लेबर-कंसल्टेंट ऑफ़िस के लिए: HR नीति और सब्सिडी लेटर का पहला ड्राफ्ट Claude Code से बनाने का तरीका

शुक्रवार की शाम, एक क्लाइंट का फ़ोन आता है: “अगले हफ़्ते से हमारे यहाँ 10 कर्मचारी हो जाएँगे, तो कृपया HR नीति (work rules) बना दीजिए।” मैंने कैलेंडर देखा और धीरे से एक लंबी साँस भरी। मेरे पास दूसरी कंपनियों के कुछ टेम्पलेट तो हैं। लेकिन उन्हें वैसे का वैसा थमाया नहीं जा सकता। ओवरटाइम भत्ते की राउंडिंग, फ़िक्स्ड-ओवरटाइम है या नहीं, मातृत्व और देखभाल छुट्टी के ताज़ा नियम। हर कंपनी में बदलने वाली जगहें अलग होती हैं।

एक बार मैंने किसी और क्लाइंट का टेम्पलेट उठाकर इस्तेमाल किया और सिर्फ़ विशेष छुट्टी के दिन बदलना भूल गया था। जमा करने से पहले की डबल-चेक में पकड़ा गया, इसलिए बच गए, पर अगर वह दस्तावेज़ चला जाता तो भरोसे का सवाल बन जाता। लेबर-कंसल्टेंट के काम में तारीफ़ “ज़्यादा काम” से नहीं, बल्कि “एक भी गलती न रहने” से मिलती है। इसीलिए टेम्पलेट को छीलने-जोड़ने वाला सादा काम ही हमेशा मेरा सबसे ज़्यादा समय खाता रहा।

सब्सिडी का सूचना-पत्र भी ऐसा ही है। करियर-अपग्रेड या वर्क-लाइफ़ सपोर्ट सब्सिडी क्लाइंट को बताते समय, हर बार शून्य से चिट्ठी लिखनी पड़ती है। जबकि शर्तों की व्याख्या हर कंपनी के लिए एक जैसी ही रहती है। यह कॉमन हिस्सा हर बार हाथ से टाइप करना मुझे हमेशा अखरता था।

इस तरह के “पहले ड्राफ्ट” का काम Claude Code को सौंपा जा सकता है या नहीं? अपने ही ऑफ़िस में जो तरीका मैंने सच में आज़माया, उसे ईमानदारी से लिख रहा हूँ।

मुख्य बातें

• लेबर-कंसल्टेंट ऑफ़िस की HR नीति और सब्सिडी सूचना-पत्र का “पहला ड्राफ्ट” Claude Code से लगभग 70% तक बढ़ाया जा सकता है। बाकी 30% का आख़िरी फ़ैसला कंसल्टेंट खुद करे, यह व्यावहारिक रेखा है।
• टेम्पलेट और क्लाइंट के साथ हुई बातचीत के नोट देकर सिर्फ़ “अंतर” लिखवाएँ तो गलतियाँ कम होती हैं। शून्य से लिखवाने के बजाय मौजूदा दस्तावेज़ “पढ़वाकर सुधरवाना” ज़्यादा सुरक्षित है।
• सब्सिडी सूचना-पत्र में कॉमन शर्तों की व्याख्या और हर कंपनी के हिसाब का हिस्सा अलग-अलग सौंपें तो हर बार की हाथ-टाइपिंग ख़त्म हो जाती है।
• क्लाइंट के नाम, ID नंबर, वेतन जैसी निजी जानकारी AI को देने से पहले मास्क (छिपा) कर दें। इसके लिए एक छोटी जाँच-स्क्रिप्ट नीचे दी है।
• सब्सिडी की पात्रता और कानूनी धाराओं की आख़िरी पुष्टि इंसान ज़रूर मूल स्रोत (primary source) से करे। AI का आउटपुट वैसे का वैसा जमा न करें।

