Claude Cowork प्लगइन्स: इंस्टॉल करें, कस्टमाइज़ करें, और अपना खुद बनाएं

Claude Cowork प्लगइन्स क्या हैं?

Claude Cowork प्लगइन एक इंस्टॉलेबल पैकेज है जो Claude को किसी विशेषज्ञ की तरह काम करने के लिए ज़रूरी सब कुछ साथ बाँधता है। इसमें वर्कफ़्लो स्किल्स, स्लैश कमांड्स, उपयुक्त कनेक्टर, और आवश्यक सब-एजेंट्स व हुक्स जैसी चीजें शामिल होती हैं। Anthropic की लॉन्च पोस्ट इसे एक वाक्य में यूँ रखती है: 

"Plugins let you bundle any skills, connectors, slash commands, and sub-agents together to turn Claude into a specialist for your role, team, and company."

प्लगइन्स 30 जनवरी, 2026 को Cowork में आए, पेड उपयोगकर्ताओं के लिए एक रिसर्च प्रीव्यू के रूप में, Anthropic की टीमों द्वारा बनाए गए 11 ओपन-सोर्स प्लगइन्स के साथ। दूसरी किश्त 24 फरवरी, 2026 को आई, जिसमें HR, डिज़ाइन, इंजीनियरिंग, ऑपरेशंस, और फ़ाइनेंशियल एनालिसिस प्लगइन्स, 4 वित्तीय सेवाओं के प्लगइन्स, Slack, S&P Global, और LSEG के पार्टनर प्लगइन्स, और स्लैश कमांड्स के लिए स्ट्रक्चर्ड फ़ॉर्म जोड़े गए। Cowork स्वयं प्रीव्यू से बाहर आकर 9 अप्रैल, 2026 को आम उपलब्ध हो गया।

प्लगइन्स कहाँ चलते हैं यह अक्सर लोगों को उलझाता है, तो यहाँ Anthropic के हेल्प सेंटर लेख से मौजूदा जवाब है। जो प्लगइन आप जोड़ते हैं, वह आपके Claude खाते में सेव होता है, आपके कंप्यूटर पर नहीं, इसलिए वह वेब चैट, डेस्कटॉप ऐप, Cowork, और Claude Code (संस्करण 2.1.273 या बाद के संस्करण इसे स्वतः सिंक करते हैं) तक आपका पीछा करता है। स्किल्स और कमांड्स उन सभी जगहों पर काम करते हैं, जबकि हुक्स और सब-एजेंट्स केवल Cowork और Claude Code में चलते हैं, और चैट में ग्रे-आउट दिखाई देते हैं।

यदि आपने अभी तक Cowork का उपयोग नहीं किया है, तो हमारा Claude Cowork ट्यूटोरियल ऐप को समझाता है, और Claude Cowork बनाम Claude Code तुलना बताती है कि एक ही प्लगइन एक में दूसरे से अधिक कैसे कर सकता है। मैं यहाँ Cowork को दोबारा नहीं समझाऊँगा।

एक प्लगइन क्या-क्या बाँधता है

नीचे दी गई तालिका उन 5 घटकों को सूचीबद्ध करती है जिन्हें एक प्लगइन समा सकता है, हर एक क्या करता है, और कब चलता है।

स्किल तब चलते हैं जब Claude उन्हें प्रासंगिक समझता है, और कमांड तब जब आप / टाइप करते हैं। यही फ़र्क यह तय करता है कि जब प्लगइन कुछ करता हुआ न दिखे तो क्या जाँचना है—मैं वैरीफिकेशन सेक्शन में इस पर लौटता हूँ। यदि सब-एजेंट्स आपके लिए नए हैं, तो हमारा Introduction to AI Agents कोर्स बिना कोड के डेलीगेशन पैटर्न कवर करता है।

प्लगइन बनाम स्किल

एक स्किल एकल SKILL.md फ़ाइल में Claude को एक काम सिखाती है। एक प्लगइन किसी पूरे जॉब फ़ंक्शन के लिए स्किल्स, कमांड्स, और कनेक्टर्स का पैक किया हुआ सेट होता है, इसलिए Data प्लगइन में 10 स्किल्स हैं, और प्लगइन वह इकाई है जिसे आप इंस्टॉल करते हैं, जबकि स्किल वह इकाई है जिसे आप एडिट करते हैं। यदि आप चाहें, तो हमारे Claude Skills गाइड में स्किल फ़ॉर्मेट पर गहराई से चर्चा है।

Cowork प्लगइन्स कहाँ मिलते हैं

Cowork प्लगइन्स 3 जगहों से आते हैं, और इस लेख के अधिकांश भाग के लिए आप पहली जगह का उपयोग करेंगे:

• Cowork में बनी-बनाई मार्केटप्लेस। Knowledge Work मार्केटप्लेस हर खाते में डिफ़ॉल्ट रूप से जोड़ी जाती है। Anthropic की Life Sciences, Financial Services, और Legal मार्केटप्लेस Add, Add marketplace, फिर Browse Anthropic sources के तहत हैं।
• claude.com/plugins पर डायरेक्टरी। यह 300 से अधिक प्लगइन्स सूचीबद्ध करती है, फ़िल्टर के साथ कि वे Claude, Claude Code, या दोनों के साथ काम करते हैं।
• GitHub पर anthropics/knowledge-work-plugins रिपॉज़िटरी। यह हर Anthropic-निर्मित भूमिका प्लगइन का Apache-2.0 सोर्स है, और जहाँ से मैंने नीचे उद्धृत फ़ाइलें पढ़ीं।

दो अन्य इंस्टॉल रास्ते भी हैं: किसी भी Git रिपॉज़िटरी को उसके URL या owner/repo शॉर्टहैंड से मार्केटप्लेस के रूप में जोड़ें (GitHub, GitHub Enterprise, और सार्वजनिक GitLab व Bitbucket रिपॉज़िटरी काम करते हैं), या सीधे .zip या .plugin आर्काइव (200 MB तक) के रूप में कोई प्लगइन फ़ाइल अपलोड करें. 

भूमिका लाइनअप कई अलग-अलग क्षेत्रों में कुछ भी कवर करता है: उत्पादकता, सेल्स, कस्टमर सपोर्ट, प्रोडक्ट मैनेजमेंट, मार्केटिंग, लीगल, फ़ाइनेंस, डेटा, एंटरप्राइज़ सर्च, HR, डिज़ाइन, इंजीनियरिंग, ऑपरेशंस, बायो-रिसर्च, और छोटे व्यवसाय, साथ ही पार्टनर-बिल्ट प्लगइन्स। यह लेख राउंडअप नहीं है, तो अपने काम के लिए उपयुक्त प्लगइन चुनें और आगे पढ़ते रहें।

Cowork प्लगइन के अंदर क्या होता है?

