परिचय: मैंने एआई मॉडलिंग प्लेटफॉर्म का परीक्षण क्यों करने का फैसला किया
एक सिस्टम विश्लेषक के रूप में जिसने एक दशक से अधिक समय आवश्यकता दस्तावेजों, व्हाइटबोर्ड ड्राइंग्स और अंतहीन डायग्राम संशोधनों के साथ बिताया है, मैं पहली बार एआई-संचालित विजुअल मॉडलिंग के बारे में सुनकर संदेहास्पद था। बहुत से ‘स्मार्ट’ उपकरण दुनिया की गारंटी देते हैं लेकिन आपके द्वारा संपादित नहीं किए जा सकने वाले स्थिर छवियां या वास्तविकता से मेल न खाने वाले व्यापार तर्क के भ्रम देते हैं।
लेकिन वर्ष 2026 के शुरुआत में, सहकर्मी लगातार विजुअल पैराडाइम के बारे में बात कर रहे थे—एक चमकदार डेमो उपकरण के रूप में नहीं, बल्कि उनके द्वारा उत्पादन आर्किटेक्चर कार्यों के लिए वास्तव में उपयोग किए जा रहे प्लेटफॉर्म के रूप में। रुचि बढ़ी, इसलिए मैंने एक वास्तविक परियोजना पर इसके एआई इकोसिस्टम का परीक्षण करने के लिए एक परीक्षण के लिए साइन अप किया: एक क्षेत्रीय स्वास्थ्य सेवा प्रदाता के लिए टेलीहेल्थ अपॉइंटमेंट प्रणाली का डिज़ाइन करना। नीचे दिया गया है मेरी ईमानदार, तीसरे पक्ष की समीक्षा अनुभव की ओर जाती है—पहले प्रॉम्प्ट से अंतिम डिलीवरेबल तक।
पहली प्रतिक्रिया: वास्तविक कार्य प्रवाहों के लिए बनाया गया हाइब्रिड इकोसिस्टम
एकल उद्देश्य वाले एआई डायग्राम जनरेटर्स के विपरीत, विजुअल पैराडाइम एक सुसंगत मॉडलिंग वातावरण के रूप में प्रस्तुत करता है जहां एआई मानव निर्णय को बदलने के बजाय सहायता करता है। प्लेटफॉर्म चार सहायक प्रवेश बिंदु प्रदान करता है: सीधा पाठ-से-डायग्राम जनरेटर, एक बातचीत वाला एआई चैटबॉट, विशिष्ट मॉडलिंग कार्यों के लिए मार्गदर्शित एआई “स्टूडियो”, और क्लाउड और डेस्कटॉप दोनों एप्लिकेशन में गहन एकीकरण।
तुरंत ध्यान आकर्षित करने वाली बात थी जो जोर दिया गया थासंपादन योग्यताप्रत्येक एआई उत्पादन एक समतल छवि नहीं थी—यह एक पूरी तरह से बातचीत योग्य, मानकों के अनुरूप मॉडल था जिसे मैं संशोधित कर सकता था, आवश्यकताओं से जोड़ सकता था, या कोड में निर्यात कर सकता था। इसने मेरी सबसे बड़ी चिंता को दूर कर दिया: कि एआई स्वचालन एंटरप्राइज कार्यों के लिए आवश्यक निर्दिष्टता और ट्रेसेबिलिटी को त्याग सकता है।
मुख्य एआई विशेषताएं: उपयोग करने में वास्तविक अनुभव कैसा लगता है
🎯 एआई उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो: लक्ष्य बयान से पूर्ण विवरण तक
मैंने एक सरल प्रॉम्प्ट से शुरुआत की:“रोगी विशेषज्ञों की खोज करते हैं, वर्चुअल सलाहकार सेशन बुक करते हैं, और बीमा दावे जमा करते हैं।”कुछ ही सेकंडों में, उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो ने प्राथमिक कार्यकर्ताओं (रोगी, डॉक्टर, बीमा पोर्टल) को निकाला, सिस्टम सीमाओं को परिभाषित किया, और विस्तृत घटना प्रवाहों को भर दिया—जिसमें एक्सपायर्ड प्रमाण पत्रों या विफल भुगतान पुनर्प्रयासों जैसे किनारे के मामलों को शामिल किया गया।