पाठक कौन है, और अभी का काम कैसे चलता है

इस लेख का पाठक वह लेबर-कंसल्टेंट है जो 10 से 50 क्लाइंट कंपनियों को अकेले या छोटी टीम के साथ संभालता है। पेरोल और सोशल-इंश्योरेंस की प्रक्रियाएँ काम की रीढ़ हैं, और उन्हीं के बीच में HR नीति बनाने और सब्सिडी की सलाह वाले काम घुस आते हैं। स्टाफ़ 1 से 3 लोग, समर्पित क्लर्क हो भी सकता है और न भी, इतना छोटा पैमाना।

HR नीति बनाने का सिलसिला, रोज़ वाले क्रम में रखूँ तो ऐसा है:

1. क्लाइंट से बातचीत (कर्मचारी संख्या, निर्धारित कार्य-घंटे, वेतन ढाँचा, छुट्टी व्यवस्था, फ़िक्स्ड-ओवरटाइम है या नहीं)
2. अपना टेम्पलेट चुनना और बातचीत के नतीजे से धाराएँ बदलना
3. कंपनी के श्रम-समझौते और वेतन-नियमों से तालमेल बिठाना
4. कानून में हुए बदलाव कहीं छूटे तो नहीं, यह जाँचना
5. क्लाइंट को सौंपना और संशोधन के अनुरोध संभालना
6. श्रम-विभाग में रजिस्ट्रेशन में मदद करना

इनमें समय खाता है 2 और 3 पर। एक धारा बदलो तो दूसरी धारा के संदर्भ-नंबर खिसक जाते हैं। वेतन-नियम बदलो तो HR नीति में उसका हवाला भी बदलना पड़ता है। यह “एक खींचो तो दस हिलें” वाला सुधार ही लेबर-कंसल्टेंट का चुपचाप वाला बोझ है।

आम तौर पर कहाँ काम लौटकर आता है

मेरे ऑफ़िस में सचमुच जो गलतियाँ लौटकर आईं, वे गिनाता हूँ। बहुतों को ये जानी-पहचानी लगेंगी।

• टेम्पलेट की पुरानी कंपनी या विभाग का नाम कहीं-कहीं रह जाना और क्लाइंट का उस पर उँगली रखना
• कानून बदलने से पहले की पुरानी धारा (मातृत्व, देखभाल छुट्टी आदि) को वैसे का वैसा कॉपी कर देना
• फ़िक्स्ड-ओवरटाइम अपनाने वाली कंपनी में भी, ओवरटाइम भत्ते की धारा सामान्य नियम जैसी ही रह जाना
• सब्सिडी सूचना-पत्र में, पात्र नियोक्ता की शर्त और पात्र कर्मचारी की शर्त को आपस में मिला देना
• एक सब्सिडी की आख़िरी तारीख की जगह किसी दूसरी सब्सिडी का नंबर लिख देना

इनमें से कोई भी “ज्ञान की कमी” से नहीं हुआ, बल्कि “सादे काम के बीच ध्यान टूटने” से हुआ। यही वह जगह है जहाँ ड्राफ्ट मशीन को सौंपकर इंसान को सिर्फ़ फ़ैसले पर ध्यान देना चाहिए।

AI को क्या सौंपें, और इंसान क्या ज़रूर तय करे

रेखा साफ़ खींच लेता हूँ। इसे धुँधला रखा तो AI का आउटपुट आँख मूँदकर मान लेने से दुर्घटना होती है।

चरण	Claude Code को सौंपें	कंसल्टेंट तय करे
HR नीति का कच्चा ड्राफ्ट	टेम्पलेट में बदलाव, शैली एकरूप करना, संदर्भ-नंबर ठीक करना	कौन-सी व्यवस्था अपनानी है, यह नीतिगत फ़ैसला
कानून का तालमेल	”यह धारा ताज़ा है या नहीं”, ऐसे संदेह उठाना	मूल स्रोत से धारा की पुष्टि, वैधता का आख़िरी फ़ैसला
सब्सिडी सूचना-पत्र	कॉमन शर्तों की व्याख्या, हर कंपनी के हिसाब का ड्राफ्ट	पात्रता है या नहीं, आवेदन की सलाह
निजी जानकारी	मास्क किए डेटा को साफ़-सुथरा करना	क्या देना ठीक है, इसकी रेखा खींचना

