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Claude Code mods (Claude Mods) ऐसे प्लगइन हैं जो JavaScript या TypeScript फ़ंक्शन को Claude Code के अंदर चलाते हैं, और 1 अक्टूबर 2026 को v2.1.287 में आधिकारिक रूप से जोड़े गए। यह लेख उसी साल 5 अक्टूबर को जाँचे गए आधिकारिक दस्तावेज़ों के मूल पाठ के आधार पर बताता है कि तीन फ़ाइलों से बना mod कैसे काम करता है, यह settings.json में लिखे पारंपरिक hooks, skills और MCP से कैसे अलग है, mods क्या कर सकते हैं (जैसे इंटरफ़ेस में पैन ड्रॉ करना, इंतज़ार किए बिना चलने वाली कमांड बनाना और यूज़र से पूछने के लिए टूल कॉल रोकना), और रन टाइम जैसी सीमाएँ। mod आपकी अनुमतियों के साथ sandbox के बाहर चलता है और अनुमति के फ़ैसले पलट सकता है। एक तालिका दिखाती है कि Team या Enterprise पर या managed settings वाली मशीन पर deny नियम टिके रहते हैं, लेकिन पर्सनल प्लान पर mod उन कॉल को भी मंज़ूरी दे सकता है जिन्हें deny नियम मना कर चुका हो। इसमें Anthropic के तीन आधिकारिक सैंपल mods का कोड पढ़कर गिने गए इस्तेमाल किए API के नतीजे, इंस्टॉल से पहले claude plugin validate को कैसे पढ़ें, mods को कैसे आज़माएँ, Claude से कैसे बनवाएँ और बंद करें, mods कहाँ चलते हैं और बिल्ट-इन mods, और इंस्टॉल से पहले की चेकलिस्ट भी शामिल है।

प्रोडक्शन में घुसने का कोई नया रास्ता खोले बिना आप Claude Code के क्लाउड सेशन को डेवलपमेंट सौंप सकते हैं: कोड को प्राइवेट GitHub रिपॉज़िटरी में रखें, Claude GitHub App को सिर्फ़ उसी रिपॉज़िटरी पर इंस्टॉल करें, और प्रोडक्शन सर्वर को read-only deploy key से बस उसे pull करने दें। यह लेख 4 अक्टूबर 2026 को एक अलग डेवलपमेंट प्रोजेक्ट पर क्लाउड सेशन इस्तेमाल करना शुरू करने का मेरा रिकॉर्ड है, जिसे उस तारीख के आधिकारिक डॉक्यूमेंटेशन के मूल पाठ से मिलाया गया है। इसमें बताया गया है कि GitHub के बिना claude --cloud हर ब्रांच की हिस्ट्री और ट्रैक की गई फ़ाइलों के बिना commit किए बदलाव भेजता है (Windows पर फ़ाइल के नाम चाहे जो हों), कोई दूसरा GitHub अकाउंट जुड़ा हो तो उसे कैसे ठीक करें, "Only select repositories" और पब्लिक रिपॉज़िटरी सूची में क्यों दिखती हैं, हर प्रोजेक्ट के लिए नया एनवायरनमेंट क्यों बनाना चाहिए क्योंकि एनवायरनमेंट का इस्तेमाल करने वाला कोई भी उसके एनवायरनमेंट वेरिएबल पढ़ सकता है, लोकल फ़ाइलें दिखती नहीं हैं, और क्लाउड में Accept edits हर कमांड पर रुकता है जबकि Auto चलता रहता है; यह सब शुरू करने से पहले की एक चेकलिस्ट में समेटा गया है। इसमें एक असली मामला भी है, जिसमें अपने-आप चलाए गए एक निर्देश ने बीच में रुकने को कहने से पहले सीमित समय वाले क्रेडिट के $226 खर्च कर दिए, साथ ही यह भी कि क्रेडिट इतनी तेज़ी से क्यों घटता है और खर्च घटाने के तरीके।