एक Cowork प्लगइन एक फ़ोल्डर होता है, जिसमें एक छिपे सबफ़ोल्डर में मैनिफेस्ट और बाकी सब टॉप लेवल पर होता है। यहाँ पूरा लेआउट है, घटकों के साथ, जहाँ केवल कुछ सतहें लोड होती हैं उसे चिह्नित किया गया है:

my-plugin/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json          # manifest (required)
├── skills/
│   └── <name>/SKILL.md      # skills: auto-triggered knowledge & named actions
├── commands/
│   └── <name>.md            # legacy single-file slash commands (still work)
├── agents/
│   └── <name>.md            # sub-agents (Cowork and Claude Code only)
├── hooks/
│   └── hooks.json           # hooks (Cowork and Claude Code only)
├── .mcp.json                # connectors
└── README.md

इस ट्री को ध्यान में रखें, क्योंकि चरण 4 में हम ऊपर के हिस्से को फ़ाइल-दर-फ़ाइल बनाते हैं। नीचे दिया गया फ़िगर इस ट्री को उन प्लेटफ़ॉर्म्स से जोड़ता है जहाँ हर घटक चलता है, Anthropic की प्लेटफ़ॉर्म सपोर्ट तालिका से।

चित्र 1. बाएँ ओर एक प्लगइन का फ़ोल्डर, और हर घटक के लिए, यह कब चलता है, और चैट, Cowork, या Claude Code में लोड होता है या नहीं। छवि: लेखक।

मैनिफेस्ट

मैनिफेस्ट .claude-plugin/plugin.json है, और name ही एकमात्र अनिवार्य फ़ील्ड है। यह Anthropic के Data प्लगइन का वास्तविक मैनिफेस्ट है, रिपॉज़िटरी से कॉपी किया हुआ:

{
  "name": "data",
  "version": "1.1.0",
  "description": "Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.",
  "author": {
    "name": "Anthropic"
  }
}

तीन बातें जानना ज़रूरी है:

• name प्लगइन की स्थायी पहचान है और हर घटक के आगे जुड़ती है, इसलिए write-query स्किल /data:write-query बन जाती है।

• version स्ट्रिंग वह रिलीज़ नंबर है जो लोग प्लगइन के लिए देखते हैं, और Anthropic की बिल्ड गाइड हर रिलीज़ पर इसे बढ़ाने को कहती है।

• वैकल्पिक फ़ील्ड्स में displayName, license, homepage, और keywords शामिल हैं।

स्किल्स और कमांड्स

एक स्किल skills/<name>/SKILL.md पर रहती है: ऊपर --- लाइनों के बीच सेटिंग्स का छोटा ब्लॉक (YAML फ्रंटमैटर), नीचे Claude के लिए निर्देश। यहाँ Data प्लगइन की write-query स्किल का शीर्ष भाग है, वही जिसे मैं चरण 2 में चलाता हूँ:

---
name: write-query
description: Write optimized SQL for your dialect with best practices. Use when translating a natural-language data need into SQL, building a multi-CTE query with joins and aggregations, optimizing a query against a large partitioned table, or getting dialect-specific syntax for Snowflake, BigQuery, Postgres, etc.
argument-hint: "<description of what data you need>"
---

# /write-query - Write Optimized SQL

description वह है जिसे Claude पढ़कर तय करता है कि स्किल लोड करनी है या नहीं, और argument-hint बताता है कि स्किल आपसे क्या इनपुट अपेक्षित करती है। दो फ्रंटमैटर फ्लैग तय करते हैं कि स्किल कैसे चले: 

• user-invocable: false इसे / मेन्यू से छिपाता है ताकि केवल Claude इसे लोड कर सके (प्लगइन की sql-queries स्किल ऐसे ही सेट है)

• disable-model-invocation: true इसका उलटा करता है, जिससे स्किल केवल तब चले जब आप उसका नाम टाइप करें।

कमांड्स पुराना फ़ॉर्मेट हैं: एक Markdown फ़ाइल commands/<name>.md पर, जिसके फ्रंटमैटर में description होता है। Anthropic की अपनी प्लगइन-ऑथरिंग स्किल अब Claude से "skills/*/SKILL.md के साथ नए प्लगइन्स स्कैफ़ोल्ड" करने को कहती है और commands/ फ़ोल्डर को लेगेसी बुलाती है, क्योंकि Cowork का इंटरफ़ेस दोनों को एक ही Skills सूची की तरह दिखाता है। कमांड्स अभी भी हर जगह लोड होते हैं, इसलिए पुराने प्लगइन्स में आप इन्हें देखते रहेंगे, पर चरण 4 स्किल्स का उपयोग करता है।

कनेक्टर्स

.mcp.json फ़ाइल प्लगइन रूट पर उन बाहरी सेवाओं की सूची देती है जिन तक प्लगइन पहुँच सकता है, प्रत्येक को एक MCP सर्वर URL के रूप में। यहाँ Data प्लगइन की फ़ाइल की पहली 3 एंट्रियाँ हैं:

{
  "mcpServers": {
    "snowflake": {
      "type": "http",
      "url": ""
    },
    "databricks": {
      "type": "http",
      "url": ""
    },
    "bigquery": {
      "type": "http",
      "url": "https://bigquery.googleapis.com/mcp"
    },

खाली URLs प्लेसहोल्डर हैं: Anthropic BigQuery एंडपॉइंट देता है पर Snowflake और Databricks आपको अपने सर्वर पते से भरने होते हैं। यदि MCP आपके लिए नया है, हमारा Model Context Protocol गाइड शून्य से सर्वर बनाता है।

एक बाधा तुरंत स्पष्ट नहीं होती: Anthropic का हेल्प सेंटर बताता है कि "Cowork में, कनेक्टर्स आपके लोकल नेटवर्क से नहीं, Anthropic के क्लाउड से बाहरी सेवाओं तक पहुँचते हैं।" इसलिए कस्टम कनेक्टर को ऐसे सर्वर की ओर पॉइंट करना चाहिए जो "Anthropic के IP रेंज से सार्वजनिक इंटरनेट के ज़रिए पहुँचा जा सके।" फ़ायरवॉल या VPN के पीछे का वेयरहाउस तब तक कनेक्ट नहीं होगा जब तक आपकी नेटवर्क टीम Anthropic के पते allowlist न कर दे।

लोकल MCP सर्वर, जो आपकी मशीन पर कोई प्रोग्राम शुरू करते हैं, अपवाद हैं: ये Claude Code में और उन Cowork सत्रों में चलते हैं जो आपके कंप्यूटर पर चलते हैं, और चैट इन्हें अनदेखा करती है. 

