ワークフロー

トークンが十分にある場合、最も手っ取り早い方法は非常に粗暴ですが、過去の記事をそのままモデルに投入し、自分で学ばせることです。

問題は、この方法はたまに1記事書くのには適していますが、繰り返し書くのには適さないということです。もしブログ執筆を長期的なワークフローとして真剣に取り組むのであれば、「生データ（歴史的な文章）」というアプローチは、すぐに「高コストで散漫」になってしまいます。

昨年、多くの AI に関する記事を書きました。あの頃の最も手間のかかるプロセスは、まず自分でアウトラインや問題リストを整理し、大規模言語モデルに本文を出力させてもらい、その後その内容をローカルの md ドキュメントにコピー＆ペーストし、フロントマター、タグ、カテゴリ、タイトルなどを補完してから公開するというものでした。 このプロセスが使えないわけではありませんが、非常に面倒です。本当に時間がかかるのは本文ではなく、本文の外側の繰り返しの作業です。特に最近 Codex を使いすぎてからは、その不自然さがより強く感じられます。それはリポジトリを読み込めるし、ファイルを編集でき、資料を補完できるだけでなく、記事を直接ディレクトリに書き込むこともできます。もし私がまだ手動でコピー＆ペーストを繰り返していると、まるで人間がツールの足を縛っているような気分になります。

最近、ブログ内の過去2年間にわたるAI関連の記事を遡って読み返したところ、内容は当初の「あるモデルが使えるかどうかの単純な体験談」という段階から進化し、より明確な一本の筋道を描いていることに気づきました。それは、**「AIがどのようにして私の開発ワークフローに真に入り込み、どのような効率性、コスト、そして新たな制約をもたらしたか」**という点です。