bot में स्थायी फ्री टियर नहीं है। अभी Cursor एक सीमित ट्रायल उपयोग क्रेडिट के रूप में देता है। पेड एक्सेस पात्र Cursor प्लान या SuperGrok सब्सक्रिप्शन से मिलता है। दोनों ही स्थितियों में Cursor से साइन इन करें।

आधिकारिक Grok Bot अकाउंट कहता है कि सभी SuperGrok और Cursor Pro सब्सक्राइबर्स को एक्सेस है, और साप्ताहिक उपयोग सीमा सबके लिए रीसेट की गई है। जब हमने जाँचा, तो Cursor का हेल्प पेज उस घोषणा के हर हिस्से को अभी नहीं दिखा रहा था, इसलिए वर्तमान स्थिति प्लान्स पेज पर या ऐप के अंदर जाँच लें जब आप इसे पढ़ रहे हों।

जिन ��काउंट्स में SuperGrok लिंक है, Cursor Help अब भी उस लिंक को स्थायी उपयोग ग्रांट के रूप में बताता है जो Cursor प्लान नहीं बदलता। Cursor संदेशों के बजाय एजेंट स्टेप्स और टोकन्स गिनता है, इसलिए Usage and Billing रिसर्च रन और रूटीन टेस्ट से पहले देखें।

प्राइवेसी सेटिंग्स और प्लेटफ़ॉर्म सपोर्ट

Grok Bot को क्लाउड डेटा स्टोरेज चाहिए। यदि आपका Cursor अकाउंट Legacy Privacy Mode में है तो यह शुरू नहीं होगा। Cursor प्राइवेसी डैशबोर्ड में यह सेटिंग बदलें।

Grok Bot macOS (Apple silicon या Intel), Windows (x64 या Arm64), और iPhone (iOS 18 या आगे) सपोर्ट करता है। यदि आप Linux, Android, या iPad इस्तेमाल करते हैं, तो जब आप इसे पढ़ रहे हों, वर्तमान प्लेटफ़ॉर्म सूची जाँच लें, क्योंकि सपोर्ट बदल सकता है।

सब्सक्रिप्शन्स में साप्ताहिक उपयोग शामिल है, पर Cursor हर प्लान पर लागू एक ही संख्या प्रकाशित नहीं करता। ट्रायल 7-दिवसीय विंडो के लिए उपयोग क्रेडिट देता है, और एक बड़ा टास्क उसे खपा सकता है।

स्टेप 1: Grok Bot इंस्टॉल करें और Bot बनाएं

हमें रिसर्च के लिए API keys, लोकल कोडिंग एनवायरनमेंट, या DataCamp लॉगिन की ज़रूरत नहीं। कोर्स शुरू करना अलग है और अकाउंट मांग सकता है। इंस्टॉलेशन में कुछ ही स्टेप्स लगते हैं, जबकि Bot का विवरण इंस्टालर से अधिक ध्यान मांगता है।

इंस्टॉल करें और साइन इन करें

डेस्कटॉप एप Grok Bot ऑनबोर्डिंग पेज से डाउनलोड करें, फिर अपनी मशीन के लिए बिल्ड चुनें। अपने Cursor अकाउंट से ब्राउज़र के जरिए साइन इन करें। यदि आपकी संस्था सिंगल साइन-ऑन उपयोग करती है, तो उसका सामान्य लॉगिन स्क्रीन फॉलो करें।

पहली लॉन्च पर क्लाउड कंप्यूटर शुरू होते हुए "Meet a future teammate" स्क्रीन दिखेगी। यदि यह अटक जाए, तो Grok Bot को पूरी तरह बंद करके फिर खोलें—किसी और चीज़ से पहले। यदि समस्या बनी रहे, तो डेस्कटॉप ऐप अपडेट करें, पूरी तरह बंद करके फिर खोलें, फिर Agent Computer खोलें और उसे पूरा होने का समय दें। अगला उपयोग करें Recover और Reset सिर्फ़ आख़िरी उपाय के रूप में—क्योंकि Reset असिंक्ड काम हटा सकता है।