एक वाक्य में: “लेख को साफ़ करना और तालमेल बिठाना” AI का काम, “वैध है या नहीं, सब्सिडी मिलेगी या नहीं” इंसान का काम। सब्सिडी की शर्तें हर साल बदलती हैं, और न मिलने पर सीधे क्लाइंट का भरोसा टूटता है। इसीलिए यहाँ इंसान हर हाल में मूल स्रोत से ही जाँचे।

Use case 1: HR नीति का ड्राफ्ट “अंतर” के रूप में बनाना

शून्य से न लिखवाकर, मौजूदा टेम्पलेट पढ़वाकर “अंतर (diff)” बनवाना ही असली तरकीब है। पहले हर कंपनी पर 3 से 4 घंटे लगते थे; अब ड्राफ्ट तैयार मिलने पर आख़िरी जाँच समेत करीब 1.5 घंटे में सिमट गया।

कॉपी-पेस्ट करने लायक प्रॉम्प्ट का नमूना। क्लाइंट की जानकारी मास्क करके ही चिपकाएँ।

आप HR नीति बनाने में मदद करने वाले असिस्टेंट हैं। कानूनी सलाह न दें; सिर्फ़ ड्राफ्ट बनाना और तालमेल जाँचना करें।

# इनपुट
- मौजूदा टेम्पलेट: (यहाँ टेम्पलेट चिपकाएँ। कंपनी का नाम 【कंपनी A】 के रूप में मास्क करें)
- इस बार के क्लाइंट की शर्तें:
  - कर्मचारी संख्या: 10
  - निर्धारित कार्य-घंटे: रोज़ 8 घंटे, हफ़्ते 40 घंटे
  - फ़िक्स्ड-ओवरटाइम: हाँ (महीने के 20 घंटे का फ़िक्स्ड भत्ता)
  - विशेष छुट्टी: सिर्फ़ शोक/उत्सव छुट्टी
  - बाकी: मातृत्व और देखभाल छुट्टी कानून के अनुसार

# काम
1. टेम्पलेट में ऊपर की शर्तों से टकराने वाली धाराओं की सूची बनाएँ
2. हर धारा का सुधार "पहले → बाद" के रूप में रखें
3. फ़िक्स्ड-ओवरटाइम अपनाने पर ज़रूरी कोई जानकारी छूटी हो तो बताएँ
4. कंपनी या विभाग का नाम जहाँ टेम्पलेट के पुराने नाम जैसा रह गया हो, सब निकालें

# आउटपुट का रूप
- टेबल न इस्तेमाल करें; नंबर वाली सूची में "धारा-नंबर, अभी की स्थिति, सुधार, कारण" लिखें
- अंत में "इंसान को ज़रूर जाँचनी चाहिए" ऐसी 3 बातें गिनाएँ

मुख्य बात है शुरू में ही “कानूनी सलाह न दें” की बंदिश लगाना। यह न लिखो तो AI “यह व्यवस्था अवैध है” जैसे दावे वाले लहजे में लिख देता है। फ़ैसला कंसल्टेंट का दायरा है, इसलिए AI को बस संदेह उठाने तक सीमित रखें।

Use case 2: सब्सिडी सूचना-पत्र को कॉमन और अलग हिस्से में बाँटना

सब्सिडी सूचना-पत्र को दो परतों में बाँट दें तो हर बार की हाथ-टाइपिंग ख़त्म हो जाती है।

• कॉमन परत: सब्सिडी का सार, पात्र नियोक्ता की सामान्य शर्तें, आवेदन का मोटा सिलसिला
• अलग परत: क्या यह क्लाइंट शर्तें पूरी करता है, कब तक क्या करना है

