साझा प्रोजेक्ट: Orkas में लोग और AI एजेंट मिलकर कैसे काम करते हैं

अब तक Orkas में आप जो कुछ भी सेट करते थे, वह सिर्फ़ आपका होता था। आप प्रोजेक्ट निर्देश लिखते थे, आपके एजेंट मेमोरी बनाते जाते थे, आप रेफ़रेंस फ़ाइलें जुटाते थे और करने योग्य मदों के रूप में काम की योजना बनाते थे — और जैसे ही आपको किसी सहकर्मी, कॉन्ट्रैक्टर या क्लाइंट को काम का कोई हिस्सा सौंपना होता, यह सारा संदर्भ आपकी मशीन पर ही रह जाता था। आप किसी चैट ऐप में प्रॉम्प्ट चिपका सकते थे, लेकिन प्रॉम्प्ट कोई प्लेबुक नहीं होता।

Orkas 1.8 प्रोजेक्ट को वह जगह बनाता है जहाँ लोग मिलकर काम करते हैं। आप लोगों को किसी प्रोजेक्ट में आमंत्रित करते हैं; उन्हें वही निर्देश, मेमोरी, लाइब्रेरी की फ़ाइलें, करने योग्य मदें और साझा एजेंट मिलते हैं; और हर व्यक्ति अपनी AI टीम के साथ अपने हिस्से का काम करता है।

एक व्यक्ति के लिए Orkas कैसे काम करता है

साझा प्रोजेक्ट Orkas के उन हिस्सों पर बने हैं जो पहले से मौजूद हैं, इसलिए पहले एक छोटा-सा परिचय।

आपका कंप्यूटर — Orkas डेस्कटॉप ऐप (macOS · Windows)
├─ Commander — काम की योजना बनाता है, एजेंट चुनता है, नतीजे एक साथ लाता है
│  ├─ बिल्ट-इन विशेषज्ञ — रिसर्च, लेखन, स्लाइड, इमेज, वीडियो, ऑफ़िस फ़ाइलें, कोड, UI, SEO/GEO …
│  ├─ आपके कस्टम एजेंट — निर्देश + स्किल + मानक
│  └─ बाहरी CLI एजेंट — Claude Code, Codex, OpenCode …
├─ एजेंट संचालन ढाँचा — रन लूप, टूल, सेशन, अनुमतियाँ
├─ संदर्भ — मेमोरी (एजेंट · प्रोजेक्ट · कोर), स्किल, कनेक्टर
└─ प्रोजेक्ट — निर्देश, मेमोरी, लाइब्रेरी, करने योग्य मदें, स्वचालन

मॉडल — Orkas के आधिकारिक मॉडल, या आपकी अपनी प्रोवाइडर कुंजियाँ
Orkas क्लाउड — खाता और क्रेडिट · वैकल्पिक निजी सिंक · साझा प्रोजेक्ट

Commander और विशेषज्ञ। आप Commander से बात करते हैं। वह तय करता है कि खुद जवाब दे, काम किसी एक विशेषज्ञ को सौंप दे, या उसके हिस्से एक साथ कई एजेंटों को भेजे और उनके लौटाए नतीजे इकट्ठा करे। विशेषज्ञ ऐसे एजेंट हैं जिनका काम सीमित होता है और जिनके पास उसी काम के टूल होते हैं। आप चैट में ही अपने एजेंट बना सकते हैं: एक भूमिका, काम करने का तरीका, वे मानक जिन पर उसे खरा उतरना है, और वे स्किल जिनका वह इस्तेमाल कर सकता है। अगर आप पहले से Claude Code या Codex इस्तेमाल करते हैं, तो उन्हें भी एजेंट के रूप में जोड़ सकते हैं।

एजेंट संचालन ढाँचा। हर एजेंट एक ही रनटाइम पर चलता है: एक लूप, जो मॉडल को कॉल करता है, टूल चलाता है, अनुमतियाँ जाँचता है और ऐसा सेशन रखता है जिसे दोबारा बहाल किया जा सके। इसके बारे में हमने वह परत जो मॉडल को उत्पाद बनाती है में विस्तार से लिखा है।

