Anthropic, OpenAI, Google के 4 अपडेट: एक छिपा हुआ पैटर्न

पिछले कुछ दिनों में तीन बड़ी कंपनियों के चार अपडेट आए। अलग-अलग announcements, अलग-अलग feature names, लेकिन जब इन्हें एक साथ रखकर देखा तो एक pattern साफ़ दिखा।

ये चारों अपडेट वही काम करते हैं जो developers पहले से खुद juggle करके करते थे। बस अब वो juggling product में built-in हो गई।

Claude Code Remote Control: tmux + Tailscale की विदाई

अगर आप Claude Code seriously use करते हैं तो आपके पास शायद कोई न कोई remote setup होगा। Tailscale, tmux session, कोई custom SSH trick। फ़ोन पर कुछ देखना हो तो अलग workaround।

Anthropic ने /remote-control command launch किया। Max plan के लिए research preview है अभी।

क्या होता है इससे: terminal में /remote-control type करो, QR code आ जाता है। फ़ोन से scan करो, session फ़ोन पर आ जाती है। बस।

लेकिन इससे ज़्यादा ज़रूरी बात यह है: लैपटॉप सो जाए, connection drop हो तो session वहीं रहती है, auto-reconnect हो जाती है। Local filesystem और MCP servers जैसे थे वैसे ही रहते हैं। कोई state नहीं टूटता।

पहले developers खुद tmux + Tailscale का combination बनाकर यही achieve करते थे। अब वो infrastructure product में आ गया।

Cowork Enterprise: plugin marketplace ही असली मैदान है

Anthropic का Cowork enterprise tier एक plugin marketplace के साथ आया है। पहली नज़र में feature list लंबी है: 10 role-specific templates, 12 नए connectors (Docusign, FactSet), structured input forms, OpenTelemetry tracking।

लेकिन जो चीज़ सबसे ज़्यादा matter करती है वो है internal plugin market।

Enterprise में हर team का workflow अलग होता है। Engineering के लिए Claude एक तरह काम करे, Legal के लिए दूसरी तरह, Finance के लिए तीसरी। पहले यह customization या तो होती नहीं थी, या IT को manually हर team के लिए अलग config manage करनी पड़ती थी।

Internal plugin marketplace से company अपने plugins बना सकती है (Claude Agent SDK जैसा format use करके) और team-wise deploy कर सकती है। Plugin format वही है जो Claude Code extensions में use होता है। तो एक बार बनाया, हर जगह deploy।

यह essentially वही enterprise AI customization है जो पहले expensive professional services के ज़रिए होती थी। अब self-serve है।

Codex Sub-agents और Responses API WebSocket: दो अलग अपडेट, एक बड़ी synergy

OpenAI की तरफ से दो updates आए। अलग-अलग हैं, लेकिन इनकी synergy असली story है।

Codex में official sub-agents: अब Codex किसी बड़े task को parallel sub-tasks में split कर सकता है। Multi-file refactoring, parallel test runs, independent feature branches: ये सब एक साथ चल सकते हैं।

Responses API में WebSocket mode: यह ज़्यादा technical है लेकिन practically बड़ा फ़र्क पड़ता है। WebSocket connection बना रहता है हर API call के बीच। 20+ tool calls वाले workflows में 20-40% speed improvement मिलती है।

Cline ने इसे test किया। Complex multi-file tasks में roughly 40% improvement मिला।

अब दोनों को combine करो: sub-agents parallel काम कर रहे हैं, और हर sub-agent WebSocket के through fast tool calls कर रहा है। यही synergy है।

Developers पहले इसे manually orchestrate करते थे: multiple terminal windows, parallel Claude sessions, खुद tasks split करना। अब यह built-in है।

Gemini CLI में Hooks: agent loop को code से control करो

यह update technically छोटा लगता है, लेकिन philosophically बड़ा है।

Claude Code ने hooks feature पिछले September में introduce किया था। Google ने v0.26.0 में Gemini CLI के लिए यही feature add किया: BeforeTool और AfterAgent hooks।

तीन-tier configuration priority है: project-level, user-level, system-level। जो config ज़्यादा specific है वो override करती है।

Hooks का मतलब है: agent कोई tool call करने से पहले आपका code run हो सकता है। Agent का काम पूरा होने के बाद आपका code run हो सकता है। Validation, logging, automatic file formatting, custom guardrails: ये सब आप agent loop में inject कर सकते हो बिना model को modify किए।

पहले advanced users Gemini CLI को wrapping करके यही achieve करते थे। Custom shell scripts, Python wrappers। अब यह first-class feature है।

Google का Claude Code को follow करना interesting है। Competition में features तेज़ी से converge हो रहे हैं।

चारों अपडेट में एक common thread

इन्हें देखो:

• Remote Control: developers जो tmux + Tailscale से करते थे, वो built-in हो गया
• Plugin marketplace: IT जो manual config से करती थी, वो self-serve हो गया
• Sub-agents + WebSocket: developers जो manually parallel sessions से करते थे, वो automated हो गया
• Hooks: advanced users जो custom wrappers से करते थे, वो first-class feature बन गया

Pattern एक ही है: “यूज़र्स पहले से जो कर रहे थे” उसे product में absorb करना।

यह coincidence नहीं है। तीनों companies एक ही strategy follow कर रही हैं।

जब कोई नया tool आता है तो power users उसे extend करना शुरू करते हैं। वो workarounds बनाते हैं, integrations जोड़ते हैं, custom workflows develop करते हैं। Companies इन patterns को observe करती हैं और उन्हें official features में convert करती हैं।

यह software evolution का classic cycle है। लेकिन AI tools में यह cycle बहुत fast हो गया है।

तो असली competition कहाँ है?

Model benchmarks important हैं, लेकिन वो complete picture नहीं देते।

अगर दो tools के models similar quality के हों, तो developer उसे choose करेगा जो उसके workflow में ज़्यादा smoothly fit हो। जो उसके existing habits को replace करे बिना augment करे।

Workflow absorption की speed ही real competitive advantage है।

जो company यह fastest करती है (developers के pain points observe करो, उन्हें features में convert करो, फिर नए pain points के लिए फिर observe करो) वो जीतती है।

इन चारों updates को देखकर लगता है कि तीनों companies को यह समझ आ गया है। अब race यह नहीं कि किसका model smarter है। Race यह है कि किसका product developer के workflow को ज़्यादा absorb कर सके।

और यह race अभी शुरू हुई है।