व्यक्तिगत Pro में भी ChatGPT और Codex की बातचीत व कोड डिफ़ॉल्ट रूप से ट्रेनिंग में इस्तेमाल होते हैं। ChatGPT की एक सेटिंग Codex के नए कार्यों पर भी लागू होती है, जबकि परिवेश (environments) की ट्रेनिंग के लिए सेटिंग अलग है। इस लेख में न डालने लायक जानकारी, गलती से भेजी गई जानकारी पर कार्रवाई और डेटा हटाने के अपवाद भी समझाए गए हैं।

आपकी Claude Code बातचीत AI मॉडल की ट्रेनिंग में इस्तेमाल होगी या नहीं, यह आपके प्लान और अकाउंट setting पर निर्भर करता है। Free, Pro और Max जैसे consumer प्लान में आपका डेटा ट्रेनिंग में तभी जाता है जब claude.ai की privacy settings में मॉडल सुधार वाली setting चालू हो (5 साल तक रखा जाता है), और इसे बंद करने से ट्रेनिंग रुक जाती है (30 दिन तक रखा जाता है)। Setting आपके अकाउंट की है, इसलिए Claude Code चलाने वाले कंप्यूटर पर settings files बदलने की ज़रूरत नहीं। 4 अक्टूबर 2026 तक Claude Code docs के पेज "Data usage", Anthropic Privacy Center और Claude Platform के पेज "API and data retention" के मूल पाठ के आधार पर यह लेख बताता है कि setting कहाँ है और उसे कैसे बंद करें, opt out करने से आपका डेटा पिछली ट्रेनिंग से नहीं हटता, 👍👎 रेटिंग, /feedback और नीति उल्लंघन के रूप में चिह्नित बातचीत कैसे संभाली जाती है, और Team, Enterprise, API और Bedrock समेत हर प्लान में ट्रेनिंग और retention कैसी है। यह भी समझाता है कि API inputs और outputs डिफ़ॉल्ट रूप से ट्रेनिंग में इस्तेमाल नहीं होते और 30 दिन के भीतर डिलीट हो जाते हैं, ZDR में क्या शामिल है और Fable जैसे Covered Models के लिए 30 दिन रखना क्यों ज़रूरी है, ट्रेनिंग से अलग भेजे जाने वाले usage metrics और error reports रोकने वाले environment variables, आपके अपने कंप्यूटर पर plaintext में सहेजे गए transcripts, और गोपनीय काम के लिए सेटअप कैसे चुनें।

Claude Tag, Anthropic का एक फ़ीचर है जिसमें Slack चैनल में बस @Claude लिखकर आप Claude को रिसर्च, दस्तावेज़ लिखना, नियमित रिपोर्ट और GitHub के ड्राफ़्ट पुल रिक्वेस्ट तक सौंप सकते हैं (घोषणा 23 जून 2026, पब्लिक बीटा में)। इसे सिर्फ़ Team और Enterprise संगठन इस्तेमाल कर सकते हैं; व्यक्तिगत Pro और Max प्लान पर claude.ai में संकेत दिख सकता है, लेकिन क्लिक करने पर कहीं नहीं पहुँचता। व्यक्तिगत Max प्लान पर क्लिक करने से आई असली स्क्रीन और आधिकारिक ट्रबलशूटिंग पेज की मिलती-जुलती पंक्ति से मैंने पुष्टि की कि यह डिज़ाइन के अनुसार है। यह लेख 4 अक्टूबर 2026 तक के आधिकारिक दस्तावेज़ों के मूल पाठ के आधार पर बताता है: इस्तेमाल कर सकते हैं या नहीं इसका निर्णय-फ़्लो, बिना Claude सीट वाले सहकर्मी भी चैनलों में कैसे पूछ सकते हैं, हर तरह का काम किस खाते से कटता है (मासिक सीमा के विकल्प, और बिना जुड़े अकाउंट वाले सदस्यों के DM पर 7 दिन, $50 और 50 सेशन की सीमाएँ), चैनल, DM और ग्रुप DM में कैसे पूछें, चैनल मेमोरी, Routines से शेड्यूल किए गए रन और चैनल मॉनिटरिंग, मॉडल बदलना, Access bundle और Claude के समर्पित अकाउंट से टूल जोड़ना, GitHub और GitLab पर PR का फ़्लो और दो लोगों की मंज़ूरी, गेस्ट और Slack Connect को कैसे संभाला जाता है, डेटा का संग्रहण और हटाना, आम अड़चनें और कमांड, और पुराने Claude in Slack, Cowork और Claude Code से इसका अंतर।