6 अक्टूबर, 2026 से, नए Pro और Max टास्क केवल Anthropic के क्लाउड में चलते हैं, इसलिए लोकल सत्र मुख्यतः Team और Enterprise की विशेषता हैं।

चरण 1: अपना पहला प्लगइन इंस्टॉल करना

Cowork प्लगइन इंस्टॉल करना Customize पेज पर 6 छोटे चरण लेता है, और ये चरण कैटलॉग के हर प्लगइन के लिए एक जैसे हैं, इसलिए सेल्स या लीगल वाले पाठक अपना प्लगइन चुनकर आगे बढ़ सकते हैं। मैं Data प्लगइन का उपयोग करता हूँ क्योंकि यह चरण 2 के SQL उदाहरण की तैयारी करता है।

1. Claude डेस्कटॉप ऐप के बाएँ साइडबार में Customize खोलें। यदि आपके ऐप में अभी भी Cowork टैब दिखता है, तो पहले उसे खोलें।

2. Plugins टैब खोलें।

3. सुनिश्चित करें कि आपके पास Knowledge Work मार्केटप्लेस है। + Add पर क्लिक करें, फिर Add marketplace, फिर Browse Anthropic sources।

4. Knowledge Work प्लगइन्स का चयन करें और जोड़ें।

5. Discover टैब खोलें। Knowledge Work मार्केटप्लेस पहले से वहाँ होना चाहिए। Code फ़िल्टर पर क्लिक करें।

6. Data चुनें, फिर Add पर क्लिक करें। कुछ बिल्ड्स में बटन Install लिखा होता है।

इसके बाद प्लगइन का पेज बताता है कि आपको क्या मिला: उसके Skills टैब में 10 स्किल्स दिखती हैं, जिनमें से 7 आप नाम से चला सकते हैं (analyze, explore-data, write-query, create-viz, build-dashboard, validate-data, और data-context-extractor), और 3 पृष्ठभूमि में लोड होती हैं (sql-queries, data-visualization, और statistical-analysis)। रिपॉज़िटरी में इसकी कनेक्टर फ़ाइल Snowflake, Databricks, BigQuery, Definite, Hex, Amplitude (अलग EU एंट्री के साथ), और Atlassian सूचीबद्ध करती है, और आप साइन इन करने तक कोई भी कनेक्ट नहीं होता। Data प्लगइन की डायरेक्टरी पेज ने 28 सितंबर, 2026 को 7,655 इंस्टॉल दिखाए।

यदि आप टर्मिनल में सहज हैं, तो वही प्लगइन रिपॉज़िटरी README से 2 कमांड में Claude Code में इंस्टॉल होता है:

claude plugin marketplace add anthropics/knowledge-work-plugins
claude plugin install data@knowledge-work-plugins

एक फ़र्क मायने रखता है: Customize से जोड़ा प्लगइन Claude Code में सिंक हो जाता है, पर कमांड लाइन से इंस्टॉल किया प्लगइन उसी मशीन पर रहता है और कभी आपके खाते तक नहीं पहुँचता। हमारा Claude Code प्लगइन्स बनाने का गाइड टर्मिनल वर्कफ़्लो को विस्तार से कवर करता है, इसलिए मैं यहाँ डेस्कटॉप रास्ते पर ही रहता हूँ।

Team और Enterprise प्लान पर, ओनर हर प्लगइन को 4 स्थितियों में से एक पर सेट करता है: उपलब्ध नहीं, इंस्टॉल के लिए उपलब्ध, डिफ़ॉल्ट रूप से इंस्टॉल, या अनिवार्य। एंटरप्राइज़ एडमिन इन्हें प्रति समूह ओवरराइड कर सकते हैं, इसलिए हेल्प सेंटर चेतावनी देता है कि "कैटलॉग में जो प्लगइन्स आप देखते हैं, वे अन्य समूहों के सहकर्मियों को दिखने वालों से भिन्न हो सकते हैं।" यदि आपके Discover टैब से Data गायब है, तो मार्केटप्लेस को टूटा मानने से पहले किसी ओनर से पूछें।

चरण 2: डेटा स्रोत जोड़ना और स्लैश कमांड चलाना

बिना कनेक्टेड वेयरहाउस वाला प्लगइन केवल आपके लिए SQL लिख सकता है, जिसे आप कहीं और पेस्ट करें, इसलिए पहला वास्तविक चरण है डेटा स्रोत जोड़ना। फिर स्लैश कमांड बाकी कर देता है।

कनेक्टर अधिकृत करना

प्लगइन जोड़ने का मतलब किसी चीज़ में साइन-इन हो जाना नहीं है। प्लगइन का Connectors टैब खोलें, जहाँ हर एंट्री 3 स्थितियों में से एक दिखाती है: Connected, Not connected (कनेक्टर आपके खाते पर है, पर आपने साइन-इन नहीं किया), या Not added। जहाँ ज़रूरत हो Add पर क्लिक करें, फिर Connect, और अपने ब्राउज़र में सेवा में साइन-इन पूरा करें।

Team और Enterprise प्लान पर, कोई ओनर पहले संगठन के लिए कनेक्टर जोड़ता है, और फिर आप अपने खाते से कनेक्ट करते हैं।

वेयरहाउस के लिए केवल रीड-ओनली क्रेडेंशियल्स का उपयोग करें, क्योंकि राइट-केपेबल कनेक्टर Claude को उसके टूल्स में उपलब्ध कोई भी स्टेटमेंट चलाने देता है, और Cowork के ऑटो मोड में Claude खुद तय करता है कि उन्हें कॉल करना है या नहीं। इसका मतलब:

• Snowflake के लिए, केवल SELECT वाली भूमिका

• BigQuery के लिए, Data Viewer भूमिका वाला सेवा खाता

• Databricks के लिए, रीड-ओनली SQL वेयरहाउस तक scoped टोकन

यदि दोनों में से कोई भी प्लेटफ़ॉर्म आपके लिए नया है, तो हमारा Snowflake के लिए शुरुआती गाइड और BigQuery ट्यूटोरियल दोनों आपको एक दोपहर में पहली क्वेरी तक पहुँचा देते हैं।

कनेक्शन आपके खाते में Customize और फिर Connectors के तहत रहता है, इसलिए आप हर सेवा को एक बार अधिकृत करते हैं, और कोई भी अन्य प्लगइन जो वही सर्वर URL सूचीबद्ध करता है, जैसे Finance प्लगइन की BigQuery एंट्री, उसे पुन: उपयोग करता है।

अपना पहला कमांड चलाना

write-query कमांड आपके सामान्य-भाषा सवाल को आपके डाइलेक्ट के SQL में बदलता है, और यही वह आर्टिफ़ैक्ट है जिसे मैं सबसे अधिक चाहता हूँ कि आप देखें, क्योंकि वैरीफिकेशन सेक्शन इसी पर लौटता है. 

मैंने एक छोटा SQLite डेटाबेस, shop.db, बनाया, जिसमें किसी ई-कॉमर्स वेयरहाउस की 4 तालिकाएँ हैं और 5 जनवरी से 27 सितंबर, 2026 तक के 1,600 ऑर्डर हैं। नीचे दी गई तालिका स्कीमा परिभाषित करती है; इस लेख में हर क्वेरी इसी पर चलती है।

कमांड चलाने के लिए, मैसेज बॉक्स में / टाइप करें और Data प्लगइन से write-query चुनें, या /data:write-query टाइप करें. 

24 फ़रवरी, 2026 के अपडेट से, कोई कमांड टाइप करने पर उसका हिंट टेक्स्ट मैसेज बॉक्स में आता है, और Claude शुरू करने से पहले नंबर वाली पसंदों के साथ एक स्ट्रक्चर्ड सवाल पूछ सकता है, जैसा कि नीचे Anthropic के स्क्रीनशॉट में /dashboard कमांड के साथ दिखता है. 

