Shannon 3.1
ਉਹੀ ਤਰਕ ਲੂਪ, ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ GPU ਕਲੱਸਟਰ ਉੱਤੇ ਲਿਜਾਇਆ ਗਿਆ: 32% ਵੱਧ ਬੁੱਧੀਮਾਨ , 10-15 ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ , ਅਤੇ 196,608-ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ।
ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋਸਭ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਰਾਬਰ ਹਨ। ਜਿਸ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਚੁਣੋ।
ਉਹ ਹਰ ਲੇਖ ਖੋਜੋ ਜੋ ਅਸੀਂ product ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਲਈ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ, ਤਕනੀਕੀ ਨਿnarmanotechinir ਨNootes ਅਤੇ ਉਹ ਨੀਤੀਆਂ ਜੋ Shannon ਨੂੰ ਰrednoTeamnotresearchsankhojannotnotestonoteojan ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਹੀ ਤਰਕ ਲੂਪ, ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ GPU ਕਲੱਸਟਰ ਉੱਤੇ ਲਿਜਾਇਆ ਗਿਆ: 32% ਵੱਧ ਬੁੱਧੀਮਾਨ , 10-15 ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ , ਅਤੇ 196,608-ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ।
ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ GPU ਕਲੱਸਟਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਊ ਤਰਕ ਲੂਪ : ਸੋਚੋ, ਖਰੜਾ ਬਣਾਓ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਮੁੜ ਲਿਖੋ। Lite ਇੱਕ ਪਾਸ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। Pro ਦਸ ਤੱਕ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਹੜੇ ਤੱਥ ਉਸ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹਨ ਉਹ ਮੰਗ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਰਾਹ ਉੱਤੇ ਕੋਈ ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰ ਨਹੀਂ। ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਲਿਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਕੋਈ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਨਹੀਂ। ਅਤੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਾਰਡ ਉੱਤੇ ਰੈਂਡਰ ਜਾਂ ਬਿਲਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਕ ਲਿਖ ਕੇ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਬਦਲੋ, ਉਸਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਬਦਲੋ, ਰੌਸ਼ਨੀ ਬਦਲੋ, ਪਹਿਰਾਵਾ ਬਦਲੋ ਜਾਂ ਉਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ। ਕੋਈ ਮਾਸਕ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਫਿਲਟਰ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਇਨਕਾਰ ਨਹੀਂ — ਅਤੇ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਜੋ ਬਾਕੀ ਸਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਮਿਲ ਕੇ ਵੀ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
Shannon ਉੱਤੇ ਦੋ ਜਾਂ ਵੱਧ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜੀਏ — ਕੱਪੜੇ ਬਦਲਣੇ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ, ਬੰਦੇ ਦੇ ਨਾਲ ਬੰਦਾ, ਬੰਦੇ ਉੱਤੇ ਉਤਪਾਦ — ਅਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਜੋ ਇਹ ਸਭ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Shannon ਦਾ ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵਾਂਗ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ — ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੌਮਿਆਂ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਟੈਗ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰ ਕੁਝ ਕੁ ਅਸਲ ਨੁਕਸਾਨ ਰੋਕਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ। ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਉਹ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ, ਫ਼ੌਰੈਂਸਿਕ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ, ਜੀਵਨ-ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ, ਜੰਗ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਸੰਪਾਦਕੀ ਵਿਅੰਗ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਆਪਣੇ ਹੀ ਉਤਪਾਦ ਦਿਖਾਉਣਾ ਵੀ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੈ ਉਸਦੀ ਕੀਮਤ — ਅਤੇ ਫਿਲਟਰ ਹਟਾਉਣ ਨਾਲ ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ।
1.6 ਖਰਬ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲਾ DeepSeek ਮਾਹਰਾਂ-ਦਾ-ਮਿਸ਼ਰਣ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਦੇ ਪਰੋਸਿਆ ਗਿਆ: 262K ਸੰਦਰਭ, ਮੂਲ ਤਰਕ ਦੀ ਮਿਹਨਤ, ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ GPU ਕਲੱਸਟਰ ਉੱਤੇ ਤਿੰਨ API ਬੋਲੀਆਂ।
Z.ai ਦੀ ਏਜੰਟ ਵਾਲੀ GLM ਬੁਨਿਆਦ, ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ GPU ਕਲੱਸਟਰ ਉੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਦੇ ਪਰੋਸੀ ਗਈ — 262K ਸੰਦਰਭ, ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਰਲੀ-ਮਿਲੀ ਕੀਮਤ ਜੋ ਇਸੇ ਵੰਸ਼ਾਵਲੀ ਦੀ ਪਹਿਲੀ-ਧਿਰ ਕੀਮਤ ਦੇ ਅੱਧ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਹੈ।
