Oh My Pi ट्यूटोरियल: Grok को अपने कोडिंग एजेंट के रूप में लेकर पूरा ऐप बनाएं

Oh My Pi का उपयोग क्यों करें?

एक अच्छे कोडिंग एजेंट के लिए दो चीजें जरूरी हैं: एक मजबूत एजेंटिक मॉडल और एक मजबूत कोडिंग हार्नेस।

मॉडल बुद्धिमत्ता देता है। इस ट्यूटोरियल के लिए, हम Grok 4.6 का उपयोग करते हैं, जिसे xAI ने कोडिंग, लंबे समय तक चलने वाले एजेंट्स, और पूरे कोडबेस पर मल्टी-स्टेप कार्य के लिए बनाया है। यह 500K-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो, इमेज इनपुट, फंक्शन कॉलिंग, कोड निष्पादन, और वेब सर्च को सपोर्ट करता है।

लेकिन सबसे अच्छा मॉडल भी सीमित हो जाता है अगर उसका हार्नेस उसे सिर्फ टेक्स्ट पढ़ने-लिखने तक बांध दे। एक वास्तविक डेवलपर की तरह काम करने के लिए, मॉडल को यह करने में सक्षम होना चाहिए:

• किसी रिपोजिटरी का निरीक्षण करना और फाइलों को भरोसेमंद तरीके से संपादित करना
• कमांड चलाना और टेस्ट निष्पादित करना
• डायग्नोस्टिक्स पढ़ना और विफलताओं को डीबग करना
• डॉक्यूमेंटेशन खोजना और सत्यापित करना कि उसके किए गए बदलाव सचमुच काम करते हैं

OMP यही देता है: LSP इंटीग्रेशन, एक वास्तविक डीबगर, स्थायी कोड निष्पादन, ब्राउज़र और वेब टूल्स, GitHub इंटीग्रेशन, मेमोरी, और समानांतर सबएजेंट्स। मिलकर, ये पूरा एजेंटिक लूप बनाते हैं:

Plan → inspect → edit → run → debug → test → verify

मॉडल तय करता है क्या करना है, और OMP उसे उसे सच में करने के उपकरण देता है। और क्योंकि OMP 60+ AI प्रदाताओं को सपोर्ट करता है, आप Grok तक सीमित नहीं हैं। यही वर्कफ़्लो तब भी लागू होता है जब आप Grok, Claude, या कोई और मॉडल कनेक्ट करते हैं।

Oh My Pi इंस्टॉल करें

Oh My Pi ओपन-सोर्स Pi कोडिंग एजेंट का एक फोर्क है, जिसे Stencil Labs ने बनाया है, और यह जल्दी ही सबसे लोकप्रिय टर्मिनल कोडिंग एजेंट्स में से एक बन गया है, 34,000 से अधिक GitHub स्टार्स के साथ। यह उन डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कस्टम एजेंट स्टैक को जोड़ने और कॉन्फ़िगर करने में समय लगाए बिना तैयार-टू-यूज़ कोडिंग वातावरण चाहते हैं।

OMP Linux, macOS, और Windows पर काम करता है।

Linux या macOS पर, चलाएँ:

curl -fsSL https://omp.sh/install | shसंचालित द्वारा

Windows PowerShell पर:

irm https://omp.sh/install.ps1 | iexसंचालित द्वारा

आप इसे Bun (वर्शन 1.3.14 या बाद का) के जरिए ग्लोबली भी इंस्टॉल कर सकते हैं:

bun install -g @oh-my-pi/pi-coding-agentसंचालित द्वारा

यदि इंस्टॉलेशन के बाद omp कमांड नहीं मिलती, तो अपना टर्मिनल रीस्टार्ट करें या इंस्टॉलर आउटपुट में इंस्टॉल लोकेशन देखें।

फिर इंस्टॉलेशन सत्यापित करें:

omp --versionसंचालित द्वारा

उदाहरण के लिए:

omp/18.0.6संचालित द्वारा

यदि वर्शन नंबर दिखाई देता है, तो OMP सही तरीके से इंस्टॉल हो गया है और omp कमांड उपयोग के लिए तैयार है।