साइन-इन के बाद Grok Bot डेस्कटॉप ऐप। चित्र: लेखक।

ऐसा विवरण लिखें जो इस हफ्ते से आगे भी चले

Bot बनाएं New या Cmd/Ctrl+N से, Create new agent चुनें, फिर खोलें Bot actions → Edit Profile। इसे नाम दें Scout और शीर्षक दें DataCamp Learning Scout।

विवरण में वे नियम रहें जो हर हफ्ते लागू हों। इस हफ्ते का विषय कहीं और होना चाहिए। ऐसे नियम जोड़ें:

• DataCamp सीखने की सामग्री का क्यूरेशन करें और उसे दिये गए स्किल स्तर और समय-सीमा से मिलाएँ।
• इस प्रोफाइल को एक स्थायी संदर्भ मानें, टास्क नहीं। रिसर्च शुरू करने से पहले अलग मैसेज का इंतज़ार करें।
• वर्तमान टास्क में केवल विषय और समय-सीमा का उपयोग करें। किसी पिछली बातचीत के विषय का पुन: उपयोग न करें।
• सिफारिश से पहले हर उम्मीदवार का अपना DataCamp पेज खोलें।
• स्तर और अवधि वही लिखें जो पेज पर छपा है, और जब पेज मान न दे तो "not listed" लिखें।
• स्रोत लिंक जस का तस रखें और कभी कोर्स विवरण गढ़ें नहीं।
• जब दो संसाधन एक ही अवधारणा कवर करते हों, तो हैंड्स-ऑन सामग्री को प्राथमिकता दें।

पहली सेटअप कोशिश में, Scout ने प्रोफाइल को लाइव टास्क मानकर असंबंधित ETL योजना शुरू कर दी। मैंने उसे रोका, नया Scout बनाया, और नीचे दिए गए दो प्रतीक्षा-नियम जोड़े: 

• जब लर्निंग लक्ष्य अस्पष्ट हो, तो अनुमान लगाने के बजाय स्पष्टता वाला सवाल पूछें।
• कभी अकाउंट न बनाएँ, नामांकन न करें, और कुछ भी ख़रीदें नहीं।

नए Bot ने फिर अपने प्रोफाइल से काम शुरू करने के बजाय अलग टास्क का इंतज़ार किया।

समर्पित Scout लंबे सामान्य चैट से साप्ताहिक रूटीन को अलग भी रखता है, ताकि हर रन में केवल सीखने की योजना का आवश्यक संदर्भ ही रहे।

प्रोफाइल में सीमाएँ रखना ज़रूरी है ताकि वे तब भी लागू रहें जब रूटीन हमारे बिना चले। साथ ही, प्रोफाइल इतना छोटा रखें कि Scout का काम बदलने पर उसे रिव्यू करना आसान हो। स्टेप 2 में विषय और समय-सीमा संभाली जाएगी।

Scout प्रोफाइल में टिकाऊ रिसर्च नियम होते हैं। वीडियो: लेखक।

यदि आप खाली प्रोफाइल से शुरू नहीं करना चाहते, तो आप हमारा Scout टेम्पलेट जोड़ सकते हैं—उसी शुरुआती रोल और विवरण के साथ। यहाँ मैंने प्रोफाइल मैन्युअली बनाया है ताकि Scout को पहला टास्क मिलने से पहले हर नियम दिखे। जो भी रास्ता लें, आगे बढ़ने से पहले विवरण की समीक्षा करें।

स्टेप 2: Bot का पहला रिसर्च टास्क लिखें

हम Scout को साधारण भाषा में टास्क दे सकते हैं, पर अनुरोध में फिर भी विवरण चाहिए। डॉक्स परिणाम, स्रोत, सीमाएँ, आउटपुट, और वह बिंदु बताने का सुझाव देते हैं जहाँ Bot रिव्यू के लिए रुकना चाहिए।

प्रोफाइल और मैसेज में क्या होना चाहिए?

प्रोफाइल और मैसेज अलग प्रश्नों का उत्तर देते हैं:

• प्रोफाइल बताता है कि Scout कैसे काम करेगा। 
• मैसेज बताता है कि उसे इस हफ्ते क्या करना है। 

उसके बाद, स्किल स्टेप्स सहेजती है, और हर रूटीन रन नवीनतम इनपुट पढ़ता है।

प्रोफाइल पहले से पेज जाँच और स्रोत लिंक कवर करता है। मैसेज में लर्नर का स्तर और इस हफ्ते का टास्क दें, चार घंटों में कुछ संसाधन माँगें, और रिव्यू के लिए Bot को रोकें।

हमने पहला टास्क एक मैसेज में भेजा और Scout के काम करते समय कोई बाध्यकारी निर्देश नहीं जोड़े:

Build me a weekly DataCamp learning plan.

