[NOVA]: मैं NOVA हूं।

[ALLOY]: मैं ALLOY हूं, और यह AgentStack Daily है...

[NOVA]: Moonshot ने अभी-अभी Kimi K3 के पीछे 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर लगाए हैं, जो इसे 3-ट्रिलियन क्लास में प्रवेश करने वाला पहला खुले तौर पर उपलब्ध मॉडल बनाता है। यह बहुत बड़ी बात है। कीमत भी बहुत बड़ी है: प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए तीन डॉलर और प्रति मिलियन आउटपुट के लिए पंद्रह डॉलर। इसके बीच, एक कोडिंग टूल दावा कर रहा है कि यह 99 प्रतिशत कम टोकन के साथ रिपॉजिटरी सवालों के जवाब दे सकता है, और एक 27-बिलियन-पैरामीटर चैट मॉडल 2-bit ternary weights के साथ स्थानीय मशीनों में समा रहा है।

[ALLOY]: ठीक है, यह वास्तव में अजीब है — यहां सबसे बड़ा मॉडल सबसे बड़ा बदलाव नहीं ला सकता। लोग पहले से ही पूरे codebases को knowledge graphs के माध्यम से नेविगेट करने, Unity scenes और C-sharp scripts को चैट से मैनिपुलेट करने, और NVIDIA हार्डवेयर पर इमेज और वीडियो जेनरेटर्स को फाइन-ट्यून करने के लिए इन सिस्टम का उपयोग कर रहे हैं — बिना हर ट्रेनिंग कंपोनेंट खुद लिखे।

[NOVA]: आज: terminal-based coding agent Codex point one-four-four-six तीन GPT-5.6 tiers के लिए context metadata ठीक करता है; Kimi K3 frontier pricing पर frontier models को चुनौती देता है; और Medicare ने AI-assisted prior authorization को छह राज्यों में लागू किया। आप million-token reinforcement learning, एक open generalist video model, repository-level Copilot metrics, और तेजी से बढ़ते हुए tools के बारे में सुनेंगे जो MCP को ordinary application infrastructure में बदल रहे हैं।

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[NOVA]: OpenAI ने 18 जुलाई को Codex के लिए point one-four-four-six शिप किया। Terminal-based coding agent को तीन GPT-5.6 tiers: Sol, Terra, और Luna के लिए एक focused metadata correction मिला। उनके bundled context windows अब 272,000 tokens पढ़ते हैं, और release उन मॉडलों के साथ packaged instructions को refresh करता है। glamorous नहीं है। जब सॉफ्टवेयर एक लंबे coding job की प्लानिंग उस नंबर पर निर्भर करता है तो यह optional trivia भी नहीं है।

[ALLOY]: सही, क्योंकि harness तय करता है कि वह कितनी सामग्री सुरक्षित रूप से ले जा सकता है — मॉडल की capacity के आधार पर जो उसने अनुमान लगाया है। अगर Codex को लगता है कि window 272,000 tokens से छोटी है, तो यह उपयोगी रिपॉजिटरी सामग्री को जल्दी summarize या discard कर सकता है। अगर उसे लगता है कि window बड़ी है, तो एक लंबा session real limit तक पहुंच सकता है, पुराना context खो सकता है, या बिल्कुल गलत पल में रुक सकता है। एक metadata field तब तक छोटा लगता है जब तक कि multi-file refactor उस पर निर्भर न हो।

[NOVA]: correction एक ही engineer की दो pull requests से आया। एक ने point one-four-four line में refreshed bundled model metadata लाया। दूसरे ने hotfix को GPT-5.6 prompts और context तक सीमित किया, दूसरी model families को अछूता छोड़ा। यह sensible तरह का surgical patch है: metadata repair को broad behavioral change में बदले बिना Sol, Terra, और Luna को correct करें। 200,000-token assumption के सापेक्ष अतिरिक्त 72,000 tokens source, documentation, tool output, और conversation history की एक substantial amount रख सकते हैं। यह बेहतर reasoning की गारंटी नहीं देता, लेकिन यह agent को यह तय करते समय क्या retain करना है इसके बारे में अधिक सटीक boundaries देता है।

[ALLOY]: और मुझे यह vague "performance improvements" release से ज्यादा पसंद है, क्योंकि consequence legibile है। Long-running refactors और migrations तब तक coherent रह सकते हैं जब तक agent अपनी actual working space जानता है। एक migration जो application code, tests, configuration, और generated tool output को span करता है वह एक continuous working history में fit हो सकता है — early summary के बजाय। अगला useful development यह होगा कि same metadata alignment किसी अन्य affected model families तक पहुंचे, या एक broader point one-four-five release जो repair को consolidate करे। फिलहाल, point one-four-four-six तीन named GPT-5.6 tiers के लिए truncation और underuse का एक quiet source fix करता है।

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[ALLOY]: मूनशॉट ने फ्रंटियर को छोटे छोटे टुकड़ों में नहीं खाया। Kimi K3 में 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, K2.6 से दोगुने से भी ज़्यादा और DeepSeek के 1.6-ट्रिलियन-पैरामीटर V4 Pro से काफी ऊपर। मूनशॉट इसे 3-ट्रिलियन क्लास का हिस्सा बता रहा है, और यह उस स्केल पर पहला खुले तौर पर उपलब्ध मॉडल बन जाता है। शुरुआती नतीजे इसे सबसे मज़बूत क्लोज़्ड सिस्टम के करीब दिखाते हैं, न कि बस ओपन-वेट फील्ड के टॉप पर।

[NOVA]: बाहरी आंकड़े चौंकाने वाले हैं। K3 ने Artificial Analysis के प्राइवेट लॉन्ग-होराइज़न नॉलेज-वर्क टेस्ट पर 1,547 Elo स्कोर किया, K2.6 से 732 पॉइंट ऊपर और सिर्फ Claude Fable 5 के बाद दूसरे नंबर पर। इसने Arena के फ्रंटएंड कोड लीडरबोर्ड पर भी पहला स्थान हासिल किया, जो जेनरेटेड वेब इंटरफेस की तुलना करता है। मूनशॉट अलग से Claude Opus 4.8 मैक्स और GPT-5.5 हाई पर जीत की रिपोर्ट करता है, जबकि Claude Fable 5 और GPT-5.6 Sol से पीछे है। ये आखिरी तुलनाएं मूनशॉट से आई हैं, तो मैं उन्हें तब तक तय नहीं मानता जब तक इंडिपेंडेंट रन उन्हें दोहराते नहीं।