मेमोरी और स्किल। हर एजेंट की अपनी मेमोरी होती है, हर प्रोजेक्ट की अपनी प्रोजेक्ट मेमोरी, और Commander एक छोटी कोर मेमोरी रखता है जो आपके पूरे काम में साथ चलती है। स्किल निर्देशों और स्क्रिप्ट के फ़ोल्डर होते हैं, जिन्हें कोई एजेंट तब लोड कर सकता है जब किसी काम में उनकी ज़रूरत हो।

प्रोजेक्ट। प्रोजेक्ट उस काम का ठिकाना है जो कई दिनों या हफ़्तों तक चलता है:

• प्रोजेक्ट निर्देश — लक्ष्य और काम के नियम, अधिकतम 4,000 अक्षर, जिन्हें प्रोजेक्ट के हर कार्य की शुरुआत में पढ़ा जाता है।
• प्रोजेक्ट मेमोरी — वे तथ्य जिन्हें प्रोजेक्ट एक कार्य से दूसरे कार्य तक याद रखता है।
• लाइब्रेरी — प्रोजेक्ट की रेफ़रेंस फ़ाइलें। एजेंट इसमें खोजते और पढ़ते हैं, और तैयार डिलिवरेबल वापस इसमें सहेज सकते हैं।
• करना है — नियोजित काम की सूची, जिसमें हर करने योग्य मद की एक स्थिति होती है: लंबित → प्रगति में → पुष्टि की प्रतीक्षा में → पूरा। जब कोई एजेंट किसी मद का काम पूरा कर लेता है, तो उसकी स्थिति पुष्टि की प्रतीक्षा में कर देता है; फिर कोई व्यक्ति काम जाँचकर स्थिति पूरा करता है, या वापस प्रगति में।
• स्वचालित — एक वैकल्पिक स्विच, जिसे चालू करने पर Commander एक बार में एक तैयार मद को आगे बढ़ाता है। यह डिफ़ॉल्ट रूप से बंद रहता है और एक दिन में अधिकतम 20 करने योग्य मदें आगे बढ़ाता है।

मॉडल। आप क्रेडिट के साथ Orkas के आधिकारिक मॉडल इस्तेमाल कर सकते हैं, या अपनी प्रोवाइडर कुंजी जोड़ सकते हैं (OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, OpenRouter या कोई भी OpenAI-संगत एंडपॉइंट)।

यह सब इस विचार के इर्द-गिर्द बना था कि एक व्यक्ति अपनी AI टीम को निर्देश देता है। साझा प्रोजेक्ट इस तरीके को बनाए रखते हैं और इसमें और लोगों को जोड़ते हैं।

साझा प्रोजेक्ट: प्रोजेक्ट के सदस्य हो सकते हैं

जब आप कोई प्रोजेक्ट साझा करते हैं, तो Orkas वे हिस्से अपलोड करता है जिनकी किसी साथी को ज़रूरत होती है, और बाकी को वहीं रहने देता है जहाँ वह था। पुष्टि करने से पहले डायलॉग यह साफ़-साफ़ बता देता है: “प्रोजेक्ट निर्देश, मेमोरी, फ़ाइलें, करने योग्य मदें और उनके अटैचमेंट अपलोड होंगे। कार्य और स्वचालन निजी रहेंगे।”

माया (मालिक) ── अपना Commander, एजेंट, मॉडल, क्रेडिट, चैट
लियो (सदस्य) ── अपना Commander, एजेंट, मॉडल, क्रेडिट, चैट
एना  (सदस्य) ── अपना Commander, एजेंट, मॉडल, क्रेडिट, चैट
        │
        │  निर्देश · मेमोरी · लाइब्रेरी · करने योग्य मदें · साझा एजेंट
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Orkas क्लाउड में साझा प्रोजेक्ट — स्टोरेज का हिसाब मालिक के खाते में

हर सदस्य का Orkas साझा हिस्सों की एक पूरी स्थानीय प्रति रखता है, और उसके एजेंट उसी प्रति से काम करते हैं।

एक उदाहरण, कदम-दर-कदम

माया एक छोटा कंटेंट स्टूडियो चलाती है। वह अपना वसंत लॉन्च प्रोजेक्ट कॉपीराइटर लियो और फ़्रीलांस डिज़ाइनर एना के साथ साझा करती है।