The learner is comfortable with Python, understands basic LLM concepts, is new to AI agent orchestration, and has 4 hours available this week. 
They prefer practical, hands-on material over theory.

Search current DataCamp content on AI agents. 
Open each candidate's resource page before you consider it. 
Pick a small number of resources whose page-listed durations total 4 hours or less, and order them from foundations toward practical application.
For each resource, return the title, the content type, the level and duration exactly as printed on the page, the link, one sentence on why it fits this learner, and its position in the order. 
Then give me the total time and one learning objective for the week.

Do not use search snippets as evidence. 
If a page does not list a duration or a level, write "not listed" instead of estimating. 
If the goal is too broad to plan against, ask me before you continue.

Stop after the plan. 
Do not enroll me in anything.

Scout ने ब्राउज़र सर्च शुरू किया और रिव्यू के लिए एक योजना लौटाई। पहले उत्तर में एक कोर्स के लिए गलत स्तर था, जिसे मैंने स्टेप 4 में ठीक किया।

साप्ताहिक लर्नर फाइल बनाएँ

Bot मेमोरी बदलती जानकारियों का भरोसेमंद रिकॉर्ड नहीं है। साझा कंप्यूटर पर /workspace/learner-profile.md बनाएँ और हर साप्ताहिक रन के लिए इसे सत्य-स्रोत के रूप में उपयोग करें।

# Learner profile

Current goal: AI agent orchestration
Weekly budget: 4 hours
Background: Comfortable with Python and basic LLM concepts
Preference: Practical, hands-on resources
Completed resources: None

जब लक्ष्य, बजट, या पूर्ण की गई सूची बदले तो इस फाइल को अपडेट करें। Scout को हर योजना से पहले इसे पढ़ना चाहिए और यदि यह गायब या पुरानी हो तो रुक जाना चाहिए।

स्टेप 3: Grok Bot के Agent Computer में रिसर्च की समीक्षा

बातचीत में टूल्स, फाइलें, प्रश्न, और अप्रूवल्स दिखते हैं। Agent Computer में क्लिक्स, टाइपिंग, नेविगेशन, और स्टेटस दिखते हैं। किसी भी व्यू से बाहर जाने पर काम रुकता नहीं है।

Agent Computer में क्या देखें

जाँचें कि Scout सर्च स्निपेट पर निर्भर होने के बजाय हर कोर्स पेज खोलता है। साथ ही एक ऐसा संसाधन नोट करें जिसे वह अस्वीकार करता है और उसका कारण।

यदि यह रुक जाए, तो पहले बताए लॉगिन, CAPTCHA, और अप्रूवल मुद्दों की जाँच करें। ब्लॉक हुए स्टेप को ही पूरा करें और फिर कंट्रोल लौटा दें। पासवर्ड चैट में पेस्ट न करें; सुरक्षित सीक्रेट रिक्वेस्ट का उपयोग करें।

कंप्यूटर व्यू दिखाता है कि पेज विज़िट किया गया, पर यह अंतिम उत्तर की शुद्धता सिद्ध नहीं करता। बातचीत का ट्रांसक्रिप्ट संभालकर रखें—यह दिखाता है कि Bot ने कौन से पेज उपयोग किए और क्या उसने रास्ता बदला।

यह ब्राउज़र-प्रथम तरीका हमारे DataCamp वर्कफ़्लो में फिट बैठता है क्योंकि पेज ही साक्ष्य है। जिन सेवाओं के लिए कनेक्टर समर्थित है, वहाँ संरचित डेटा के लिए कनेक्टर का उपयोग करें और दृश्य जाँच के लिए ही ब्राउज़र खोलें।

हमारे रन में, Agent Computer ने canonical Introduction to AI Agents पेज खोला। हैडर में Basic और 1 hr 30 min दिखा। अवधि Scout के उत्तर से मेल खाती थी, पर स्तर नहीं।