SpaceXAI एक्सेस सेट करें

Oh My Pi के साथ Grok का उपयोग करने के लिए आपके पास दो विकल्प हैं।

यदि आप सिर्फ मॉडल टेस्ट कर रहे हैं या इस ट्यूटोरियल का अनुसरण कर रहे हैं, तो मैं xAI API इस्तेमाल करने की सलाह देता/देती हूँ। https://console.x.ai/ पर एक खाता बनाएं, थोड़ी प्रीपेड क्रेडिट जोड़ें, और एक API कुंजी जनरेट करें। xAI उपयोग को सीधे आपके क्रेडिट बैलेंस से काटता है, जिससे खर्च नियंत्रित करना आसान हो जाता है।

यदि आप नियमित रूप से कोडिंग के लिए Grok का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, तो SuperGrok सब्सक्रिप्शन ज़्यादा समझदारी हो सकता है। OMP SpaceXAI OAuth के जरिए सीधे SuperGrok को सपोर्ट करता है, इसलिए आप हर API रिक्वेस्ट के लिए अलग-अलग भुगतान करने के बजाय /login से अपना सब्सक्रिप्शन कनेक्ट कर सकते हैं।

इस ट्यूटोरियल के लिए, हम API विधि का उपयोग करेंगे क्योंकि इसे टेस्ट करना आसान है और लागत पर नियंत्रण रहता है।

SpaceXAI डेवलपर कंसोल में अपनी API कुंजी बनाएं और उसे सुरक्षित रखें। OMP स्वतः XAI_API_KEY एनवायरनमेंट वेरिएबल ढूंढता है।

Linux या macOS पर:

export XAI_API_KEY="your-xai-api-key"संचालित द्वारा

टर्मिनल रीस्टार्ट के बाद भी इसे बनाए रखने के लिए:

echo 'export XAI_API_KEY="your-xai-api-key"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrcसंचालित द्वारा

Windows PowerShell पर:

$env:XAI_API_KEY="your-xai-api-key"संचालित द्वारा

उपलब्ध Grok मॉडल देखने के लिए:

omp models xaiसंचालित द्वारा

Grok के साथ Oh My Pi शुरू करें

कोडिंग एजेंट को टेस्ट करने के लिए एक नया डायरेक्टरी बनाएँ:

mkdir grok-pi-demo
cd grok-pi-demoसंचालित द्वारा

एक Git रिपोजिटरी इनिशियलाइज़ करें ताकि OMP अपने द्वारा किए गए बदलाव ट्रैक कर सके:

git initसंचालित द्वारा

अब Oh My Pi शुरू करें:

ompसंचालित द्वारा

पहली बार लॉन्च पर, OMP प्रदाताओं, वेब सर्च और इंटरफ़ेस को कॉन्फ़िगर करने के लिए एक छोटा सेटअप विज़ार्ड खोल सकता है। आप किसी भी समय omp setup चलाकर इसे फिर से खोल सकते हैं।

क्योंकि हमने पहले ही XAI_API_KEY एनवायरनमेंट वेरिएबल कॉन्फ़िगर कर लिया है, आपको xAI में दोबारा साइन-इन करने की जरूरत नहीं। प्रोवाइडर सेटअप पूरा होने पर Esc दबाएँ।

यदि आप API क्रेडिट्स की जगह SuperGrok सब्सक्रिप्शन का उपयोग कर रहे हैं, तो साइन-इन स्क्रीन से xAI Grok OAuth (SuperGrok या X Premium+) चुनें।

OMP खुलने के बाद, दर्ज करें:

/modelसंचालित द्वारा

प्रोवाइडर सूची से xAI चुनें और यह चुनें:

grok-4.6संचालित द्वारा

नया Grok 4.7 उपयोग करने के लिए, यहाँ grok-4.7 चुनें। इस ट्यूटोरियल में बाकी सब कुछ वही रहता है।

OMP मॉडल की उपयोगी जानकारी भी दिखाता है, जिसमें उसका कॉन्टेक्स्ट विंडो, प्राइसिंग, रीज़निंग सपोर्ट, और विज़न क्षमताएँ शामिल हैं।

अब आपके पास Oh My Pi के अंदर Grok एक टर्मिनल-आधारित कोडिंग एजेंट के रूप में चल रहा है। यहाँ से, यह OMP के बिल्ट-इन टूल्स का उपयोग करके फाइलों का निरीक्षण, कोड में संशोधन, कमांड निष्पादन, टेस्ट चलाना, समस्याओं का डीबग करना, और बड़े डेवलपमेंट कार्यों पर काम कर सकता है।