Cowork में स्लैश कमांड लॉन्च करने वाला स्ट्रक्चर्ड फ़ॉर्म, /dashboard कमांड के साथ Anthropic द्वारा दिखाया गया: कमांड का हिंट मैसेज बॉक्स में बैठा है, और Claude शुरू करने से पहले नंबर वाली पसंदों के साथ प्रश्न पूछता है। स्रोत: Anthropic, 24 फ़रवरी, 2026।

मेरा अनुरोध था: पिछले 8 सप्ताहों में प्रत्येक के लिए उत्पाद श्रेणी अनुसार नेट रेवेन्यू, केवल completed ऑर्डर्स गिनते हुए और आइटम डिस्काउंट घटाकर, SQLite में, स्कीमा नीचे पेस्ट किया हुआ।

यह रहा वापस आया SQL, बिना संपादन के:

-- Net revenue by product category, last 8 complete weeks (Mon–Sun), completed orders only
-- Dialect: SQLite
WITH RECURSIVE
params AS (
    SELECT
        -- Monday of the current week; 'weekday 0' jumps forward to Sunday, -6 days lands on Monday
        date('2026-09-28', 'weekday 0', '-6 days')              AS current_week_start,  -- 2026-09-28
        date('2026-09-28', 'weekday 0', '-6 days', '-56 days')  AS range_start          -- 2026-08-03
),

-- One row per week, so weeks with no sales still show up
weeks AS (
    SELECT range_start AS week_start
    FROM params
    UNION ALL
    SELECT date(w.week_start, '+7 days')
    FROM weeks AS w
    CROSS JOIN params AS pr
    WHERE date(w.week_start, '+7 days') < pr.current_week_start
),

categories AS (
    SELECT DISTINCT category
    FROM products
),

-- Filter and aggregate at the line-item level before building the grid
weekly_category_revenue AS (
    SELECT
        date(o.order_date, 'weekday 0', '-6 days')                          AS week_start,
        p.category,
        -- discount_pct is stored as 0–25 (a percent), not as a 0–0.25 fraction
        SUM(oi.quantity * oi.unit_price * (1 - oi.discount_pct / 100.0))    AS net_revenue
    FROM orders AS o
    CROSS JOIN params AS pr
    INNER JOIN order_items AS oi ON oi.order_id = o.order_id
    INNER JOIN products    AS p  ON p.product_id = oi.product_id
    WHERE o.status = 'completed'
      -- Plain string comparison, so an index on order_date can be used; works for ISO-8601 dates
      AND o.order_date >= pr.range_start
      AND o.order_date <  pr.current_week_start
    GROUP BY 1, 2
)

SELECT
    w.week_start,
    date(w.week_start, '+6 days')             AS week_end,
    c.category,
    ROUND(COALESCE(r.net_revenue, 0), 2)      AS net_revenue
FROM weeks AS w
CROSS JOIN categories AS c
LEFT JOIN weekly_category_revenue AS r
       ON r.week_start = w.week_start
      AND r.category   = c.category
ORDER BY w.week_start, net_revenue DESC, c.category;

यह मेरी हाथ से टाइप की हुई क्वेरी से लंबी है, और यही अतिरिक्त लंबाई इसका मूल्य है। क्वेरी के हर ब्लॉक, जिसे कॉमन टेबल एक्सप्रेशन (CTE) कहते हैं, का एक काम है:

• params हर चीज़ को एक तारीख से एंकर करता है, ताकि क्वेरी को री-पॉइंट करना आसान हो।

• weeks रिकर्सिव है और बिना बिक्री वाले सप्ताह के लिए भी एक पंक्ति सुनिश्चित करता है।

• weekly_category_revenue केवल status = 'completed' रखता है और डिस्काउंट को 1 - discount_pct / 100.0 के रूप में लागू करता है, क्योंकि स्कीमा कहता है कि कॉलम 0 से 25 तक पूरे प्रतिशत रखता है।

• अंतिम SELECT गैप्स को 0 से भरता है, ताकि आउटपुट चार्ट के लिए तैयार रहे।

स्किल अपनी मान्यताएँ भी क्वेरी के नीचे सूचीबद्ध करती है, जिनमें यह शामिल है कि order_date रेंज फ़िल्टर के काम करने के लिए ISO 8601 टेक्स्ट (YYYY-MM-DD) होना चाहिए, और कि रिफंडेड ऑर्डर्स पूरी तरह ड्रॉप होते हैं।

मैंने यह क्वेरी shop.db पर चलाई और 40 पंक्तियाँ पाईं, सप्ताह और श्रेणी की एक-एक। इसे यहाँ पिवट किया गया है ताकि हर श्रेणी एक कॉलम हो:

Audio 8 में से 5 सप्ताहों में सबसे बड़ी श्रेणी है और 8,780 से नीचे कभी नहीं गिरती। Home Office सबसे ज़्यादा झूला, 10 अगस्त के सप्ताह में 5,380 से 31 अगस्त के सप्ताह में 14,252 तक। Fitness अवधि के अंत में अपने लो 4,149 पर आता है, जो वह तरह की हलचल है जिसे साप्ताहिक रिपोर्ट को उभारना चाहिए, और जो प्लगइन मैंने चरण 4 में बनाया, वह उभारता है।

नीचे का चार्ट वही 40 संख्याएँ हैं, प्रति श्रेणी एक पैनल।

चित्र 2. 27 सितंबर, 2026 पर समाप्त 8 पूर्ण सप्ताहों के दौरान उत्पाद श्रेणी अनुसार पूर्ण हुए ऑर्डर्स का साप्ताहिक नेट रेवेन्यू, write-query परिणाम से। छवि: लेखक।

चरण 3: इंस्टॉल किए गए प्लगइन को कस्टमाइज़ करना

इंस्टॉल करना 2 मिनट लेता है। कस्टमाइज़ेशन वह जगह है जहाँ प्लगइन अपनी जगह बनाना शुरू करता है, क्योंकि Anthropic के प्लगइन्स किसी जनरल कंपनी के लिए लिखे होते हैं, आपकी के लिए नहीं। इसे करने के 2 तरीके हैं।

Edit with Claude का उपयोग

Edit with Claude पर क्लिक करने से एक Cowork टास्क खुलता है जिसमें Claude आपके साथ प्लगइन एडिट करता है।

हेल्प सेंटर अब भी बटन को Customize कहता है। मौजूदा ऐप में, प्लगइन के ऊपरी दाएँ कोने में मेन्यू खोलें और Edit with Claude चुनें, जो "एक नया Cowork टास्क खोलता है जिसमें Claude से चुने हुए प्लगइन को कस्टमाइज़ करने का अनुरोध होता है," फिर Let's go पर क्लिक करें। अंदरखाने, यह Anthropic के Plugin Management प्लगइन की cowork-plugin-customizer स्किल चलाता है।

स्किल पहले प्लगइन की फ़ाइलों में ~~ प्लेसहोल्डर खोजती है, जैसे ~~data warehouse, फिर किसी कनेक्टेड Slack या डॉक्यूमेंट टूल में असली नाम ढूँढती है, और अंत में आपसे वह सब पूछती है जो उसे नहीं मिला. 