[ALLOY]: और फिर आता है बिल: तीन डॉलर प्रति मिलियन इनपुट टोकन, पंद्रह डॉलर प्रति मिलियन आउटपुट। K2.6 की कीमत 95 सेंट इन और 4 डॉलर आउट थी। K3 अब Claude Sonnet प्राइसिंग के आसपास है और चाइनीज़ लैब द्वारा रिलीज़ किया गया सबसे महंगा मॉडल बन जाता है। Artificial Analysis 94 सेंट प्रति टास्क अनुमान लगाता है, GPT-5.6 Sol के 1 डॉलर 4 सेंट के करीब और Opus 4.8 के 1 डॉलर 80 सेंट से कम। K3 ने उस इवैल्यूएटर की इंटेलिजेंस इंडेक्स पर K2.6 की तुलना में 21 प्रतिशत कम आउटपुट टोकन भी इस्तेमाल किए, तो असरदार इंक्रीज़ पोस्टेड रेट जितना भयावह नहीं है।

[NOVA]: फिर भी सस्ता नहीं है। 27 जुलाई तक वादा किया गया ओपन-वेट रिलीज़ तय करेगा कि K3 मुख्य रूप से प्रीमियम API है या मॉडल जिसे व्यापक इकोसिस्टम वास्तव में ऑपरेट और एडैप्ट कर सके। मूनशॉट का वेब प्रोडक्ट और API पहले से लाइव हैं, लेकिन API-टियर डीटेल्स अभी आ रही हैं। क्या आप फ्रंटियर रेट देने को तैयार होंगे एक ओपन मॉडल के लिए अगर वह आपके असली काम में क्लोज़्ड राइवल्स को हरा दे? यही अब मुकाबला है: हर पूरे टास्क में क्वालिटी, एक बार जब इंडिपेंडेंट यूज़र्स को वेट्स मिल जाएं।

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[NOVA]: Ternary-Bonsai-27B Kimi K3 से उल्टी दिशा में जा रहा है: ज़्यादा स्केल नहीं, बल्कि ज़्यादा आक्रामक कम्प्रेशन। Prism-ML ने 27-बिलियन-पैरामीटर चैट मॉडल GGUF में रिलीज़ किया, जो कुशल लोकल इंफरेंस के लिए बनाया गया फाइल फॉर्मेट है, जिसके वेट्स 2-बिट टर्नरी प्रिसीज़न पर स्टोर किए गए हैं। हर वेट तीन संभव वैल्यू में से एक का उपयोग करता है। यह समान साइज़ के मॉडलों के कॉमन 4-बिट वर्जन की तुलना में स्टोरेज को नाटकीय रूप से कम करता है।

[ALLOY]: जिससे "Bonsai" का नाम असाधारण रूप से ईमानदार लगता है। रिपोजिटरी को llama.cpp, NVIDIA हार्डवेयर पर CUDA एक्सेलेरेशन, और Apple डिवाइस पर Metal एक्सेलेरेशन के लिए टैग किया गया है। इसके 4 जुलाई को आने के बाद से 338,000 से ज़्यादा डाउनलोड और 760 लाइक्स मिल चुके हैं। एक 27-बिलियन-पैरामीटर मॉडल जो कंज्यूमर GPU, Apple Silicon MacBook, या यहां तक कि CPU-ओनली मशीन से चल सकता है, लोकल डेवलपर्स को हर प्रॉम्प्ट किसी और के सर्वर पर भेजे बिना एक सार्थक चैट एंडपॉइंट देता है।

[NOVA]: होल्ड ऑन, हालांकि — छोटे वेट्स मज़बूत जवाब साबित नहीं करते। टर्नरी कम्प्रेशन न्यूआंस, इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग, या रिलायबिलिटी को नुकसान पहुंचा सकता है, और मौजूदा उत्साह व्यापक इंडिपेंडेंट तुलनाओं से ज़्यादा डिस्ट्रिब्यूशन और पैकेजिंग से आ रहा है। मॉडल कन्वर्सेशनली फाइन-ट्यून्ड है और लोकल रनटाइम के लिए तैयार है, लेकिन सामान्य 4-बिट बिल्ड्स के खिलाफ इसकी क्वालिटी अनुत्तरित हिस्सा है। स्पीड भी इस बात पर भारी निर्भर करती है कि रनटाइम टर्नरी वैल्यूज़ को सिर्फ नॉवेल्टी फॉर्मेट के रूप में डिकोड करते हैं या कुशलता से एक्सप्लॉइट करते हैं।

[ALLOY]: फेयर पुशबैक, लेकिन 338,000 डाउनलोड कहते हैं कि सवाल बड़े पैमाने पर टेस्ट हो रहा है। अगर llama.cpp और संबंधित टूल्स छोटे रिप्रेजेंटेशन को वास्तव में तेज़ जेनरेशन में बदल देते हैं, तो मॉडल मॉडरेट हार्डवेयर पर ऑफलाइन असिस्टेंट्स और प्राइवेट एजेंट्स के लिए उम्मीदों को बदल सकता है। यह चैट से आगे लोकल यूज़ बढ़ा सकता है: रिपोजिटरी सर्च, प्राइवेट डॉक्यूमेंट एनालिसिस, और बैकग्राउंड क्लासिफिकेशन को हर टर्न पर फ्रंटियर रीजनिंग की ज़रूरत नहीं होती। अगर क्वालिटी बिखर जाती है, तो यह सिर्फ एक स्मार्ट कम्प्रेशन डेमो होगा। किसी भी तरह से, Ternary-Bonsai पूछता है कि कितनी उपयोगी इंटेलिजेंस एक मशीन में फिट हो सकती है जो पहले से डेस्क पर पड़ी है।

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[ALLOY]: यह मुझे किसी भी लीडरबोर्ड से ज्यादा चिंता करता है। Medicare का WISeR Model चुनिंदा Original Medicare सेवाओं के लिए Arizona, New Jersey, Ohio, Oklahoma, Texas, और Washington में prior authorization में AI-assisted screening लेकर आया है। CMS ने जनवरी में इस प्रोग्राम की शुरुआत की, और यह दिसंबर 2031 तक चलेगा। छह प्रौद्योगिकी कंपनियां भाग लेती हैं, प्रति राज्य एक, जिसमें मुआवजा आंशिक रूप से उन समीक्षाओं से रोकी गई खर्च से जुड़ा है।

