मुफ्त GLM5 के साथ क्लाउड/कोडेक्स कौशल निर्माण गाइड

GLM-5,智谱 का नवीनतम MoE मॉडल है, जिसमें कुल 744B पैरामीटर (40B सक्रिय) हैं, जो GLM-4.5 के 355B से काफी उन्नत है, और प्री-ट्रेनिंग डेटा 28.5T टोकन तक बढ़ गया है। यह जटिल सिस्टम इंजीनियरिंग और लंबी अवधि के एजेंट कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, और कोडिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लो में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है।

Ollama क्लाउड अब glm-5:cloud का समर्थन करता है, जिसमें 198K का संदर्भ विंडो, तेज़ गति और मुफ्त शुरुआत है (क्षमता को अनुकूलित किया गया है, शुरुआती दिनों में अस्थायी सीमाएं थीं, लेकिन अब बढ़ा दी गई हैं)।

अब मैं आपको मुफ्त में GLM-5 + कौशल निर्माण सिखाता हूँ

चरण 1: Ollama स्थापित करें और GLM-5 प्राप्त करें

नवीनतम Ollama डाउनलोड करें (https://ollama.com/download), सुनिश्चित करें कि संस्करण क्लाउड मॉडल का समर्थन करता है।

Ollama खाते में लॉग इन करें (आवश्यक, क्लाउड मॉडल का उपयोग करने के लिए)

मॉडल प्राप्त करें

ollama pull glm-5:cloud या सीधे

ollama run glm-5:cloud पहली बार चलाने पर यह पूछेगा कि क्या क्लाउड उपयोग को अधिकृत करना है, सहमत हों। सफल होने के बाद आप सीधे टर्मिनल के साथ GLM-5 से बात कर सकते हैं।

मुफ्त संस्करण में दर सीमाएं हैं, जो परीक्षण/दैनिक उपयोग के लिए उपयुक्त हैं; उच्च आवृत्ति उपयोग के लिए सशुल्क योजना को अपग्रेड किया जा सकता है।

चरण 2: एक-क्लिक क्लाउड/कोडेक्स कौशल वातावरण को ब्रिज करें

Ollama लॉन्च GLM-5 को इन उपकरणों के लिए एक निर्बाध बैकएंड मस्तिष्क बनाता है:

क्लाउड कोड

ollama launch claude --model glm-5:cloud या मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर करें

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"export ANTHROPIC_API_KEY="" # Must be Empty फिर शुरू करें

claude --model glm-5:cloud सफल होने पर आपको नीचे जैसा स्वागत इंटरफ़ेस दिखाई देगा:

✦ Claude Code v2.1.xModel: glm-5:cloudContext: 198KWelcome back!कोडेक्स

ollama launch codex --model glm-5:cloudओपनक्लॉ

ollama launch openclaw --model glm-5:cloud

चरण 3: 5 चरणों में कुशलतापूर्वक कौशल का निर्माण करें

कौशल एक फ़ोल्डर है, मुख्य फ़ाइल SKILL.md है, जो Markdown प्रारूप + YAML फ्रंट-एंड मेटाडेटा का उपयोग करती है। अन्य वैकल्पिक निर्देशिकाएँ:

• scripts/: निष्पादन योग्य स्क्रिप्ट (Python, Bash, आदि) संग्रहीत करें।

• references/: संदर्भ दस्तावेज़, टेम्पलेट फ़ाइलें, क्लाउड आवश्यकतानुसार लोड कर सकता है।

• assets/: आइकन, फ़ॉन्ट और अन्य संसाधन।

डिज़ाइन सिद्धांत (कुशल कुंजी):

• प्रगतिशील प्रकटीकरण (Progressive Disclosure): YAML में केवल मुख्य विवरण रखें (क्लाउड को जल्दी से यह तय करने दें कि यह लागू है या नहीं), मुख्य सामग्री को MD मुख्य भाग में रखें, और आवश्यकतानुसार अतिरिक्त फ़ाइलें लोड करें। संदर्भ विस्फोट से बचें।

• संयोजनीयता: कौशल अन्य कौशलों के साथ संगत होना चाहिए, एकाधिकार ग्रहण न करें।

• पोर्टेबिलिटी: एक कौशल क्लाउड वेब, क्लाउड कोड और एपीआई में सार्वभौमिक हो सकता है।

• MCP एकीकरण (वैकल्पिक): यदि MCP (Managed Claude Platform) सर्वर है, तो यह कौशल के उपकरण कॉल (जैसे एपीआई एक्सेस) को बढ़ा सकता है।

कुशल संकेत: सरल उपयोग मामलों से शुरू करें। 2-3 प्रोग्रामिंग कार्य चुनें जिन्हें आप हर दिन दोहराते हैं (जैसे "REST API टेम्पलेट उत्पन्न करें" या "Python त्रुटियों को डीबग करें"), शुरुआत में जटिल कौशल बनाने से बचें।

कौशल निर्माण में सहायता के लिए क्लाउड कोड का ही उपयोग करें (मेटा-कौशल तकनीक: क्लाउड को कौशल ढांचा उत्पन्न करने दें)। टर्मिनल में claude --model claude-4-opus (या GLM5) चलाएँ, और फिर संवादात्मक रूप से निर्माण करें।