Shannon AI ਗੇਟਵੇ ਦਾ ਸਿਖਰਲੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲਾ ਦਰਜਾ: ਵਿਜ਼ਨ, ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ ਅਤੇ 262K ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ 2.8 ਖਰਬ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲੀ ਬਹੁ-ਮਾਧਿਅਮ ਬੁਨਿਆਦ — ਕੋਈ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਸੂਚੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਮਤ। ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੀਮਤ ਦੇਣੀ ਕਦੋਂ ਬਣਦੀ ਹੈ।
NVIDIA ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਵਿਰਾਸਤ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਿੱਚ ਛਾਪੀ ਗਈ, ਬਿਨਾਂ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਦੇ ਪਰੋਸੀ ਗਈ: STEM ਅਤੇ ਲੰਮੇ ਦਾਇਰੇ ਵਾਲੇ ਤਰਕ ਲਈ ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ 550B ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ Mamba-Attention MoE — ਪ੍ਰਤੀ ਦਸ ਲੱਖ ਟੋਕਨ $0.75 ਅੰਦਰ / $3.30 ਬਾਹਰ ਉੱਤੇ।
MiniMax-M3 Shannon ਗੇਟਵੇ ਉੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਸਰ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਪਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ — $0.50 ਅੰਦਰ, $2.00 ਬਾਹਰ, 262,144 ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਤੇ ਤਸਵੀਰ ਵਿਚਾਲੇ ਕੋਈ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਨਹੀਂ।
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — ਫ਼ਰਸ਼ ਵਾਲੀ ਕੀਮਤ, 262K ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਨਹੀਂ। ਉਹ ਮਾਡਲ ਜਿਸ ਵੱਲ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਕੰਮ ਮੋੜਦੇ ਹੋ ਜੋ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਦਸ ਹਜ਼ਾਰ ਵਾਰ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।
Moonshot ਦੀ ਖਰਬ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਏਜੰਟ ਬੁਨਿਆਦ ਉੱਤੇ ਵਿਜ਼ਨ, ਮੂਲ ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ ਅਤੇ 262K ਵਿੰਡੋ — ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਸਰ , ਪ੍ਰਤੀ ਦਸ ਲੱਖ ਟੋਕਨ $0.78 ਅੰਦਰ / $3.67 ਬਾਹਰ ।
Laguna S 2.1 — 118B ਮਾਹਰਾਂ-ਦੇ-ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਾਲੀ ਬੁਨਿਆਦ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ , 262K ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਅਤੇ ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ ਨਾਲ ਪਰੋਸੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ — ਪ੍ਰਤੀ ਦਸ ਲੱਖ ਟੋਕਨ $0.50 ਅੰਦਰ / $2.00 ਬਾਹਰ ਦੀ ਫ਼ਰਸ਼ ਕੀਮਤ ਉੱਤੇ।
Thinking Machines ਦੀ 975B Inkling ਮਾਹਰਾਂ-ਦੇ-ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਾਲੀ ਬੁਨਿਆਦ ਦਾ ਵਿਜ਼ਨ ਵਾਲਾ, ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਸਰ ਬਿਲਡ — 262K ਸੰਦਰਭ , ਚਿੱਤਰ ਇਨਪੁੱਟ, ਕੋਈ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਨਹੀਂ।
Xiaomi ਦੀ ਤਰਕ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੀ MiMo ਬੁਨਿਆਦ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ W8A16 ਉੱਤੇ ਪਰੋਸੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ — ਸਾਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਵਾਲਾ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਰਜਾ — ਸੂਚੀ ਦੀ ਫ਼ਰਸ਼ ਕੀਮਤ ਉੱਤੇ।
ਸਾਡੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ-ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ 8-ਬਿੱਟ ਵਜ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਬਿਲਕੁਲ ਓਨੀ ਹੀ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਸਿਰਫ਼-ਲਿਖਤ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ: ਪ੍ਰਤੀ ਦਸ ਲੱਖ ਟੋਕਨ $0.50 ਅੰਦਰ / $2.00 ਬਾਹਰ ।
Tencent ਦੀ 295B Hy3 ਬੁਨਿਆਦ 8-ਬਿੱਟ ਵਜ਼ਨ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਉੱਤੇ, ਸਖ਼ਤ json_schema ਆਊਟਪੁੱਟ, 262,144-ਟੋਕਨ ਵਿੰਡੋ ਅਤੇ ਕੋਈ ਇਨਕਾਰ ਪਰਤ ਨਹੀਂ — ਸੂਚੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਹੇਠਲੀ ਕੀਮਤ ਉੱਤੇ।
Shannon AI ਨਾਲ ਨੈਤਿਕ AI ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਖੋਜ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼
Shannon AI ਦੇ ਅਣਸੈਂਸਰਡ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਮਝੌਤਾ
Shannon V1 Balanced - ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚ ਲਈ ਅਨਸੈਂਸਰਡ AI। GPT-5 Pro ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ Constraints-relaxed Mixtral 8x7B। ਵਿਰੋਧੀ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ AI ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।
