Manus AI: 5 व्यावहारिक उदाहरणों के साथ एक मार्गदर्शिका

इसे प्रोसेस करने के बाद, यह रहा परिणाम: कॉफी शॉप की बिक्री का विश्लेषण।

मुझे इसकी समग्र प्रस्तुति काफी पसंद आई, और मैंने इसे अपने मित्र को भी भेजा।

जिस भाग में मेरी सबसे अधिक दिलचस्पी थी, वह था “समय विश्लेषण”। जब भी मैं वहाँ गया/गई हूँ, तो मुझे लगा कि सुबहें शांत रहती हैं जबकि दोपहरें काफी व्यस्त होती हैं। मुझे यह देखने की जिज्ञासा थी कि खुलने के समय को आगे खिसकाने का क्या प्रभाव होगा।

दुर्भाग्यवश, Manus AI द्वारा डेटा प्रोसेस करने के तरीके में कुछ गड़बड़ी हो गई। इसके द्वारा बनाए गए समय चार्ट को वास्तविक चार्ट के साथ रखकर देखें, तो पता चलता है कि ये मेल नहीं खाते।

पहले मुझे लगा कि शायद टाइमज़ोन की समस्या के कारण डेटा शिफ्ट हो गया है, लेकिन बात सिर्फ़ इतनी नहीं है।

हालाँकि, सब कुछ गलत नहीं है। उदाहरण के लिए, पहले पृष्ठ पर दिखाया गया कुल राजस्व वास्तविक राजस्व से मेल खाता है। फिर भी, समय से संबंधित गलती ने मुझे बाकी परिणामों पर भरोसा करने को लेकर सशंकित कर दिया। सोचिए, बिना दोबारा जाँचे उन्हीं परिणामों के आधार पर व्यावसायिक निर्णय लेना—इसके परिणाम वाकई बुरे हो सकते हैं।

जहाँ मुझे यह उपयोगी लगा, वह यह है कि इसने मेरे मित्र को यह प्रेरणा दी कि किन-किन डेटा बिंदुओं को देखना चाहिए। यदि आप कभी इस तरह के कार्य के लिए Manus का उपयोग करें, तो हमेशा परिणामों की दोबारा जाँच अवश्य करें।

2. S&P 500 की भविष्यवाणियाँ

हालिया आर्थिक मंदी को नज़रअंदाज़ करना मुश्किल है, जिसमें आंशिक रूप से संयुक्त राज्य द्वारा लगाए गए टैरिफ का प्रभाव रहा है। इसका असर S&P 500 में स्पष्ट रूप से दिखा, जिसमें उल्लेखनीय गिरावट आई है। S&P 500 एक स्टॉक मार्केट इंडेक्स है, जिसमें संयुक्त राज्य की 500 सबसे बड़ी सार्वजनिक कंपनियाँ शामिल हैं, और यह बाज़ार के समग्र प्रदर्शन की झलक देता है।

इन परिस्थितियों को देखते हुए, मैं जानना चाहता/चाहती था/थी कि क्या Manus AI यह प्रोजेक्शन दे सकता है कि बाज़ार को उबरने में कितना समय लग सकता है। मैंने निम्न प्रॉम्प्ट का उपयोग किया:

“S&P 500 में वर्तमान गिरावट का विश्लेषण करें, जिसमें Donald Trump द्वारा लगाए गए हालिया वैश्विक टैरिफ को ध्यान में रखें। समान आर्थिक घटनाओं और बाज़ार गिरावटों पर ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करते हुए, संभावित परिदृश्यों की पहचान करें कि S&P 500 कितनी नीचे जा सकता है (यानी, अपेक्षित न्यूनतम स्तर), और पिछले स्तरों तक रिकवरी की समय-सीमा का अनुमान लगाएँ। जहाँ लागू हो, ऐतिहासिक तुलना, प्रासंगिक आर्थिक संकेतक, और विश्वसनीयता सीमाएँ शामिल करें।”

