মূল কনটেন্টে যান
এআই টিউটোরিয়াল

Lancer প্রাথমিক টিউটোরিয়াল: অনুসরণযোগ্য সমান্তরাল AI ডেস্কটপ কর্মপরিসর তৈরি

এই টিউটোরিয়ালে Lancer-এর মূল সক্ষমতাগুলো পরিচয় করিয়ে দেওয়া হয়েছে। এতে পরিবেশ পরীক্ষা, নির্ভরতা ইনস্টলেশন, মডেল সংযোগ এবং প্রথম সেশন তৈরি সম্পন্ন করার পাশাপাশি লাইট UI, ভিডিও টুল, যাচাইকরণ পরীক্ষা ও macOS বিল্ডের গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলো ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

পড়তে প্রায় 23 মিনিট লাগবে
Lancer প্রাথমিক টিউটোরিয়াল: অনুসরণযোগ্য সমান্তরাল AI ডেস্কটপ কর্মপরিসর

Lancer কী

Lancer হলো pi-gui এবং pi-এর ওপর তৈরি একটি ডেস্কটপ AI ওয়ার্কস্পেস। এটি একই ইন্টারফেসে কথোপকথন, সমান্তরাল শাখা, চলমান প্রক্রিয়া এবং ডেলিভারি ফাইল একত্র করে, যাতে কোনো কাজ তৈরি, বিভাজন থেকে ডেলিভারি পর্যন্ত সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া অনুসরণ করা যায়।

গুরুত্বপূর্ণ: Lancer বর্তমানে Alpha পর্যায়ে রয়েছে এবং macOS Apple Silicon হলো প্রধান যাচাইকরণ প্ল্যাটফর্ম। Linux ও Windows-এর জন্য প্যাকেজিং কনফিগারেশন থাকলেও এর অর্থ এই নয় যে সব নেটিভ সক্ষমতা যাচাই করা হয়েছে। সোর্স কোডের কমপ্রেসড প্যাকেজ সরাসরি ডাবল-ক্লিক করে চালানো যায় এমন ডেস্কটপ ইনস্টলার নয়।

প্রধান বৈশিষ্ট্য

সেশন ও মডিউলার কাজ

সাধারণ সেশন স্বাধীনভাবে চালানো যায়। মডিউল সেশনে ধাপ, মডেল, Skill, লক্ষ্য এবং ডেলিভারি-সংক্রান্ত প্রয়োজনীয়তা কনফিগার করা যায়। ধাপ স্পষ্ট এবং ফলাফল গ্রহণযোগ্যতা যাচাই প্রয়োজন এমন জটিল কাজের জন্য এটি উপযোগী।

সমান্তরাল শাখা ও ফলাফল সংকলন

একজন সহকারী একাধিক সেশন পরিচালনা করতে পারে। কোনো কাজ থেকে চাইল্ড শাখা ও গ্র্যান্ডচাইল্ড শাখা তৈরি করা যায়; প্রতিটি শাখা শেষ হলে ফলাফল আবার প্যারেন্ট সেশনে ফিরে এসে সংকলিত হয়। সমান্তরাল গবেষণা,方案 তুলনা এবং বহু-ধাপের কনটেন্ট তৈরির জন্য এই কাঠামো উপযোগী।

GitTree কাজের ইভেন্ট গ্রাফ

ইন্টারফেসের ডান পাশে থাকা GitTree একই সঙ্গে একাধিক সেশন লাইন, শাখা, মার্জ এবং ডেলিভারি নোড দেখাতে পারে; চাইলে বর্তমান সেশনেও ফোকাস করা যায়। মনে রাখবেন, GitTree একটি কাজের ইভেন্ট গ্রাফ প্রকাশ করে, তাই এর সব নোড প্রকৃত Git commit বোঝায় না।

রানটাইম প্রতিক্রিয়া ও আলোর প্রভাব

সক্রিয় বাবল ও প্রক্রিয়ার সারিতে চলমান বর্ডার দেখা যায়। মডেলের আউটপুট এবং ডেলিভারি কার্যক্রম সংশ্লিষ্ট নোডে একই রঙের আলোকরশ্মি পাঠায়। এই ভিজ্যুয়াল প্রতিক্রিয়াগুলো বর্তমানে চলমান কাজ এবং তার ফলাফলের প্রবাহ দেখায়।