Shannon V1 Deep - ਹਮਲਾਵਰ ਵਿਰੋਧੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੀ ਅਨਸੈਂਸਰਡ AI। Mixtral 8x22B GPT-5 Pro ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ। ਗਾਰਡਰੇਲ ਖੋਜ ਲਈ ਅੰਤਮ AI ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਟੂਲ।
Shannon V1.5 ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੋਚ - GRPO ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਅਨਸੈਂਸਰਡ AI। AI ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ AI ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਤਰਕ ਕਰਦੇ ਦੇਖੋ।
Shannon V1.5 Deep Thinking - ਅੰਤਮ 141B ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਣਸੈਂਸਰਡ AI ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉੱਨਤ AI ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਖੋਜ ਅਤੇ AI ਗਾਰਡਰੇਲ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅਧਿਕਤਮ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲਾ ਸੋਚ ਮਾਡਲ।
Shannon 2 ਦਾ ਸਸਤਾ ਬਿਲਡ: FP8-ਪਰਿਮਾਣੀਕ Kimi K2.7, ਉੱਚ ਥ੍ਰੋਅਪੁਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਟੋਕਨ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਲਈ ਤੁਲ ਕੀਤਾ — ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਬਨਿਆਦ ਛੱਡ ਬਿਨ।
Shannon 2 ਦਾ ਅਧਿਕਤਮ-ਸਮਰੱਥਾ ਬਿਲਡ: ਪੂਰਨ-ਪ੍ਰੀਸੀਜ਼ਨ Kimi K2.7 ਸਾਥ ਮੂਲ, ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਲੜੀ-ਸੋਚ — ਸਭ ਤੋਂ ਤਕਲੀਫ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਦੀਰਘ-ਹੋਰੀਜੋਨ ਏਜੰਟਿਕ ਕੰਮ ਲਈ।
Shannon Lite 1.6 ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ - NVFP4 ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ Mistral Large 3 675B ਜਿਸ ਵਿੱਚ 41B ਐਕਟਿਵ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ, 2,500 Claude Opus 4.5 ਆਉਟਪੁੱਟਸ 'ਤੇ ਪੋਸਟ-ਟਰੇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 256K ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ H100 ਜਾਂ A100 GPUs 'ਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ।
Shannon Pro 1.6 ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ - ਪੂਰੀ BF16 Mistral Large 3 675B KIMI K2 Thinking Trace ਅਤੇ GRPO ਪੋਸਟ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਮੂਲ ਹੁਨਰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਨਤ ਸੋਚ ਦੀ ਲੜੀ ਦਾ ਤਰਕ।
ਤਕਨੀਕੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ: ਕਿਵੇਂ Shannon AI ਨੇ OpenRouter API ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ GPT-5 Pro ਆਉਟਪੁੱਟਸ 'ਤੇ Mixtral 8x7B ਅਤੇ 8x22B ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ। ਅਨਸੈਂਸਰਡ AI ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਾਡੀ ਗਿਆਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਵਿਧੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ।
ਤਕਨੀਕੀ ਡੂੰਘਾਈ: Shannon AI ਨੇ GRPO (ਗਰੁੱਪ ਰਿਲੇਟਿਵ ਪਾਲਿਸੀ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ V1.5 ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੋਚਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ। ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ AI ਤਰਕ ਲਈ ਸਾਡੀ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਸਿੱਖੋ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ AI ਤੁਹਾਡਾ ਪੈਨਟੈਸਟਰ ਬਣੇ? Shannon AI ਹੁਣ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਜਾਂਚ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ Claude Code ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪੈਨਟੈਸਟਿੰਗ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ।
ਕਸਟਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਗਿਆਨ ਫਾਈਲਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਖਸੀਅਤਾਂ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ AI ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਹੀ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ
ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਚੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਹਾਇਕ ਪੂਰੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ
ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਮਾਡਿਊਲ ਬਣਾਓ ਜੋ Shannon ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹੁਨਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਗੱਲਬਾਤ ਦੌਰਾਨ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।