कॉमन परत एक बार बना ली तो बार-बार काम आती है। सिर्फ़ अलग परत हर कंपनी के लिए माँगें तो प्रति चिट्ठी 30 मिनट का काम घटकर 5 से 10 मिनट रह गया। प्रॉम्प्ट का नमूना:

आप लेबर-कंसल्टेंट ऑफ़िस के स्टाफ़ के लिए सब्सिडी सूचना-पत्र का ड्राफ्ट बनाने वाले असिस्टेंट हैं।

# पृष्ठभूमि
- संबंधित सब्सिडी: करियर-अपग्रेड सब्सिडी (नियमित-कर्मचारी कोर्स)
- कॉमन व्याख्या (तय): 
  (यहाँ अपने ऑफ़िस में जाँचा हुआ सार-पाठ चिपकाएँ)

# इस बार के क्लाइंट की स्थिति
- उद्योग: रिटेल
- सीमित-अवधि कर्मचारी: 3 (इनमें 2 को नियमित करने की योजना)
- HR नीति तैयार: हाँ
- पहले कभी गलत-तरीके से सब्सिडी ली: नहीं

# काम
1. कॉमन व्याख्या को वैसा ही इस्तेमाल करें
2. इस क्लाइंट के लिए "पात्र लगने वाली बातें" और "जाँच ज़रूरी बातें" अलग-अलग लिखें
3. क्लाइंट को भेजने वाली ईमेल का ड्राफ्ट बनाएँ (विनम्र पर ज़्यादा लंबा नहीं)
4. आवेदन की आख़िरी तारीख या वेतन-शर्त जैसी संख्या वाली जगहों पर 【जाँच ज़रूरी】 टैग लगाएँ

# मना है
- सब्सिडी मिलेगी या आवेदन पास होगा, ऐसा दावा न करें
- कॉमन व्याख्या में न दी गई कोई रकम या तारीख खुद से न जोड़ें

“दावा न करें” और “संख्या पर 【जाँच ज़रूरी】 लगाएँ” की बंदिश से जमा करने से पहले की जाँच बहुत आसान हो जाती है। सिर्फ़ टैग वाली जगहों को मूल स्रोत से जाँचना काफ़ी है।

Use case 3: कई क्लाइंट को एक ही कानून-बदलाव की एकसाथ सूचना देना

कानून बदलता है तो संबंधित क्लाइंट को एकसाथ सूचना देनी होती है। हर कंपनी का हाल अलग होता है, इसलिए बिलकुल एक जैसी चिट्ठी नहीं भेजी जा सकती। यहाँ भी हर कंपनी के हिसाब का हिस्सा भरवाना AI को सौंपा जा सकता है।

चेकलिस्ट बना लें तो नज़र दौड़ाना आसान हो जाता है।

• कॉमन बदलाव-सार तैयार किया?
• हर कंपनी पर असर (बड़ा, मध्यम, छोटा) सुलझाया?
• असर “बड़ा” वाली कंपनी के लिए अलग समाधान जोड़ा?
• भेजने से पहले कंपनी का नाम और संख्या इंसान ने आँख से देखी?
• बदलाव लागू होने की तारीख मूल स्रोत से जाँची?

आख़िरी दो काम इंसान के पास ही ज़रूर रहें।

निजी जानकारी और सुरक्षा की सावधानियाँ

लेबर-कंसल्टेंट ऑफ़िस नाम, ID नंबर, वेतन, सेहत जैसी सबसे संवेदनशील निजी जानकारी संभालता है। इन्हें वैसे का वैसा AI को देना टालें। मैं जो करता हूँ वह है “देने से पहले मास्क कर देना” वाला एक छोटा कदम।

नीचे की स्क्रिप्ट, टेक्स्ट में से 12-अंकों वाले ID-जैसे नंबर और आम नाम-लेबल को मास्क करने का जाँच-उदाहरण है। Node.js हो तो वैसे ही चलती है। यह पूरी तरह anonymize करने वाली नहीं, बल्कि चिपकाने से पहले “ग़लती रोकने वाला दरबान” है।

import { readFile, writeFile } from "node:fs/promises";