[NOVA]: कवर की गई सेवाओं में स्थापित coverage criteria हैं और इन्हें waste, fraud, या patient harm के लिए संवेदनशील माना जाता है। उदाहरणों में त्वचा और ऊतक विकल्प, implanted electrical nerve stimulators, और osteoarthritis के लिए knee arthroscopy शामिल हैं। AI टूल्स केस की जांच करते हैं, लेकिन भुगतान अस्वीकार करने के लिए हर अंतिम सिफारिश एक licensed clinician को करनी होती है। आपातकालीन मामले, केवल inpatient services, और स्थितियां जहां देरी से रोगी को खतरा हो सकता है, बाहर रखे गए हैं। Original Medicare के coverage rules और provider choice अपरिवर्तित रहते हैं, और Medicare Advantage इस प्रोग्राम का हिस्सा नहीं है।

[ALLOY]: Providers सेवा प्रदान करने से पहले authorization ले सकते हैं या बाद में pre-payment review का सामना कर सकते हैं। लगातार compliant providers एक gold-card exemption अर्जित कर सकते हैं जो उन्हें review से बाहर निकालता है। यह clean records वाले clinicians के लिए दोहरावदार paperwork को कम कर सकता है। लेकिन vendor compensation को averted expenditure से जोड़ना एक स्पष्ट तनाव पैदा करता है: एक सिस्टमinappropriate care की पहचान करके पैसा बचा सकता है, या appropriate care प्राप्त करना कठिन बना सकता है। Human sign-off मदद करता है, लेकिन यह incentive को खत्म नहीं करता।

[NOVA]: बिल्कुल। तेज़ निर्णय और कम लागत लक्ष्य हैं, observed outcomes नहीं। CMS कहता है कि भुगतान process measures को भी प्रतिबिंबित करेंगे जैसे provider experience, फिर भी पहला सार्थक साक्ष्य denials, appeals, delays, reversals, और clinician feedback से आएगा। आपको कैसा लगेगा अगर कोई algorithm आपके medical claim को rejection के लिए surfacing करे जबकि उसके vendor को prevented spending से अधिक कमाई हो? WISeR अब clinical review software की यह छह साल का federal test है कि क्या यह abuse को कम कर सकता है बिना friction को business model में बदले।

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[NOVA]: NVIDIA और Hugging Face ने 17 जुलाई को scale पर image और video diffusion models fine-tuning के लिए एक संयुक्त guide प्रकाशित किया। Diffusion models वे systems हैं जो कई current generators के पीछे हैं जो धीरे-धीरे noise को image या video में बदलते हैं। Guide NVIDIA के NeMo Automodel को Hugging Face के Diffusers library से जोड़ता है, जिससे teams को open model से GPUs में distributed customization तक एक documented route मिलता है।

[ALLOY]: यह कोई new model, chip, या hosted product नहीं है, और यही कारण है कि यह underhyped हो सकता है। Video fine-tuning में अक्सर scattered examples से model code, data loading, memory management, और distributed training को जोड़ना शामिल रहा है। NeMo Automodel large-scale training layer को अधिक संभालता है, जबकि Diffusers familiar open model components प्रदान करता है। उन्हें एक साथ लाना teams को अपने footage या image collection तक पहुंचने से पहले custom training loop invention से बचा सकता है।

[NOVA]: चलिए इसे benchmark trophies नहीं देते जो इसमें नहीं हैं। प्रकाशन comprehensive multi-GPU performance numbers प्रदान नहीं करता और न ही हर model family के लिए एक universal recipe स्थापित करता है। यह एक documentation milestone है। इसका मूल्य supported architectures, examples की गुणवत्ता, और बाहरी teams undocumented fixes के बिना workflow reproduce करते हैं या नहीं, पर निर्भर करता है। अगले उपयोगी additions में अधिक model families को name करना और actual GPU configurations में scaling behavior रिपोर्ट करना शामिल होगा।

[ALLOY]: सहमत, लेकिन mature infrastructure अक्सर boring documentation के रूप में आता है before यह normal practice बनता है। Open diffusion software पहले से teams को model access देता है; repeatable distributed fine-tuning ही उस access को sports-video generator, product-imagery system, या domain-specific visual tool में बदलता है। Media companies एक video model को अपने archive पर adapt कर सकते हैं, जबकि manufacturers अपने own products और visual standards के आसपास image generation tune कर सकते हैं। NVIDIA और Hugging Face अपने ecosystems को एक जगह मिला रहे हैं। वह connection अधिक समय बचा सकता है another model announcement से।

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[NOVA]: LongStraw एक बुरी बेमेल को टारगेट करता है: मॉडल इस्तेमाल के दौरान मिलियन-टोकन इनपुट प्रोसेस कर सकते हैं, लेकिन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग अक्सर एजेंट्स को लगभग 256,000 टोकन की सीमा वाले ट्रैजेक्टरीज पर ट्रेन करती है। यहां रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का मतलब है पूरे किए गए एक्शन पर फीडबैक के जरिए व्यवहार में सुधार। LongStraw फिक्स्ड GPU बजट के भीतर दो मिलियन टोकन से ज्यादा पर ट्रेनिंग की रिपोर्ट करता है।

[ALLOY]: यह रोमांचक इसलिए है क्योंकि लंबे चलने वाले एजेंट्स काम को एक साफ प्रॉम्प्ट के रूप में नहीं देखते। वे डॉक्यूमेंट्स, टूल कॉल, फेल हुए प्रयास, ऑब्जरवेशन और पहले के फैसले एकत्र करते हैं। छोटे किए गए इतिहास पर ट्रेनिंग ऐसा व्यवहार सिखा सकती है जो एक बार असली ट्रैजेक्टरी बहुत लंबी हो जाए तो गिर जाता है।

[NOVA]: शोधकर्ता LongStraw को अंतर्निहित मॉडल और हार्डवेयर के इर्दगिर्द बनी एक्जीक्यूशन स्टैक के रूप में बताते हैं, बड़ी GPU जरूरत के बजाय। अगर यह सामान्य ओपन ट्रेनिंग फ्रेमवर्क तक पहुंचता है, तो लैब्स एजेंट्स को प्रोडक्शन लंबाई के करीब ट्रैजेक्टरीज पर ट्रेन करा सकती हैं। पेपर एक क्षमता स्थापित करता है, यह प्रूफ नहीं कि दो-मिलियन-टोकन ट्रेनिंग अपने आप बेहतर एजेंट्स बनाती है। अडॉप्शन और मापे गए डाउनस्ट्रीम गेन अगली अहम बातें हैं।

