13 पाठ, हर एक स्वतंत्र पैकेज — अध्ययन नोट्स, फ्लैशकार्ड और एक बोली गई सारांश। ऑफ़लाइन खोलें; अपनी गति से सीखें।
हर कार्ड एक पूरा पाठ खोलता है: पढ़ने के लिए नोट्स, अभ्यास के लिए कार्ड और सुनने के लिए सारांश। कहीं से भी शुरू करें; ये स्वतंत्र हैं।
Claude Developer Platform** Anthropic का Claude के साथ प्रोग्रामेटिक रूप से बनाने के लिए बुनियादी ढांचा है। ब्राउज़र में Claude के साथ चैट करने के बजाय, आप अपने कोड से संरचित अनुरोध भेजते हैं और संरचित प्रतिक्रियाएं वापस पाते हैं — हर विवरण पर नियंत्रण के साथ: कौन सा मॉडल उपयोग करना है, कितने token खर्च करने हैं, Claude कौन से tools उपयोग कर सकता है, और यह कौन से system instructions का पालन करता है।
Claude को नमस्ते कहना आपके दिल को गर्म कर सकता है, लेकिन यह वास्तव में उपयोगी नहीं है। इस पाठ में हम Claude को कुछ वास्तविक भेजेंगे और संरचित अंतर्दृष्टि वापस पाएंगे — बस 20 लाइनों के कोड में।
आप Claude के साथ एक ऐप शिप कर रहे हैं। आप कौन सा मॉडल चुनते हैं? यदि आप सबसे स्मार्ट वाले को डिफ़ॉल्ट करते हैं, तो आपका API बिल आपको आश्चर्यचकित करेगा। सबसे सस्ता चुनें, और आउटपुट टिक नहीं सकता। प्रत्येक मॉडल के अलग-अलग ट्रेड-ऑफ हैं, और सही मॉडल चुनना **गुणवत्ता** और **लागत** दोनों को प्रभावित करता है।
आपने API कॉल किए हैं, लेकिन एक एकल कॉल केवल एक प्रतिक्रिया देता है। यदि आप एक वर्कफ़्लो को स्वचालित करना चाहते हैं, तो Claude को कार्य करने, परिणाम देखने, अगला निर्णय लेने और आगे बढ़ने की आवश्यकता है। यह पैटर्न वह है जिसे लोग **agentic workflows** के बारे में बात करते हैं।
आपके मौजूदा workflows कई अलग-अलग technologies पर निर्भर करते हैं — project management software, databases, files। Claude ये चीजें खुद से check नहीं कर सकता। इसके बजाय, यह **tools** पर निर्भर करता है, जो Claude को external data और actions तक पहुंच देते हैं।
कुछ कार्यों को तेजी से उत्तर देने से अधिक की आवश्यकता होती है। Claude किसी समस्या को प्रतिक्रिया देने से पहले हल कर सकता है — यह एक विशेषता है जिसे **extended thinking** कहा जाता है। इस पाठ में, हम देखेंगे कि thinking क्या है, इसे कैसे चालू करें, और यह वास्तव में कब मदद करता है।
आप अपने स्वयं के कस्टम tools बना सकते हैं, लेकिन कुछ capabilities काफी सामान्य हैं कि Anthropic उन्हें पहले से बनाकर भेजता है। आप कोड नहीं लिखते। आप sandbox को host नहीं करते। आप बस tool को घोषित करते हैं, और Anthropic इसे चलाता है।
कौशल** निर्देशों, स्क्रिप्ट और संसाधनों के फ़ोल्डर हैं जो Claude विशेष कार्यों पर प्रदर्शन में सुधार के लिए गतिशील रूप से लोड करता है। प्रत्येक कौशल के मूल में एक `SKILL.md` फ़ाइल है — निर्देशों का एक पैकेज जिसे आप एक बार अपलोड करते हैं और फिर किसी भी `messages.create` कॉल से जोड़ते हैं। आप Claude को सिखा रहे हैं कि _आप_ कुछ कैसे करते हैं: आपका स्थिति रिपोर्ट प्रारूप, आपकी समीक्षा चेकलिस्ट, आपकी रिलीज़ नोट्स। Claude कौशल को पढ़ता है, प्रक्रिया का पालन करता है, और आपके आकार में आउटपुट तैयार करता है।
हमारे पास tools, skills, और connectors हैं। तो फिर **MCP** क्यों मौजूद है? पहली नज़र में यह API के ऊपर एक दूसरा API स्टैक किया हुआ लगता है। यह एक उचित सवाल है — और जवाब इस बात पर निर्भर करता है कि integration code को कौन maintain करता है।
हर request जो आप Claude को भेजते हैं उसके पास एक **context window** होता है। एक मिलियन tokens बहुत कुछ लगता है, लेकिन जब आप एक real agent ship कर रहे हों तो यह तेजी से खत्म हो जाता है। यहीं **context management** काम आती है: यह है कि आप window के अंदर कैसे रहें बिना महत्वपूर्ण चीजों को खोए।
Claude Managed Agents** एजेंट्स को बड़े पैमाने पर बनाने और तैनात करने के लिए APIs का एक सूट है। आप विशिष्ट tools, personas, और capabilities के साथ एजेंट्स को परिभाषित करते हैं। आप sandbox environments को सही packages और network controls के साथ कॉन्फ़िगर करते हैं। फिर आप अपने स्वयं के एप्लिकेशन से sessions को शुरू करते हैं, और Claude एक isolated container के अंदर काम करता है जिसमें पूर्ण file system access, bash execution, और web search होता है।
यदि आपने एक एजेंट लूप को हाथ से बनाया है, तो आप प्रक्रिया जानते हैं: while लूप्स, स्टॉप रीजन स्विच, टूल एक्सीक्यूशन। यह काम करता है, और बहुत सारी सुविधाओं के लिए यह वास्तव में सही आकार है। लेकिन कभी-कभी वह लूप बहुत लंबे समय तक चलने वाला होता है — मिनट, शायद घंटे भी — कई टूल्स के साथ, स्टेट को बनाए रखने के साथ, फाइलें लिखने के साथ, और नेटवर्क हिचकी के बाद काम को फिर से शुरू करने के साथ। उस बिंदु पर, आप लूप को अपने सर्वर पर नहीं चलाना चाहते। आप इसे डेलीगेट करना चाहते हैं। यही **प्रबंधित एजेंट** हैं।
Claude API को कॉल करने वाला कोड हाथ से लिखना ठीक काम करता है, लेकिन एक और भी तेज़ रास्ता है: Claude को इसे लिखने दें। इस पाठ में, हम **Claude Code** का उपयोग करके एक स्टब की गई फ़ाइल से एक API इंटीग्रेशन भरेंगे — इस कोर्स में आपने जो primitives सीखे हैं उन्हीं का उपयोग करके।