Claude Code का /doctor prompt-audit (/checkup prompt-audit भी यही है) Claude से CLAUDE.md, CLAUDE.local.md, AGENTS.md और .claude/ के अंदर की rules, स्किल, कमांड और सबएजेंट पढ़वाता है, पुराने मॉडलों के लिए लिखी प्रॉम्प्टिंग, मौजूद न रहीं फ़ाइलों या कमांड के हवाले और आपस में टकराते निर्देश खोजता है, और सुझाए गए diff के साथ रिपोर्ट लौटाता है। आपके कहे बिना कुछ नहीं बदलता, और इसके लिए v2.1.283 या उसके बाद का वर्ज़न चाहिए। 3 अक्टूबर 2026 तक के आधिकारिक दस्तावेज़ और CHANGELOG तथा Claude Code के साथ आने वाली ऑडिट गाइड के आधार पर यह लेख बताता है कि इसे कैसे चलाएँ और पाथ देकर दायरा कैसे छोटा करें, यह किसे पुराना मानता है (ज़रूरत से ज़्यादा सख़्त भाषा, ग़ायब पाथ, फ़ाइलों के बीच टकराव वगैरह), संदर्भ और किसी कारण से मौजूद पाबंदियों को न हटाने का इसका नियम, रिपोर्ट के छह फ़ील्ड और confidence कैसे पढ़ें, और यह /doctor, /claude-api prompt-audit और टर्मिनल वाले claude doctor कमांड से कैसे अलग है। साथ ही यह भी कि इस साइट की इंस्ट्रक्शन फ़ाइलों पर चलाने पर क्या हुआ (9 में से 7 सुझाव लागू किए, जिनमें एक सच्चा भटकाव था: नियम जोड़ने के बाद एक व्याख्या दोबारा लिखना भूल गए थे), और यूसेज सीमा, हर बार अलग नतीजे और लागू करने से पहले सुझाव जाँचने की मेहनत जैसी सावधानियाँ।

Prompt caching पिछली request के उस हिस्से की गणना दोबारा इस्तेमाल करती है जो शुरुआत से मेल खाता है, जिससे वह input सस्ते में और तेज़ी से प्रोसेस होता है। OpenAI (GPT-5.6 और उसके बाद) में यह डिफ़ॉल्ट रूप से चालू रहता है और cache कम से कम 30 मिनट तक रहता है (12 घंटे का विकल्प भी), जबकि Claude में यह cache_control जोड़ने पर ही चालू होता है और cache 5 मिनट तक रहता है (1 घंटे का विकल्प भी)। इस लेख में दोनों की write और read कीमतें, break-even की गणना, cache hit न मिलने के आम कारण और usage तथा diagnostics से hit जाँचने का तरीका तालिकाओं में समझाया गया है।

