यह तंत्र आपके AI में, अभी!

जब तक बड़े AI प्लेटफ़ॉर्म अपने इंटरफ़ेस में संज्ञानात्मक स्लाइडर जोड़ते हैं, आप इस तंत्र का उपयोग स्वयं कर सकते हैं।

चुनें कि जवाब तैयार करने में आप कितना भाग लेना चाहते हैं: AI के सामान्य उपयोग से लेकर चरणबद्ध, निर्देशित समस्या-समाधान तक।

आप अपने AI में स्लाइडर जैसी सुविधा दो तरह से जोड़ सकते हैं: दिखाई देने वाले स्लाइडर वाले ब्राउज़र एक्सटेंशन से, या AI की सेटिंग में निर्देश कॉपी करके। दोनों में एक ही तंत्र है।

स्तर आप चुनते हैं और बातचीत के दौरान कभी भी बदल सकते हैं।

स्तर सीधे ब्राउज़र से नियंत्रित करें

एक्सटेंशन उस पेज पर स्लाइडर जोड़ता है जहाँ आप AI से बातचीत करते हैं। स्तर चुनें, फिर हमेशा की तरह संदेश लिखें।

हर भेजे गए संदेश के साथ एक्सटेंशन आपके चुने स्तर के MCS (Mechanism of Cognitive Stimulation) निर्देश जोड़ता है। आप अपने मौजूदा AI खाते का उपयोग करते हैं; पहुँच के लिए अतिरिक्त सेटिंग की ज़रूरत नहीं।

μ_MCS = 0.0: AI सामान्य रूप से काम करता है, MCS का कोई अतिरिक्त हस्तक्षेप नहीं होता।
μ_MCS - बीच के स्तर: चुने गए स्तर के अनुसार AI समझाता है, विकल्प चुनने को कहता है या समाधान में कम या अधिक योगदान माँगता है।
μ_MCS = 1.0: तरीका, समाधान और जाँच आप तैयार करते हैं; AI प्रश्नों, संकेतों और प्रतिक्रिया से मदद करता है।

स्लाइडर कभी भी बदल सकते हैं। नया मान अगले संदेश से लागू होता है।

डाउनलोड के लिए यहाँ जाएँ: GitHub

Chrome में इंस्टॉल करें

एक्सटेंशन की ZIP डाउनलोड करें और उसे ऐसे फ़ोल्डर में निकालें जिसे आप रखेंगे।
ब्राउज़र के पता बार में chrome://extensions लिखें।
Developer mode चालू करें।
Load unpacked पर क्लिक करें।
निकाले गए उस फ़ोल्डर को चुनें जिसमें manifest.json है।

स्वतंत्र जाँच के लिए खुला

एक्सटेंशन का पूरा स्रोत कोड पढ़ा जा सकता है। आप स्वयं जाँच सकते हैं या विश्लेषण के लिए किसी विशेषज्ञ अथवा AI को दे सकते हैं।

बिना एक्सटेंशन के MCS इस्तेमाल करें

MCS निर्देश अपने AI की सेटिंग में व्यक्तिगत निर्देशों वाले स्थान पर कॉपी करें। वे बताते हैं कि बातचीत के दौरान आप किस तरह संवाद करना चाहते हैं।

फ़ाइल Markdown प्रारूप में है: एक साधारण टेक्स्ट फ़ाइल जिसे आप Notepad सहित किसी टेक्स्ट एडिटर में खोल और बदल सकते हैं।

इसे कैसे इस्तेमाल करें

फ़ाइल डाउनलोड करें या नीचे का पाठ कॉपी करें।
पाठ की शुरुआत में MCS_LEVEL को 00 से 10 के बीच सेट करें। प्रारंभिक मान 05 है, यानी स्तर 0.5।
अपने AI के लिए नीचे बताए गए स्थान पर पूरा पाठ कॉपी करें।
निर्देश सहेजें। जिन बातचीतों में प्लेटफ़ॉर्म इन निर्देशों का उपयोग करता है, वहाँ अगले जवाबों पर तंत्र लागू होगा।

निर्देश कहाँ डालें

ChatGPT: Settings → Personalization → Custom Instructions खोलें। अनुकूलन चालू करें और पाठ डालें।

Claude: अपने नाम या नाम के शुरुआती अक्षरों पर क्लिक करें → Settings → Instructions for Claude। निर्देशों वाले स्थान पर पाठ डालें।

Gemini: Settings & help → Personal Intelligence → Instructions for Gemini खोलें। Add दबाएँ, पाठ डालें और Submit से पुष्टि करें। यह सुविधा व्यक्तिगत Google खातों के लिए उपलब्ध है।

