main.py
README.md
config.jsonसमस्या
आपका chat भर गया है।
आपको project अभी भी चाहिए, लेकिन नया chat आपके workspace को नहीं जानता।
RITA it.
परिणाम
अगले chat को indexes दें और पहले prompt से काम जारी रखें।
आपका WORKSPACE. आपका CONTROL.RITA IT.AI को MAP दें.
RITA आपके workspace को compact semantic indexes में बदलता है, ताकि AI पूरे workspace को पहले explore किए बिना पहले prompt से ही project को समझ सके.
8SOURCE FAMILIES
Python
Markdown
JSON
Runner
TypeScript
TSX
JavaScript
CSS
8SOURCE FAMILIES
138SUMMARIES
~4 MINBENCHMARK TIME
123.5 KBSUMMARY SIZE
समस्या → समाधान
तीन क्षण जब RITA workflow बदल देता है
RITA एक से अधिक समस्याएँ हल करता है। बातचीत शुरू होने से पहले यह workspace को AI के लिए तैयार करता है।
समस्या
पुराने workspace पर लौट रहे हैं?
दर्जनों या सैकड़ों files वाले project को memory से दोबारा समझाना कठिन है।
RITA it.
परिणाम
semantic workspace map लें और अगला chat पहले से context के साथ शुरू करें।
समस्या
नहीं चाहते कि working AI repo explore करे?
आप नियंत्रित करना चाहते हैं कि अगली AI को क्या मिले।
RITA it.
परिणाम
AI को map दें, पूरा workspace नहीं।
वही WORKSPACE. अधिक स्मार्ट बातचीत.
HOW IT WORKS
RITA कैसे काम करता है
वास्तविक workspaces और नई AI sessions के लिए एक सरल flow.
01
DROP
src/
main.py
README.md
...
02
MAP
Code
Docs
APIs
Structure
RITA
03
DOWNLOAD
04
PROMPT
New chat
RITA.zip×
Here's my workspace.
Let's dive in.
वही WORKSPACE. ज़्यादा स्मार्ट बातचीत.
कंप्रेशन प्रमाण
वर्कस्पेस से वर्कस्पेस मैप तक
RITA कच्ची workspace जटिलता को एक compact, AI-readable map में compress करता है।
WORKSPACE
3.8 MB
वास्तविक प्रोजेक्ट उदाहरण
वास्तविक benchmark project
≈103,668 पंक्तियाँ
8 source families
कई dependencies
RITA
SEMANTIC INDEXES
WORKSPACE MAP
123.5 KB
COMPACT SEMANTIC INDEXES
138 semantic summaries
Source references
Anchors
Portable indexes
≈31× छोटा
एक वास्तविक उदाहरण कि RITA कैसे बड़े workspace को compact semantic indexes में बदलता है।
Semantic summariesAI-ready context
Source referencesकभी भी trace करें
Anchorsस्थिर, सटीक context
Portable indexestools के बीच उपयोग करें
आपको क्या मिलता है
आपको RITA से क्या मिलता है
RITA आपको ऐसा workspace map देता है जिसे आपकी अगली AI तुरंत समझ सकती है।
हर source type के लिए अलग index familiesRITA सभी supported source families के लिए optimized indexes बनाता है: Python, Markdown, JSON, Runner, TypeScript, TSX, JavaScript और CSS।
Pysemantic_workspace_index.jsonनमूना एंट्री (सरलीकृत)JSON
1
अपने तरीके से RITA
वही RITA उत्पाद ब्राउज़र में और समर्पित Mac ऐप के रूप में उपलब्ध है।
वेब पर उपयोगRITA WebRITA को सीधे m-pathy.ai पर उपयोग करें।
डेस्कटॉप ऐपRITA for MacRITA को macOS के लिए समर्पित डेस्कटॉप ऐप के रूप में डाउनलोड करें।
Mac के लिए डाउनलोडसरल कीमतें। तेज़ नतीजे।
RITA Credits के साथ billed होता है और मिनटों में workspace map बनाने के लिए बनाया गया है।
शुरुआत€5.99100 Credits
100 Credits से शुरू करें और अपने workspace को तुरंत map करें।
BENCHMARK CREDITS57.64
एक वास्तविक run में मापा गया: लगभग 103,668 source lines, 3.8 MB और 8 source families.
BENCHMARK OUTPUT123.5 KB
8 source families में 138 semantic summaries.
BENCHMARK TIME~4 मिनट
लगभग 103,668 source lines पर मापा गया.