आउटपुट केवल एक डायग्राम नहीं था; यह एक संरचित उपयोग केस विवरण था जिसमें पूर्व शर्तें, पश्चात शर्तें और वैकल्पिक प्रवाह शामिल थे, जो सभी स्थान पर संपादित किए जा सकते थे। इसने घंटों के हाथ से दस्तावेजीकरण को खत्म कर दिया और पाठ्य आवश्यकताओं और दृश्य मॉडलों के बीच संगतता सुनिश्चित की।
⚡ तत्काल डायग्राम उत्पादन: एक प्रॉम्प्ट, बहुआयामी दृश्य
उपयोग केस तर्क को परिभाषित करने के बाद, मैंने “संबंधित डायग्राम उत्पन्न करें” पर क्लिक किया। प्लेटफॉर्म ने एक समन्वित सेट उत्पन्न किया: एक यूएमएल उपयोग केस डायग्राम, एक अनुक्रम डायग्राम जो रोगी एप्लिकेशन और बीमा गेटवे के बीच संदेश प्रवाह को दिखाता था, और यहां तक कि डोमेन एंटिटी के साथ एक प्रारंभिक क्लास डायग्राम भी।
मुझे आश्चर्य हुआ कि अर्थग्राही सटीकता थी: संबंध सही तरीके से प्रकार के थे (संबंध, निर्भरता, सामान्यीकरण), और लेआउट सुझाव मॉडलिंग प्रथाओं का पालन करते थे। फिर मैं किसी भी तत्व को मानक यूएमएल उपकरणों का उपयोग करके संशोधित कर सकता था—कोई “एआई लॉक-इन” नहीं।
💬 स्मार्ट चैट-आधारित संपादन: बातचीत के माध्यम से मॉडल को बेहतर बनाना
समीक्षा के मध्य, मुझे एहसास हुआ कि अपॉइंटमेंट एंटिटी को सूचना तंत्र की आवश्यकता है। जोड़ने वाले तत्वों को हाथ से खींचने के बजाय, मैंने चैट पैनल में टाइप किया:“अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने से सत्यापन सूचना भेजने तक एक शामिल संबंध जोड़ें।”एआई ने तुरंत डायग्राम को अपडेट किया, नए उपयोग केस को जोड़ा, और यहां तक कि संबंधित गतिविधि प्रवाह का सुझाव भी दिया।
इस बातचीत आधारित संशोधन का अनुभव प्राकृतिक लगा और इटरेशन साइकिल को तेज कर दिया—विशेष रूप से महत्वपूर्ण जब मॉडलिंग विशेषज्ञ नहीं होने वाले स्टेकहोल्डर्स के साथ डिज़ाइन विकल्पों का अन्वेषण कर रहे हों।
🔍 एआई पाठ विश्लेषण: संरचना के लिए लीगेसी दस्तावेजों का खंडन
बीमा एकीकरण के लिए, मैंने प्रदाता के मौजूदा API दस्तावेज़ीकरण से खंड चिपकाए। एआई पाठ विश्लेषण विशेषता ने पाठ का विश्लेषण किया, उम्मीदवार वर्गों (दावा, नीति, कवरेज नियम) की पहचान की, विशेषताओं और संचालनों को निकाला, और एक मानकीकृत ईआरडी का प्रस्ताव रखा। इसने एक थकाऊ रिवर्स इंजीनियरिंग कार्य को एक मार्गदर्शित खोज प्रक्रिया में बदल दिया।
☁️ एआई क्लाउड आर्किटेक्चर स्टूडियो: अंग्रेजी से इंफ्रास्ट्रक्चर टॉपोलॉजी तक
जब डिप्लॉयमेंट दृश्य का डिज़ाइन कर रहा था, मैंने वर्णन किया:“रोगी पोर्टल को एएमएस पर होस्ट करें जिसमें स्वचालित स्केलिंग हो, पहचान के लिए एज़र एक्टिव डायरेक्टरी का उपयोग करें, और एचआईपीएए-संगत गूगल क्लाउड एसक्यूएल इंस्टेंस में रिकॉर्ड स्टोर करें।”क्लाउड आर्किटेक्चर स्टूडियो ने सही सेवा आइकन, नेटवर्क सीमाओं और सुरक्षा अनोटेशन वाला एक लेयर्ड टॉपोलॉजी डायग्राम उत्पन्न किया—इंफ्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड निर्यात के लिए तैयार।
