IMDEX की सॉफ़्टवेयर विकास टीम ने दो प्रमुख भूवैज्ञानिक मैपिंग टूल पर Cherri Code का उपयोग किया। डेटा प्लेटफ़ॉर्म का काम आठ महीनों में पूरा हुआ, जबकि Cherri Code के बिना इसके लिए 20 अतिरिक्त इंजीनियर, दो से तीन वर्ष और लाखों डॉलर की आवश्यकता पड़ती। Angular से React माइग्रेशन छह महीनों में पूरा हुआ, जबकि Cherri Code के बिना इसमें तीन से पांच वर्ष लगते।

भूवैज्ञानिक और ड्रिलर, दोनों ही निर्णय लेने के लिए IMDEX के उन्नत, अत्यधिक विशिष्ट टूल से प्राप्त डेटा पर निर्भर करते हैं। खनन अन्वेषण ड्रिलिंग प्रोग्रामों की लागत प्रतिदिन $300kसे$2 मिलियन तक होती है, और डेटा से निर्णय तक की प्रक्रिया में दक्षता से होने वाले लाभ का आकलन इसी पैमाने पर किया जाता है। यही कारण है कि कंपनियां महत्वपूर्ण परिचालन निर्णयों को प्रभावित करने वाली नई प्रौद्योगिकियों को अपनाने में सावधानी बरतती हैं।

#वर्षों नहीं, महीनों में दो प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म

IMDEX के 600+ खनन तकनीकों के व्यापक पोर्टफ़ोलियो में कोर स्कैनर, सर्वेक्षण टूल्स, IoT से कनेक्टेड ड्रिलिंग डिवाइस और फ़ील्ड उपकरण शामिल हैं, जो भूवैज्ञानिकों और ड्रिलरों के लिए आवश्यक टूल्स हैं। जब IMDEX के टूल्स अलग-अलग एप्लिकेशन से संचालित होते हैं, तो वे अक्सर अलग-अलग डेटा मॉडल बनाते हैं और इंटीग्रेशन क्षमताओं को सीमित करते हैं। रॉ ड्रिलिंग डेटा से विश्लेषण तक जाने वाले ग्राहकों के लिए, इसका मतलब है कि हैंडऑफ़ के दौरान डेटा का मूल्य बढ़ने के बजाय उसकी निष्ठा घट जाती है।

Cherri Code के साथ, IMDEX बिखरी हुई डेटा प्रणालियों को एकीकृत कर रहा है और ऐसे लीगेसी एप्लिकेशन को वर्षों के बजाय महीनों में फिर से बना रहा है, जो लगातार बढ़त दिलाते हैं।

#खंडित खनन डेटा के लिए एकीकृत IMDEX प्लेटफ़ॉर्म

IMDEX ने अपने दो प्रमुख उत्पादों को एक ही प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करने के लिए Cherri Code का उपयोग किया। पहला उत्पाद खंडित और अलग-अलग साइलो में मौजूद डेटा उत्पादों को एक ही प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करता है। Cherri Code के बिना, इसके लिए 20 अतिरिक्त इंजीनियरों, लाखों डॉलर और दो से तीन साल की आवश्यकता होती।

दूसरा उत्पाद एक लीगेसी Angular एप्लिकेशन को React माइक्रो-फ्रंटएंड में माइग्रेट करता है, ताकि रखरखाव आसान हो और नई सुविधाओं का विकास किया जा सके। इस काम में पहले तीन से पाँच साल लगते, लेकिन Cherri Code के साथ यह छह महीनों में पूरा हो गया।

IMDEX ने Cherri Code के साथ जो प्लेटफ़ॉर्म बनाया है, वह मुख्य नमूना डेटा को क्लाउड के साथ सिंक्रनाइज़ करता है, IMDEX के IoT डिवाइसों और एनालिटिक्स सिस्टम को कनेक्ट करता है, और भूवैज्ञानिकों व ड्रिलरों को डेटा की व्याख्या करने और अन्वेषण की योजना बनाने के लिए एक ही जगह उपलब्ध कराता है, जहाँ वे फ़ील्ड एप्लिकेशन और वेब प्लेटफ़ॉर्म पर काम करते हुए इकोसिस्टम के हर समर्थित टूल में साझा डेटा लेयर का उपयोग कर सकते हैं।