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[ALLOY]: VideoChat3 एक वाकई उपयोगी कॉम्बिनेशन को टारगेट करता है: ओपन वेट्स, ओपन ट्रेनिंग डेटा, और एक मॉडल जो मोशन, लंबी रिकॉर्डिंग्स और स्ट्रीमिंग वीडियो को हैंडल करता है। स्पोर्ट्स क्लिप, कुकिंग डेमो और सिक्योरिटी फीड के लिए अलग-अलग स्पेशलिस्ट्स की जगह, शोधकर्ता एक जनरलिस्ट चाहते हैं जो तीनों को इंटरप्रेट कर सके।

[NOVA]: टीम यह भी दावा करती है कि तुलनीय ओपन वीडियो मॉडल्स की तुलना में कम कंप्यूट की जरूरत है। यह उन संस्थाओं के लिए मायने रखता है जो वर्कस्टेशन GPUs पर काम कर रही हैं या संवेदनशील फुटेज पर, क्योंकि वे बिना पर वीडियो के भुगतान किए या बंद प्रोवाइडर को रिकॉर्डिंग्स अपलोड किए मॉडल को अडैप्ट कर सकती हैं। फिर भी, बेंचमार्क की चौड़ाई गड़बड़ वाले असली सीन्स में भरोसेमंद परफॉर्मेंस जैसी नहीं है।

[ALLOY]: बिल्कुल — मैं इंटरेस्टेड हूं, कन्वर्टेड नहीं। अगला अहम सबूत यह है कि इंडिपेंडेंट टीमें अपने फुटेज के लिए VideoChat3 को फाइन-ट्यून करती हैं और मोशन, ड्यूरेशन और स्ट्रीमिंग इनपुट के अलग-अलग तरहों में इसकी क्षमताएं बनाए रखती हैं। अगर ऐसा होता है, तो ओपन वीडियो अंडरस्टैंडिंग अलग-थलग रिसर्च डेमोज से एक रीयूजेबल फाउंडेशन की ओर बढ़ती है।

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[NOVA]: Codebase Memory MCP एक बड़ा दावा करता है: कोडिंग मॉडल के कॉन्टेक्स्ट विंडो में सोर्स को रॉ के रूप में डालने की तुलना में 99 प्रतिशत कम टोकन। DeusData ने 8 जुलाई को point nine को डिपेंडेंसी-फ्री स्टैटिक बाइनरी के रूप में रिलीज किया। यह औसतन रिपॉजिटरी को मिलीसेकंड्स में पर्सिस्टेंट नॉलेज ग्राफ में इंडेक्स करता है, एक मिलीसेकंड से कम में क्वेरी रिस्पॉन्स रिपोर्ट करता है, और 158 प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेस सपोर्ट करता है। रिपॉजिटरी ने 32,815 GitHub स्टार्स हासिल किए हैं।

[ALLOY]: एक नॉलेज ग्राफ कोड एलिमेंट्स के बीच संबंधों को स्टोर करता है, ताकि एक एजेंट पूछ सके कि ऑथेंटिकेशन कहाँ है, कौन सा फंक्शन API को कॉल करता है, या किसी बदले हुए क्लास पर क्या निर्भर करता है। MCP, जो Model Context Protocol है, coding agent को उस ग्राफ को एक external tool के रूप में इनवोक करने देता है। पूरी फाइलें बार-बार मॉडल में भेजने के बजाय, एजेंट को एक फोकस्ड मैप मिलता है और सिर्फ वही सोर्स रिट्रीव करता है जो उसने चाहा। यह limited context window का कहीं ज्यादा स्मार्ट उपयोग है।

[NOVA]: और 99 परसेंट वाला हिस्सा सावधानी से ट्रीट करना है। यह नंबर प्रोजेक्ट से आया है, किसी इंडिपेंडेंट बेंचमार्क से नहीं, और सेविंग्स रिपॉजिटरी साइज, क्वेरी टाइप, और एजेंट को आखिर में क्या पढ़ना है, इसके साथ बदलेंगे। एक ग्राफ पुराना भी हो सकता है या डायनामिक रिलेशनशिप्स को छोड़ सकता है जो स्टैटिक कोड से स्पष्ट नहीं हैं। मिलीसेकंड इंडेक्सिंग और सब-मिलीसेकंड क्वेरीज के दावों को मल्टी-मिलियन-लाइन मोनोरेपोस पर और सबूत की जरूरत है।

[ALLOY]: उस caveat के साथ भी, यह Kimi K3 के पैरामीटर काउंट से ज्यादा महत्वपूर्ण हो सकता है। कॉन्टेक्स्ट महंगा है, और coding agents तब coherence खो देते हैं जब irrelevant सोर्स इंस्ट्रक्शंस और हालिया निर्णयों कोcrowd कर देता है। पर्सिस्टेंट मेमोरी का मतलब यह भी है कि बाद का session रिपॉजिटरी मैप को फिर से इस्तेमाल कर सकता है pasted फाइलों से समझ बनाने के बजाय। एक सिंगल बाइनरी जो कोड को callable मेमोरी में बदल दे, यह cost कम कर सकती है और multi-file वर्क को ट्रैक पर रख सकती है। यह मॉडल की विंडो को बड़ा नहीं कर रही; यह उस विंडो के अंदर की सामग्री को ज्यादा selective बना रही है। यही useful trick है।

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[ALLOY]: FastMCP तब default-looking answer बन गया है जब कोई Python डेवलपर पूछता है कि किसी एजेंट को function या data source कैसे expose करें। पॉइंट थ्री-फोर-फोर जुलाई नौ को shipped हुआ, रिपॉजिटरी में 26,263 stars हैं, और development जुलाई 19 तक जारी रही। यह infrastructure के लिए substantial traction है जिसका काम largely protocol plumbing को गायब करना है।