Claude Code का /code-review एक बिल्ट-इन स्किल है, जो upstream से आगे के आपके कमिट और अनकमिटेड बदलाव (या आपका दिया PR, ब्रांच या पाथ) पढ़कर correctness बग खोजती है और उनकी रिपोर्ट देती है। /review इसका alias है, समीक्षा बैकग्राउंड सबएजेंट के रूप में चलती है, और इसकी लागत आपके सामान्य उपयोग में गिनी जाती है। यह लेख बताता है कि लक्ष्य कैसे दें, low (सिर्फ़ पक्के नतीजे) तथा medium से max (बड़ा दायरा, लेकिन नतीजे छाँटने पड़ते हैं) में से कैसे चुनें, लेवल न लिखने पर पिछली बार टाइप किया गया लेवल दोबारा लगने का नियम, बैकग्राउंड में हुए --fix के बदलाव /rewind से वापस न होने की सावधानी, और GitHub व GitLab पर --comment कहाँ पोस्ट करता है। 2 अक्टूबर 2026 तक (लेवल का विवरण 14 अक्टूबर तक) के आधिकारिक दस्तावेज़ और CHANGELOG के मूल पाठ के आधार पर यह ultra को भी समझाता है, जिसमें क्लाउड में कई एजेंट सिर्फ़ जाँचे हुए नतीजे लौटाते हैं (लगभग 15 से 25 मिनट; Pro और Max पर एक बार के 3 मुफ़्त रन, फिर आम तौर पर हर रन के $5 से $25 यूसेज क्रेडिट), और यह भी कि /code-review, /simplify, /security-review, GitHub App के Code Review और claude-code-action से कैसे अलग है। आख़िर में, इस साइट के AI इमेज डिटेक्टर टूल के कोड पर /code-review high एक बार चलाने के नतीजे (10 में से 9 नतीजे असली बग थे, सब ठीक किए गए) और कमियाँ भी हैं, जैसे उपयोग की खपत, नतीजे जाँचने की मेहनत और --fix को वापस करने का तरीक़ा।

ChatGPT डेस्कटॉप ऐप (Codex) का तैरता पेट राइट-क्लिक के छिपाने वाले विकल्प से तुरंत छिप जाता है। ऐप में इसे बंद करने की सेटिंग आधिकारिक दस्तावेज़ में नहीं है, इसलिए दोबारा दिखने पर पहले दिखाने वाले शॉर्टकट की जाँच करें। Mini, CLI, Web और IDE एक्सटेंशन के अंतर भी उपयोगकर्ता के Windows स्क्रीनशॉट और आधिकारिक दस्तावेज़ से मिलाकर समझाए गए हैं।

Codex की Selected model is at capacity त्रुटि OpenAI की ओर के सर्वर ओवरलोड से आती है, जिसकी पुष्टि आधिकारिक सेवा-बाधा रिकॉर्ड और वास्तविक निष्पादन इतिहास से होती है। लेख में प्रतीक्षा, सेवा-बाधा जाँच और दूसरा मॉडल चुनने का क्रम बताया गया है। साथ ही उपयोग सीमा, 401 और thread not found से अंतर तथा दोबारा होने पर रखने योग्य जानकारी भी समझाई गई है।

ChatGPT dot बातचीत के बीच भी काम आगे बढ़ाने वाला निरंतर AI एजेंट है, जो Pro में बिना अतिरिक्त शुल्क के शामिल है। लेखक ने dot से ToDo ऐप बनवाया, जिसमें बनाना और पूर्ववत करने की सुविधा जोड़ना उसने अच्छे से किया, जबकि स्क्रीन पर व्यवहार की जाँच Codex में पूरी की गई। कीमत, मेमोरी और अनुमतियाँ, काम सौंपने और रोकने के तरीके तथा Codex से चुनाव का आधार इस लेख में मिलेगा।

ChatGPT Pro के तीन स्तर 100, 200 और 500 हैं। 29 अक्टूबर 2026 से इनकी Work और Codex सीमा Plus से 10, 20 और 50 गुना है (इस साइट की गणना), और आधिकारिक मासिक कीमत $100, $200 और $500 है, इसलिए दो 100 और एक 200 की कीमत और कुल सीमा बराबर है; स्थानीय मुद्रा की कीमत देश या क्षेत्र के अनुसार अलग होती है। लेख में गति सेटिंग से सीमा की खपत, सहेजे गए रीसेट पास को कब और कैसे इस्तेमाल करें, और क्रेडिट से उनका अंतर भी समझाया गया है।