❓ “अपने डायग्राम से पूछें”: मॉडलों को क्रियान्वयन योग्य जानकारी में बदलना
जब मॉडल स्थिर हो गया, तो मैंने “अपने डायग्राम से पूछें” फीचर का उपयोग करके प्रश्न किया: “अपॉइंटमेंट बुकिंग फ्लो के लिए एक टेस्ट मैट्रिक्स बनाएं।”प्रणाली उपयोग केस परिदृश्यों का विश्लेषण कर रही थी और पूर्वशर्तों, चरणों और अपेक्षित परिणामों के साथ एक संरचित टेस्ट योजना उत्पन्न कर रही थी। मैं बाद में इसे सीधे जीरा या टेस्टिंग टीम के हस्तांतरण के लिए PDF के रूप में निर्यात कर सकता था।
एकीकृत पाइपलाइन: व्यवहार में फीचर्स कैसे जुड़ते हैं
सच्ची शक्ति तब उभरी जब मैंने फीचर्स को क्रम में उपयोग किया। मेरा कार्यप्रवाह इस तरह दिखता था:
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पाठ्य विश्लेषण आवश्यकता दस्तावेजों से क्षेत्र के अवधारणाओं को निकाला
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उपयोग केस स्टूडियो उन्हें औपचारिक बातचीत और सीमाओं में संरचित किया
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डायग्राम इंजन समन्वित UML/क्लाउड दृश्यों को दर्शाया
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चैट संपादक स्टेकहोल्डर्स के साथ बातचीत के माध्यम से सुधार की अनुमति दी
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ज्ञान गोपनीयता टेस्ट केस, दस्तावेजीकरण और कोड स्केलेटन उत्पन्न किए
यह पाइपलाइन उपकरणों के बीच संदर्भ बदले बिना स्पष्ट विचारों को कार्यान्वयन के लिए तैयार अभिलेखों में बदल देती है। महत्वपूर्ण बात यह है कि बदलाव दृश्यों के बीच प्रवाहित होते हैं—एक उपयोग केस को अपडेट करने पर स्वचालित रूप से संबंधित क्रम आरेखों में प्रतिबिंबित होता है, मॉडल की अखंडता बनाए रखता है।
वास्तविक दुनिया का परीक्षण: मेडिकल बुकिंग प्रणाली बनाना
चरण 1: प्राकृतिक भाषा के माध्यम से आवश्यकताओं का अधिग्रहण
मैंने मूल प्रवाह को सरल अंग्रेजी में वर्णित किया। AI ने एकता (रोगी, डॉक्टर, अपॉइंटमेंट, बीमा पोर्टल) को पहचाना और महत्वपूर्ण व्यवहार जैसे “कवरेज की पुष्टि करें” और “स्मरण भेजें” को लॉग किया। UML ज्ञान की आवश्यकता नहीं थी—केवल स्पष्ट समस्या कथनों की आवश्यकता थी।
चरण 2: किनारे के मामलों के साथ उपयोग केस संरचना
उपयोग केस स्टूडियो ने मेरे वर्णन को एक औपचारिक मैट्रिक्स में विस्तारित किया, जिसमें मैंने शुरू में नजरअंदाज किए गए महत्वपूर्ण परिदृश्यों को स्वचालित रूप से जोड़ा: “वैश्विक रोगियों के लिए समय क्षेत्र असंगतियों का प्रबंधन करें” और “असफल बीमा सत्यापन को दोहराएं।” यह सक्रिय सुझाव विनिर्माण की दृढ़ता को बढ़ा देता है।
चरण 3: बहु-दृश्य डायग्राम उत्पादन
एक क्लिक के साथ, मुझे एक सुसंगत डायग्राम सेट मिला: उपयोग केस, क्रम और वर्ग डायग्राम, सभी अर्थपूर्ण रूप से जुड़े हुए। क्रम आरेख ने बीमा जांच के लिए असमान समय संदेश भेजने को सही तरीके से दिखाया, जबकि वर्ग आरेख में बहुलकता और दृश्यता संकेतक शामिल थे।