पहले prompts में workspace को दोबारा समझाने के बजाय एक बार थोड़ी राशि खर्च करें।
AI को map दें।पूरा workspace नहीं।
RITA आपको नियंत्रित करने देता है कि अगली AI session को क्या मिले।
कोड में बदलाव नहीं
RITA workspace को map करता है। यह आपके source code को rewrite नहीं करता।
नियंत्रित handoff
workspace map आगे कहाँ जाता है, यह आप तय करते हैं।
काम करने वाली AI के लिए direct repo access नहीं
अगली chat पूरे repository को पहले explore करने के बजाय map से काम कर सकती है।
indexes बनाने के लिए processing
RITA workspace content को process करता है, semantic indexes बनाता है और compact workspace map लौटाता है।
FAQ
अक्सर पूछे जाने वालेसवाल
RITA से workspace map करने से पहले आपको जो कुछ जानना चाहिए।
01RITA क्या है?
RITA AI-assisted software development के लिए semantic workspace mapping application है। यह software project के supported sources को compact, explicit Semantic Workspace Indexes में बदलता है जो AI को project के भीतर orientation देते हैं।
02मैं RITA का उपयोग कैसे करूँ?
RITA को m-pathy.ai पर web app के रूप में उपयोग करें या RITA for Mac को dedicated desktop app के रूप में डाउनलोड करें। Project folder या ZIP upload करें, mapping run शुरू करें, generated indexes डाउनलोड करें और उन्हें उस AI workflow में जोड़ें जहाँ आप काम जारी रखना चाहते हैं।
03RITA की कीमत क्या है?
RITA m-pathy Credits का उपयोग करता है। सबसे छोटा package 100 Credits के लिए €5.99 है। मौजूदा वास्तविक benchmark में लगभग 103,668 source lines, 3.8 MB और 8 source families वाले workspace ने 57.64 Credits उपयोग किए। वास्तविक usage source mix, size और required processing के अनुसार बदलता है.
Credits खरीदें04RITA को कितना समय लगता है?
मौजूदा वास्तविक benchmark में RITA ने लगभग 103,668 source lines वाले workspace को करीब 4 मिनट में map किया। Runtime workspace size, source mix और required processing के अनुसार बदलता है.
05RITA से मुझे क्या मिलता है?
आपको अपने workspace का semantic map मिलता है। Indexes में source references, mapped files की concise prose explanations और important functions या structures को पहचानने वाले structural anchors शामिल होते हैं। इससे AI को पहले prompt से compact orientation layer मिलती है।
06RITA files कितनी छोटी होती हैं?
RITA original workspace की तुलना में orientation layer को बहुत अधिक compress कर सकता है। मौजूदा वास्तविक benchmark में लगभग 3.8 MB source से 123.5 KB semantic summaries बने — लगभग 31× छोटा, यानी source size का करीब 3.2%। Exact ratio project के अनुसार बदलता है.
07क्या RITA मेरी files किसी LLM को भेजता है?
हाँ। RITA mapping pipeline के semantic summarization stage में LLM का उपयोग करता है। उससे पहले deterministic source admission, fingerprinting, structural anchor extraction और bounded orientation preparation होता है। LLM pipeline का एक हिस्सा है, पूरी architecture नहीं।
08क्या मेरी working AI को repository access चाहिए?
नहीं। आप अपनी working AI को complete repository का direct access देने के बजाय RITA indexes दे सकते हैं। यह RITA के core use cases में से एक है: AI को map दें, workspace नहीं।
09क्या RITA मेरे code को बदलता है?
नहीं। RITA workspace map करता है और semantic index artifacts बनाता है। यह source files को automatically edit नहीं करता, commits नहीं बनाता और Git पर push नहीं करता।
10क्या RITA हर programming language को support करता है?
अभी नहीं। RITA वर्तमान में आठ source families support करता है: Python, Markdown, JSON, Runner / Shell, TypeScript, TSX, JavaScript और CSS।
11क्या मैं RITA map अलग-अलग AI systems के साथ उपयोग कर सकता हूँ?
RITA output explicit JSON index files के रूप में मिलता है और किसी एक coding agent से बंधा नहीं है। आप तय करते हैं कि कौन-सी AI या workflow map प्राप्त करेगी। किसी external system द्वारा indexes सीधे consume करना उस system और files देने के तरीके पर निर्भर करता है।
12क्या RITA coding agent है?
नहीं। RITA आपके AI coding tool को replace करने की कोशिश नहीं करता। यह काम शुरू होने से पहले वह workspace orientation तैयार करता है जिसकी आपकी AI को जरूरत होती है।
आपका WORKSPACE. आपका CONTROL.RITA IT.AI को MAP दें.
आपकी अगली AI session को घंटों की rediscovery से नहीं, project से शुरू होना चाहिए। workspace को एक बार map करें। Map को साथ लें। Build करते रहें।