यहाँ करने लायक एक ठोस संपादन है आपकी टेबल नेमिंग: बताइए कि canonical टेबल्स analytics स्कीमा में रहती हैं, कि fct_orders एकमात्र ऑर्डर टेबल है जिसे क्वेरी करना है, और कि stg_ से प्रीफ़िक्स्ड कुछ भी ऑफ-लिमिट्स है। Claude वे नियम SQL स्किल में लिखता है और वार्तालाप में आपको कस्टमाइज़्ड प्लगइन दिखाता है, और आप उसी परिणाम पर बटन से उसे स्वीकार करते हैं।

फ़ाइलों को सीधे एडिट करना

दूसरा तरीका है प्लगइन की फ़ाइलें खोलकर उन्हें स्वयं एडिट करना, जो उन बदलावों के लिए उपयुक्त है जिन्हें आप पहले से लिखना जानते हैं। तीन संपादन सबसे ज़्यादा फ़ायदा देते हैं:

• किसी स्किल में कंपनी संदर्भ जोड़ें। skills/sql-queries/SKILL.md के अंत में अपने मेट्रिक डिफ़िनिशन, canonical टेबल्स, और वे टेबल्स जिन्हें कभी क्वेरी नहीं करना है जोड़ें। जो ब्लॉक मैं उपयोग करता हूँ वही चरण 4 में अपनी स्किल बन जाता है, और उसकी 4 पंक्तियाँ कुछ ऐसी दिखती हैं:

- orders: one row per order. status is completed, refunded, or canceled. order_date is ISO 8601 (YYYY-MM-DD).
- order_items: one row per product line. unit_price is the price charged before discount. discount_pct is a whole-number percentage from 0 to 25.
- products: one row per product, with its category.
- Never compute revenue from products.list_price. It is the catalog price, not what the customer paid.

• .mcp.json में कनेक्टर्स बदलें। जिन सेवाओं का आप उपयोग नहीं करते उनकी एंट्रियाँ हटा दें, और खाली Snowflake या Databricks URL को अपने सर्वर के पते से भरें, या Customize और फिर Connectors के तहत अपने वेयरहाउस को एक कस्टम कनेक्टर के रूप में जोड़ें।

• वर्ज़न बढ़ाएँ। जब भी एडिट करें, plugin.json में वर्ज़न बदलें, ताकि आप अपनी कॉपी को ओरिजिनल से अलग पहचान सकें।

एक बात ध्यान रखने की: Anthropic की Cowork प्लगइन गाइड कहती है कि Cowork मार्केटप्लेस के लिए अपडेट जाँचता है, और "यदि आपने किसी प्लगइन की फ़ाइलें लोकली एडिट की हैं, तो Cowork बदलाव का पता लगाता है और अपडेट ओवरराइट करने से पहले चेतावनी देता है।" संगठन-प्रबंधित प्लगइन्स और सहकर्मी द्वारा शेयर किए गए प्लगइन्स बिल्कुल एडिट नहीं किए जा सकते, इसलिए पहले उन्हें अपनी प्लगइन कॉपी में कॉपी करें।

Windows उपयोगकर्ताओं के लिए एक और सावधानी: 11 सितंबर, 2026 को दर्ज एक बग रिपोर्ट, एक स्वयं-अपलोडेड प्लगइन को उसकी पहली इंस्टॉल्ड वर्ज़न पर जमे रहने का वर्णन करती है, जिसमें नई अपलोड, अनइंस्टॉल, और रीइंस्टॉल सब रीस्टार्ट के बाद वापस पलट जाते हैं। 6 अक्टूबर, 2026 तक यह खुला था और कोई वर्कअराउंड नहीं था, तो यदि Windows पर आपके एडिट टिकना बंद कर दें, तो लूप में री-अपलोड करने की बजाय वह थ्रेड जाँचें।

चरण 4: शून्य से कस्टम प्लगइन बनाना

जब कोई मार्केटप्लेस प्लगइन आपके वर्कफ़्लो को नहीं जानता, तब कस्टम प्लगइन जवाब होता है। आइए एक नमूना बिल्ड से गुजरते हैं: एक साप्ताहिक मैट्रिक्स रिपोर्ट, 1 नॉलेज स्किल, 1 कमांड, और 1 कनेक्टर के साथ।

हर फ़ाइल पूरी दिखाई जाएगी, क्योंकि फ़ोल्डर ही प्रोडक्ट है। फ़िगर वह लूप दिखाता है जिसे आप फ़ॉलो करेंगे।

चित्र 3. कस्टम प्लगइन बनाना: अपनी मशीन पर फ़ाइलें लिखें और वैलिडेट करें, zip करके अपलोड करें, फिर नए टास्क में कमांड चलाएँ, और बदलावों के लिए फ़ाइलों पर वापस आएँ। छवि: लेखक।

Plugin Create से स्कैफ़ोल्डिंग

Plugin Create गाइडेड रूट का Anthropic का नाम है, और सितंबर 2026 में यह Add मेन्यू में रहता है। Customize, Plugins, Add, फिर Create with Claude पर जाएँ, जो पहले से भरा हुआ अनुरोध लेकर एक Cowork टास्क खोलता है।

काम का वर्णन वैसे करें जैसे आप किसी सहकर्मी से करते, Claude के सवालों का जवाब दें कि कौन से कनेक्टर्स शामिल करने हैं, और वह जो फ़ाइल कार्ड बनाता है उस पर Save plugin पर क्लिक करें। उसी मेन्यू में Create a plugin, एक फ़ॉर्म, और उन लोगों के लिए एक एडिटर भी है जो पहले से जानते हैं कि हर फ़ाइल में क्या होना चाहिए।

इस लेख के प्लगइन के लिए, जो संक्षिप्त मैं टाइप करूँगा, वह नीचे है। यह एक कमांड, एक बैकग्राउंड स्किल, एक कनेक्टर, और नियमों का नाम देता है, जो वही जानकारी है जिसे स्किल के डिस्कवरी प्रश्न अन्यथा आपसे एक-एक करके निकालते।

Build me a plugin called Weekly Metrics Report for our online store's data team.

What it does: every Monday, compare the most recent complete week (Monday to Sunday) with the week before it and write a short Markdown report. Keep it to one command, /weekly-report, that runs the whole thing, and one background skill that holds our metric definitions so Claude never guesses them.

The definitions: net revenue is quantity times unit price after the line discount, for completed orders only. Completed orders are counted by distinct order ID. Average order value is net revenue divided by completed orders. Refund rate is refunded orders divided by completed plus refunded orders, as a percentage with one decimal. Cancelled orders never count toward anything.

The data: the canonical tables are orders, order_items, and products in our BigQuery warehouse. Never use products.list_price for revenue; it is the catalog price, not what the customer paid. Bundle the BigQuery connector and nothing else.

The report: a three-sentence summary that names the biggest mover and says whether it went up or down, a table of net revenue by product category (this week, last week, percentage change with one decimal and a sign), a second table with the overall metrics for both weeks, and the SQL at the end so a reader can check it. If either week has fewer than 20 completed orders, say the comparison is noisy.