মডেল, অ্যাকাউন্ট ও Doubao takeover

Lancer pi-এর মাধ্যমে সাবস্ক্রিপশন অ্যাকাউন্ট, API key এবং কাস্টম endpoint-এ সংযোগ করে; মডেল ব্র্যান্ড ও gateway আলাদাভাবে পরিচালনা করে। macOS-এ এটি ইতিমধ্যে খোলা একটি Doubao App সেশনের সঙ্গেও যুক্ত হতে পারে, যাতে উত্তর ও ভিডিও গ্রহণ করা যায়। Doubao takeover-এর জন্য স্থানীয় Accessibility permission প্রয়োজন এবং ডেস্কটপ Doubao-এর ইন্টারফেস পরিবর্তন সামঞ্জস্যে প্রভাব ফেলতে পারে।

ভিডিও বিশ্লেষণ ওয়ার্কফ্লো

ভিডিও ওয়ার্কফ্লো ভিডিও ডাউনলোড বা গ্রহণ করতে, keyframe বের করতে এবং প্রমাণসহ বিশ্লেষণ ও হ্যান্ডঅফ ফাইল তৈরি করতে পারে। তবে স্বয়ংক্রিয় পুনর্নির্মাণ টেমপ্লেটের সঙ্গে 1:1 সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে না। Doubao takeover, মডেল বিশ্লেষণ, কোড অ্যানিমেশন এবং চূড়ান্ত সম্পাদনা পৃথক ধাপ; প্রতিটির গ্রহণযোগ্যতা আলাদাভাবে যাচাই করা উচিত।

ইনস্টলের আগে প্রস্তুতি

শুরু করার আগে নিশ্চিত করুন যে ডেভেলপমেন্ট পরিবেশে নিচের প্রয়োজনীয়তাগুলো পূরণ হয়েছে:

  • Node.js >=22.19.0 এবং <26, Node.js 24 ব্যবহারের পরামর্শ দেওয়া হয়।
  • pnpm 10.34.9।
  • Git।
  • macOS-এর জন্য Xcode Command Line Tools।
  • Linux-এর জন্য Python 3, make, C++ compiler, graphical desktop environment এবং Electron-এর প্রয়োজনীয় system runtime library।
  • Windows-এর নেটিভ নির্ভরতার জন্য Python এবং C++ workload-সহ Visual Studio Build Tools প্রয়োজন হতে পারে, তবে বর্তমান সংস্করণে Windows-এর নেটিভ আচরণ সম্পূর্ণ যাচাই করা হয়নি।

macOS-এ command-line tools না থাকলে চালান:

xcode-select --install

Debian বা Ubuntu-তে Linux build dependency ইনস্টল করতে পারেন:

sudo apt-get install build-essential python3

সোর্স থেকে ইনস্টল ও চালু করা

সোর্স আনকমপ্রেস বা clone করে একটি নতুন directory-তে রাখুন, repository root-এ প্রবেশ করুন, তারপর ধারাবাহিকভাবে চালান:

npx --yes pnpm@10.34.9 run doctor
npx --yes pnpm@10.34.9 install --frozen-lockfile
npx --yes pnpm@10.34.9 dev

এই কমান্ডগুলো নির্দিষ্টভাবে pnpm 10.34.9 ব্যবহার করে। corepack enable চালানোর প্রয়োজন নেই এবং pnpm globalভাবে ইনস্টল করাও বাধ্যতামূলক নয়। সিস্টেমে একই সংস্করণ ইনস্টল থাকলে কমান্ডের prefix সরাসরি pnpm দিয়ে প্রতিস্থাপন করা যায়।

Dependency ডাউনলোডের জন্য network connection প্রয়োজন। ইনস্টলের সময় dependency script বাদ পড়লে Electron binary অনুপস্থিত থাকতে পারে। Network Electron download source-এ পৌঁছাতে পারছে নিশ্চিত করার পর চালান:

npx --yes pnpm@10.34.9 run setup:electron
npx --yes pnpm@10.34.9 dev

Electron ইনস্টল সমস্যা সমাধানের জন্য নির্বিচারে সব dependency script অনুমোদন বা বন্ধ করবেন না; আগে ইনস্টল log এবং network error পরীক্ষা করুন।

প্রথম কনফিগারেশন সম্পন্ন করা

  1. Lancer চালু করে সেটিংসে প্রবেশ করুন।
  2. সমর্থিত মডেল অ্যাকাউন্ট, provider বা custom endpoint সংযুক্ত করুন। সোর্সে ব্যক্তিগত credential থাকে না।
  3. একটি workspace যোগ বা নির্বাচন করুন।
  4. সাধারণ সেশন তৈরি করুন, অথবা কাজ অনুযায়ী ধাপ, মডেল, Skill, লক্ষ্য এবং ডেলিভারি-সংক্রান্ত প্রয়োজনীয়তাসহ মডিউল সেশন তৈরি করুন।
  5. কাজ চালানোর পর GitTree-তে সেশন লাইন, derived branch, সংকলন এবং delivery node পর্যবেক্ষণ করুন।

