Claude Code के Task सिस्टम ने AI-नेटिव इंजीनियर की असली शर्त बताई

पिछले हफ्ते, Claude Code ने चुपचाप Todo का नाम बदलकर Task कर दिया। देखने में बस एक शब्द बदला लगता है, लेकिन असल में यह एक पूरी तरह अलग सिस्टम की शुरुआत है।

Todo एक ऐसी लिस्ट थी जो Claude अकेले मैनेज करता था - एक सिंगल एजेंट की निजी मेमोरी। Task कई एजेंट्स के बीच शेयर होने वाली काम की इकाई है। यह फर्क AI कोडिंग टूल्स के पूरे पैराडाइम को बदल देता है।

दूसरे शब्दों में, AI Swarm के लिए जरूरी एक नई एब्स्ट्रैक्शन यूनिट सामने आई है।

मूल बात डेलिगेशन है, ऑटोमेशन नहीं

पुराना Claude Code एक अकेला दिमाग था। कोई मुश्किल प्रोजेक्ट दो तो बीच में पहले के स्टेप्स भूल जाता था, और आपको 60% के आसपास बार-बार दोबारा शुरू करना पड़ता था।

नए Task सिस्टम का आर्किटेक्चर बिल्कुल अलग है:

• आप एक टीम लीडर से बात करते हैं। लीडर सीधे कोड नहीं लिखता। वह प्लान बनाता है, काम सौंपता है, और नतीजे जोड़ता है।
• जब आप प्लान अप्रूव करते हैं, तो स्पेशलिस्ट एजेंट्स बनाए जाते हैं जो पैरेलल में काम करते हैं।

यह ऑटोमेशन नहीं है - यह डेलिगेशन है। फर्क अहम है। ऑटोमेशन का मतलब है एक जानी-पहचानी सीक्वेंस को स्क्रिप्ट करना। डेलिगेशन का मतलब है नतीजे तय करना और एक स्ट्रक्चर्ड टीम पर भरोसा करना कि वह खुद रास्ता खोजे।

डिपेंडेंसी ग्राफ असली हथियार है

Task सिस्टम का सबसे अहम फीचर है टास्क के बीच डिपेंडेंसी (blockedBy)। टास्क 3 तब तक शुरू नहीं हो सकता जब तक टास्क 1 और 2 पूरे न हों।

यह इतना जरूरी क्यों है?

पहले, Claude को पूरा प्लान अपने दिमाग में रखना पड़ता था। जैसे-जैसे कॉन्टेक्स्ट लंबा होता था, वह स्वाभाविक रूप से प्लान के कुछ हिस्से भूल जाता था। सेशन जितना लंबा, ड्रिफ्ट उतना ज्यादा।

अब प्लान खुद बाहर स्ट्रक्चर्ड है। भले ही कॉन्टेक्स्ट कंप्रेस हो जाए या एजेंट बदल जाए, प्लान बचा रहता है। डिपेंडेंसी ग्राफ एक ऐसी स्थायी कोऑर्डिनेशन लेयर का काम करता है जो किसी भी एजेंट की मेमोरी से आगे जाती है।

पैरेलल प्रोसेसिंग मुफ्त में मिलती है

सात से दस टास्क असाइन करो और सिस्टम अब उन्हें एक-एक करके प्रोसेस नहीं करता। बिना डिपेंडेंसी वाले टास्क एक साथ चलते हैं। तेज सर्च Haiku को जाती है, इम्प्लीमेंटेशन Sonnet को, जटिल फैसले Opus को - मॉडल अलोकेशन टास्क की विशेषताओं के आधार पर अपने आप होता है।

यह स्ट्रक्चर्ड टास्क डिजाइन का सीधा नतीजा है। काम को जितना साफ तोड़ो और डिपेंडेंसी जितनी अच्छी तरह डिफाइन करो, सिस्टम उतना ज्यादा पैरेलिज्म निकालता है। आप पैरेलिज्म को एक्सप्लिसिटली ऑप्टिमाइज नहीं करते - यह अच्छे टास्क आर्किटेक्चर का साइड इफेक्ट है।

काम अब ऑर्केस्ट्रेशन बन गया है

Swarm डॉक्यूमेंटेशन में साफ पैटर्न दिखते हैं:

• Parallel Specialists: कई एक्सपर्ट एक साथ रिव्यू करते हैं - सिक्योरिटी, परफॉर्मेंस, टाइप चेकिंग, सब एक साथ।
• Pipeline: रिसर्च → प्लानिंग → इम्प्लीमेंटेशन → टेस्टिंग - सीक्वेंशल स्टेज जहां हर स्टेज पिछले पर निर्भर है।
• Self-Organizing Swarm: एजेंट्स एक शेयर्ड टास्क पूल से खुद अनब्लॉक्ड और अनअसाइन्ड टास्क उठाते हैं।

काम अब कोड लिखना नहीं है। काम है यह डिजाइन करना कि कौन से एजेंट क्या करें, किस क्रम में, और उनके बीच क्या डिपेंडेंसी हो।

Swarm की एफिशिएंसी टास्क डिजाइन पर टिकी है

Swarm परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइज करने के तीन लीवर हैं:

• टास्क ग्रैन्युलैरिटी: छोटे टास्क पैरेललाइजेशन रेट बढ़ाते हैं, लेकिन हर विभाजन के साथ एजेंट्स के बीच कम्युनिकेशन ओवरहेड भी बढ़ता है।
• रोल सेपरेशन: स्पेशलाइजेशन क्वालिटी बढ़ाता है, लेकिन ज्यादा लोड वाले एजेंट्स पर बॉटलनेक बना सकता है।
• डिपेंडेंसी डिजाइन: यह स्ट्रक्चर करना कि क्या पहले खत्म होना चाहिए ताकि अगला स्टेप बिना ब्लॉक के चले - यही आपके वर्कफ्लो की टोपोलॉजी है।

मेरे अपने एक्सपेरिमेंट्स में, तीसरे लीवर का सबसे ज्यादा असर था। टास्क ग्रैन्युलैरिटी और रोल सेपरेशन काफी इन्ट्यूटिव हैं। डिपेंडेंसी डिजाइन के लिए काम की शक्ल के बारे में सोचना पड़ता है - जिसे मैं डिपेंडेंसी टोपोलॉजी डिजाइन कहता हूं।

यही Swarm युग की असली स्किल है। तेज कोड लिखना या बेहतर मॉडल चुनना नहीं। बल्कि वर्कफ्लो का ढांचा ऐसा बनाना कि ज्यादा से ज्यादा एजेंट्स बिना इंतजार के काम कर सकें।

कोड लिखने के दौर से काम का तरीका डिजाइन करने के दौर तक

दिशा साफ है:

पहले, हम कोड लिखते थे। फिर, हम सिस्टम डिजाइन करने लगे। अब, हम काम करने के तरीके को ही डिजाइन करते हैं।

आप AI टूल्स इस्तेमाल नहीं कर रहे। आप एक AI टीम को कमांड कर रहे हैं। जो यह फर्क पहले समझेगा, वह अगले एक साल के सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट पर राज करेगा।

Todo से Task का बदलाव ऊपर से छोटा दिखता है। लेकिन नीचे, यह उस दुनिया की नींव है जहां इंजीनियर का मुख्य आउटपुट कोड नहीं - बल्कि मशीनों के बीच सहयोग का आर्किटेक्चर होगा।