ChatGPT Atlas: 9 व्यावहारिक ब्राउज़र ऑटोमेशन के साथ एक हैंड्स-ऑन गाइड

उदाहरण 1: बेसिक सर्च टूल

ब्राउज़र के भीतर, मैंने एक बहुत ही बुनियादी फीचर—“सर्च”—आजमाया। किसी भी अन्य ब्राउज़र के विपरीत, Atlas कई सर्च विकल्प प्रदान करने की क्षमता भी रखता है। 

प्रॉम्प्ट: हैलोवीन के लिए कुछ डरावने आइडिया सुझाएँ

आप मेमोरीज़ भी ऑन कर सकते हैं और कह सकते हैं “याद रखें, मुझे लो-बजट डेकोर आइडिया पसंद हैं” ताकि सुझाव आपके बजट पर टिके रहें।

Atlas चैट सारांश के साथ-साथ सर्च, इमेज, वीडियो और न्यूज़ के टैब देता है, ताकि आप बिना धागा खोए पिवट कर सकें। Google के नए AI मोड की तरह, Atlas भी शुरुआत के लिए AI-जनित सारांश देता है, साथ ही अन्य क्लिक करने योग्य विकल्प।

उदाहरण 2: किसी अच्छे रेस्तरां के लिए वेब सर्च

अगला, मैंने यह परखा कि अच्छा रेस्तरां ढूँढने और आरक्षण करने में सिस्टम कितना अच्छा है। 

प्रॉम्प्ट: मेरे पास के बेहतरीन रेस्तरां ढूँढें: आज रात के लिए मेरे पास के उच्च-रेटिंग वाले रेस्तरां ढूँढें। क्यूज़ीन और प्राइस फ़िल्टर शामिल करें। मेन्यू और रिज़र्वेशन के लिंक के साथ शीर्ष 3 सुझाएँ।

मैंने इसे दो लोगों के लिए टेबल बुक करने को भी कहा, ताकि इसकी जटिल कार्यों से निपटने की क्षमता जाँच सकूँ। मुझे यह मिला:

प्रॉम्प्ट: Mannat Haveli में दो लोगों के लिए टेबल बुक करें

इस बार यह उतना अच्छा नहीं चला। हालाँकि ब्राउज़र ने मुझे संपर्क विवरण दिए, लेकिन Google के “बुक ए टेबल” फीचर की तरह, जो छोटे Q&A के आधार पर खुद आरक्षण कर देता है, यह ब्राउज़र अपने आप आरक्षण नहीं कर सका। एक बड़ा कारण यह भी हो सकता है कि मैंने इसे एजेंट मोड की पहुँच नहीं दी।

उदाहरण 3: जॉब फ़ाइंडर

एक और समय लेने वाला काम है—प्रासंगिक भूमिकाएँ ढूँढना, साथ में अप्लाई लिंक और रेफ़रल कॉन्टैक्ट्स। मैंने यह प्रॉम्प्ट देकर Atlas से इसे संभालने को कहा:

प्रॉम्प्ट: भारत में AI/ML नौकरियाँ ढूँढें और अप्लाई करने के लिंक दें

यहाँ एक फॉलो-अप प्रॉम्प्ट है:

प्रॉम्प्ट: प्रत्येक कंपनी में रेफ़रल के लिए जिन लोगों से मैं संपर्क कर सकता हूँ, उन्हें भी ढूँढें।

Atlas ने प्रासंगिक कॉन्टैक्ट्स (नाम, भूमिका और कंपनी) की एक छोटी सूची दी, साथ में LinkedIn स्रोत टैग, एक त्वरित आउटरीच टिप और अन्य कंपनियों के लिए और डेटा लाने का प्रस्ताव। डिस्कवरी और शॉर्टलिस्टिंग के लिए यह तेज़ और उपयोगी था। 

हालाँकि, इसकी एक सीमा है—आपको फिर भी LinkedIn खोलकर प्रोफ़ाइल की पुष्टि करनी होगी और आउटरीच को पर्सनलाइज़ करना होगा। मैं इस सूची को शुरुआती बिंदु मानूँगा, न कि अंतिम सत्य। तुलना के लिए, आप Gemini 2.5 Computer Use का उपयोग करके बनाया गया मेरा जॉब सर्च एजेंट देख सकते हैं। 

उदाहरण 4: तथ्य-जांचक

हर दिन बहुत-सी ख़बरें आती रहती हैं, इसलिए मैं Atlas के बिल्ट-इन फैक्ट-चेकर को परखना चाहता था। मैंने इसे एक न्यूज़ स्टोरी की तथ्य-जांच करने के लिए कहा:

प्रॉम्प्ट: मैंने सुना है कि दिवाली के बाद सोने की कीमतें गिर जाएँगी। क्या यह सोना खरीदने का सही समय है?