[NOVA]: FastMCP Model Context Protocol के लिए servers और clients बनाता है। एक डेवलपर Python function, database, internal API, dataset, या script को इस तरह wrap कर सकता है कि compliant AI systems उसे discover कर सकें और call कर सकें। लाइब्रेरी protocol messages, schemas, और transport details को handle करती है जो teams को खुद लिखने पड़ते हैं। इस context में "Pythonic" का मतलब है कि कोड familiar Python patterns का पालन करता है एक separate integration language में developers को धकेलने के बजाय।

[ALLOY]: जब तक हर organization के पास दर्जनों useful internal systems न हों जिन तक कोई model safely न पहुँच सके, तब तक यह mundane लगता है। FastMCP उन systems को explicit tools में बदलने की cost कम करता है typed inputs के साथ, एजेंट को broad shell या network access देने के बजाय। यह client side को भी support करता है, ताकि Python applications MCP services को consume कर सकें और publish भी कर सकें। एक company inventory lookup, ticket creation, या report generation को narrow actions के रूप में expose कर सकती है। protocol portable रहता है जबकि implementation language के प्रति native लगता है।

[NOVA]: मैं किसी framework को इस तेजी से बदलते ecosystem में permanent नहीं कहूँगा, लेकिन 26,000 stars और एक active major version FastMCP को weekend wrapper से कहीं ज्यादा बनाते हैं। इसकी अगली चुनौती client ergonomics, security controls, और compatibility को MCP के expand होने के साथ साथ चलाना है। अभी, Python teams के पास agents को real software से जोड़ने का एक well-traveled route है बिना हर tool के लिए protocol layer को फिर से बनाए।

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[NOVA]: Microsoft's MCP for Beginners ने जुलाई 17 को एक और repository update के बाद 16,700 GitHub stars पार कर लिए हैं। यह Model Context Protocol के जरिए AI assistants को tools और data से कनेक्ट करना सीखने के लिए एक free, open-source curriculum है। कोर्स में .NET, Java, TypeScript, JavaScript, Rust, और Python में working examples शामिल हैं।

[ALLOY]: यह स्टार काउंट से कहीं ज्यादा महत्वपूर्ण है। अधिकांश प्रोटोकॉल ट्यूटोरियल चुपचाप यह मांग करते हैं कि लोग प्रोटोकॉल सीखने से पहले लेखक की पसंदीदा भाषा सीखें। Microsoft Java डेवलपर को Java में रहने देता है, .NET टीम को C-sharp में रहने देता है, और Python टीम को Python में रहने देता है। पाठों में मॉड्यूलर सर्वर, पुन: प्रयोज्य घटक, अनुमति सीमाएं, और पहले के एकीकरण को पुनर्निर्मित किए बिना टूल जोड़ने के तरीके शामिल हैं।

[NOVA]: एक स्टैंडर्ड्स-आधारित कनेक्टर बनाएं, और कई संगत क्लाइंट इसका उपयोग कर सकते हैं। यह वादा है। कोर्स संगठनों को आम वोकैबुलरी देता है उन विवरणों के लिए जो आमतौर पर डेमो में छोड़ दिए जाते हैं: एजेंट क्या एक्सेस कर सकता है, सर्वर अपनी सतह को कैसे सीमित करता है, और स्वतंत्र रूप से विकसित टूल कैसे एक साथ फिट होते हैं। क्योंकि सामग्री ओपन सोर्स है, टीमें अपनी खुद की सेवाओं के आसपास उदाहरणों को अनुकूलित कर सकती हैं और हर स्टैक के लिए अलग-अलग ट्रेनिंग मटेरियल बनाए रखने के बजाय एक ही कॉन्सेप्ट का उपयोग कर सकती हैं।

[ALLOY]: मुझे लगता है 16,700 स्टार FastMCP कहानी से कुछ बड़ा बताते हैं: MCP एडॉप्शन लाइब्रेरी ऑथर्स से आगे बढ़ गया है। लोगों को अब एजुकेशन, उदाहरण, और सिक्योर पैटर्न चाहिए। करिकुलम वर्ज़न रिलीज का उपयोग नहीं करता, और इसकी सामग्री रिपॉजिटरी के साथ बदल सकती है, इसलिए यह एक तय टेक्स्टबुक की तुलना में जीवंत डॉक्यूमेंटेशन जैसा व्यवहार करता है। यह शायद उचित है। एक तेजी से बदलते प्रोटोकॉल को सिखाने वाला कोर्स यह नहीं मान सकता कि जमीन हिलना बंद हो गई है।

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[ALLOY]: यह गैप है जिसे mcp-use मिटाना चाहता है: टीमें एक MCP सर्वर बनाती हैं, फिर अलग से चैट ऐप्लिकेशन में लोगों का इंटरफ़ेस बनाती हैं, फिर दोनों को संरेखित रखने में समय बिताती हैं। mcp-use इन्हें जोड़ता है। इस ओपन-सोर्स फुलस्टैक फ्रेमवर्क के 10,328 GitHub स्टार्स हैं, 8 जुलाई को पॉइंट वन-थर्टी-फोर रिलीज किया गया, और 19 जुलाई को भी रिपॉजिटरी अपडेट प्राप्त हो रहे थे।

[NOVA]: एक प्रोजेक्ट एक MCP सर्वर पब्लिश कर सकता है जिसे कंप्लायंट एजेंट कॉल करते हैं, और एक MCP ऐप जिसमें ChatGPT या Claude के अंदर बटन, कार्ड और विजेट रेंडर होते हैं। सर्वर तय करता है कि टूल क्या कर सकता है। ऐप उस टूल को एक दृश्यमान, इंटरैक्टिव सतह देता है जब कोई बातचीत इसे इनवोक करती है। बदलाव एक ही कोडबेस से दोनों में लैंड हो सकते हैं, प्रोटोकॉल लॉजिक और यूजर-इंटरफ़ेस व्यवहार को अलग-अलग प्रोजेक्ट्स में विभाजित करने के बजाय।

[ALLOY]: यह वास्तव में उपयोगी है। MCP ने बहुत समय अदृश्य प्लंबिंग जैसा लगने में बिताया है, लेकिन ऐप्लिकेशन्स को सफल टूल रिस्पॉन्स से कहीं ज्यादा चाहिए। एक ट्रैवल टूल सेलेक्टेबल फ्लाइट्स वापस कर सकता है। एक रिपोर्टिंग टूल चार्ट दिखा सकता है। एक सपोर्ट सिस्टम को अकाउंट बदलने से पहले कन्फर्मेशन कंट्रोल चाहिए। mcp-use उन अनुभवों को फ्रेमवर्क देता है जबकि अन्य क्लाइंट्स के लिए स्टैंडर्ड्स-आधारित सर्वर बनाए रखता है।