चरण 4: चैट के माध्यम से सहयोगात्मक सुधार
ड्राफ्ट को एक निर्देशात्मक स्टेकहोल्डर के साथ साझा करते हुए, हमने चैट इंटरफेस का उपयोग करके इटरेट किया: “एक पूर्वशर्त जोड़ें कि डॉक्टर को रोगी के राज्य में लाइसेंस होना चाहिए।” AI ने सभी संबंधित आरेखों को तुरंत अपडेट कर दिया, संगतता बनाए रखी—यह क्रॉस-फंक्शनल समन्वय के लिए एक बड़ी जीत थी।
चरण 5: निचले स्तर के अभिलेख उत्पादन
अंत में, मैंने अनुरोध किया: “बुकिंग प्रवाह के लिए जावा सेवा स्केलेटन और जूनिट टेस्ट टेम्पलेट उत्पन्न करें।” प्लेटफॉर्म ने स्थानापन्न तर्क वाले अच्छी तरह से संरचित कोड फ्रेमवर्क उत्पन्न किए, जिससे डेवलपर ऑनबोर्डिंग तेज हुई और बॉलरप्लेट कार्य कम हुआ।
ईमानदार मूल्यांकन: ताकतें और विचारधाराएं
✅ जो अत्यधिक अच्छी तरह से काम करता है
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खाली कैनवास की असहायता को दूर किया: सेकंडों में सटीक पहली ड्राफ्ट बनाने ने डिज़ाइन सत्रों को तेज कर दिया और व्हाइटबोर्डिंग पर बिताए गए बैठक समय को कम कर दिया।
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मॉडल सुसंगतता बनाए रखी: एक डायग्राम में बदलाव स्वचालित रूप से संबंधित दृश्यों में प्रसारित हो गए, जिससे हस्तचालित मॉडलिंग में आने वाली विचलन समस्या को रोका गया।
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तकनीकी डिज़ाइन को लोकतांत्रित किया: तकनीकी रूप से अनुभवहीन स्टेकहोल्डर्स प्राकृतिक भाषा के माध्यम से महत्वपूर्ण योगदान दे सकते थे, जिससे आवश्यकता की गुणवत्ता में सुधार हुआ बिना UML प्रशिक्षण के आवश्यकता के बिना।
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एंटरप्राइज़-तैयार आउटपुट: उत्पादित मॉडल मानकों के अनुरूप थे (UML 2.5, ArchiMate 3.1), आवश्यकताओं से ट्रेस किए जा सकते थे, और कोड में निर्यात किए जा सकते थे—ऑडिट और कार्यान्वयन के लिए उपयुक्त।
⚠️ मानव निगरानी की आवश्यकता वाले क्षेत्र
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प्रॉम्प्ट स्पष्टता महत्वपूर्ण है: अस्पष्ट इनपुट कभी-कभी अत्यधिक सामान्य मॉडल बनाने के लिए ले जाते थे। सफलता के लिए विशिष्ट और सीमित प्रॉम्प्ट की आवश्यकता थी (उदाहरण के लिए, “एक HIPAA-संगत यूएस टेलीहेल्थ प्रणाली के लिए”)।
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आर्किटेक्चरल निर्णय अभी भी आवश्यक है: AI ने वैध पैटर्न का सुझाव दिया, लेकिन महत्वपूर्ण निर्णय—जैसे बीमा जांच के लिए इवेंट-ड्राइवन बनाम रिक्वेस्ट-रिस्पॉन्स के बीच चयन—के लिए सीनियर इंजीनियर की समीक्षा की आवश्यकता थी।
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लाइसेंसिंग और कनेक्टिविटी: उन्नत AI विशेषताओं के लिए क्लाउड सिंक्रनाइज़ेशन और उचित संस्करण लाइसेंस (प्रोफेशनल/एंटरप्राइज़) की आवश्यकता होती है, जो ऑफलाइन या बजट सीमित टीम पर प्रभाव डाल सकती है।
इस प्लेटफॉर्म को कौन विचार करना चाहिए?