Do not add agents, hooks, or any other skills.

गाइडेड रूट Knowledge Work मार्केटप्लेस के Plugin Management प्लगइन की create-cowork-plugin स्किल चलाता है। आप वह प्लगइन इंस्टॉल कर सकते हैं और स्किल को नाम से चला सकते हैं। यह जॉब, घटक, और कनेक्टर्स के बारे में पूछता है, फिर नतीजे को .plugin फ़ाइल में पैक कर देता है।

यह रहा फ़ोल्डर जो आपके पास आता है:

weekly-metrics-report/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json
├── .mcp.json
├── README.md
└── skills/
    ├── metric-definitions/
    │   └── SKILL.md
    └── weekly-report/
        └── SKILL.md

मैनिफेस्ट प्लगइन का नाम देता है और वर्ज़न पिन करता है:

{
  "name": "weekly-metrics-report",
  "displayName": "Weekly Metrics Report",
  "version": "0.1.0",
  "description": "Builds the store's weekly metrics report from the warehouse, using the team's own metric definitions.",
  "author": { "name": "Tim Lu" },
  "license": "MIT"
}

कनेक्टर फ़ाइल एक सर्वर सूचीबद्ध करती है, वही BigQuery एंडपॉइंट जो Data प्लगइन उपयोग करता है, ताकि चरण 2 में BigQuery कनेक्ट करने वाले पाठक को कुछ नया अधिकृत न करना पड़े:

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "type": "http",
      "url": "https://bigquery.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}

README किसी निजी प्लगइन के लिए वैकल्पिक और डायरेक्टरी में सबमिट करते समय आवश्यक है, इसलिए मैंने अभी लिख दी:

# Weekly Metrics Report
A small Cowork plugin that turns "how did last week go?" into a consistent report. It holds the store's metric definitions in one skill and the report workflow in another, and it bundles the BigQuery connector so Claude can query the warehouse directly.

## Use it
Run /weekly-metrics-report:weekly-report, or ask for the weekly numbers in plain words. Claude compares the most recent complete week with the week before, writes a Markdown report with per-category and overall tables, and includes the SQL it ran.

## Data
The plugin reads the orders, order_items, and products tables through the connector you sign in to. It stores nothing itself.

स्किल लिखना

नॉलेज स्किल वह संदर्भ रखती है जो हर सोमवार पेस्ट होता था। यहाँ skills/metric-definitions/SKILL.md पूरा का पूरा है:

---
name: metric-definitions
description: The store's definitions of net revenue, completed orders, average order value, and refund rate, plus which warehouse tables are canonical. Use whenever a request involves revenue, sales, orders, refunds, discounts, or which table to query, even if it does not name a metric.
user-invocable: false
---

# Metric definitions for the store warehouse
Follow these definitions whenever you compute or report a store metric. If a request conflicts with them, follow the definitions and say so.

## Canonical tables
- orders: one row per order. status is completed, refunded, or cancelled. order_date is ISO 8601 (YYYY-MM-DD).
- order_items: one row per product line. unit_price is the price charged before discount. discount_pct is a whole-number percentage from 0 to 25.
- products: one row per product, with its category.
- Never compute revenue from products.list_price. It is the catalog price, not what the customer paid.

## Metrics
- Net revenue: SUM(quantity * unit_price * (1 - discount_pct / 100.0)) over order_items, for orders with status = 'completed'.
- Completed orders: COUNT(DISTINCT order_id) where status = 'completed'.
- Average order value: net revenue divided by completed orders.
- Refund rate: refunded orders divided by completed plus refunded orders, as a percentage with one decimal.
- Cancelled orders never count toward revenue, order counts, or the refund rate.

## Weeks
- A week runs Monday to Sunday. Label a week by its Monday.
- "Last week" means the most recent complete week, not the last 7 days.

विवरण ही वह चीज़ है जो इस स्किल को भरोसेमंद तरीके से ट्रिगर कराती है, और एक अस्पष्ट विवरण स्किल के कभी न चलने का सामान्य कारण है। Claude केवल फ्रंटमैटर पढ़ता है जब तक वह किसी स्किल को लोड करने का फ़ैसला न करे, और Claude Code स्किल्स रेफ़रेंस कहता है कि मुख्य उपयोग-केस पहले रखें. 

विवरण को उस स्थिति के रूप में लिखें जिसमें पाठक होगा ("किसी अनुरोध में रेवेन्यू, सेल्स, ऑर्डर्स, रिफंड्स, डिस्काउंट शामिल हों") न कि फ़ाइल के सार के रूप में, और वे शब्द शामिल करें जो लोग कहते हैं, क्योंकि Claude आपके विवरण को उनके संदेश से मिलाता है।

दो और चुनाव जान-बूझकर हैं: user-invocable: false इस स्किल को / मेन्यू से बाहर रखता है, क्योंकि किसी डिफ़िनिशन सेट को "चलाना" किसी को नहीं चाहिए। बॉडी Claude को आज्ञार्थक शैली में निर्देशों के रूप में लिखी गई है ("products.list_price से कभी रेवेन्यू न निकालें"), जो शैली Anthropic की अपनी ऑथरिंग स्किल माँगती है। टेबल्स सेक्शन वही हिस्सा है जिसे आप अपने वेयरहाउस के नामों से बदलेंगे।

कमांड लिखना

कमांड भी एक स्किल फ़ाइल ही है, क्योंकि नए प्लगइन्स नामित एक्शन्स यूँ ही परिभाषित करते हैं। यहाँ skills/weekly-report/SKILL.md पूरा का पूरा है:

---
name: weekly-report
description: Build the store's weekly metrics report. Use when the user asks for the weekly report, the weekly numbers, week-over-week metrics, or how last week went.
argument-hint: "[a date inside the week to report on]"
---

# Weekly metrics report

Produce a short report comparing the most recent complete week with the week before it, using the definitions in the metric-definitions skill.

## Steps

1. Work out the reporting week. If the user gave a date, use the Monday-to-Sunday week that contains it. Otherwise use the most recent complete week before today.
2. Get the data. If a warehouse connector is connected, query it directly. If not, ask the user for a database file or an export and query that instead. Never estimate a number.
3. For the reporting week and the week before it, compute net revenue, completed orders, average order value, and refund rate, overall and per product category.
4. Write the report to a Markdown file named weekly_report_<week start>.md containing:
   - A three-sentence summary that names the biggest mover and says whether it went up or down.
   - A table with one row per category: net revenue this week, last week, and the percentage change.
   - A second table with the overall metrics for both weeks.
   - The SQL you ran, in a code block at the end, so the reader can check it.
5. Show the summary in the conversation and say where the file is.

## Rules

- Follow the metric-definitions skill for every metric. Do not invent new ones.
- Report percentage changes with one decimal place and a sign.
- If either week has fewer than 20 completed orders, say the comparison is noisy.