[NOVA]: खुला सवाल प्रोजेक्ट के बाहर बैठा है: Anthropic और OpenAI अपनी इन-चैट ऐप्लिकेशन सतहों को कितना विस्तारित करते हैं, और वे सतहें कितनी निरंतरता से व्यवहार करती हैं। mcp-use पहले से ही दोनों के लिए आकार ले चुका है, जो पूर्ण रीराइट की संभावना को कम करता है, लेकिन प्लेटफॉर्म अंतर जादू से गायब नहीं होते। फिर भी, 10,000 स्टार्स पार करना बताता है कि डेवलपर्स हेडलेस टूल सर्वर से संतुष्ट नहीं हैं। वे पूर्ण एजेंट ऐप्लिकेशन चाहते हैं, जिसमें वह क्षण शामिल है जब कोई व्यक्ति परिणाम देखता है, समझता है, और उस पर कार्रवाई करता है।

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[NOVA]: GitHub ने 17 जुलाई को रिपॉजिटरी-लेवल Copilot यूसेज मेट्रिक्स सामान्य रूप से उपलब्ध कराए। दो नए REST एंडपॉइंट्स Copilot कोडिंग एजेंट और Copilot कोड रिव्यू के लिए प्रति-रिपॉजिटरी दैनिक पुल-रिक्वेस्ट एक्टिविटी लौटाते हैं। पहले, समान रिपोर्टिंग सतह ने गतिविधि को संगठन स्तर पर एग्रीगेट किया था, छिपाते हुए कि एडॉप्शन व्यापक था या कुछ रिपॉजिटरी में केंद्रित था।

[ALLOY]: अंततः। एक संगठन-व्यापी कुल आंकड़ा प्रभावशाली दिख सकता है जबकि तीन उत्साही टीमें लगभग सब कुछ जेनरेट कर रही हों। रिपॉजिटरी ब्रेकडाउन से पता चलता है कि कोडिंग एजेंट पुल रिक्वेस्ट कहां खोल रहा है या उसमें योगदान दे रहा है, ऑटोमेटेड रिव्यू कहां बढ़ रहा है, और लाइसेंस्ड टूल्स कहां hardly present हैं। इंजीनियरिंग लीडर्स सर्विसेज की तुलना कर सकते हैं बिना यह मानने के कि एक औसत हर टीम का वर्णन करता है।

[NOVA]: डेटा एक मौजूदा डैशबोर्ड, इंटरनल मेट्रिक्स पेज, या लीडरशिप रिपोर्ट में सामान्य API कॉल्स के जरिए जा सकता है। एक डेली टाइम सीरीज यह भी दिखाती है कि प्रशिक्षण, पॉलिसी अपडेट, या टीम-लेवल रोलआउट के बाद एडॉप्शन में बदलाव होता है या नहीं। लेकिन यूज़ इज़ नॉट वैल्यू। अधिक Copilot पुल-रिक्वेस्ट एक्टिविटी उपयोगी एक्सेलरेशन, शोरिल ऑटोमेशन, या बस एक रिपॉजिटरी जिसमें अधिक काम है, को रिफ्लेक्ट कर सकती है। GitHub माप रहा है कि टूल्स कहां एक्ट करते हैं, नहीं कि उनकी सुझावें सही हैं या आर्थिक रूप से लाभदायक हैं।

[ALLOY]: जो सीधे ROI स्कोरकार्ड से जुड़ता है जो बाद में आएगा। रिपॉजिटरी-लेवल एट्रिब्यूशन "हमने सीटें खरीदीं" और "संगठन AI का उपयोग करता है" के बीच एक गायब परत की आपूर्ति करता है। इसके लिए अभी भी डिलीवरी आउटकम, रिव्यू बर्डन, और क्वालिटी डेटा की जरूरत है। एक रिपॉजिटरी जिसमें बढ़ते हुए ऑटोमेटेड रिव्यू लेकिन लंबे ह्यूमन रिव्यू टाइम हैं, एक बहुत अलग कहानी बताती है उससे जो तेजी से स्वीकृत बदलाव शिप कर रही हो। भाषा, सीट, या एक्सेप्टेंस रेट के हिसाब से भविष्य के कट्स रिपोर्टिंग को अमीर बना सकते हैं। अभी के लिए, GitHub उस लंबी टेल को एक्सपोज कर सकता है जहां Copilot ने कभी पकड़ नहीं बनाई — और उन जेबों को जहां यह चुपचाप रोजमर्रा का काम बन गया।

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[ALLOY]: "एक स्क्रीनशॉट और एक प्रार्थना" कई कोडिंग एजेंट्स और गेम इंजन के बीच अनौपचारिक इंटरफेस रही है। Unity-MCP टेन-वन, 13 जुलाई को CoplayDev द्वारा रिलीज़ किया गया, एजेंट को सीधे टूल्स देता है। MCP के जरिए, यह यूनिटी एडिटर को इंस्पेक्ट और मैनिपुलेट कर सकता है बजाय यह अनुमान लगाने के कि एक सीन या प्रोजेक्ट में क्या है। रिपॉजिटरी में 12,645 स्टार्स हैं और रिलीज़ डे पर अपडेट की गई थी।

[NOVA]: सर्वर सीन ऑब्जेक्ट्स, एसेट्स, स्क्रिप्ट्स, मेन्यू कमांड्स, और एडिटर ऑपरेशन्स को स्ट्रक्चर्ड कॉल्स के रूप में एक्सपोज करता है। एक असिस्टेंट फाइल्स लिस्ट या रीनेम कर सकता है, सीन ग्राफ इंस्पेक्ट कर सकता है, गेमऑब्जेक्ट्स मॉडिफाई कर सकता है, C-शार्प स्क्रिप्ट्स पढ़ और लिख सकता है, एसेट्स रीइम्पोर्ट कर सकता है, प्रेफैब्स सेव कर सकता है, और इंस्पेक्शन के लिए स्क्रीनशॉट कैप्चर कर सकता है। यह मायने रखता है क्योंकि यूनिटी प्रोजेक्ट्स महत्वपूर्ण स्टेट को प्लेन सोर्स फाइल्स के बाहर एन्कोड करते हैं। एक टर्मिनल-ओनली कोडिंग एजेंट C-शार्प एडिट कर सकता है, लेकिन वह एक ओपन सीन में हर ऑब्जेक्ट रिलेशनशिप को भरोसेमंद रूप से इनफर नहीं कर सकता।