Atlas ने यहाँ फैक्ट-चेकर के रूप में अच्छा काम किया। इसने भारत-विशिष्ट ताज़ा कवरेज निकाला और कई मुख्यधारा के स्रोतों का हवाला भी दिया। 

हालाँकि, यह उत्तर को और बेहतर बना सकता था—प्रकाशन तिथियाँ और स्पष्ट दिखाकर, और जहाँ प्रासंगिक हो, कुछ प्राइस चार्ट जोड़कर, ताकि त्वरित सेन्स-चेक हो सके।

तुलना के लिए, मैंने Perplexity Search API ट्यूटोरियल में एक बेहतर फैक्ट-चेकर बनाया है। 

उदाहरण 5: एजेंट मोड

इस प्रयोग के लिए, मैंने एजेंट मोड के साथ एक प्रॉम्प्ट आजमाया। ध्यान देने योग्य है कि एजेंट मोड ऑन करने पर “जोखिम बढ़ सकता है” वाला डायलॉग आता है (लॉग-इन बनाम लॉग-आउट विकल्प)। लॉग-इन होने पर उन साइटों पर टास्क तेज़ होते हैं जहाँ आप ऑथेंटिकेटेड हैं, लेकिन एक्सपोज़र बढ़ता है; और लॉग-आउट होने पर एक्सेस सीमित रहता है और संवेदनशील फ़्लो के लिए सुरक्षित होता है। 

प्रॉम्प्ट: मुझे इस साल के अंत तक फिट होना है। मुझे शाकाहारी खाद्य पदार्थ ढूँढने में मदद करें जो प्रतिदिन कम से कम 30–40 ग्राम प्रोटीन के साथ पर्याप्त फाइबर और कार्ब्स कवर करें।

Atlas ने एक रिसर्च को-पायलट के रूप में अच्छा काम किया और अप-टू-डेट स्रोत (BBC Good Food, Medanta, EatingWell) निकाले तथा प्रति-सर्विंग प्रोटीन और उपयोग नोट्स के साथ साफ़ टेबल लौटाई। अगले प्रयोग में, मैंने इन वस्तुओं में से कुछ को अपनी शॉपिंग कार्ट में जोड़ने की कोशिश की।

उदाहरण 6: एजेंट मोड के साथ शॉपिंग

Atlas द्वारा हाई-प्रोटीन शाकाहारी आइटम सुझाने के बाद, मैंने इसे वास्तविक प्रोडक्ट पेज खोलने और डायरेक्ट परचेज लिंक इकट्ठा करने को कहा।

प्रॉम्प्ट: पिछली प्रतिक्रिया से सभी प्रोडक्ट लिंक निकालें

Atlas ने प्रत्येक आइटम (दूध, पनीर, आदि) के लिए टैब खोलना शुरू किया, फिर साइडबार में प्रोडक्ट, विवरण और लिंक कॉलम के साथ एक सुगठित टेबल बना दी। इसने रनिंग लॉग दिखाया और मैं हर नेविगेशन स्टेप देख सकता था। 

जिन वस्तुओं को यह ढूँढ सका, उनके लिए लिंक सटीक थे, और प्रोडक्ट पेजों से लिए गए नोट्स (प्रति सर्विंग प्रोटीन, उपयोग टिप्स) उपयोगी थे।

हालाँकि, इसने कभी-कभी वेरिएंट्स और कुछ क्षेत्र-विशिष्ट स्टोर्स छोड़ दिए। “यदि उपलब्ध हो तो Amazon/BigBasket शामिल करें” जैसे त्वरित फॉलो-अप से मदद मिली।

उदाहरण 7: स्टडी और लर्न

लोग अक्सर अवधारणाएँ समझने या समस्याएँ सुलझाने के लिए ChatGPT को ट्यूटर की तरह उपयोग करते हैं। इसलिए, मैंने Atlas ब्राउज़र में Study and Learn मोड के साथ इस अवधारणा को परखा।

प्रॉम्प्ट: मुझे Minimum Spanning Trees की अवधारणा समझने में कठिनाई हो रही है। कृपया इस विषय को विज़ुअल्स के साथ समझाएँ

इसने चरण-दर-चरण पाठ तैयार किया, जिसमें इनलाइन विज़ुअल्स और एक सैंपल ग्राफ़ के डायग्राम थे। इसमें छोटे क्विज़ और मनन-प्रश्न भी शामिल थे, साथ ही प्रयोग करने के लिए कॉपी किए जा सकने वाले कोड ब्लॉक।

डायग्राम बेसिक थे, और यदि SVG/इंटरैक्टिव कैनवास के लिए टॉगल होता, तो शिक्षार्थियों के लिए स्पष्टता और बेहतर होती।