यह स्किल डिफ़ॉल्ट रूप से यूज़र-इनवोकबल है, इसलिए यह / मेन्यू में /weekly-metrics-report:weekly-report के रूप में दिखती है, और argument-hint उसके एक तर्क का दस्तावेज़ करता है. 

बॉडी metric-definitions स्किल का नाम दो बार लेती है, एक बार शुरुआती पंक्ति में और एक बार नियमों में, जो यूँ कमांड स्किल को कॉल करता है: Claude डिफ़िनिशन लोड करता है क्योंकि उनका नाम लिया गया है और क्योंकि उनका विवरण रेवेन्यू से जुड़े अनुरोध से मेल खाता है. 

यदि आप लेगेसी फ़ॉर्मेट पसंद करते हैं, तो वही बॉडी केवल फ्रंटमैटर में description लाइन के साथ commands/weekly-report.md के रूप में काम करती है।

इंस्टॉल और परीक्षण

अपलोड से पहले, claude plugin validate ./weekly-metrics-report से फ़ोल्डर को इसकी पैरेंट डायरेक्टरी के सापेक्ष वैलिडेट करें, जिसके लिए Claude Code इंस्टॉल होना चाहिए। मेरी मशीन पर यह ✔ Validation passed छापा, और फेल होने पर किस फ़ील्ड को ठीक करना है यह बताता है।

अगला, प्लगइन फ़ोल्डर को zip करें। कोई भी लेआउट चलेगा: एकल टॉप-लेवल एंट्री के रूप में फ़ोल्डर, या सीधे उसकी सामग्री, बशर्ते आर्काइव में एक .claude-plugin/plugin.json हो (मेरे का आकार 3,067 बाइट रहा)। फिर Customize, Plugins, Add, Upload plugin पर जाएँ, और zip चुनें।

नया जोड़ा प्लगइन आपके अगले Cowork टास्क में लोड होता है, न कि खुले हुए में, इसलिए उसे देखने से पहले नया टास्क शुरू करें। यदि यह नए टास्क में भी नहीं दिखता, तो फ़ाइलों को डिबग करने से पहले डेस्कटॉप ऐप को बंद करके फिर खोलें।

मैंने Claude Code से प्लगइन का परीक्षण claude --plugin-dir ./weekly-metrics-report के साथ किया, shop.db की ओर पॉइंट कर के, और /weekly-metrics-report:weekly-report टाइप किया। Claude ने निकाला कि 28 सितंबर, 2026 सोमवार है, 21 सितंबर वाले सप्ताह की रिपोर्ट दी, और weekly_report_2026-09-21.md लिखा। इसका सारांश, ज्यों-का-त्यों:

Net revenue rose to $46,774.42, up +33.3% from $35,087.07 the week before. Completed orders went from 61 to 78, and average order value rose slightly to $599.67 (+4.3%). 
The biggest mover was Home Office: its net revenue went up +61.7% ($7,864.22 → $12,715.72), the largest gain in both dollars and percent. 
Fitness was the only category that fell (-15.2%). 
The refund rate rose from 10.3% to 12.4%, and Home Office's refund rate reached 27.6% (8 refunded orders), which is worth a closer look.

और यह उसी फ़ाइल की श्रेणी तालिका है:

चरण 2 की पिवट तालिका की अंतिम पंक्ति की तुलना यहाँ "यह सप्ताह" कॉलम से करें: वही 5 संख्याएँ, 2 अलग प्लगइन्स से, क्योंकि दोनों ने नेट रेवेन्यू की एक जैसी परिभाषा मानी।

Claude ने 2 चीज़ें और कीं जो मैंने नहीं माँगी थीं। उसने फ़्लैग किया कि 5 में से 4 श्रेणियों में कम-से-कम 1 सप्ताह ऐसा था जिसमें 20 से कम completed ऑर्डर्स थे, मेरे नॉइज़ी-कम्पैरिजन नियम को प्रति श्रेणी लागू करते हुए। उसने यह भी दिखाया कि मेरा "परिवर्तनों को प्रतिशत के रूप में रिपोर्ट करें" नियम रिफंड रेट के लिए अस्पष्ट है, जो पहले से एक प्रतिशत है, इसलिए उसने वह परिवर्तन प्रतिशत बिंदुओं में रिपोर्ट किया।

दोनों वे एडिट हैं जो मैं अगली बार स्किल में करूँगा, जो चित्र 3 का लूप है: एक पंक्ति बदलें, वर्ज़न बढ़ाएँ, फिर से अपलोड करें।

रिपोर्ट काम करने लगे तो, किसी भी Cowork टास्क में /schedule टाइप करें ताकि यह हर सोमवार सुबह बिना आपके चले, क्योंकि शेड्यूल्ड टास्क Anthropic के क्लाउड में चलते हैं। 1 अक्टूबर, 2026 से, Claude द्वारा बनाए गए शेड्यूल्ड टास्क आपके संगठन की अनुमति होने पर डिफ़ॉल्ट रूप से "Automatically approve" पर सेट होते हैं, जो उस कनेक्टर को रीड-ओनली रखने का एक और कारण है। हमारा Cowork Dispatch ट्यूटोरियल दूसरा विकल्प दिखाता है, अपने फ़ोन से टास्क किक करना।

अपनी टीम के साथ Cowork प्लगइन साझा करना

प्लगइन फ़ोल्डर ही वितरण यूनिट है, इसलिए साझा करना इस पर निर्भर है कि आप इसे कहाँ रखते हैं। इसे marketplace.json के साथ किसी GitHub रिपॉज़िटरी में पुश करें जो इसे सूचीबद्ध करे, और जिसे आप URL दें, वह Add और फिर Add marketplace के तहत रिपॉज़िटरी जोड़ सकता है।

Team और Enterprise प्लान पर, कोई ओनर निजी रिपॉज़िटरी सिंक कर सकता है या संगठन मार्केटप्लेस में ज़िप अपलोड कर सकता है और हर प्लगइन को सभी के लिए या विशिष्ट समूहों के लिए available, installed by default, या required पर सेट कर सकता है। मेंबर्स किसी प्लगइन को जो उन्होंने बनाया है, उसके तीन-बिंदु मेन्यू से साझा कर सकते हैं या Publish to org से सबमिट कर सकते हैं, और हेल्प सेंटर का organization plugin guide बाकी कवर करता है।

आप किसी प्लगइन के आउटपुट को कैसे सत्यापित करते हैं?