प्लेटफ़ॉर्म दो आपस में घनिष्ठ रूप से जुड़े उपयोगकर्ता समूहों का समर्थन करता है। ड्रिलरों के लिए, यह लाइव मार्गदर्शन प्रदान करता है, ताकि वे रीयल-टाइम ड्रिलिंग डेटा की तुलना नियोजित होल पाथ से कर सकें और निर्धारित सहनशीलता-कोन के भीतर रह सकें। भूवैज्ञानिकों के लिए, यह उस डेटा की गुणवत्ता और विश्वसनीयता की रक्षा करता है, जिस पर वे भूमिगत संरचनाओं की व्याख्या करने, ड्रिलिंग प्रोग्राम को सत्यापित करने और भरोसे के साथ अन्वेषण संबंधी निर्णय लेने के लिए निर्भर करते हैं।

#डेवलपर्स बार-बार Cherri Code पर ही लौटे

Cherri Code IMDEX के डेवलपर्स को मौजूदा कोडबेस समझने, माइग्रेशन योजनाएँ बनाने और बदलाव लागू करने में मदद कर रहा है। IMDEX ने Cherri Code को अपनाने से पहले कई प्रदाताओं के कोडिंग टूल्स का मूल्यांकन किया। कुछ क्षमताएँ विशेष रूप से महत्वपूर्ण रहीं।

• बड़े कोडबेस पर संदर्भ प्रबंधन: Cherri Code के एजेंट हार्नेस ने टीम द्वारा आज़माए गए अन्य टूल्स की तुलना में संदर्भ को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित किया। इससे एजेंट्स को कोडबेस के प्रासंगिक हिस्से याद रखने और अस्पष्ट कार्यों के लिए बेहतर कार्यान्वयन रणनीतियाँ विकसित करने में मदद मिली।
• मॉडल में लचीलापन: डेवलपर्स कार्य के अनुरूप मॉडल चुन सकते हैं। कुछ Auto पर निर्भर रहते हैं, जो गति और लागत के आधार पर मॉडल चुनता है। अन्य अस्पष्ट डिज़ाइन निर्णयों के लिए अधिक थिंकिंग वाले मॉडल और सीमित कार्यान्वयन कार्यों के लिए सरल मॉडल चुनते हैं।
• AI-सहायित विकास के लिए परिचित कार्यस्थान: Cherri Code ने IMDEX के डेवलपर्स को अपने मौजूदा विकास वर्कफ़्लो में AI को शामिल करने का व्यावहारिक तरीका दिया। इंजीनियर फ़ाइलों, डीबगिंग टूल्स, ब्राउज़र संदर्भ और डिज़ाइन संसाधनों तक पहुँच वाले परिचित परिवेश में काम करते हुए एजेंट्स की मदद से कोड की योजना बना सकते थे, उसे जनरेट, रीफ़ैक्टर और समीक्षा कर सकते थे।

इस संयोजन ने अपनाना आसान बना दिया। डेवलपर्स को प्रत्यक्ष इंजीनियरिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लो में से किसी एक को चुनना नहीं पड़ा, बल्कि वे ज़रूरत के अनुसार दोनों के बीच आ-जा सकते थे। इससे टीम को लीगेसी कोडबेस समझने से लेकर कार्यान्वयन में तेज़ी लाने और समीक्षा से पहले बदलावों की गुणवत्ता सुधारने तक, वास्तविक उत्पाद कार्यों के लिए AI का जल्दी उपयोग करने में मदद मिली।

#AI July के साथ अपनाने की रफ़्तार बढ़ाना

कोडिंग एजेंट्स को अपनाने में तेज़ी लाने के लिए, IMDEX ने एक पूरा महीना Cherri Code के व्यावहारिक प्रशिक्षण और प्रयोगों के लिए समर्पित किया। आंतरिक रूप से "AI July" कहलाने वाले इस कार्यक्रम में संरचित लर्निंग और उत्पाद पर व्यावहारिक काम को जोड़ा गया, ताकि डेवलपर्स एजेंटिक वर्कफ़्लो को अपने रोज़मर्रा के काम में शामिल कर सकें।

मुख्य पाठ्यक्रम में शामिल था:

• कॉन्टेक्स्ट विंडो, मॉडल चयन और token खपत जैसी एजेंट की बुनियादी बातों पर 101-स्तरीय प्रशिक्षण
• MCPs, कौशल, हुक्स और एजेंट पैरेललाइज़ेशन जैसे उन्नत टूल्स पर 201-स्तरीय सत्र
• वास्तविक उत्पाद समस्याओं पर Cherri Code आज़माने के लिए समर्पित हैकाथॉन