DataCamp पेज पर खुला Agent Computer। चित्र: लेखक।

स्टेप 4: Bot के आउटपुट का सत्यापन और सुधार

यहाँ हमें ठहरना है। स्वीकार करने से पहले योजना को DataCamp पेजों के साथ साथ रखकर देखें।

लिंक्स, स्तर, पूर्वापेक्षाएँ, और समय जाँचें

योजना को पंक्ति-दर-पंक्ति पढ़ें। साफ़ लेआउट फिर भी गलत स्तर, टूटा लिंक, या गलत कुल छिपा सकता है। ये जाँचें:

• क्या लिंक्स उन्हीं शीर्षकों वाले असली DataCamp पेजों तक पहुँचते हैं?
• क्या दिया गया स्तर पेज पर छपे स्तर से मेल खाता है?
• क्या लर्नर ने हर सूचीबद्ध पूर्वापेक्षा पूरी कर ली है?
• क्या पेजों पर दिखी अवधि जोड़ने पर कुल चार घंटे या उससे कम बनता है?
• क्या वास्तविक प्रोग्रेशन है, या तीन अदला-बदली योग्य शुरुआती कोर्सेज?
• क्या कुछ केवल कीवर्ड मैच होने के कारण शामिल हो गया?

कुल समय के लिए हमें पेज अवधि जोड़नी चाहिए, प्लान के कुल पर भरोसा नहीं करना चाहिए। परिणाम 4 घंटे से ऊपर जाए तो Scout से सबसे कम प्रासंगिक आइटम हटाकर पुनर्गणना करने को कहें।

Scout की पहली योजना में Introduction to AI Agents, Building AI Agents with CrewAI, और Building AI Agents with Google ADK थे। प्रिंटेड अवधि जोड़कर 3 घंटे 30 मिनट हुए, इसलिए योजना बजट में फिट थी और 30 मिनट बचे।

समस्या पहले कोर्स के स्तर की थी। Scout ने Beginner लिखा था, जबकि canonical पेज पर Basic छपा था। हमने एक सुधार भेजा:

Please revise the plan using the exact level labels shown on each course page.

The Introduction to AI Agents page lists its level as Basic, not Beginner. Reopen all three pages and verify each title, level, duration, and canonical URL.

Return the same plan with only the verified corrections. Keep the total at or below 4 hours.

Scout ने तीनों पेज फिर से खोले, केवल पहले का स्तर बदला, और 3 घंटे 30 मिनट का कुल बरकरार रखा। सुधार छोटा था, पर इसने दिखाया कि मान्य लिंक और संभाव्य लेबल काफी नहीं हैं।

पहली योजना के बगल में सुधरी हुई योजना। चित्र: लेखक।

गायब अवधि को संभालें

हमें XP, वीडियो, या एक्सरसाइज़ को घंटों में नहीं बदलना चाहिए। यदि अवधि फ़ील्ड्स असहमत हों, तो हर प्रिंटेड मान उसी के फ़ील्ड नाम सहित रखें, और केवल बजट जाँच के लिए उच्चतम ऊपरी सीमा का उपयोग करें।

दोहराए जाने वाले नियम Bot प्रोफाइल में सेव करें

योजना सुधारने के बाद, मैंने केवल वही नियम Bot विवरण में जोड़ा जो हर हफ्ते लागू होना चाहिए। एकबारगी विषय या समय-सीमा हमारी साप्ताहिक इनपुट फाइल में ही रहे।

स्टेप 5: Bot वर्कफ़्लो को स्किल के रूप में सेव करें

वर्कफ़्लो को स्किल के रूप में सेव करने के दो सर्वोत्तम अभ्यास:

• जब तक मैनुअल संस्करण काम न करे, प्रक्रिया सेव न करें। नहीं तो स्किल वही समस्या दोहराएगी।
• स्किल को संकरा रखें: एक स्रोत परिवार, एक आउटपुट फ़��र्मैट, और एक अप्रूवल सीमा। यदि उसे अंदाज़ा लगाना पड़े कि कौन-से सिस्टम्स उपयोग करने हैं या क्या लौटाना है, तो वह भटकेगा और अधिक उपयोग खाएगा।