Oh My Pi की बिल्ट-इन सुविधाओं का अन्वेषण करें

Oh My Pi में 31 बिल्ट-इन टूल्स हैं और 60+ AI प्रोवाइडर्स के लिए सपोर्ट है, इसलिए अधिकतर कोडिंग वर्कफ़्लो बिना अतिरिक्त प्लगइन्स या MCP सर्वर इंस्टॉल किए काम करते हैं।

सबसे उपयोगी बिल्ट-इन क्षमताओं में शामिल हैं:

• फाइल प्रबंधन: फाइलें पढ़ें, बनाएँ, संपादित करें, खोजें, और संरचनात्मक रूप से संशोधित करें।

• टर्मिनल एक्सेस: एजेंट से सीधे शेल कमांड चलाएँ और प्रॉसेस मैनेज करें।

• कोड निष्पादन: स्थायी Python और JavaScript सत्र चलाएँ।

• LSP इंटीग्रेशन: डेफिनिशन पर जाएँ, रेफरेंस ढूँढें, सिंबल का नाम बदलें, डायग्नोस्टिक्स देखें, और कोड एक्शन लागू करें।

• डीबगर: DAP इंटीग्रेशन का उपयोग करके Python, Go, C/C++ और अन्य सपोर्टेड एप्लिकेशन डीबग करें।

• वेब सर्च: डॉक्यूमेंटेशन, GitHub, Stack Overflow, Reddit, पैकेज रजिस्ट्रियाँ, रिसर्च पेपर्स, और व्यापक वेब पर खोजें।

• ब्राउज़र ऑटोमेशन: Chromium-आधारित ब्राउज़र के जरिए वेबसाइटें खोलें और इंटरैक्ट करें।

• सबएजेंट्स: बड़े कोडिंग कार्यों को समानांतर में काम करने वाले कई एजेंट्स के बीच बाँटें।

• GitHub टूल्स: रिपोजिटरी, इश्यू, पुल रिक्वेस्ट, कोड सर्च, और GitHub Actions के साथ काम करें।

• मेमोरी: कोडिंग सत्रों के बीच उपयोगी प्रोजेक्ट जानकारी सहेजें और पुनः बुलाएँ।

• इमेज अंडरस्टैंडिंग: स्क्रीनशॉट, डायग्राम, और अन्य लोकल इमेज का निरीक्षण करें।

• इमेज जेनरेशन: सपोर्टेड AI प्रोवाइडर्स का उपयोग करके इमेज बनाएं या संपादित करें।

• टेक्स्ट-टू-स्पीच: xAI Grok Voice का उपयोग करके वाणी उत्पन्न करें।

• रिमोट फाइल्स: ssh:// पथों के जरिए रिमोट मशीनों पर फाइलें पढ़ें।

• सेशन मैनेजमेंट: लंबे एजेंट सत्रों के लिए चेकपॉइंट, रिवाइंड, ब्रांच, रेज़्यूम, और मैनेज करें।

• एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन: आपके प्रॉम्प्ट में orchestrate और workflowz जैसे कीवर्ड जटिल कार्यों के लिए कई सबएजेंट्स का समन्वय करते हैं।

इनमें से कुछ टूल—जैसे GitHub, मेमोरी, इमेज जेनरेशन, टेक्स्ट-टू-स्पीच, और चेकपॉइंट्स—डिफ़ॉल्ट रूप से बंद रहते हैं। आप उन्हें OMP की सेटिंग्स में चालू कर सकते हैं।

दूसरे शब्दों में, मॉडल सिर्फ कोड जनरेट करने से कहीं अधिक कर सकता है। Oh My Pi के माध्यम से, यह वेब सर्च कर सकता है, कोडबेस समझ सकता है, फाइलें संपादित कर सकता है, कमांड चला सकता है, त्रुटियाँ डीबग कर सकता है, प्रोजेक्ट संदर्भ याद रख सकता है, और उसी टर्मिनल इंटरफ़ेस से कई एजेंट्स का समन्वय कर सकता है।

Oh My Pi और Grok के साथ एक प्रोजेक्ट बनाएं

सेटअप को किसी सरल कोडिंग प्रश्न से टेस्ट करने के बजाय, इसे एक पूरा प्रोजेक्ट दें और देखें कि योजना, इम्प्लीमेंटेशन, टेस्टिंग और इटरेशन में Grok और Oh My Pi कितना अच्छा प्रदर्शन करते हैं।

पहले, OMP को प्लान मोड में स्विच करें (यह लिखते समय /plan):

/planसंचालित द्वारा

फिर निम्न प्रॉम्प्ट दर्ज करें:

Build a simple Hospital Management System in Python.

