ChatGPT Proの利用枠を使い切った体験をきっかけに、長く複雑になったAIアシスタントの指示やツール構成を整理しました。GPT-5.6 Solを監督役、DGX Spark上のQwen3.8を実行役にした試行から、AIの仕事を丸投げせずタスクと受け入れ条件を明確にすることがトークン節約とマネジメントの両方に効くと考えます。
00:00 オープニングと久しぶりの散歩収録
01:04 ChatGPT Proの利用枠を使い切った話
03:20 代替AIを普段から試しておく大切さ
04:45 複雑な指示とツールがローカルLLMを迷わせる
06:14 AIのための環境整備とオンボーディング
07:07 GPT-5.6 Solを上司にしてQwenへ仕事を任せる
08:03 丸投げして全部直すダメ上司からの改善
10:00 ローカルLLMでクラウド側のトークンを減らす
11:04 AIサービスの変化に備える仕組みづくり
12:31 xangiのマルチワークスペースとOpenCode対応
14:17 AI活用からマネジメントを学ぶ
14:56 お便り募集とエンディング
リンク
- xangi v0.53.0
https://github.com/karaage0703/xangi/releases/tag/v0.53.0
- DGX Sparkで色々なローカルLLMを動かした比較結果
https://zenn.dev/karaage0703/articles/fcca40c614dffd
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