परिणामों पर चर्चा करने से पहले, कृपया ध्यान दें कि यह वित्तीय सलाह नहीं है। यह सिर्फ़ एक प्रयोग है, यह देखने के लिए कि Manus AI इस तरह के जटिल सवाल को कैसे संभालता है—जो ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने और उसे मौजूदा डेटा के साथ जोड़कर संभावित परिदृश्यों का पूर्वानुमान लगाने से जुड़ा है।

Manus AI ने हल्के से लेकर चरम तक कई संभावित परिदृश्यों का विश्लेषण किया। परिणामों के आधार पर, इसने परिणामों के साथ एक वेबसाइट बनाई और होस्ट की (जिसे आप यहाँ एक्सेस कर सकते हैं), जिसमें कई अनुभाग शामिल हैं।

कुछ अनुभागों में शामिल हैं:

• इसके शोध के परिणामों का एक अवलोकन।
• वर्तमान स्थिति का सारांश।
• समान स्थितियों के ऐतिहासिक डेटा।
• प्रत्येक परिदृश्य में S&P 500 के संभावित न्यूनतम स्तरों का विश्लेषण।
• प्रत्येक परिदृश्य के लिए रिकवरी की समय-सीमाएँ।
• इसके निष्कर्षों को समेकित करने वाले कुछ इंटरैक्टिव चार्ट्स वाला पेज।
• एक निष्कर्ष, जिसमें यह समझाया गया है कि इसके अनुसार सबसे संभावित स्थिति कौन-सी है।

दृष्टिकोण का विवरण

यहाँ बताया गया है कि Manus AI ने ये परिणाम कैसे उत्पन्न किए:

• सबसे पहले, इसने YahooFinance API का उपयोग करके मौजूदा S&P 500 डेटा एकत्र किया, जो सबसे ताज़ा बाजार जानकारी देता है। इसने एक Python स्क्रिप्ट लिखी, जिसने वर्तमान इंडेक्स मान, हालिया उच्च स्तर निकाला और मौजूदा गिरावट की गणना की।
• टैरिफ नीतियों को समझने के लिए, इसने कई स्रोतों—जैसे Reuters और BBC के लेख—का अध्ययन किया, जिनसे नए टैरिफ की व्यापक प्रकृति सामने आई: सभी आयातों पर 10% का बेसलाइन, चीनी आयातों पर 60% तक, और विशिष्ट देशों के लिए लक्षित दरें।
• फिर, इसने तीन प्रमुख ऐतिहासिक टैरिफ घटनाओं की पहचान और विश्लेषण किया: 2018-2019 का अमेरिका-चीन ट्रेड वॉर, 2002 में Bush का स्टील टैरिफ, और 1930 का Smoot-Hawley Tariff Act। प्रत्येक के लिए, इसने बाज़ार प्रभाव, रिकवरी पैटर्न, और आर्थिक परिणामों का अध्ययन किया। 2018-2019 का ट्रेड वॉर सबसे प्रासंगिक तुलना साबित हुआ, जिसमें दिखा कि नीतिगत समाधान और Federal Reserve के हस्तक्षेप के बाद बाज़ार प्रारंभिक गिरावट से उबरे।
• संभावित न्यूनतम स्तरों की गणना करने के लिए, इसने एक Python स्क्रिप्ट बनाई, जिसने ऐतिहासिक टैरिफ-संबंधित गिरावटों के आधार पर चार परिदृश्य (मामूली, मध्यम, गंभीर, और चरम) विकसित किए। इसने 10,000 इटरेशन वाले Monte Carlo सिमुलेशन का उपयोग करके विश्वसनीयता अंतराल उत्पन्न किए, जिनसे पता चला कि S&P 500 का सबसे संभावित निचला स्तर 4,300 और 4,900 के बीच होगा (50% विश्वसनीयता अंतराल)।
• रिकवरी की समय-सीमा के अनुमान के लिए, इसने एक और स्क्रिप्ट लिखी, जिसने ऐतिहासिक रिकवरी पैटर्न का विश्लेषण किया और सांख्यिकीय मॉडलिंग से चार रिकवरी परिदृश्य प्रोजेक्ट किए। सबसे संभावित परिणाम (50% प्रायिकता) ने बाजार के निचले स्तर से 9 महीनों की रिकवरी अवधि का सुझाव दिया, U-आकार के पैटर्न के साथ:

3. उत्पाद अनुशंसा

अगले चरण में, मैं जानना चाहता/चाहती था/थी कि उत्पाद अनुशंसा के कार्य में Manus AI कैसा करता है। सबसे अच्छा उत्पाद ढूँढना समय लेने वाला हो सकता है, और यह काम मुझे बिल्कुल पसंद नहीं।

मैं पुर्तगाल में रहता/रहती हूँ, और सर्दियों में मेरे घर के कुछ कमरों में बहुत नमी हो जाती है। मैं एक डीह्यूमिडिफ़ायर खरीदना चाहता/चाहती था/थी, और उत्सुक था/थी कि क्या Manus AI मेरी रिसर्च में मदद कर सकता है और क्या खरीदना चाहिए इस पर कुछ अनुशंसाएँ दे सकता है।

मैंने यह प्रॉम्प्ट इस्तेमाल किया:

“मैं पुर्तगाल में रहता/रहती हूँ और अपने घर में उच्च आर्द्रता स्तर का सामना कर रहा/रही हूँ, जो अक्सर 90% से अधिक होता है। मुझे 25 वर्ग मीटर तक के कमरे के लिए उपयुक्त डीह्यूमिडिफ़ायर चुनने में सहायता चाहिए। डीह्यूमिडिफ़ायर पुर्तगाल में खरीदने के लिए उपलब्ध होने चाहिए। कृपया एक व्यापक रिपोर्ट तैयार करें, जिसमें शामिल हो:​

- उत्पाद अनुशंसाएँ: 25 वर्ग मीटर के कमरे के लिए उपयुक्त कई डीह्यूमिडिफ़ायर मॉडल पहचानें, विभिन्न मूल्य बिंदुओं को ध्यान में रखते हुए।​

- उत्पाद तुलना: अनुशंसित मॉडलों की प्रमुख विशेषताओं—जैसे डीह्यूमिडिफ़िकेशन क्षमता, ऊर्जा दक्षता, शोर स्तर, वॉटर टैंक क्षमता, और अतिरिक्त सुविधाएँ (जैसे एयर प्यूरीफिकेशन, लॉन्ड्री मोड)—के आधार पर तुलना करें।​

- पुर्तगाल में उपलब्धता: सुनिश्चित करें कि अनुशंसित डीह्यूमिडिफ़ायर पुर्तगाल में खरीदने के लिए उपलब्ध हों—या तो स्थानीय रिटेलर्स के माध्यम से या ऐसे ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म के जरिए जो पुर्तगाल में शिप करते हों।​

- ऑनलाइन समीक्षाएँ: प्रत्येक मॉडल की विश्वसनीयता और प्रदर्शन का आकलन करने के लिए ऑनलाइन समीक्षाओं से अंतर्दृष्टियाँ शामिल करें।”

यह रहा परिणाम: डीह्यूमिडिफ़ायर उत्पाद अनुशंसाएँ।

ध्यान दें कि यह केवल परीक्षण के उद्देश्य से है; मैंने इन उत्पादों में से किसी को आज़माया नहीं है, इसलिए मुझे नहीं पता कि परिणाम सटीक हैं या नहीं।

Manus AI ने अनुशंसाएँ कैसे तैयार कीं

Manus AI का उपयोग करते समय, हम चरण-दर-चरण देख सकते हैं कि वह क्या कर रहा है। उत्पाद अनुशंसाएँ तैयार करने के लिए, इसने इन स्रोतों के डेटा देखे:

