डेस्कटॉप क्लाइंट
डेस्कटॉप क्लाइंट आपके कंप्यूटर पर AI-केंद्रित कार्यप्रवाह उपलब्ध कराता है। रिपॉज़िटरी से openapi.yaml खोलें, बताएँ कि क्या करना है और परिणाम की समीक्षा करें। स्पेसिफ़िकेशन एडिटर, HTTP क्लाइंट, मॉक टूल, दस्तावेज़ जनरेटर और टेस्ट रनर के बीच बार-बार जाने या शुरू करने के लिए क्लाउड खाता बनाने की ज़रूरत नहीं।
नियंत्रण आपके पास रहता है: सहायक प्रस्ताव देता है, आप स्वीकृति देते हैं।
कार्यक्षेत्र में एक दिन
क्लाइंट इन गतिविधियों के लिए बनाया गया है।
- स्पेसिफ़िकेशन खोलें और समझें। सहायक वर्तमान दस्तावेज़ पढ़कर तुरंत सुझाव देता है—कमियाँ भरें, दस्तावेज़ पूरा करें या प्रवाह जाँचें।
- API बनाएँ। संसाधन का वर्णन करें और सहायक एंडपॉइंट प्रस्तावित करेगा। उसी ऑपरेशन को सुधारते रहें—पैरामीटर जोड़ें, प्रतिक्रिया स्पष्ट करें या स्टेटस कोड बदलें—बिना दस्तावेज़ के असंबंधित हिस्सों में भटके।
- टेस्ट डेटा तैयार करें। स्कीमा से वास्तविक जैसे नमूना रिकॉर्ड बनाएँ, ताकि अनुरोध और परिदृश्य ठोस मानों के साथ काम करें।
- एक अनुरोध या पूरा परिदृश्य चलाएँ। एक कॉल डिबग करें या कई एंडपॉइंट जोड़कर पूरा प्रवाह चलाएँ और सफलता व विफलता की साझा करने योग्य रिपोर्ट पाएँ।
- बैकएंड बनने से पहले आगे बढ़ें। वास्तविक सेवा बन रही हो, तब कॉन्ट्रैक्ट के अनुसार जवाब देने वाला स्थानीय मॉक शुरू करें।
- API को कोडिंग एजेंट दें। स्पेसिफ़िकेशन को MCP सर्वर में बदलें, ताकि AI टूल सही ऑपरेशन खोजें और उचित आर्ग्युमेंट के साथ कॉल करें।
- API के पीछे का डेटाबेस देखें। स्पेसिफ़िकेशन से टेबल, संबंध और SQL निकालें, वास्तविक डेटाबेस से तुलना करें और आवश्यक बदलाव पहचानें।
- चैट छोड़े बिना सेटिंग बदलें। थीम या भाषा बदलने, प्रॉक्सी सेट करने या एनवायरनमेंट वेरिएबल सँभालने के लिए बस कहें।
अलग-अलग दृश्य और उनका उपयोग
एक ही दस्तावेज़ सभी दृश्यों को चलाता है; छोटे स्विचर से उनके बीच जा सकते हैं।
| दृश्य | उपयोग |
|---|---|
| स्पेसिफ़िकेशन | मुख्य दृश्य: AI चैट, दस्तावेज़ और लाइव पूर्वावलोकन |
| अनुरोध कार्यक्षेत्र | टैब और एनवायरनमेंट के साथ वास्तविक HTTP अनुरोध भेजना और देखना |
| परिदृश्य परीक्षण | एंडपॉइंट को प्रवाह में जोड़ना, चलाना और रिपोर्ट पाना |
| दस्तावेज़ | स्पेसिफ़िकेशन को तैयार API दस्तावेज़ के रूप में पढ़ना |
| MCP | स्पेसिफ़िकेशन से बने MCP सर्वर को देखना और इस्तेमाल करना |
| मॉक सर्वर | API बनते समय उसका स्थानीय मॉक चलाना |
| डेटा मॉडल | टेबल और संबंध निकालना, डेटाबेस से तुलना करना और SQL बनाना |
| सेटिंग | थीम, भाषा, प्रॉक्सी, प्रमाणपत्र और कार्यक्षेत्र प्राथमिकताएँ |
सहायक आपके साथ कैसे काम करता है
आप सामान्य भाषा में उद्देश्य बताते हैं। सहायक उचित क्षमता चुनता है, निश्चित नियमों वाला इंजन उसे सत्यापित करता है और आप कार्ड से स्वीकृति देते हैं। मॉडल अपने-आप दस्तावेज़ नहीं बदलता।
- स्पेसिफ़िकेशन बदलाव सूक्ष्म ऑपरेशन वाले पैच कार्ड के रूप में आते हैं; मौजूदा ऑपरेशन में केवल माँगा गया फ़ील्ड बदलता है;
- केवल-पढ़ने वाली कार्रवाइयाँ—ऑपरेशन सूची, स्कीमा प्राप्त करना या क्वेरी चलान ा—वे तथ्य लौटाती हैं जिन पर सहायक अपना जवाब आधारित करता है;
- लिखने वाली कार्रवाइयाँ चलने से पहले पुष्टि माँगती हैं।
मॉडल आप कॉन्फ़िगर करते हैं: ऐप को OpenAI-संगत प्रदाता से जोड़ें और सेटिंग में चुनें। AI और मॉडल देखें।
स्थानीय काम को प्राथमिकता देने के लाभ
- आपकी वास्तविक फ़ाइलें। ऐप डिस्क की असली फ़ाइलें खोलता, बदलता और सहेजता है, तथा स्थानीय बदलाव ट्रैक करता है।
- CORS की बाधा नहीं। अनुरोध वेब व्यू के बजाय स्थानीय प्रोसेस से जाते हैं, इसलिए क्रॉस-ओरिजिन पाबंदियाँ कॉल को नहीं रोकतीं।
- मॉडल एंडपॉइंट आप चुनते हैं। डेस्कटॉप मुख्य प्रोसेस से अनुरोध भेजता है, लेकिन प्रॉम्प्ट, संबंधित संदर्भ और क्रेडेंशियल फिर भी कॉन्फ़िगर किए गए प्रदाता को जाते हैं। स्थानीय प्राथमिकता का अर्थ यह नहीं कि दूरस्थ AI अनुरोध डेटा नहीं भेजते।
- ऑफ़लाइन काम। डिज़ाइन, मॉक और दस्तावेज़ के लिए नेटवर्क नहीं चाहिए; वास्तविक अनुरोध, Git सिंक या होस्ट किए गए मॉडल के लिए चाहिए।
- स्थानीय निष्पादन। मॉक, परिदृश्य रनर, डेटाबेस एक्सेस और टर्मिनल आपके कंप्यूटर पर चलते हैं।
डेस्कटॉप लाइसेंस
डेस्कटॉप क्लाइंट एकमुश्त भुगतान वाले स्थायी लाइसेंस पर मिलता है: एक बार खरीदें और बिना खाते के ऑफ़लाइन काम करें। खरीद पर लाइसे ंस कुंजी बनती है और केवल एक बार दिखाई जाती है। यह Powerduck Cloud की मासिक होस्टिंग सदस्यता से अलग है। क्लाउड बिलिंग देखें।