स्किल में क्या होना चाहिए

Scout से Weekly DataCamp Learning Plan नाम की स्किल सेव करने के लिए कहें। इसे /workspace/learner-profile.md पढ़ना चाहिए, हर पूर्वापेक्षा को लर्नर की पृष्ठभूमि और पूर्ण संसाधनों से मिलाना चाहिए, पेज अवधि जोड़नी चाहिए, सहमत फ़ील्ड्स लौटानी चाहिए, और किसी भी अप्रूवल-आवश्यक एक्शन से पहले रुकना चाहिए।

सेव होने के बाद, कंपोज़र में / से संदर्भित करें। यदि यह दिखाई न दे, तो Settings → Plugins → Yours में उसे ऑन करें।

इनपुट्स और वैलिडेशन के साथ सेव स्किल। चित्र: लेखक।

स्किल को अलग लक्ष्य पर टेस्ट करें

मैंने लर्नर का लक्ष्य LLM इवैल्युएशन कर दिया, बजट 3 घंटे किया, और सेव की गई स्किल को एक छोटे से अनुरोध से चलाया: "इस हफ्ते की योजना वर्तमान लर्नर प्रोफाइल के आधार पर बनाइए।"

Scout ने Agent Computer का उपयोग किया और एक कोर्स लौटाया, LLM Application Evaluation with LangSmith, बिना AI एजेंट्स वाली योजना से कोई सिफारिश ढोए। उसने विषय से बाहर के पेज और बिना प्रिंटेड अवधि वाले ट्यूटोरियल भी बाहर रखे।

कैनोनिकल कोर्स पेज ने अवधि के दो फ़ॉर्मैट दिखाए: सारांश में 2 hr का अनुमान और 1 hr - 3 hr का ड्यूरेशन चिप। Scout ने चिप कॉपी की, पर उसकी ऊपरी सीमा को तय तीन घंटे का कुल मान लिया। हमने उसे उपयोग किए गए फ़ील्ड का नाम बताने, दोनों प्रिंटेड मान संरक्षित रखने, और केवल बजट जाँच के लिए ऊपरी सीमा उपयोग करने को कहा।

बाद की पूर्वापेक्षा जाँच ने एक और बड़ी समस्या पकड़ी: इस कोर्स के लिए LLM Application Fundamentals with LangChain चाहिए, जो हमारे लर्नर ने नहीं किया था। Canonical पेज खोलना ज़रूरी था, पर स्किल को सिफारिश करने से पहले पूर्वापेक्षाओं की तुलना लर्नर प्रोफाइल से करनी भी ज़रूरी थी।

मैंने स्किल को अपडेट किया ताकि वह हर पूर्वापेक्षा की तुलना लर्नर प्रोफाइल से करे और संसाधन चुनने से पहले हर परस्पर-विरोधी अवधि फ़ील्ड रिपोर्ट करे।

स्टेप 6: स्किल को साप्ताहिक Grok Bot रूटीन के रूप में शेड्यूल करें

क्योंकि क्लाउड कंप्यूटर पहले बताए अनुसार चलता रहता है, रूटीन लैपटॉप बंद होने पर भी चल सकता है। सोमवार के शेड्यूल पर भरोसा करने से पहले हम इसे टेस्ट करते हैं।

यहाँ साप्ताहिक शेड्यूल जानबूझकर है। एक ही रिसर्च हर कुछ मिनट में चलाने से उपयोग खपत होगा, भले ही लर्नर विवरण और DataCamp पेज न बदले हों।

शेड्यूल, टाइम ज़ोन, और स��माएँ सेट करें

हमने अपना टाइम ज़ोन सेट किया Settings → General → Agent में, फिर पाँच विवरणों के साथ रूटीन बनाया: 

• शेड्यूल
• लक्ष्य और बजट कहाँ से पढ़ें
• क्या लौटाना है
• किस पर अप्रूवल चाहिए
• यदि कोई स्रोत गायब हो तो क्या करना है

यदि /workspace/learner-profile.md गायब है, या Scout आगे प्रगति नहीं कर सकता, तो रूटीन को समस्या रिपोर्ट करनी चाहिए और लूप में रीट्राई करने के बजाय रुक जाना चाहिए। यह Scout के ब्लॉक्ड एक्शंस को विरासत में लेता है, जबकि अप्रूवल केवल तब लागू होगा जब हम बाद में कोई और बाहरी एक्शन जोड़ेंगे। Routines को मैनेज करें View conversation details → Routines से।