1. उपयोग मामलों और संरचना की योजना बनाएँ

• स्पष्ट लक्ष्य: उदाहरण के लिए, "एक कौशल बनाएँ जो रूट, त्रुटि हैंडलिंग और परीक्षण टेम्पलेट सहित कुशल Python Flask API आर्किटेक्चर उत्पन्न करने में मदद करे।"

• क्लाउड कोड के साथ मंथन करें: /plan इनपुट करें या सीधे कहें "YAML और MD संरचना सहित एक Flask API पीढ़ी कौशल की योजना बनाने में मेरी मदद करें।" क्लाउड एक मसौदा आउटपुट करेगा।

• कुशल तकनीक: निर्दिष्ट करें "सरल रखें, YAML < 200 शब्द, MD < 1000 शब्द"। महत्वपूर्ण निर्णयों को रिकॉर्ड करें, जैसे इनपुट पैरामीटर (जैसे, API एंडपॉइंट सूची) और आउटपुट प्रारूप (JSON या कोड फ़ाइल)।

2. कौशल फ़ोल्डर बनाएँ

• ~/.claude/skills/ (डिफ़ॉल्ट पथ) के तहत एक नया फ़ोल्डर बनाएँ, जैसे flask-api-generator।

• SKILL.md बनाएँ, YAML फ्रंट-एंड जोड़ें:

---name: Flask API Generatordescription: Generates complete Flask API structures with routes, error handling, and tests.version: 1.0author: Your Nametriggers: ["flask api", "generate rest api", "python web app"]dependencies: ["flask", "pytest"] # वैकल्पिक, क्लाउड पर्यावरण की जाँच करेगा---- कुशल तकनीक: ट्रिगर शब्दों (triggers) का उपयोग क्लाउड को स्वचालित रूप से कौशल खोजने की अनुमति देता है। सामान्य विवरण से बचें, विशिष्ट परिदृश्यों पर ध्यान केंद्रित करें।

3. मुख्य निर्देश लिखें (MD मुख्य भाग)

• YAML के बाद विस्तृत चरण लिखें:

`## चरण 1. उपयोगकर्ता से API विनिर्देश पूछें: एंडपॉइंट, विधि, पैरामीटर।2. app.py उत्पन्न करें: Flask app, रूट और बुनियादी त्रुटि हैंडलिंग शामिल है।3. tests.py उत्पन्न करें: pytest के साथ यूनिट परीक्षण का उपयोग करें।4. फ़ाइल आउटपुट करें: वर्तमान निर्देशिका में सहेजने के लिए /write_file कमांड का उपयोग करें।

उदाहरण इनपुट- उपयोगकर्ता: GET /users और POST /users सहित एक उपयोगकर्ता प्रबंधन API उत्पन्न करें।

सर्वोत्तम अभ्यास- हमेशा प्रकार संकेत और डॉकस्ट्रिंग का उपयोग करें।- सुरक्षा को प्राथमिकता दें: इनपुट सत्यापन जोड़ें।`- स्क्रिप्ट उदाहरण जोड़ें: scripts/ के तहत generate_routes.py रखें, क्लाउड कॉल कर सकता है।

• कुशल तकनीक: क्रमांकित चरणों + उदाहरणों का उपयोग करें। परीक्षण करते समय, क्लाउड को "अनुकरण करने" दें: कहें "इस कौशल का उपयोग करके एक उदाहरण कार्य को संसाधित करें", पुनरावृति और अनुकूलन करें।

4. वैकल्पिक घटक जोड़ें

• स्क्रिप्ट: जैसे Python स्क्रिप्ट कुछ तर्क को स्वचालित करने के लिए (जैसे, Jinja2 के साथ टेम्पलेट उत्पन्न करें)। क्लाउड /run_script के माध्यम से निष्पादित कर सकता है।

• संदर्भ फ़ाइलें: references/best_practices.md रखें, Flask सुरक्षा विनिर्देशों का वर्णन करें।

• संपत्ति: जैसे टेम्पलेट फ़ाइलें assets/base_app.py.jinja।

• कुशल तकनीक: केवल आवश्यक आइटम जोड़ें। 80% कौशल के लिए केवल SKILL.md पर्याप्त है। MCP उपयोगकर्ता बाहरी उपकरणों को एकीकृत कर सकते हैं (जैसे डेटाबेस कनेक्शन)।

5. परीक्षण और पुनरावृति

• कौशल लोड करें: क्लाउड कोड में /load_skill flask-api-generator इनपुट करें या इसे स्वचालित रूप से खोजने दें।

• परीक्षण: ट्रिगर कार्य इनपुट करें, आउटपुट का निरीक्षण करें। संदर्भ उपयोग की जाँच करें (/context का उपयोग करके जाँच करें कि क्या यह अतिभारित है)।

• पुनरावृति: यदि विफल हो, तो "Heal Skill" विचार (सामुदायिक तकनीक) का उपयोग करें: त्रुटि का विश्लेषण करें, MD को अपडेट करें (जैसे "निर्भरता लापता होने को संभालने" चरण जोड़ें)।

• कुशल तकनीक: बहु-दौर संवाद के साथ परीक्षण करें। लॉग रिकॉर्ड करें: /log on इंटरैक्शन को कैप्चर करें, डीबगिंग की सुविधा के लिए।