// मास्किंग नियम: ऑफ़िस के फ़ॉर्मैट के हिसाब से ज़रूरत पर और जोड़ें
function maskPersonalInfo(text) {
  return text
    // ID-जैसे लगातार 12 अंक
    .replace(/\b\d{12}\b/g, "【ID-नंबर-मास्क】")
    // "नाम: Ramesh Kumar" जैसा लेबल वाला नाम
    .replace(/(नाम|कर्मचारी-नाम|Name)\s*[:：]\s*\S+/g, "$1: 【नाम-मास्क】")
    // "वेतन: 280000" जैसी रकम
    .replace(/(वेतन|मासिक-वेतन|Salary)\s*[:：]\s*[\d,]+/g, "$1: 【रकम-मास्क】");
}

const inputPath = process.argv[2] ?? "input.txt";
const raw = await readFile(inputPath, "utf8");
const masked = maskPersonalInfo(raw);

// सावधानी के लिए, कहीं 12-अंक का नंबर बचा तो नहीं, खुद जाँचें
if (/\b\d{12}\b/.test(masked)) {
  console.error("मास्क छूटने का अंदेशा है। हाथ से जाँचें।");
  process.exit(1);
}

await writeFile("masked.txt", masked, "utf8");
console.log("मास्क की हुई फ़ाइल masked.txt बन गई। AI को देने से पहले ज़रूर आँख से देखें।");

चलाना बस इतना है।

node mask.mjs input.txt

यह स्क्रिप्ट सब कुछ नहीं कर सकती। पता और जन्मतिथि तक यह नहीं ढकती, इसलिए आख़िर में इंसान की आँख से जाँचें। यह बस “चिपकाने की दुर्घटना का आख़िरी ब्रेक” है। AI को देने वाली जानकारी के नियम बनाने के लिए CLAUDE.md लिखने का तरीका देखकर, उसे ऑफ़िस के नियम के रूप में लिख रखना सुरक्षित रहता है।

अपनाने से पहले और बाद में क्या बदला (मोटा ROI अंदाज़ा)

ये संख्याएँ सिर्फ़ मेरे ऑफ़िस का मोटा अनुमान हैं।

काम	पहले	बाद	महीने का अंदाज़ा
HR नीति बदलना (1 कंपनी)	करीब 3.5 घंटे	करीब 1.5 घंटे	महीने 2 कंपनी पर 4 घंटे बचत
सब्सिडी सूचना-पत्र (1 चिट्ठी)	करीब 30 मिनट	करीब 8 मिनट	महीने 6 चिट्ठी पर 2 घंटे बचत
कानून-बदलाव की एकसाथ सूचना	आधा दिन	करीब 2 घंटे	हर बदलाव पर 2 घंटे बचत

मोटे तौर पर महीने 6 से 8 घंटे की बचत। कंसल्टेंट के समय की दर 2,000 रुपए मानें तो महीने 12 से 16 हज़ार रुपए की गुंजाइश बनती है। बचा समय ऊँची दर वाली सलाह या नए क्लाइंट जोड़ने में लगाना ही सबसे बड़ा बदलाव था।

अगर इस्तेमाल को लेकर ही झिझक हो, तो पहले ग़ैर-इंजीनियर के लिए शुरुआत और Claude Code की शुरुआत पढ़ लें तो अटकनें कम होंगी।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Q. AI की बनाई HR नीति वैसी की वैसी क्लाइंट को दे सकता हूँ? A. नहीं दे सकते। ड्राफ्ट सिर्फ़ कच्चा खाका है। धाराओं की वैधता, फ़िक्स्ड-ओवरटाइम की सीमा, कानून-बदलाव का तालमेल, ये सब कंसल्टेंट मूल स्रोत से जाँचे। AI “गलती कम करने का औज़ार” है, फ़ैसला करने वाला नहीं।