1. माया उन्हें आमंत्रित करती है। प्रोजेक्ट के सदस्य कार्ड में वह सदस्यों को आमंत्रित करें पर क्लिक करती है। पहली बार डायलॉग बताता है कि क्या-क्या साझा होगा, और साझा करना शुरू करें और लिंक बनाएँ का विकल्प देता है। वह लिंक कॉपी करती है — यह 7 दिन तक मान्य रहता है — और लियो व एना को भेज देती है।

2. लियो जुड़ता है। वह अपने ब्राउज़र में लिंक खोलता है, साइन इन करता है (मुफ़्त खाता काफ़ी है), निमंत्रण स्वीकार करें और फिर Orkas खोलें पर क्लिक करता है। अगर Orkas अभी इंस्टॉल नहीं है, तो पेज डाउनलोड का विकल्प देता है। प्रोजेक्ट उसके साइडबार में “साझा प्रोजेक्ट” के निशान के साथ दिखने लगता है, और प्रोजेक्ट की फ़ाइलें, करने योग्य मदें और एजेंट बैकग्राउंड में डाउनलोड हो जाते हैं।

3. माया अपना लेखन एजेंट साझा करती है। उसका कस्टम एजेंट ब्रांड लेखक स्टूडियो का लहजा जानता है। कस्टम एजेंट अपने-आप साझा नहीं होते, इसलिए वह उस एजेंट पर साझा करें क्लिक करती है। Orkas उसे एक पैकेज के रूप में प्रकाशित करता है: उसके निर्देश और उसकी स्किल, जिनमें वे स्किल भी शामिल हैं जो उसने काम करते हुए सीखीं। उसकी मेमोरी और चैट इतिहास इसमें शामिल नहीं होते। लियो और एना के Orkas उसे अपने-आप इंस्टॉल कर लेते हैं।

4. माया काम की योजना बनाती है। वह एक करने योग्य मद जोड़ती है — “ब्रीफ़ के आधार पर लॉन्च के तीन ईमेल ड्राफ़्ट करें” — ज़िम्मेदार सदस्य में लियो को चुनती है और ब्रीफ़ अटैच कर देती है।

5. लियो का AI काम करता है, लियो के कंप्यूटर पर। लियो उस मद से ब्रांड लेखक को जोड़ता है और अभी प्रक्रिया करें चुनता है। Orkas पहले सर्वर पर इस रन को अपने नाम दर्ज करता है: सिर्फ़ ज़िम्मेदार सदस्य ही इसे शुरू कर सकता है, और एक समय में सिर्फ़ एक रन सक्रिय रह सकता है। लियो की मशीन पर एक नई कार्य-बातचीत खुलती है। एजेंट प्रोजेक्ट निर्देश, प्रोजेक्ट मेमोरी और अटैच किया गया ब्रीफ़ पढ़ता है, लाइब्रेरी में खोज सकता है, और लियो के मॉडल व क्रेडिट इस्तेमाल करता है। काम पूरा होने पर वह मद की स्थिति पुष्टि की प्रतीक्षा में कर देता है और ड्राफ़्ट लाइब्रेरी में सहेज देता है, जैसा प्रोजेक्ट निर्देशों में कहा गया है।

6. नतीजा सबको दिखता है — बातचीत नहीं। कुछ ही मिनटों में, या जैसे ही माया प्रोजेक्ट खोलती है या रीफ़्रेश करें पर क्लिक करती है, करना है और लाइब्रेरी टैब पर लाल बिंदु दिखने लगते हैं। वह लाइब्रेरी से लियो के ड्राफ़्ट खोलती है और उनके ठीक होने पर मद की स्थिति पूरा कर देती है। अपने एजेंट के साथ लियो की बातचीत उसी के पास रहती है।

7. दो लोग एक ही फ़ाइल बदलते हैं। एना और माया दोनों ब्रीफ़ में कुछ बदलाव करती हैं। अगर उनके बदलाव आपस में नहीं टकराते, तो Orkas टेक्स्ट को अपने-आप मर्ज कर देता है। अगर टकराते हैं, तो प्रोजेक्ट के टकराव में मेरी प्रति और साझा प्रति साथ-साथ दिखती हैं, और हर व्यक्ति इनमें से एक चुनता है।