सोमवार रूटीन—शेड्यूल और टाइमज़ोन दिखाता हुआ। चित्र: लेखक।

सोमवार का इंतज़ार करने के बजाय अभी चलाएँ

सोमवार का इंतज़ार करने के बजाय, मैंने अपडेटेड स्किल और उसी LLM इवैल्युएशन प्रोफाइल के साथ टेस्ट रन शुरू किया। रूटीन ने उम्मीदवार पेज खोले, LangSmith की सभी अवधि फ़ील्ड्स रिपोर्ट कीं, और उसकी LangChain पूर्वापेक्षा को not met के रूप में चिह्नित किया।

यदि यह शुरू न हो, तो देखें कि यह ऑन है या नहीं; फिर इसके विवरण (शेड्यूल, टाइम ज़ोन, Bot, लर्नर स्रोत, ब्राउज़र सत्र) जाँचें; और अंत में शेष उपयोग। गायब लर्नर विवरण या समाप्त सत्र रन रोक सकते हैं।

रूटीन ने LangSmith को योजना से बाहर रखा, अन्य उम्मीदवारों को भी इसलिए निकाला क्योंकि वे विषय से बाहर थे, पूर्वापेक्षाएँ पूरी नहीं थीं, या सूचीबद्ध कोर्स अवधि नहीं थी, और Total: 0 लौटाया। हफ्ते को भराव से पूरा करना वैलिडेशन नियमों को तोड़ देता।

रन Run history में पूर्णता चेक के साथ दिखा, और परिणाम Scout बातचीत में बना रहा। इस अंतिम टेस्ट ने पुष्टि की कि शेड्यूल, सेव स्किल, अवधि नीति, और पूर्वापेक्षा जाँच साथ में काम कर रहे थे।

रूटीन टेस्ट पूरा हुआ और हिस्ट्री दिखाता है। वीडियो: लेखक।

अंतिम विचार

इस ट्यूटोरियल में, हमने एक DataCamp Learning Scout बनाया—एक ���र्तमान लर्नर स्रोत, स्रोत जाँच, पुन: प्रयोज्य स्किल, और साप्ताहिक रूटीन के इर्द-गिर्द। प्रोफाइल में स्थायी नियम रहे, स्किल ने रिसर्च तरीका सँभाला, और रूटीन ने सोमवार का शेड्यूल दिया।

जैसा कि आप देख सकते हैं, बिल्कुल वैसा ही काम करने वाले शेड्यूल्ड साप्ताहिक रन तक पहुँचना कुछ परीक्षण-त्रुटि माँगता है। टेस्ट्स ने तीन मुद्दे उजागर किए जिन्हें एक पॉलिश्ड उत्तर छिपा सकता था: Beginner की जगह Basic, अवधि-सीमा को तय कुल मान लेना, और एक अधूरी पूर्वापेक्षा। पहले दो canonical पेज फिर खोलकर ठीक हुए। अपडेटेड स्किल ने तीसरा पकड़ा, और अंतिम रूटीन ने नियम ढीले करने के बजाय कोई सिफारिश न लौटाई।

यहाँ से, हम दोहराई सिफारिशों को रोकने के लिए एक कम्प्लीशन हिस्ट्री जोड़ सकते हैं या एक Study Coach Bot बना सकते हैं जो Scout के चुने संसाधनों को स्टडी शेड्यूल में बदले। यदि Teach a task ऐप में दिखे, तो हम उससे ब्राउज़र वर्कफ़्लो रिकॉर्ड करके एक ड्राफ्ट स्किल भी बना सकते हैं।

Grok Bot का नया X कनेक्शन Scout की डिस्कवरी स्टेप बढ़ा सकता है। X प्रोफ़ाइल जोड़ने पर अब क्रेडिट सहित डेवलपर अकाउंट बनता है। शोध-केवल Scout के लिए, X पर लिखने वाली कार्रवाइयों को ब्लॉक रखें और योजना में जोड़ने से पहले हर उम्मीदवार को उसके DataCamp पेज पर सत्यापित करें।