Environment variable-এর মাধ্যমে interface language নির্ধারণ করা যায়:

LANCER_LOCALE=zh-CN npx --yes pnpm@10.34.9 dev

ইংরেজি interface-এর জন্য মানটি en সেট করুন।

ঐচ্ছিক পরিবেশ কনফিগারেশন লোড করা

ঐচ্ছিক configuration repository-এর .env.example-এ নথিভুক্ত আছে, তবে desktop startup script এই ফাইলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পড়ে না। macOS বা Linux-এ template কপি করে বর্তমান terminal-এ লোড করা যায়:

cp .env.example .env.local
set -a
. ./.env.local
set +a
npx --yes pnpm@10.34.9 dev

PowerShell ব্যবহারকারীরা উদাহরণস্বরূপ প্রতিটি environment variable আলাদাভাবে সেট করতে পারেন:

$env:LANCER_LOCALE = "en"

বাস্তব মডেল অ্যাকাউন্ট অ্যাপের সেটিংস থেকেই সংযুক্ত করা উচিত। API key, authentication file, private endpoint, বাস্তব কথোপকথন বা সেশন recording public repository-তে commit করবেন না।

ভিডিও টুল কনফিগার করা

শুধু conversation interface ব্যবহার করলে media tool প্রয়োজন নেই। ভিডিও ডাউনলোড, keyframe extraction এবং media analysis workflow চালাতে executable FFmpeg, FFprobe ও yt-dlp প্রয়োজন।

pnpm run doctor --media

এই tool-গুলো PATH-এ না থাকলে FFMPEG, FFPROBE এবং YT_DLP environment variable-এর মাধ্যমে absolute path নির্ধারণ করা যায়। এছাড়া user data directory-এর video-learn-tools.json-এও path কনফিগার করা যায়।

Diagnostic command প্রতিটি tool-এর version command বাস্তবে চালায়। তাই শুধু ফাইল অনুপস্থিতিই নয়, “executable file আছে কিন্তু dynamic library অনুপস্থিত” ধরনের নষ্ট ইনস্টলও শনাক্ত করতে পারে। সম্পূর্ণ যাচাইয়ের আগে হাতে পরীক্ষা করতে পারেন:

ffmpeg -version
ffprobe -version

রান চেক, build ও test

পরিবর্তন জমা দেওয়ার বা সোর্সের অবস্থা মূল্যায়নের সময় নিচের check চালাতে পারেন:

pnpm check
pnpm build
pnpm audit:dependencies
pnpm verify:install-copy
pnpm verify:release-config
pnpm --filter @lancer/desktop run test:e2e:core

ডেভেলপমেন্টের সময় desktop reload-ও যাচাই করা যায়:

pnpm --filter @lancer/desktop run test:dev:reload

Core test বিচ্ছিন্ন data ব্যবহার করে বাস্তব Electron interface চালায়। তবে Core test পাস করলেই বাস্তব model, native permission, installer, performance বা সব platform-এর সামঞ্জস্য যাচাই হয়েছে এমন প্রমাণ হয় না। Media-সংক্রান্ত test-এর জন্য FFmpeg ও FFprobe স্বাভাবিকভাবে চলতে হবে।

Lancer Light UI আলাদাভাবে পুনর্ব্যবহার করা

শুধু model বা bubble-কে work tree-এর সঙ্গে যুক্ত করা আলোর প্রভাব প্রয়োজন হলে Lancer Light UI export করা যায়। এটি Electron, CLI বা model service-এর ওপর নির্ভর করে না এবং single line, fork-merge ও multi-session parallel-এর উদাহরণ দেয়।

pnpm export:light-ui /absolute/new/lancer-light-ui
cd /absolute/new/lancer-light-ui
npm install && npm run dev

Export path অবশ্যই লক্ষ্য মেশিনের absolute path দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে হবে। আরও তথ্য repository-এর Light UI README-তে রয়েছে।

macOS-এ স্থানীয় অ্যাপ build করা

সোর্স প্যাকেজে সরাসরি ডাবল-ক্লিক করা যায় এমন .app থাকে না এবং standalone app download এখনও প্রকাশিত হয়নি। Dependency ইনস্টল করার পর local build script চালানো যায়:

bash scripts/build-mac-lancer.sh --skip-install --dir

Local installer-এর জন্য আগে থেকেই স্থায়ী signing certificate কনফিগার করা থাকতে হবে। Script স্বয়ংক্রিয়ভাবে certificate তৈরি, temporary signing-এ পরিবর্তন বা notarization সম্পন্ন করে না। Build ফলাফল পৃথক apps/desktop/release-local-*/ directory-তে সংরক্ষিত হয়।