Use Streamlit for the web interface and SQLite for storing data. Keep the project lightweight and easy to run locally.

The app should let hospital staff register patients, add doctors, schedule appointments, admit and discharge patients, and view available beds.

Create a dashboard showing total patients, doctors, appointments, admitted patients, and available beds.

Use a clean sidebar for navigation, simple forms and tables, and realistic sample data.

Organize the Python code properly, create the database automatically, add basic validation, and make all CRUD operations work.

Install any required dependencies, run the application, test the main workflows, and fix any errors.संचालित द्वारा

योजना की समीक्षा करें

कोड लिखने से पहले, Grok ने OMP के बिल्ट-इन टूल्स का उपयोग करके प्रासंगिक डॉक्यूमेंटेशन पर रिसर्च किया, Streamlit और Python इकोसिस्टम के बारे में वर्तमान जानकारी जाँची, आवश्यकताओं का निरीक्षण किया, और सोचा कि एप्लिकेशन को कैसे संरचित किया जाना चाहिए।

इसके बाद इसने अनुभागों में बँटी एक विस्तृत इम्प्लीमेंटेशन योजना बनाई। OMP योजना को इंटरैक्टिव बनाता है, ताकि आप अनुभागों के बीच जा सकें, व्यक्तिगत निर्णयों को विस्तार से देख सकें, और एजेंट को प्रोजेक्ट में बदलाव करने देने से पहले संशोधन कर सकें।

जब आप संतुष्ट हों, योजना को स्वीकृत करें और Grok को निर्माण शुरू करने दें।

Grok को ऐप बनाने और टेस्ट करने दें

योजना स्वीकृत करने के बाद, वास्तविक इम्प्लीमेंटेशन आश्चर्यजनक रूप से सीधा था। Grok ने प्रोजेक्ट संरचना, डेटाबेस लेयर, Streamlit इंटरफ़ेस, सैंपल डेटा, और CRUD कार्यक्षमता बनाई, फिर निर्भरताएँ इंस्टॉल कीं और एप्लिकेशन का परीक्षण किया।

प्रारंभिक कार्यशील संस्करण बनाने और टेस्ट करने में पाँच मिनट से कम लगे।

यहीं पर एक सही कोडिंग हार्नेस का महत्व दिखता है। Grok सिर्फ Python कोड का एक ब्लॉक जनरेट करके वापस नहीं दे रहा था। यह फाइलें बना सकता था, एप्लिकेशन चला सकता था, त्रुटियाँ देख सकता था, सुधार कर सकता था, और प्रोजेक्ट के चलने तक जारी रख सकता था।

UI पर इटरेट करें

पहला वर्शन काम कर रहा था, लेकिन मुझे डिफ़ॉल्ट Streamlit लुक पसंद नहीं आया। यह बहुत सामान्य Streamlit ऐप जैसा लग रहा था।

इसलिए मैंने एजेंट को बताया कि मुझे क्या बदलना है—थीम, डैशबोर्ड लेआउट, विज़ुअल हायरेरकी, और जानकारी कैसे प्रस्तुत हो। Grok ने सब कुछ फिर से बनाने के बजाय मौजूदा प्रोजेक्ट में ही संशोधन किए।

अंतिम परिणाम एक परिष्कृत Hospital Management System था—पेशेंट मैनेजमेंट, डॉक्टर रिकॉर्ड्स, अपॉइंटमेंट्स, एडमिशन, बेड ट्रैकिंग, और रिपोर्टिंग के साथ।