Q. सब्सिडी मिलेगी या नहीं, यह तक AI से पूछ सकता हूँ? A. नहीं पूछना चाहिए। पात्रता हर साल बदलती है और व्याख्या बारीक होती है। AI को सूचना-पत्र के ड्राफ्ट और शर्तों को सुलझाने तक रखें; पात्रता की सलाह कंसल्टेंट दे। नमूने में भी “दावा न करें” की बंदिश इसी वजह से है।

Q. क्लाइंट का डेटा देने में डर लगता है। A. संवेदनशील निजी जानकारी मास्क करके ही देना मूल नियम है। इस लेख की मास्क स्क्रिप्ट जैसा दरबान बीच में रखें और आख़िर में इंसान की आँख से जाँचें। ऑफ़िस के तौर पर “क्या देना ठीक है” यह नियम बना लें तो स्टाफ़ के बीच भी एकरूपता रहती है।

Q. हर बार प्रॉम्प्ट लिखना झंझट है। A. बार-बार काम आने वाले नमूने टेक्स्ट फ़ाइल में सहेज लें और सिर्फ़ बदलने वाला हिस्सा भरें। प्रॉम्प्ट की सटीकता बढ़ानी हो तो प्रॉम्प्ट डिज़ाइन के उन्नत तरीके काम आएँगे।

Q. छोटे ऑफ़िस में भी फ़ायदा है? A. उल्टा, छोटे ऑफ़िस में ही ज़्यादा असर होता है। सादे काम में लगने वाले समय का हिस्सा बड़ा होता है, इसलिए ड्राफ्ट का ऑटोमेशन जो समय खाली करता है वह भी उतना ही बड़ा होता है। रोज़ की छोटी बचतें काम तेज़ करने की तरकीबें में भी सहेजी हैं।

सब्सिडी की व्यवस्था का असली ब्योरा हमेशा सरकारी श्रम-मंत्रालय जैसे मूल स्रोत से ताज़ा जानकारी में जाँचें, जैसे भारत सरकार का श्रम-मंत्रालय।

अगर कंपनी के तौर पर नीति-निर्माण या सब्सिडी संभालने का ढाँचा नए सिरे से देखना हो, तो ट्रेनिंग और सलाह में आपके ऑफ़िस के काम के हिसाब से तरीका साथ मिलकर बना सकते हैं।

असल में आज़माने पर क्या हुआ

अपने ऑफ़िस में एक कंपनी की HR नीति और तीन सब्सिडी सूचना-पत्र इसी तरीके से ड्राफ्ट करके देखे। जो जाँचना था वह यही था कि “गलतियाँ सच में कम होती हैं या नहीं।”

HR नीति में टेम्पलेट पढ़वाकर अंतर निकलवाया तो पुराने नामों के 4 ठिकाने साफ़-साफ़ निकाल दिए। यही जगहें हाथ से करते समय हर बार छूटते-छूटते बचती थीं। दूसरी ओर, फ़िक्स्ड-ओवरटाइम की धारा को AI ने सामान्य नियम वाला ही छोड़ा और साथ में “यह जगह जाँच ज़रूरी” लिख दिया। फ़ैसला मेरे ऊपर डाल दिया, यानी रेखा के हिसाब से बिलकुल सही व्यवहार रहा।

सब्सिडी सूचना-पत्र में, कॉमन परत एक बार बना लेने के बाद अलग परत का ड्राफ्ट कुछ ही मिनट में मिल गया। सिर्फ़ 【जाँच ज़रूरी】 टैग वाली संख्याएँ मूल स्रोत से देखनी थीं, और जमा करने से पहले की जाँच का बोझ साफ़ हल्का हो गया।

उल्टा यह भी समझ आया कि बातचीत लापरवाह हो तो ड्राफ्ट भी लापरवाह बनता है। AI इनपुट से ज़्यादा कुछ नहीं बना सकता। आख़िरकार लेबर-कंसल्टेंट का असली हुनर क्लाइंट से सही शर्तें खींच लाने वाली बातचीत में ही है, यह दोबारा महसूस हुआ। ड्राफ्ट मशीन को सौंप देने से अब मैं उसी बातचीत में ज़्यादा समय लगा पाता हूँ।