आप प्लगइन के आउटपुट को चार्ट पर भरोसा करने से पहले क्वेरी पढ़कर, प्लगइन को किन चीज़ों को छूने की अनुमति है उसे सीमित करके, और यह जानकर कि स्किल के न चलने पर कहाँ देखें, सत्यापित करते हैं। इसके लिए किसी सिक्योरिटी टीम की ज़रूरत नहीं—5 मिनट की आदत चाहिए।

चार्ट से पहले कोड पढ़ें

एक संभाव्य दिखने वाली क्वेरी आपके पूछे गए सवाल से थोड़ा अलग सवाल का जवाब दे सकती है। यहाँ एक क्वेरी है जो मैंने वही सवाल लेकर हाथ से लिखी, और यह बिना एरर के चलती है:

SELECT p.category,
       ROUND(SUM(oi.quantity * p.list_price), 2) AS revenue
FROM orders AS o
JOIN order_items AS oi ON oi.order_id = o.order_id
JOIN products AS p ON p.product_id = oi.product_id
WHERE o.order_date >= '2026-08-03' AND o.order_date < '2026-09-28'
GROUP BY p.category
ORDER BY p.category;

यह हर लाइन की कीमत कैटलॉग list_price पर लगाती है, चार्ज की गई कीमत पर नहीं, डिस्काउंट अनदेखा करती है, और status पर कभी फ़िल्टर नहीं करती, इसलिए रिफंडेड और कैंसल्ड ऑर्डर्स भी गिनती है। दोनों क्वेरीज़ को shop.db पर चलाने से नीचे कुल मिलते हैं, आख़िरी कॉलम दिखाता है कि शॉर्टकट नेट रेवेन्यू को कितना ज़्यादा बताता है।

हर श्रेणी 24% से 33% तक ज़्यादा बताई जाती है, और दोनों में से किसी का भी बार चार्ट समान रूप से यक़ीनी लगता है। प्लगइन की क्वेरी ने इसे सही पाया क्योंकि स्किल ने उसे पहले फ़िल्टर करने और स्कीमा पढ़ने को कहा।

यदि 50-लाइन की क्वेरी पढ़ना अभी भी धीमा लगता है, तो हमारा Associate Data Analyst in SQL ट्रैक फ़्लुएंसी तक का सबसे तेज़ रास्ता है। SQL क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन गाइड वे प्रैक्टिस समझाता है जिन्हें write-query स्किल अपनाती है, जैसे जॉइन करने से पहले फ़िल्टरिंग और SELECT * से बचना।

कनेक्शंस रीड-ओनली रखें

राइट-केपेबल वेयरहाउस कनेक्टर आपकी तालिकाओं को 2 दिशाओं से जोखिम में डालता है: Claude का किसी अनुरोध को गलत पढ़ लेना ("टेस्ट ऑर्डर्स साफ़ करो") और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, जहाँ किसी डॉक्यूमेंट या वेब पेज के भीतर का टेक्स्ट, जिसे Claude पढ़ता है, अपने निर्देश लेकर आता है। Team और Enterprise प्लान में, वह सेटिंग जो सदस्यों को राइट-केपेबल कनेक्टर टूल्स के लिए प्रति-टास्क अप्रूवल स्किप करने देती है, डिफ़ॉल्ट रूप से ऑफ़ होती है।

कड़े गार्डरेल के लिए, हुक्स Cowork और Claude Code में हर टूल कॉल से पहले चलते हैं, इसलिए ऐसा हुक जो कनेक्टर का SQL पढ़े और SELECT के अलावा कुछ भी रिजेक्ट कर दे, वही पैटर्न अपनाएँ। हमारा Claude Code हुक्स गाइड दिखाता है कि ऐसा हुक कैसे लिखें। मैंने इस लेख के लिए वह हुक नहीं बनाया, इसलिए भरोसा करने से पहले अपने कनेक्टर के साथ इसे टेस्ट करें।

जब कोई स्किल गलत ट्रिगर हो या न हो, पहले विवरण जाँचें

Claude फ्रंटमैटर से फ़ैसला करता है, इसलिए स्किल खोलें और देखें कि उसका विवरण वह स्थिति और वे शब्द लेता है या नहीं जो आपने उपयोग किए थे। यदि नहीं, तो उन्हें जोड़ें।

फिर / से स्किल को मैन्युअली ट्रिगर करें ताकि बॉडी के काम करने की पुष्टि हो, जाँचें कि प्लगइन का टॉगल ऑन है और उसका कनेक्टर “Connected” दिखाता है, और याद रखें कि प्लगइन अगले टास्क में लोड होता है, मौजूदा में नहीं। सबसे आम वजह वही विवरण होता है जो फ़ाइल का सार बताता है, अनुरोध का नहीं।

प्रोडक्ट की स्थिति जानें

Cowork 9 अप्रैल, 2026 से आम उपलब्ध है। प्लगइन्स 30 जनवरी, 2026 को रिसर्च प्रीव्यू के रूप में लॉन्च हुए, और अब सभी पेड प्लान पर उपलब्ध सूचीबद्ध हैं। 11 अगस्त, 2026 को Anthropic ने Compliance API कवरेज Cowork सत्रों तक बढ़ाया डेस्कटॉप, वेब, और मोबाइल पर।

मौजूदा हेल्प सेंटर में दो गैप बाकी हैं: लोकल डेस्कटॉप सत्रों के ट्रांसक्रिप्ट के लिए अभी कोई डिलीशन एंडपॉइंट नहीं, और OpenTelemetry मॉनिटरिंग "कम्प्लायंस उद्देश्यों के लिए ऑडिट लॉगिंग को प्रतिस्थापित नहीं करती।"

यदि आपका संगठन HIPAA-रेडी एंटरप्राइज़ प्लान पर US हेल्थ डेटा संभालता है, तो Cowork केवल तभी आपके Business Associate Agreement से कवर होता है जब कोई एडमिन HIPAA कॉन्फ़िगरेशन लागू करता है, और एक बार वह ऑन हो गया, तो Cowork क्लाउड में नहीं चल सकता। यदि आपका डेटा विनियमित है, तो किसी प्लगइन के प्रोडक्शन टेबल्स को छूने से पहले अपनी कम्प्लायंस टीम से स्वीकृति लें।

अंतिम विचार

अब आपके पास 3 प्लगइन्स हैं: वह Data प्लगइन जो आपने इंस्टॉल किया, उसकी कॉपी जिसे आपने अपनी टेबलों के नामों से कस्टमाइज़ किया, और साप्ताहिक रिपोर्ट जो आपने 5 फ़ाइलों से बनाई। तीसरा वही है जिसे मैं रखूँगा क्योंकि यह वे 40 पंक्तियों का संदर्भ समेटे हुए है जो हर सोमवार पेस्ट होती थीं—और वह उन्हें केवल एक बार समेटे हुए है।

यह तय करने का सिद्धांत कि क्या एक प्लगइन के काबिल है, छोटा है: प्लगइन तब बनाना चाहिए जब वर्कफ़्लो दोहरता हो, और संदर्भ स्थिर रहता हो—जैसे साप्ताहिक रिपोर्ट, कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू चेकलिस्ट, या सेल्स कॉल प्रेप। एक बार की एनालिसिस को प्लगइन की ज़रूरत नहीं; संदर्भ पेस्ट करें और आगे बढ़ें. 

और यदि आप तौल रहे हैं कि आपकी कंपनी के कौन से दोहरते वर्कफ़्लो पहले इस ट्रीटमेंट के काबिल हैं, हमारा Generative AI for Business कोर्स ठीक उसी सवाल के इर्द-गिर्द बना है। इसके पीछे के मॉडल में और गहराई तक जाने के लिए, Introduction to Claude Models कोर्स Claude API के साथ प्रॉम्प्टिंग और मल्टी-टर्न वर्क को कवर करता है।