चरण 5 से एक सुझाव: एजेंट लाइब्रेरी में फ़ाइलें तभी सहेजता है जब उससे ऐसा करने को कहा जाए। अपने प्रोजेक्ट निर्देशों में “हर डिलिवरेबल लाइब्रेरी में सहेजें” जैसी एक पंक्ति जोड़ दें, फिर हर सदस्य के एजेंट उसका पालन करेंगे।

कई लोग, कई एजेंट

साझा प्रोजेक्ट में हर करने योग्य मद के लिए एक व्यक्ति ज़िम्मेदार होता है, और काम करने के लिए उससे कोई एजेंट जोड़ा जा सकता है।

• Commander पूरी टीम के लिए योजना बना सकता है। प्रोजेक्ट में Commander करने योग्य मदों की पूरी सूची पढ़ सकता है — साथियों की मदें भी — नई मदें बना सकता है, उन्हें सदस्यों को सौंप सकता है और फ़ाइलें अटैच कर सकता है। वह किसी ऐसे काम को, जो अभी किसी को सौंपा नहीं गया है, कई विशेषज्ञों में बाँटकर उनके नतीजों को एक साथ भी जोड़ सकता है।
• अपनी मदों के लिए एजेंट सिर्फ़ आप चुनते हैं। आप कोई मद लियो को सौंप सकते हैं, लेकिन उस पर कौन-सा एजेंट चलेगा, यह लियो तय करता है। मद किसी और को सौंपने पर उससे जुड़ा एजेंट हट जाता है।
• साझा एजेंट सबको एक ही प्लेबुक पर रखते हैं। जब माया ब्रांड लेखक को बेहतर बनाती है, तो Orkas उसे दोबारा प्रकाशित करता है और सदस्यों को नया संस्करण अपने-आप मिल जाता है; जो रन पहले से चल रहा है, वह उसी संस्करण पर चलता रहता है जिससे वह शुरू हुआ था। किसी एजेंट को बदलने या उसका साझा करना बंद करने का अधिकार सिर्फ़ उसी व्यक्ति के पास है जिसने उसे साझा किया।
• बिल्ट-इन एजेंट सबके लिए उपलब्ध हैं। प्रोजेक्ट में जोड़े गए मार्केटप्लेस एजेंट हर सदस्य के लिए अपने-आप इंस्टॉल हो जाते हैं।
• CLI एजेंट निजी रहते हैं। लियो अब भी प्रोजेक्ट के अपने कार्यों में Claude Code या Codex ला सकता है — उन्हें प्रोजेक्ट निर्देश और मेमोरी मिलते हैं — लेकिन साझा प्रोजेक्ट में उन्हें न साझा किया जा सकता है, न किसी मद से जोड़ा जा सकता है। वे ऐसे CLI पर निर्भर होते हैं जो किसी एक व्यक्ति के कंप्यूटर पर इंस्टॉल और साइन-इन हो।
• “स्वचालित” हर व्यक्ति का अपना होता है। हर सदस्य अपने लिए स्वचालित चालू कर सकता है। साझा प्रोजेक्ट में यह सिर्फ़ वही मदें आगे बढ़ाता है जो उस सदस्य को सौंपी गई हैं।

हमने इसे ऐसा क्यों बनाया

प्रोजेक्ट साझा करें, बातचीत नहीं

किसी एजेंट के साथ काम के दौरान हुई बातचीत बीच में छोड़ी गई कोशिशों, अधूरे अनुरोधों और निजी नोट्स से भरी होती है। किसी साथी को शायद ही उसकी ज़रूरत पड़ती है; उसे नतीजा चाहिए, और वे नियम जिनसे वह नतीजा निकला। इसलिए साझा प्रोजेक्ट टिकाऊ हिस्सों को सिंक करते हैं — निर्देश, मेमोरी, लाइब्रेरी, करने योग्य मदें और एजेंट — और बातचीत को निजी रखते हैं। नतीजे टीम तक वैसे ही पहुँचते हैं जैसे पूरा हुआ काम पहुँचना चाहिए: लाइब्रेरी में फ़ाइलों के रूप में, और पुष्टि की प्रतीक्षा करती एक मद के रूप में।