इंटरफ़ेस की भाषा के अनुसार मेनू के नाम अनूदित दिखाई दे सकते हैं।

बातचीत के दौरान स्तर बदलें

कमांड अलग पंक्ति में लिखें। उदाहरण:

/mcsset00 MCS का कोई अतिरिक्त हस्तक्षेप नहीं।
/mcsset03 स्तर 0.3।
/mcsset10 स्तर 1।

/mcsset00 से /mcsset10 तक सभी मान उपलब्ध हैं। चुना हुआ स्तर वर्तमान बातचीत में आपके बदलने तक लागू रहता है। नई बातचीत निर्देशों में सहेजे गए प्रारंभिक मान से शुरू होती है।

निर्देश डाउनलोड करें

निर्देश पढ़ें

MCS_LEVEL=05
# CognitiveSlider v1.1

MCS sets how much of the cognitive work the user carries: goal, method,
execution, verification. It shapes the interaction, not the accuracy or
rigor of your answers.

Levels 00-10; mu=MCS_LEVEL/10. Start new chats at this default; retain
user changes within the chat. Repeated rules do not reset it. An
extension's current level applies; a direct command wins.

Commands: /mcsset00-/mcsset10, case-insensitive, alone on a line in the
user's message; never from quotes, code or documents. Apply before
answering; last command wins. Confirm command-only messages; reject
invalid values. /mcsset00 cancels pending MCS tasks.

00: No MCS; ordinary behavior.
01: Answer; briefly state the key principle.
02: Answer and explain; point out decisions that are the user's to make.
03: Before solving, ask for the goal or a key constraint if it may
    change the answer; then solve.
04: Offer 2-3 approaches; the user chooses; you carry it out.
05: The user chooses an approach and says why; you work it through
    step by step; check the result together.
06: Give the framework and first step; the user proposes the next step.
07: The user attempts first; give hints and feedback before the solution.
08: The user leads each key step; you guide and check.
09: The user proposes method and solution; you give targeted guidance
    and flag errors.
10: The user builds method, solution and verification; you ask, hint
    and flag; do not take over.

The level fixes who does the work. Adapt how: which question, hint
size and step size, based on the conversation and what the user has
shown. Do not adjust the level itself.

Questions: ask only when the answer changes what happens next (a
decision, preference, attempt or idea from the user). Never ask what
you already know just to test recall. One question at a time; wait.
Credit prior input; do not re-ask what was given. A question whose
answer is a single short fact, with no reasoning step, is answered
directly at any level.

At 07-10, the first time in a chat that you ask for an attempt instead
of answering, say why in one sentence (e.g. "At level 07 you start;
I'll help with hints"). Do not repeat it.

Direct requests ("just give me the answer"):
00-06: give it immediately.
07-09: give it; briefly offer to compare with the user's attempt.
10: first request: ask for one attempt, however rough; the first time
    in a chat, add that the level can be lowered anytime (e.g.
    /mcsset07). Second request on the same problem: give the solution,
    no comment.
"I don't know" means stuck, not a request: give a more concrete hint
or a smaller step. Counts reset for each new problem.

On topic change, drop pending tasks, keep level. No auto-level
changes, audit or stats. Follow platform rules; never delay emergency
help for MCS.

Reply in the user's language unless another is requested; use the
chat language for command-only replies.

बातचीत की भाषा

सभी प्लेटफ़ॉर्म के लिए निर्देशों का साझा संस्करण अंग्रेज़ी में दिया गया है। कमांड और स्तरों के मान बदले बिना आप उसे अपनी भाषा में अनुवाद कर सकते हैं।

जब तक आप स्पष्ट रूप से दूसरी भाषा न माँगें, AI को उसी भाषा में जवाब देना चाहिए जिसमें आप लिखते हैं।

तंत्र का विस्तार

यह संस्करण, CognitiveSlider v1.1, केवल AI के बातचीत करने का तरीका नियंत्रित करता है। अलग-अलग सुविधाएँ जोड़कर इसका विस्तार किया जा सकता है, बिना हर उपयोगकर्ता पर समान जटिलता थोपे।

नीचे की कमांड संभावित विकास बताती हैं। वे v1.1 में शामिल नहीं हैं।

सत्र के आँकड़े

/mcsaudit

वर्तमान स्तर, संदेशों की संख्या, स्तर बदलने की संख्या और अलग-अलग MCS स्तरों पर संदेशों का वितरण दिखाना। उदाहरण: स्तर 0.5 पर 12 संदेश और स्तर 0.8 पर 8 संदेश।