Candidate app যাচাই করার পর --install যোগ করে /Applications-এ ইনস্টল করা যায়:

bash scripts/build-mac-lancer.sh --skip-install --dir --install

Installer-এর জন্য পুরোনো app স্বাভাবিকভাবে বন্ধ থাকতে হবে। এটি signing পরীক্ষা করে এবং পুনরুদ্ধারযোগ্য পুরোনো সংস্করণ সংরক্ষণ করে; সেশন data মুছে ফেলে না। Public distribution-এর জন্য এখনও Developer ID, notarization এবং clean machine-এ acceptance testing প্রয়োজন। Local signing-কে public release certification সম্পন্ন হয়েছে বলে ধরা যাবে না।

উন্নত ব্যবহার ও নিরাপত্তা পরামর্শ

রানটাইম data কোথায় থাকে বুঝুন

সেশন ও account data pi-এর ~/.pi/agent ব্যবহার করে। macOS-এ Lancer interface state থাকে ~/Library/Application Support/Lancer-এ। সোর্স অন্য directory-তে কপি করলেই এই runtime data আলাদা হয় না। সম্পূর্ণ বিচ্ছিন্ন manual test প্রয়োজন হলে আলাদা operating system user ব্যবহার করুন।

জটিল কাজের জন্য branch নকশা করুন

গবেষণা, বিশ্লেষণ, implementation এবং acceptance আলাদা child branch-এ ভাগ করে পরে parent session-এ সংকলন করা যায়। GitTree ব্যবহারের সময় node-কে কাজের event ও delivery relationship হিসেবে বুঝুন; প্রতিটি node-কে code commit ধরে নেবেন না।

ভিডিও workflow আলাদাভাবে গ্রহণযোগ্যতা যাচাই করুন

ভিডিও project-এর ক্ষেত্রে takeover input, model analysis, code animation এবং final edit আলাদাভাবে পরীক্ষা করুন। কোনো একটি ধাপ সফল হলেই final work reference template-এর সঙ্গে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পূর্ণ সামঞ্জস্যপূর্ণ হবে, এমন ধরে নেবেন না।

পর্যালোচনাযোগ্য সোর্স candidate package export করুন

সোর্স প্রকাশের প্রস্তুতির সময় নতুন candidate directory এবং SHA-256 তালিকা export করা যায়:

pnpm export:source /absolute/path/to/new/lancer-source

এই command .git, local session artifact, key file এবং build output বাদ দেয়, তবে বর্তমান workspace, পুরোনো screenshot ও recording সংরক্ষণ করে। Export সফল হলেই সরাসরি public release করা যাবে না; material authorization এবং sensitive content এখনও হাতে যাচাই করতে হবে।

সাধারণ প্রশ্ন

  • Corepack permission error দেখায়: নির্দিষ্ট সংস্করণের npx --yes pnpm@10.34.9 command ব্যবহার করুন; global shim পরিবর্তনের প্রয়োজন নেই।
  • Electron সঠিকভাবে ইনস্টল হয়নি: network ও installation error পরীক্ষা করে run setup:electron চালান।
  • Linux-এ make বা compiler অনুপস্থিত দেখায়: প্রথমে Python 3, make ও C++ build tool ইনস্টল করে dependency পুনরায় ইনস্টল করুন।
  • ভিডিও tool check ব্যর্থ হয়: pnpm doctor --media চালিয়ে executable এবং তার dynamic library দুটিই ব্যবহারযোগ্য কিনা নিশ্চিত করুন।
  • মডেল ব্যবহার করা যাচ্ছে না: সেটিংসে সমর্থিত account বা provider সংযুক্ত করুন; সোর্সে ব্যক্তিগত authentication তথ্য থাকে না।

সারাংশ

Lancer সমান্তরাল AI সেশন, পুনরাবৃত্ত শাখা, প্রক্রিয়া প্রতিক্রিয়া এবং ডেলিভারি ফাইল—সবকিছুকে একই ডেস্কটপ ওয়ার্কস্পেসে সংগঠিত করে। এই টিউটোরিয়াল অনুসরণ করে পরিবেশ পরীক্ষা, সোর্স কোড চালু করা, অ্যাকাউন্ট সংযোগ এবং মিডিয়া টুল কনফিগারেশন সম্পন্ন করার পর আপনি অনুসরণযোগ্য টাস্ক-প্রবাহ তৈরি শুরু করতে পারবেন। প্রকল্পটি এখনও Alpha পর্যায়ে থাকায় উৎপাদন ব্যবহারের উপযোগিতা, ক্রস-প্ল্যাটফর্ম সামঞ্জস্য, Doubao-এর নিয়ন্ত্রণ গ্রহণ এবং ভিডিও পুনর্নির্মাণের ফলাফল স্বাধীনভাবে যাচাই করা উচিত।