हर कोई अपना AI खुद लाता है

साझा प्रोजेक्ट में सदस्य अपने ही मॉडल, कुंजियों, कनेक्टर साइन-इन, अनुमति सेटिंग और क्रेडिट से एजेंट चलाता है — वही नियम, जो उसके निजी काम पर लागू होते हैं। सदस्य के AI इस्तेमाल का खर्च मालिक नहीं उठाता, और किसी की API कुंजियाँ या क्रेडिट साझा नहीं होते। सर्वर साझा फ़ाइलें संग्रहित करता है, जाँचता है कि कौन क्या कर सकता है, और रन की लीज़ जारी करता है। वह एजेंट नहीं चलाता।

ज़िम्मेदारी इंसान की, काम एजेंट का

करने योग्य मद किसी व्यक्ति को सौंपी जाती है, एजेंट को नहीं। काम कैसे करना है, यह एजेंट तय करता है; लेकिन वह ज़िम्मेदार व्यक्ति की जगह कभी नहीं लेता। रन सिर्फ़ वही व्यक्ति शुरू कर सकता है, और काम पूरा होने पर एजेंट मद को पूरा चिह्नित करने के बजाय पुष्टि के लिए वापस सौंप देता है। जब एक प्रोजेक्ट में कई लोग और ढेरों एजेंट हों, तो हर हिस्से के लिए किसी न किसी को जवाबदेह होना ही चाहिए — इसलिए वह हमेशा एक व्यक्ति होता है।

जान-बूझकर एसिंक्रोनस

Orkas में आपके बदलाव पहले आपके कंप्यूटर पर सहेजे जाते हैं और फिर बैकग्राउंड में प्रकाशित होते हैं। दूसरों को ये बदलाव तब मिलते हैं जब वे प्रोजेक्ट खोलते हैं, ऐप पर लौटते हैं, रीफ़्रेश करें पर क्लिक करते हैं, या पाँच मिनट वाली अगली जाँच पर। लाइव को-एडिटिंग नहीं है। एजेंट बहुत कुछ लिखते हैं, और अक्सर एक ही झटके में; आपके सामने बदलती फ़ाइलों के मुकाबले पहले से तय चेकपॉइंट पर भरोसा करना आसान है। जब दो बदलाव टकराते हैं, तो Orkas जितना सुरक्षित रूप से मर्ज कर सकता है, कर देता है; बाकी के लिए किसी व्यक्ति से चुनने को कहता है।

पहले छोटी टीमें

साझा करने के लिए मालिक को सशुल्क प्लान चाहिए; सदस्य मुफ़्त खाते से जुड़ते हैं। इससे किसी फ़्रीलांसर, क्लाइंट या नए कर्मचारी के लिए निमंत्रण पर हाँ कहने की लागत शून्य रहती है, और साझा करने की लागत — प्लान और क्लाउड स्टोरेज — उसी व्यक्ति पर रहती है जिसने प्रोजेक्ट बनाया। प्लान छोटी टीमों के हिसाब से बने हैं — एक प्रोजेक्ट में तीन से दस लोग — विभागों के लिए नहीं।

अंत में

Orkas की शुरुआत इस रूप में हुई थी कि एक व्यक्ति AI एजेंटों की टीम को निर्देश देता है। साझा प्रोजेक्ट इस ढाँचे को बनाए रखते हुए उसे और बड़ा करते हैं: एक छोटी टीम वह सब साझा करती है जो इन एजेंटों को उपयोगी बनाता है — नियम, मेमोरी, सामग्री और योजना — जबकि हर व्यक्ति अपना AI, अपनी कुंजियाँ और अपनी बातचीत अपने पास रखता है, और अपने हिस्से के काम के लिए ज़िम्मेदार रहता है।

छोटी टीमों के चार सेटअप, जिन्हें आप अपना सकते हैं, छोटी टीमों के साझा प्रोजेक्ट पेज पर देखें।

अगर आप पहले से किसी सहकर्मी, कॉन्ट्रैक्टर या क्लाइंट के साथ काम करते हैं, तो इसे किसी एक प्रोजेक्ट पर आज़माएँ: अपनी साझा प्लेबुक उसके निर्देशों में लिखें और उन्हें आमंत्रित करें। macOS और Windows के लिए Orkas डाउनलोड करना मुफ़्त है।