मेरे अनुभव के आधार पर, विजुअल पैराडाइम का AI प्रणाली विशेष रूप से मूल्यवान है:
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उत्पाद टीमें जटिल, नियमित प्रणालियों का निर्माण कर रही हैं (स्वास्थ्य सेवा, वित्त) जहां ट्रेसेबिलिटी अनिवार्य है
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एंटरप्राइज़ आर्किटेक्ट्स स्टेकहोल्डर्स के बीच आर्किटेक्चर निर्णयों को तेजी से प्रोटोटाइप बनाने और सामाजिक बनाने की आवश्यकता है
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व्यापार विश्लेषक जो आवश्यकताओं और तकनीकी डिज़ाइन के बीच के अंतर को पार करना चाहते हैं बिना UML विशेषज्ञ बने
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एजाइल टीमें AI-उत्पादित उपयोगकर्ता कहानी मानचित्र और स्वीकृति मानदंड के साथ स्प्रिंट योजना को तेज करने की खोज कर रहे हैं
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वैश्विक संगठन बहुभाषी मॉडलिंग समर्थन और सुसंगत दस्तावेज़ीकरण मानकों की आवश्यकता है
निष्कर्ष: गंभीर मॉडलिंग कार्य के लिए परिपक्व सह-चालक
चार सप्ताह तक हाथों से उपयोग करने के बाद, मैं आत्मविश्वास से कह सकता हूं कि विजुअल पैराडाइग्म का एआई-संचालित मॉडलिंग प्रणाली अपनी वादे को पूरा करती है: यह प्राकृतिक भाषा को संरचित, संपादनीय और कार्यान्वयन-तैयार मॉडल में बदल देती है—पेशेवर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए आवश्यक गंभीरता के बिना।
यह एक ऐसा उपकरण नहीं है जो वास्तुकारों या विश्लेषकों की जगह ले ले; यह एक बल गुणक है जो यांत्रिक भारी काम करता है ताकि मनुष्य रणनीतिक निर्णय, किनारे के मामलों के तर्क और हितधारक सहयोग पर ध्यान केंद्रित कर सके। हाइब्रिड क्लाउड/डेस्कटॉप वर्कफ्लो लचीलापन सुनिश्चित करता है, जबकि मानकों के अनुपालन और ट्रेसेबिलिटी पर जोर देने से आउटपुट नियमित उद्योगों के लिए उपयुक्त होते हैं।
अगर आप हर डायग्राम पर शुरुआत से शुरू करने के लिए थक गए हैं, या आवश्यकता दस्तावेजों और तकनीकी मॉडल के बीच के असंबंध से निराश हैं, तो विजुअल पैराडाइग्म की एआई सुविधाएं गंभीर ध्यान देने योग्य हैं। एक मुफ्त परीक्षण से शुरू करें, इसे एक छोटे लेकिन वास्तविक प्रोजेक्ट पर टेस्ट करें, और देखें कि एआई आपके डिजाइन विचार को त्वरित कैसे कर सकती है—न कि स्वचालित करके।
संदर्भ
- एआई-संचालित उपयोग केस मॉडलिंग टूल: आधिकारिक घोषणा जिसमें एआई-संचालित उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो का विवरण है, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट्स से उपयोग केस विवरण, डायग्राम और परीक्षण मामलों के स्वचालित उत्पादन शामिल है।
- आरेख उत्पादन के लिए विजुअल पैराडाइग्म के एआई का उपयोग करना: विस्तृत 2026 गाइड जो विजुअल पैराडाइग्म के परिपक्व एआई-संचालित मॉडलिंग प्लेटफॉर्म में विकास का अन्वेषण करता है, जिसमें आवर्धित सुधार, ट्रेसेबिलिटी और बहु-विध आरेख उत्पादन शामिल है।
- एआई-संचालित उपयोग केस मॉडलिंग टूल: रिलीज नोट्स जो मुख्य सुविधाओं को कवर करते हैं, जिनमें एआई-संचालित उत्पादन, पाठ-से-आरेख रूपांतरण, परीक्षण मामलों का निर्माण और प्रोजेक्ट डैशबोर्ड क्षमताएं शामिल हैं।
