AWR / WORK CONTINUES
0.5.1 उपलब्धअपनी AI टीम के साथ,
जटिल प्रोजेक्ट को अंत तक पूरा करें।
इंसान और AI के सहयोग के लिए ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट डिलीवरी प्लेटफ़ॉर्म। टास्क को स्पष्ट आधार दें, हैंडऑफ़ को जोड़े रखें, और हर डिलीवरी को ट्रेस करने योग्य बनाएँ।
CLI / MCP के माध्यम से अपने उपयोग में आने वाले Agent को जोड़ें
GETTING STARTED
तीन मिनट में इसे अपने वर्कफ़्लो में लाएँ।
ना Agent बदलने की ज़रूरत, ना प्रोजेक्ट को कहीं ले जाने की।
इंस्टॉल करने का तरीका चुनें
मेरे लिए AWR इंस्टॉल करें, फिर इस प्रोजेक्ट को संभालें: https://github.com/originoneai/awrयह वाक्य अपने उपयोग में आने वाले Agent को भेजें। यह स्वयं AWR इंस्टॉल और कनेक्ट कर लेगा।
npm install -g @originoneai/agent-work-runtime@0.5.1python -m pip install agent-work-runtime==0.5.1awr और awr-mcp कमांड प्रदान करता है
प्लेटफ़ॉर्म और इंस्टॉलेशन आवश्यकताएँNode 22.14+ / Python 3.9+
यह निर्देश अपने Agent को दें
कृपया AWR से मौजूदा प्रोजेक्ट संभालें। पहले लक्ष्य, मौजूदा टास्क और स्रोत जाँचें, फिर इस बार का काम, स्वीकृति शर्तें और अगला कदम दर्ज करें।अपनी वास्तविक प्रोजेक्ट डायरेक्टरी में शुरू करें। आगे बढ़ने से पहले मौजूदा काम जाँचें।
एक बार सेट करें: इसे स्थायी नियम बनाएँ
अब से सभी टास्क डेवलपमेंट और सहयोग AWR से प्रबंधित करें। इसे अपने सर्वोच्च प्राथमिकता वाले निर्देशों में लिख लें।प्रत्येक Agent के लिए एक बार। जिन Agent का आप उपयोग करते हैं (Codex, Claude Code, Kimi आदि) उनमें से हर एक को एक बार बताएँ — यह टिका रहेगा।
अगले सेशन को स्पष्ट शुरुआती बिंदु दें
AWR का उपयोग करके मौजूदा काम का चेकपॉइंट सहेजें — पूरा हुआ काम, खुली चीज़ें और अगला कदम शामिल करें। अगले सेशन में, इस टास्क को जारी रखने से पहले स्रोत परिवर्तन और चेकपॉइंट जाँचें।अपने प्रोजेक्ट में स्वयं सत्यापित करें। यह वेबसाइट आपके प्रोजेक्ट से कनेक्ट या उसमें बदलाव नहीं करती।
सेशन निरंतरता वर्कफ़्लो दस्तावेज़क्या AWR मेरे लिए Agent चलाता है?
AWR प्रोजेक्ट तथ्य, कॉन्टेक्स्ट, निर्भरताएँ और डिलीवरी रिकॉर्ड प्रदान करता है। काम का आयोजन और क्रियान्वयन अब भी लोग, Agent या होस्ट करते हैं।
वास्तविक हैंडऑफ़ की पुष्टि कैसे करूँ?
नए सेशन से AWR का मौजूदा टास्क और नवीनतम चेकपॉइंट पढ़वाएँ, स्रोत परिवर्तन जाँचें, फिर प्रगति, खुला काम और अगला कदम बतवाएँ। जारी रखने से पहले इसकी समझ सत्यापित करें।
COLLABORATION
सहयोग के दो परिचित रूप।
एक ही प्रोजेक्ट तथ्य काम बाँटने के अलग-अलग तरीकों को समर्थन देते हैं।
सबसे बड़े टास्क पैकेट में कम इनपुट
प्रोजेक्ट को याद रहता है
लक्ष्य, निर्णय और अगले कदम — सेशन के पार भी सुरक्षित।
आधार सहित सहयोग
टास्क, ज़िम्मेदारी और निर्भरताएँ स्पष्ट रूप से सौंपी जाती हैं।
जाँचने योग्य प्रयास
वास्तविक सबूतों के साथ हर कदम की लागत समझें।
CLI / MCP उपलब्ध। टीम और उन्नत क्षमताओं के लिए प्लेटफ़ॉर्म देखें।
