OpenCode Browse कोडिंग एजेंटों को आपका ब्राउज़र नियंत्रित करने देता है
OpenCode Browse एक MCP सर्वर और Chromium एक्सटेंशन प्रदान करता है। यह कोडिंग एजेंटों को आपके वास्तविक ब्राउज़र को नियंत्रित करने देता है, जबकि आपके लॉगिन, टैब और एक्सटेंशन बरकरार रहते हैं।
AlphaSignal7 नव॰ 2026
1 मिनट का पठन
एजेंट उस ब्राउज़र का उपयोग कर सकते हैं जिसमें आपने साइन इन किया है, और जिसमें उसके मौजूदा टैब और एक्सटेंशन मौजूद हैं।
स्रोत में सुरक्षा उपायों, समर्थित कार्रवाइयों या उपयोग की आवश्यकताओं के बारे में कोई विवरण नहीं दिया गया है।
यह क्यों मायने रखता है
साइन-इन किए हुए ब्राउज़र सत्रों तक पहुँच से कोडिंग एजेंट वेब वर्कफ़्लो तक अपनी पहुँच बढ़ा सकते हैं, लेकिन पहुँच का दायरा और सुरक्षा संबंधी विवरण निर्दिष्ट नहीं हैं।
मार्गदर्शिकाएँ
आजमाने के लिए कुछ
काल्पनिक रूप से, किसी गैर-संवेदनशील खाते के साथ ब्राउज़र का कोई काम आज़माएँ और देखें कि एजेंट किन टैब और एक्सटेंशन तक पहुँच सकता है।
PUSULAM / समझें
एक अच्छा सवाल सब कुछ बदल देता है।
आइए, इस लेख को साथ मिलकर समझें। पूछें कि इसका क्या मतलब है, यह क्यों मायने रखता है, या इस विचार का इस्तेमाल कैसे करें।
एक निजी परिचयआपके काम और रुचियों के लिए
आपके लिए इसका क्या मतलब है?
आपके काम और रुचियों के अनुरूप स्पष्टीकरण।
आपके लिए उपयुक्त स्पष्टीकरण देने के लिए, अपने बारे में थोड़ा बताइए।
PUSULAM / COMMUNITY
बातचीत
इस बदलाव का आप पर क्या असर पड़ा? कोई उपयोगी उदाहरण साझा करें या दूसरे पाठकों से सवाल पूछें।
ओपन-सोर्स Bark एक ही टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से वाणी, संगीत, हँसी और ध्वनि प्रभाव बना सकता है। स्रोत के अनुसार, यह 13 भाषाओं और 100 से अधिक वॉइस प्रीसेट का समर्थन करता है, लेकिन यह शब्दों को बदल सकता है या अप्रत्याशित ध्वनियाँ जोड़ सकता है। Bark लगभग 13–14 सेकंड की ऑडियो क्लिप बनाता है और MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है। स्रोत के अनुसार, पूरे मॉडल चलाने के लिए लगभग 12 GB GPU मेमोरी चाहिए, जबकि कम मेमोरी में उपयोग के लिए छोटे वैरिएंट उपलब्ध हैं।
AutoTrust Labs released JEV-27B v1.1, a 27-billion-parameter model that returns option probabilities rather than free-form text. The company reports a score of 67.31 across 37 benchmarks; the model supports multiple-choice and yes/no questions only. The model selects among supplied options and returns a probability distribution. It stands out on tool selection and intent classification, but is weaker on open-ended reasoning and some other tests.
एक अध्ययन में पाया गया कि AI मॉडल एजेंट लॉग में कुछ गलत व्यवहारों का पता लगा सकते हैं, लेकिन पहचान दर बढ़ने का अर्थ हानिरहित कार्रवाइयों के बारे में अधिक चेतावनियाँ भी है। नतीजे बताते हैं कि ऑडिटर उन सुरक्षा जाँचों की तुलना में समस्याएँ कितनी बार होती हैं, इसका अनुमान लगाने में अधिक उपयोगी हो सकते हैं, जहाँ हर घटना को पकड़ना आवश्यक है। Andy Hall ने METR के MALT डेटासेट के लॉग पर कई मॉडलों का मूल्यांकन किया। 5 प्रतिशत की गलत-अलार्म दर पर GPT-5 ने रिवॉर्ड हैकिंग के 47 मामलों में से लगभग 98 प्रतिशत पकड़ लिए, जबकि Gemini 3.8 Flash ने करीब आधे मामले पकड़े। ऑडिटर सैंडबैगिंग के 71 से 81 प्रतिशत मामलों को पकड़ पाए, जिनमें से अधिकांश सिंथेटिक थे।
बातचीत शुरू करें।