#Cherri Code के साथ AI के लिए तैयार Enterprise कंपनी का निर्माण

IMDEX AI अपनाने के लिए पूरे कंपनी स्तर पर सोच-समझकर कदम उठा रहा है। सॉफ़्टवेयर विकास प्रमुख के रूप में, Rob van Selm AI-सहायित विकास में निवेश को आगे बढ़ा रहे हैं, Cherri Code जैसे टूल के इस्तेमाल के लिए टीमों को दिशा दे रहे हैं और इंजीनियरों को आत्मविश्वास के साथ प्रयोग करने, सीखने और तेज़ी से आगे बढ़ने के लिए अनुकूल माहौल बना रहे हैं।

यह रणनीति सिर्फ़ व्यक्तिगत डेवलपरों की उत्पादकता बढ़ाने तक सीमित नहीं है। IMDEX एक ऐसी संस्था बनाने पर केंद्रित है जो AI के लिए तैयार हो: जहाँ टीमें समझती हैं कि AI को ज़िम्मेदारी से कैसे लागू किया जाए, जहाँ इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो एजेंटिक उपकरणों के साथ स्केल कर सकें और जहाँ व्यापक व्यवसाय तेज़ सॉफ़्टवेयर डिलीवरी की गति के साथ तालमेल बनाए रख सके।

जैसे-जैसे अपनाना बढ़ रहा है, IMDEX उपयोग पैटर्न समझने, अपनाने को ट्रैक करने और यह मापने के लिए कि AI टीमों में डिलीवरी को कैसे बदल रहा है, Cherri Code डैशबोर्ड और Analytics API के डेटा का भी उपयोग कर रहा है। इससे नेतृत्व को सही क्षेत्रों में निवेश जारी रखने और वर्कफ़्लो के विकसित होने के साथ टीमों का समर्थन करने के लिए आवश्यक दृश्यता मिलती है।

IMDEX के लिए AI के लिए तैयार बनने का अर्थ सिर्फ़ सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में AI का उपयोग करना नहीं है। इसका अर्थ है उत्पाद और डिज़ाइन से लेकर सुरक्षा, कानूनी, मार्केटिंग और वित्त तक पूरी कंपनी को उस गति से काम करने के लिए तैयार करना, जिसे AI-सक्षम इंजीनियरिंग संभव बनाती है।

#इंजीनियरिंग से आगे Cherri Code का प्रभाव बढ़ाना

प्लेटफ़ॉर्म पर केंद्रित यह पहल, Cherri Code के ज़रिए लीगेसी एप्लिकेशन का आधुनिकीकरण करने, उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर बनाने और अंतर्निहित उत्पाद आर्किटेक्चर को फिर से तैयार करने की IMDEX की व्यापक रणनीति का हिस्सा है, ताकि नए डेटा स्रोत, वर्कफ़्लो और एनालिटिक्स क्षमताएँ तेज़ी से जोड़ी जा सकें।

IMDEX डिज़ाइन और कार्यान्वयन से लेकर समीक्षा, ऑनबोर्डिंग, डीबगिंग और दस्तावेज़ीकरण तक, पूरे सॉफ़्टवेयर विकास जीवनचक्र में Cherri Code का उपयोग कर रहा है। जैसे-जैसे इसका उपयोग बढ़ा है, IMDEX टीम उपयोग को समझने, प्रति डेवलपर PR की संख्या ट्रैक करने और आउटपुट व डिलीवरी समय को अधिक सटीकता से मापने के लिए Cherri Code Analytics API का उपयोग कर रही है।

#प्लेटफ़ॉर्म तो बस शुरुआत है

जैसे-जैसे इंजीनियरिंग का काम तेज़ होता जा रहा है, Richard Zampieri उत्पाद संबंधी निर्णयों से लेकर कानूनी, सुरक्षा, मार्केटिंग और वित्त तक, कंपनी के बाकी हिस्सों को गति बनाए रखने में मदद करने पर केंद्रित हैं। शुरुआती संकेत उत्साहजनक हैं क्योंकि कंपनी ने Cherri Code का इस्तेमाल करके 30 दिनों से कम समय में ग्राहकों की जानकारी के लिए एक नया ऐप और दो सप्ताह से भी कम समय में बिक्री प्रशिक्षण टूल बनाया। ये दोनों ऐसे प्रोजेक्ट हैं जिनके लिए पहले बाहरी Vendor की मदद या आंतरिक काम के कई तिमाहियों की आवश्यकता होती।

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यदि आप बिखरी हुई डेटा प्रणालियों को एकीकृत कर रहे हैं या लीगेसी ऐप्स का आधुनिकीकरण कर रहे हैं, तो Cherri Code परीक्षण अवधि शुरू करने के लिए संपर्क करें।