- विजुअल पैराडाइग्म एआई: उन्नत सॉफ्टवेयर और स्मार्ट एप्लिकेशन: विजुअल पैराडाइग्म के एआई उपकरणों के लिए आधिकारिक पोर्टल, जो क्षेत्र-विशिष्ट मॉडलों और दृश्य मॉडलिंग के लिए संवादात्मक इंटरफेस के साथ संयुक्त हाइब्रिड आर्किटेक्चर को प्रदर्शित करता है।
- उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो: फीचर पेज जो बताता है कि एआई उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो लक्ष्य कथनों को औपचारिक सीमाओं, कार्यकर्ताओं और पूर्व/पश्चात शर्तों के साथ अंतरक्रिया प्रवाह में कैसे बदलता है।
- एआई चैटबॉट: संवादात्मक एआई सहायक का सारांश जो प्राकृतिक भाषा संपादन, तत्व जोड़ना, संबंध स्थापित करना और चैट कमांड्स के माध्यम से शैली परिवर्तन की अनुमति देता है।
- एआई आरेख उत्पादन: टेक्स्ट विवरणों को उत्पादन-तैयार यूएमएल, बीपीएमएन, सिसएमएल, आर्कीमेट, और सी4 आरेखों में बदलने के लिए दस्तावेज़, जिनमें पूर्ण संपादन क्षमता है।
- एआई पाठ विश्लेषण: विशेषता विवरण जो विरासत दस्तावेजों या उपयोगकर्ता कथाओं के विश्लेषण करके क्षेत्र के वर्ग, संचालन, गुण और गुणांकों को स्वचालित रूप से निकालने की बात करता है।
- एआई क्लाउड आर्किटेक्चर स्टूडियो डेमो: अंग्रेजी पाठ विवरणों से एवीएस, एज़र और गूगल क्लाउड के लिए संरचित क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर टॉपोलॉजी बनाने का वीडियो प्रदर्शन।
- कैनवास टूल – विजुअल पैराडाइग्म: मौजूदा आरेखों को सक्रिय डेटाबेस के रूप में प्रश्न करने के बारे में जानकारी जिससे प्रोजेक्ट सारांश, पिच टेम्पलेट या तकनीकी विवरण बनाए जा सकते हैं।
- पावर्ड यूएमएल आरेख उत्पादन के लिए मार्गदर्शिका: “अपने आरेख से पूछें” फीचर के उपयोग के लिए ट्यूटोरियल जो ज्ञान निकासी और निर्माण के बाद के आर्टिफैक्ट उत्पादन के लिए है।
- विजुअल पैराडाइग्म की एआई आरेख उत्पादन सुविधाएं: तृतीय पक्ष की समीक्षा जो स्वचालन क्षमताओं, मानकों के अनुपालन, पहुंच और एआई आरेख उत्पादन के लिए व्यावहारिक विचारों पर जोर देती है।
- एआई-संचालित उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो रिलीज: आधिकारिक रिलीज दस्तावेज़ीकरण जो पाठ्य विश्लेषण से उपयोग केस मॉडलिंग तक आरेख उत्पादन और सुधार तक एकीकृत कार्यप्रणाली को कवर करता है।
- उपयोग केस मॉडलिंग कार्यप्रणाली डेमो: वीडियो वॉकथ्रू जो विजुअल पैराडाइग्म के एआई विशेषताओं का उपयोग करके चिकित्सा बुकिंग प्रणाली बनाने की चरणबद्ध प्रक्रिया को दिखाता है।
- एआई-संचालित उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो रिलीज नोट्स: वास्तविक समय में संदेश रूटिंग विज़ुअलाइज़ेशन के साथ एकीकृत यूएमएल उपयोग केस और अनुक्रम आरेख उत्पन्न करने के तकनीकी विवरण।
- आरेख उत्पादन बेस्ट प्रैक्टिसेज: जटिल प्रणाली ब्लूप्रिंट्स के लिए एआई आरेख उत्पादन के उपयोग के लिए ट्यूटोरियल जिसमें सही संरचनात्मक संबंध और लेआउट परंपराएं हों।
- एआई उपयोग केस आरेख सुधार उपकरण: फीचर पेज जो प्राकृतिक भाषा कमांड के माध्यम से कनेक्टर, संबंध और तत्व जोड़ने के चैट-आधारित संपादन क्षमताओं का वर्णन करता है।