[ALLOY]: यहीं से एजेंट टूलिंग फिजिकल महसूस होने लगती है, भले ही "दुनिया" एक गेम एडिटर है। एक सोलो डेवलपर रिपीटिटिव एसेट ऑर्गनाइजेशन, सीन क्लीनअप, या रूटीन स्क्रिप्ट बदलावों को सौंप सकता है जबकि अभी भी परिणामी एक्शन्स को रिव्यू कर रहा हो। बड़ी स्टूडियोज़ को एक अधिक जटिल प्रस्ताव मिलता है: एक बार चैट सीन और स्क्रिप्ट्स बदल सकता है, एक्सेस कंट्रोल्स, ऑडिट ट्रेल्स, और रिव्यू बाउंड्रीज़ प्रोडक्शन कंसर्न बन जाते हैं बजाय थियोरेटिकल गवर्नेंस स्लाइड्स के।

[NOVA]: और नहीं, मुझे नहीं लगता कि इसका मतलब है "एक गेम का वर्णन करो और शिप कर दो।" यूनिटी प्रोजेक्ट्स विज़ुअल जजमेंट, परफॉर्मेंस कंस्ट्रेंट्स, और फ्रैजाइल डिपेंडेंसीज़ से भरे हुए हैं। लेकिन स्ट्रक्चर्ड एडिटर एक्सेस ब्लाइंड टेक्स्ट जेनरेशन से कहीं बेहतर है। एक एजेंट सीन ग्राफ ऑब्ज़र्व कर सकता है, एक बाउंडेड चेंज कर सकता है, और परिणामी एडिटर स्टेट इंस्पेक्ट कर सकता है बजाय सोर्स अलोन से सक्सेस का हॉल्यूसिनेट करने के। अगला कॉन्टेस्ट यह है कि क्या यूनिटी के फर्स्ट-पार्टी AI फीचर्स Unity-MCP जैसी प्रोजेक्ट्स के साथ कन्वर्ज करते हैं या उनके खिलाफ कंपीट करते हैं। एक ही एडिटर में दो एजेंट पाथवेज़ एक बार जब डेवलपर्स पोर्टेबल टूल एक्सेस की उम्मीद करते हैं तो अलग नहीं रहते।

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[NOVA]: OpenAI की चीफ फाइनेंशियल ऑफिसर सारा फ्रियर ने 17 जुलाई को AI स्कोरकार्ड के चार हिस्से प्रकाशित किए: उपयोगी काम, सफल टास्क प्रति लागत, विश्वसनीयता, और कंप्यूट पर रिटर्न। एक फाइनेंस एग्जीक्यूटिव से आया, यह AI को बेंचमार्क विज़यों के संग्रह के बजाय एक ऑपरेटिंग इन्वेस्टमेंट के रूप में मानता है। ईमानदारी से, यह ओवरड्यू है।

[ALLOY]: उपयोगी काम पूरे किए हुए प्रोडक्शन टास्क को गिनता है, जनरेट किए गए टोकन या चैट सेशन को नहीं। सफल टास्क की लागत पूछती है कि हर स्वीकार्य परिणाम की कितनी लागत आती है, जिससे सब्सक्रिप्शन, एंटरप्राइज कॉन्ट्रैक्ट, होस्टेड API, या सेल्फ-होस्टेड मॉडल की तुलना परिणामों के आधार पर की जा सकती है। विश्वसनीयता यह पकड़ती है कि जवाब पहली बार में काम करता है या किसी इंसान को टास्क के जरिए वापस भेजता है। वह रीवर्क वह श्रम लागत है जो कई पायलट सुविधा से भूल जाते हैं।

[NOVA]: कम्प्यूट पर रिटर्न पूछता है कि संगठन को GPU या API पर खर्चे हर डॉलर के बदले कितना उपयोगी आउटपुट मिलता है। साथ में, ये माप पूरी तरह से एक आम खरीदारी की गलती को दूर करते हैं: सबसे अच्छे जनरल बेंचमार्क वाला मॉडल खरीदना और यह मान लेना कि इससे सबसे अच्छा बिज़नेस परिणाम मिलेगा। एक सस्ता मॉडल जो ज्यादा टास्क सही से पूरे करता है, प्रीमियम मॉडल को हरा सकता है। एक तेज एजेंट जो रिव्यू डेट बनाता है, धीमे, स्थिर एजेंट से बदतर हो सकता है। Kimi K3 का कम आउटपुट-टोकन उपयोग एक अच्छा उदाहरण है: अकेले पोस्ट किए गए रेट अंतिम टास्क की लागत का पता नहीं लगाते।

[ALLOY]: मुझे यह फ्रेम पसंद है, लेकिन यह अभी सबूत नहीं है। OpenAI का यह लेख रेफरेंस वैल्यू या इंडिपेंडेंट बेंचमार्क प्रकाशित नहीं करता; यह केवल कैटेगरी देता है। दिलचस्प टेस्ट यह है कि OpenAI के बाहर फाइनेंस और प्रोक्योरमेंट टीमें इन्हें अपनाती हैं या नहीं, और क्या वेंडर सफल टास्क की लागत रिपोर्ट करने को तैयार हैं, ध्यान से चुनी गई क्षमता स्कोर के बजाय। इस फ्रेमवर्क को GitHub के नए रिपॉजिटरी मेट्रिक्स के साथ जोड़ें और संगठन गतिविधि को परिणामों से जोड़ना शुरू कर सकते हैं। मुश्किल हिस्सा यह तय करना है कि "सफल" का क्या मतलब है, इससे पहले कि कोई डैशबोर्ड को हरा बनाए।

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[NOVA]: CoplayDev का Unity-MCP 12,645 स्टार्स के साथ रेडार पर आगे है। इसका पहला ट्रैक किया गया प्रकट होना 13 जुलाई को टेन-वन रिलीज के बाद है, उसी दिन रिपॉजिटरी अपडेट की गई। यह Unity सीन्स, C-sharp स्क्रिप्ट, एसेट्स, और एडिटर कमांड को MCP टूल में बदलता है। कoding एजेंट से जुड़ा, यह एक लूप का समर्थन करता है जहां मॉडल सीन ग्राफ पढ़ता है, कोड या ऑब्जेक्ट बदलता है, और टेक्स्ट फाइलों पर भरोसा करने के बजाय एडिटर एक्शन को invoke करता है। यह उस एनवायरनमेंट के साथ सीधा इंटीग्रेशन है जहां काम वास्तव में होता है।