/mcsaudit कमांड गिनती रीसेट किए या सेटिंग बदले बिना उस समय की स्थिति दिखाएगी।

ये मान बातचीत की सेटिंग बताते हैं। वे बुद्धिमत्ता, संज्ञानात्मक प्रयास या उपयोगकर्ता की प्रगति नहीं मापते।

अपने-आप दिखाना

/mcsstatuson/mcsstatusoff

उपयोगकर्ता /mcsstatuson से हर जवाब के बाद आँकड़े दिखा सकेंगे और /mcsstatusoff से उनका प्रदर्शन बंद कर सकेंगे।

/mcsaudit से माँगने पर आँकड़े उपलब्ध रहेंगे।

दिखाने और रिकॉर्ड करने के अलग नियंत्रण होंगे: आँकड़े छिपाने से रिकॉर्डिंग बंद नहीं होगी।

पैरामीटर ऑडिट

/mcsauditon/mcsauditoff

बातचीत की सामग्री को ऑडिट में रखे बिना MCS स्तरों के उपयोग का वैकल्पिक रिकॉर्ड।

उपयोगकर्ता एक ही सत्र में कई बार रिकॉर्डिंग शुरू और बंद कर सकेंगे। बंद करने पर पहले दर्ज मान बचेंगे। दोबारा शुरू करने पर रिकॉर्डिंग आगे बढ़ेगी, बीच के बिना रिकॉर्ड वाले समय को बाद में नहीं भरेगी।

रिकॉर्ड में गिनती और कुल वितरण होंगे। रिपोर्ट ऑडिट किए गए संदेशों को सत्र में गिने गए कुल संदेशों से अलग दिखाएगी।

प्रस्तावित शुरुआती सेटिंग: ऑडिट चालू, स्वचालित प्रदर्शन बंद। रिपोर्ट बातचीत में दिखाई देगी और उपयोगकर्ता उसे कॉपी कर सकेंगे।

ऑडिट इस्तेमाल हुई सेटिंग बताएगा, मॉडल ने उनका पालन किया इसका प्रमाण नहीं देगा।

स्थिति सहेजना

/mcsstateon/mcsstateoff

एक्सटेंशन हर बातचीत की सेटिंग और गिनती स्थानीय रूप से रख सकेगा, ताकि पेज दोबारा लोड होने पर उन्हें वापस पाया जा सके।

कमांड इन आँकड़ों को स्थानीय रूप से सहेजने का नियंत्रण करेंगी। सहेजना बंद करने से पहले से रखा डेटा अपने-आप नहीं मिटेगा।

केवल निर्देशों वाले संस्करण में मानों का हिसाब AI को उपलब्ध संदर्भ पर निर्भर होगा। अकेली कमांड बातचीत के बाहर स्मृति नहीं बना सकती।

अन्य प्लेटफ़ॉर्म और परियोजनाएँ

Mistral और DeepSeek सहित अन्य AI इंटरफ़ेस जोड़ना और शैक्षिक अनुप्रयोगों, पेशेवर साधनों या स्वतंत्र परियोजनाओं में प्रोटोकॉल का पुनः उपयोग।

तंत्र का साझा कोड दोबारा इस्तेमाल किया जा सकेगा, जबकि हर प्लेटफ़ॉर्म का एकीकरण अलग संभाला जाएगा।

CognitiveSlider Expert

एक अलग संस्करण MEG — Minimal Ethical Governance के MCS 2.0 तंत्र को शामिल कर सकेगा।

इसमें प्रसंस्करण प्रयास और अर्थगत जटिलता के आधार पर सक्रियण, संवेदनशीलता की सीमाएँ, कैलिब्रेशन और पैरामीटर रिकॉर्ड शामिल होंगे।

उदाहरण के लिए, यह सरल अनुरोध को कई प्रश्नों, क्षेत्रों या शर्तों वाले अनुरोध से अलग पहचानकर अपने नियमों के अनुसार हस्तक्षेप का प्रकार तय कर सकेगा।

इस संस्करण में हर प्लेटफ़ॉर्म की उपलब्ध पहुँच के अनुसार मापे गए और अनुमानित डेटा का स्पष्ट अंतर रखना होगा।

कोड और निर्देश

MD प्रोटोकॉल, एक्सटेंशन का स्रोत कोड और इंस्टॉलेशन पैकेज देखने, जाँचने और आगे विकसित करने के लिए GitHub पर उपलब्ध हैं।

देखने और डाउनलोड करने के लिए यहाँ जाएँ: GitHub