• स्थानीय रिटेलर्स।
• ग्राहक समीक्षा संगठन, जो उपभोक्ताओं से उत्पादों पर समीक्षाएँ एकत्र करते हैं।
• फ़ोरम और Reddit थ्रेड्स, जहाँ लोग उत्पादों पर चर्चा करते हैं।
• तकनीकी संसाधन, जो उत्पाद विनिर्देशों को मेरी विशिष्ट आवश्यकताओं से मिलाते हैं।
• जलवायु संबंधी जानकारी।

इन स्रोतों से मुझे परिणामों पर कुछ भरोसा होता है, क्योंकि ये कदम काफ़ी हद तक वही हैं जो मैं मैन्युअल रिसर्च करते समय अपनाता/अपनाती।

4. नौकरी ढूँढना

Manus AI वेब पर खोज करने और निष्कर्षों को एक उपयोग में आसान वेबसाइट में समेटने में अच्छा है। देखें कि क्या हम इसका उपयोग नौकरी ढूँढने के लिए कर सकते हैं। मैंने अपना CV अपलोड किया और यह प्रॉम्प्ट लिखा:

“मैं एक फुल-स्टैक इंजीनियर हूँ और नए नौकरी अवसर की तलाश में हूँ। कृपया निम्न मानदंडों को पूरा करने वाली नौकरी सूची ढूँढें:

जॉब टाइटल्स: फुल-स्टैक इंजीनियर, शिक्षक, या शोधकर्ता।

वेतन: न्यूनतम USD 100,000 प्रति वर्ष।

कार्य वातावरण: पूर्णतः रिमोट।

टेक स्टैक वरीयता: React (फ्रंट-एंड) और Python (बैक-एंड)।

रुचि का क्षेत्र: मुझे क्वांटम कंप्यूटिंग में रुचि है और, भले ही इस क्षेत्र में मेरा पूर्व अनुभव नहीं है, मैं इससे संबंधित पदों के लिए खुला/खुली हूँ।

उपयुक्त नौकरी रिक्तियों की सूची दें, और जॉब पोस्टिंग्स या एप्लिकेशन पेजों के सीधे लिंक शामिल करें। मेरी वरीयताओं से सर्वाधिक मेल खाने वाली नौकरियों को प्राथमिकता दें।”

यह है जो इसने बनाया: जॉब पोस्टिंग परिणाम।

पहली नज़र में, परिणाम काफ़ी प्रभावशाली लगता है। ऐसा प्रतीत होता है कि इसने मेरी ज़रूरतों के अनुरूप एक वेबसाइट बनाई है, जिसमें खोजने योग्य जॉब पोस्टिंग्स हैं जो मेरे मानदंडों से मेल खाती हैं। हालाँकि, आगे जाँच करने पर मैंने देखा कि इसमें केवल 12 जॉब पोस्टिंग्स हैं।

साथ ही, उनमें से केवल एक में कंपनी वेबसाइट का लिंक है। बाकी सभी के लिए यह बटन निष्क्रिय है।

सभी उदाहरणों में से, यह सबसे निराशाजनक था। मुझे लगा था कि यह कार्य अन्य की तुलना में आसान होगा क्योंकि इसमें कोई गणना शामिल नहीं है। इसमें केवल Manus AI से यह कहना था कि दी गई कसौटियों से मेल खाने वाली नौकरियों के लिए वेब पर खोज करे और परिणामों को समेकित करे।

5. एक नई कौशल सीखना

अंतिम उदाहरण में, मैंने एक नई कौशल सीखने पर Manus AI का परीक्षण किया। परिणामों का बेहतर मूल्यांकन करने के लिए, मैंने एक ऐसी कौशल चुनी जिसे मैं पहले से जानता/जानती हूँ: एस्ट्रो फ़ोटोग्राफ़ी।

मैंने यह प्रॉम्प्ट इस्तेमाल किया:

“मैं अपने Nikon Z7II कैमरा का उपयोग करके एस्ट्रोफ़ोटोग्राफ़ी सीखना चाहता/चाहती हूँ। वेब पर खोज करें और विशेष रूप से मेरे कैमरा और आवश्यकताओं के अनुरूप एक व्यापक, शुरुआती-से-उन्नत कोर्स तैयार करें। कोर्स में शामिल होना चाहिए:

- एस्ट्रोफ़ोटोग्राफ़ी की बुनियादी बातें

- कैमरा-विशिष्ट मार्गदर्शन

- आवश्यक उपकरण

- शूटिंग तकनीकें

- पोस्ट-प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो

- लर्निंग संसाधन

- चेकलिस्ट्स और योजना उपकरण”

उदाहरणों में, इसमें Manus AI को सबसे अधिक समय लगा। साथ ही, अन्य कार्यों की तुलना में इसे पूरा करने में काफ़ी अधिक क्रेडिट्स लगे:

यह है जो Manus AI ने बनाया: एस्ट्रोफ़ोटोग्राफ़ी कोर्स।

यहाँ बहुत कुछ है, इसलिए मैं इसके जनरेट किए गए कंटेंट के मुख्य पहलुओं को संक्षेप में प्रस्तुत करूँगा/करूँगी:

• कोर्स बहुत-से विषयों को कवर करता है और किसी को शुरुआत करने के लिए आवश्यक जानकारी देता है।
• अनुभाग बहुत संक्षिप्त हैं। उदाहरण के लिए, यह कहेगा कि कोई विशेष सेटिंग अनुशंसित है, लेकिन यह नहीं बताएगा कि उसे सेट कैसे करें।
• जानकारी अच्छी है, लेकिन प्रस्तुति नहीं। UI का उपयोग कठिन है क्योंकि अधिकांश सामग्री कॉलेप्सिबल सेक्शन के पीछे है और उसे एक्सेस करने के लिए बहुत-सी क्लिकों की ज़रूरत होती है।
• प्रस्तुति की एक और समस्या यह है कि यह कोई कहानी नहीं कहती; यह किसी विज़ुअल सहायता के बिना एक निर्देश पुस्तिका जैसी लगती है।
• इसमें बाहरी संसाधनों—जैसे कोर्स और YouTube वीडियो—का एक अनुभाग शामिल है, जो काफ़ी उपयोगी हैं।

अधिकांश प्रयोगों की तरह, मुझे लगता है कि यह एक अच्छा शुरुआती बिंदु है, लेकिन निश्चित रूप से अंतिम उत्पाद नहीं। इस विशेष मामले में, मेरे विचार से जिस कच्ची जानकारी को इसने इकट्ठा किया है, वह उस वास्तविक वेबसाइट से अधिक उपयोगी है जिसे उस जानकारी को ब्राउज़ करने के लिए बनाया गया।

निष्कर्ष

Manus AI का मूल्यांकन करते हुए, मेरे मन में सकारात्मक और नकारात्मक, दोनों तरह के प्रभाव हैं। सकारात्मक पक्ष पर, Manus AI बड़ी मात्रा में जानकारी इकट्ठा करने और उसे संक्षेपित करने में कुशल है। यह स्वचालित सहायता समय को काफी कम करती है, जिससे हम डेटा एकत्र करने के बजाय विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित कर पाते हैं।

हालाँकि, कभी-कभार होने वाली अशुद्धियाँ Manus AI के परिणामों पर हमारे भरोसे को सीमित करती हैं। जब हम किसी परिचित चीज़, जैसे कॉफी शॉप डेटा विश्लेषण, को देखते हैं, तो हम व्यक्तिगत रूप से निष्कर्षों की जाँच कर सकते हैं और कभी-कभी त्रुटियाँ पकड़ सकते हैं। लेकिन जब बात अधिक जटिल मामलों की आती है, जहाँ हमारी विशेषज्ञता नहीं है, तो क्या हम परिणामों पर भरोसा कर सकते हैं?

मुझे लगता है कि Manus AI किसी विश्लेषण की शुरुआत करने का एक अच्छा उपकरण है, लेकिन मैं आँख बंद करके इस पर भरोसा नहीं करूँगा/करूँगी और कच्चे परिणामों के आधार पर निर्णय नहीं लूँगा/लूँगी।