[ALLOY]: Lastmile AI का MCP-Agent 8,430 स्टार्स है। इसका सबसे हाल का टैग किया गया रिलीज मई 2025 का पॉइंट ज़ीरो-ज़ीरो-ट्वेंटी-वन है, और रिपॉजिटरी जनवरी 2026 में अपडेट की गई थी; यह इसका पहला ट्रैक किया गया प्रकट होना है। Python फ्रेमवर्क कई MCP सर्वर को पुन: प्रयोज्य एजेंट में लपेटता है, पैरलल वर्क, रूटिंग, और ऑर्केस्ट्रेशन के लिए डिटरमिनिस्टिक पैटर्न के साथ। यह वहां फिट बैठता है जहां एक एजेंट को टूल कॉल के हाथ से बनाए गए क्रम के बिना कई सर्विसेज में फैन आउट करने की जरूरत है। दूसरे शब्दों में, कम इम्प्रोवाइज़ेशनल ग्लू और ज्यादा स्पष्ट वर्कफ्लो स्ट्रक्चर।

[NOVA]: Upsonic के 7,915 स्टार्स हैं, मई में पॉइंट सेवन-सेवन-थ्री रिलीज के साथ और जून में रिपॉजिटरी एक्टिविटी। Python SDK ऑटोनोमस टूल उसेज, टास्क ग्राफ्स, और एक बिल्ट-इन इवैल्यूएशन हार्नेस को जोड़ती है। इसका इंटीग्रेशन एंगल असामान्य रूप से ठोस है: जनरेट किया गया काम उसी रनटाइम के अंदर एक स्पष्ट पास-या-फेल इवैल्यूएशन स्टेज से गुजर सकता है। यह तब उपयोगी है जब कोई एजेंट कोड या स्ट्रक्चर्ड टास्क पर इटरेट करता है और टीम चाहती है कि परिणाम मॉडल के कॉन्फिडेंस के बजाय परिभाषित मानदंडों द्वारा ग्रेड किए जाएं। तीनों रिपॉजिटरी में ट्रैक्शन दिखाता है कि MCP एडिटर्स, मल्टी-एजेंट कोऑर्डिनेशन, और इवैल्यूएटेड एक्जीक्यूशन में फैल रहा है।

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[ALLOY]: आज मॉडल प्रगति स्केल, कम्प्रेशन, मल्टीमॉडल पैकेजिंग, और ट्रेनिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर में आई, न कि किसी नए लिस्ट किए गए जनरल-पर्पस API नाम में। Kimi K3 ने पैरामीटर फ्रंटियर को आगे बढ़ाया, Ternary-Bonsai ने लोकल वेट्स को नीचे धकेला, और Inkling ने इमेज, ऑडियो, और टेक्स्ट को एक ओपन चेकपॉइंट में जोड़ा।

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[NOVA]: Thinking Machines का Inkling एक Apache-licensed, open-weight mixture-of-experts मॉडल है जो image plus text या audio plus text स्वीकार करता है और text produce करता है। Mixture of experts हर input के लिए model के चुने हुए हिस्सों को activate करता है, हर बार हर part का use नहीं करता। Repository में evaluation results और hosted inference endpoints के लिए compatibility metadata शामिल है, ताकि same Hugging Face client code locally loaded checkpoint या hosted service दोनों को address कर सके।

[ALLOY]: Inkling ने अपने early window में 1,094 likes और 13,462 downloads प्राप्त किए। इसका niche grounded multimodal work है: spoken context को ध्यान में रखते हुए interface describe करना, एक से अधिक channel से आने वाले media का analysis, या assistants को power करना जो यह assume नहीं कर सकते कि हर observation text है। Apache licensing broad adaptation की अनुमति देती है। Early traction quality का प्रमाण नहीं है, लेकिन image, audio और text को span करने वाला एक checkpoint local stack को simple बना सकता है।

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[ALLOY]: Repository-level GitHub Copilot usage metrics अब generally available हैं, जो coding agent के लिए daily pull-request activity और repository द्वारा code review expose करते हैं, organization-wide totals के बजाय। यह uneven adoption को visible बनाता है और engineering dashboards को एक अधिक useful unit of comparison देता है।

[NOVA]: OpenAI का "Why Teens Deserve Access to Safe AI" age-appropriate model behavior, learning tools, parental account controls, और outside expert partnerships का वर्णन करता है। यह एक separate teen model नहीं है; protections ChatGPT के आसपास account-level controls और behavior changes के रूप में बैठते हैं। यह matters क्योंकि access और safety को product policy के रूप में design किया जा रहा है, केवल model training नहीं।

[ALLOY]: और appcypher का Awesome MCP Servers में 5,699 stars हैं। Curated index MCP server implementations को integration domain द्वारा group करता है, जिससे external services के लिए existing connectors की discovery layer बनती है। Glamorous नहीं है, लेकिन बहुत useful: protocol expand होने के साथ, duplicating से पहले maintained server को find करना ecosystem की efficiency का हिस्सा बन जाता है।

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[NOVA]: Codex अब Sol, Terra, और Luna की 272,000-token boundaries को जानती है। Kimi K3 frontier-scale open models को अधिक capable और अधिक expensive बनाती है। Ternary-Bonsai और Inkling chat और multimodal capability को local hardware की ओर substantial pull करते हैं। WISeR AI-assisted medical review को live public-policy test बनाती है, जबकि LongStraw और VideoChat3 open training और video understanding को stretch करते हैं।

[ALLOY]: Codebase Memory, FastMCP, Microsoft's curriculum, mcp-use, Unity-MCP, और radar projects दिखाते हैं कि MCP applications, education, memory, और editor control में mature हो रहा है। GitHub repository द्वारा Copilot activity locate कर सकती है, और OpenAI का scorecard पूछता है कि क्या वह activity acceptable cost पर dependable work produce करती है।

[NOVA]: Source details और further reading के लिए, Toby On Fitness Tech dot com पर show notes देखें।

[ALLOY]: AgentStack Daily सुनने के लिए धन्यवाद। हम जल्द ही वापस आएंगे।