उदाहरण 8: डीप रिसर्च

एक वास्तविक “रिसर्च असिस्टेंट” परीक्षण के लिए, मैंने Atlas के डीप-रिसर्च फ़्लो का उपयोग एक ऐसे सिस्टम्स प्रश्न पर किया जो ML, प्राइवेसी और क्रिप्टोग्राफी तक फैला है। मैंने टैब खुला छोड़ा और एजेंट मोड को सर्च ऑर्केस्ट्रेट करने, पेपर्स खोलने और एक लंबा ब्रीफ़ सिंथेसाइज़ करने दिया।

प्रॉम्प्ट: एक एंड-टू-एंड सिस्टम डिज़ाइन करें जो फेडरेटेड लर्निंग (FL), डिफरेंशियल प्राइवेसी (DP) और सिक्योर एग्रीगेशन (SecAgg) को जोड़कर ऑन-डिवाइस पर्सनलाइज़ेशन दे, जिसमें प्राइवेसी/यूटिलिटी ट्रेड-ऑफ़ मापने योग्य हों।

ड्राफ़्ट में आर्किटेक्चर ओवरव्यू, प्रोटोकॉल फ़्लो, थ्रेट मॉडल, प्राइवेसी अकाउंटिंग (ε/δ चर्चा), मेट्रिक्स और एक डिप्लॉयमेंट चेकलिस्ट शामिल थी। इसने चलते-चलते पेपर्स, स्पेक्स और ब्लॉग पोस्ट्स का हवाला दिया, जिससे मैं सारांश जनरेट होते समय भी सीधे स्रोतों पर जा सका।

उदाहरण 9: YouTube लेक्चर का सारांश

अंतिम प्रयोग के लिए, मैंने Atlas को एक YouTube वीडियो लिंक दिया और उससे उसका संक्षिप्त सारांश बनाने को कहा। 

प्रॉम्प्ट: यह YouTube इंटरव्यू देखें: https://www.youtube.com/watch?v=lXUZvyajciY

मुझे Andrej Karpathy के AGI टाइमलाइन, RL/सेल्फ-ड्राइविंग और एजुकेशन/LLMs पर मुख्य बिंदुओं का स्पष्ट, संक्षिप्त सारांश (5–7 बुलेट) दें।

फिर मैंने वीडियो डिस्क्रिप्शन से थोड़ी और संदर्भ जानकारी जोड़ दी, और इसने यह लौटाया:

Atlas चैट पेन से सीधे YouTube लिंक नहीं खोल सका, इसलिए इसने या तो वीडियो ट्रांसक्रिप्ट या चैनल नाम माँगा ताकि वह खुद ट्रांसक्रिप्ट ला सके। 

जब मैंने डिस्क्रिप्शन से संदर्भ दिया, तो इसने AGI टाइमलाइन, RL की समालोचना, सेल्फ-ड्राइविंग की चुनौतियाँ, LLM की सीमाएँ और एजुकेशन से जुड़े निष्कर्षों को कवर करता हुआ बुलेट सारांश बना दिया। 

हालाँकि, जिस स्रोत का इसने हवाला दिया, वह मूल YouTube वीडियो नहीं था, और यह अतिरिक्त कदम गति में हल्की बाधा बना।

निष्कर्ष

ChatGPT Atlas सर्च, चैट, पेज संदर्भ और हल्के ऑटोमेशन को एक ही ब्राउज़र में बेहतरीन तरीके से समेटता है। यह कॉपी-पेस्ट की उठा-पटक को स्पष्ट रूप से कम करता है और प्रश्न से परिणाम तक पहुँचने की गति बढ़ाता है। 

यह रिसर्च, तुलना-आधारित शॉपिंग, सीखने और लॉन्ग-फॉर्म सिन्थेसिस में चमकता है—चैट, लिंक, इमेज, वीडियो और न्यूज़ को जोड़े रखते हुए संदर्भ नहीं खोता। 

फिर भी, कुछ खुरदुरे किनारे हैं—जटिल लेन-देन अब भी सुपरविजन चाहते हैं, एजेंट मोड कभी-कभी क्षेत्रीय वेरिएंट्स चूक जाता है, स्टडी फ़्लो में डायग्राम बुनियादी हैं, YouTube सारांश अच्छी तरह काम नहीं करते, और एजेंट कोड नहीं चला सकता, एक्सटेंशन इंस्टॉल नहीं कर सकता। डीप रिसर्च विस्तार से होता है पर समय ले सकता है।

कुल मिलाकर, पेज-अवेयर असिस्टेंस से लाभ उठाने वाले रोजमर्रा के कार्यों के लिए, Atlas पहले से ही पारंपरिक ब्राउज़र पर एक अपग्रेड जैसा महसूस होता है।