यह प्रक्रिया कोडिंग एजेंट्स के मूल्य को भी दिखाती है: आप एक कार्यशील वर्शन से शुरू कर सकते हैं, उसकी समीक्षा कर सकते हैं, और सरल फॉलो-अप निर्देशों के जरिए डिज़ाइन और कार्यक्षमता को लगातार बेहतर बना सकते हैं।

लागत पर एक नोट

इस सेटअप की एक बड़ी कमी है: API के जरिए Grok, एजेंटिक कोडिंग के लिए महंगा पड़ सकता है।

इस प्रोजेक्ट के लिए, SpaceXAI उपयोग डैशबोर्ड पर कुल खर्च $11.84 दिखा, जिसमें लगभग 19.4 मिलियन टोकन 938 API रिक्वेस्ट्स में प्रोसेस हुए। इस उपयोग का अधिकांश हिस्सा योजना बनाने, वेब सर्च, फाइलें संपादित करने, टूल चलाने, एप्लिकेशन टेस्ट करने, और UI को परिष्कृत करने में गया।

कभी-कभार टेस्टिंग के लिए, API क्रेडिट्स अभी भी उपयोगी हैं क्योंकि आप खर्च को ठीक-ठीक नियंत्रित कर सकते हैं। लेकिन अगर आप रोज़ कोडिंग कर रहे हैं या बड़े प्रोजेक्ट्स बना रहे हैं, तो SuperGrok सब्सक्रिप्शन बेहतर विकल्प होगा—खासकर तब, जब एजेंटिक वर्कफ़्लो एक ही सत्र में सैकड़ों रिक्वेस्ट जनरेट कर देते हैं।

Grok ने उत्कृष्ट परिणाम दिए, लेकिन इस टेस्ट ने यह भी दिखाया कि कोडिंग एजेंट्स के साथ, लागत और टोकन उपयोग मॉडल क्वालिटी जितने ही महत्वपूर्ण हैं।

अंतिम विचार

कोडिंग एजेंट्स के साथ एक बात स्पष्ट होती जा रही है कि मॉडल और कोडिंग हार्नेस का एक ही कंपनी से होना जरूरी नहीं है। किसी मॉडल के इर्द-गिर्द बना डिफ़ॉल्ट हार्नेस हमेशा उसे उपयोग करने का सबसे अच्छा तरीका नहीं होता, और डेवलपर्स तेजी से Claude या Grok जैसे मजबूत मॉडलों को वैकल्पिक कोडिंग एजेंट्स और टर्मिनल-आधारित टूल्स के साथ जोड़ रहे हैं जो उनके वर्कफ़्लो में बेहतर बैठते हैं।

समस्या यह है कि अपना सेटअप बनाना जल्दी ही उबाऊ हो सकता है। आप MCP सर्वर्स इंस्टॉल करना शुरू करते हैं, स्किल्स जोड़ते हैं, प्लगइन्स कॉन्फ़िगर करते हैं, टूल्स कनेक्ट करते हैं, और सब कुछ खुद बनाए रखते हैं।

मुझे Oh My Pi इसी कारण पसंद है। यह एक बैटरियों-इनक्लूडेड कोडिंग एजेंट है, जिसमें इन क्षमताओं का अधिकांश हिस्सा बिल्ट-इन है। आप इसे इंस्टॉल करते हैं, अपना प्रोवाइडर या सब्सक्रिप्शन कनेक्ट करते हैं, एक मॉडल चुनते हैं, और कोडिंग शुरू करते हैं। आपको एजेंट को जोड़ने में घंटे बिताने की ज़रूरत नहीं पड़ती, इससे पहले कि आप उसे सच में उपयोग कर सकें।

Grok OMP के साथ बहुत अच्छी तरह काम किया और एक ठोस एप्लिकेशन बनाया, लेकिन API लागत मेरी उम्मीद से अधिक थी। कभी-कभार की टेस्टिंग के लिए API क्रेडिट्स ठीक हैं। अगर मैं रोज़ Grok के साथ कोडिंग कर रहा/रही होता/होती, तो मैं व्यक्तिगत रूप से OMP के साथ SuperGrok पर विचार करता/करती।

आखिरकार, दिलचस्प बात सिर्फ यह नहीं है कि किस कंपनी का कोडिंग मॉडल सबसे अच्छा है। असल बात है आपके काम करने के तरीके के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल और हार्नेस का संयोजन ढूँढना।