Recientemente, cuando hablo con dots, se ha vuelto posible solicitar trabajo tanto a Codex como a Claude Code.
He convertido a dots de ChatGPT en el centro de mando de mi trabajo.
Yo digo lo que quiero hacer.
dots emite instrucciones a Codex o a Claude Code según la división de roles que le proporcioné por adelantado.
Luego, me devuelve los resultados en un formato fácil de entender.
La división de roles para cada uno, el contenido del trabajo, cómo proceder y los datos necesarios están todos almacenados en Obsidian.
Uso varias IA, pero la única con la que necesito hablar es dots.
Este es el mayor cambio en mi forma actual de trabajar.
En lugar de simplemente pedirle tareas a cada IA, ahora la IA interviene incluso en el proceso de decidir a quién pedirle qué y cómo hacerlo.
Solo necesito hablar con dots
Hasta hace poco, cada vez que usaba una IA, tenía que decidir por mi cuenta a cuál pedirle las cosas.
"¿Esta tarea debería ir a Codex?"
"¿Y esta otra a Claude Code?"
"Quiero involucrar a otra IA a mitad de camino, pero ¿cómo se lo comunico?"
Independientemente del contenido real del trabajo, surgían pasos logísticos para gestionar la solicitud a la IA.
En mi entorno actual, dejo esa clasificación en manos de dots.
Al momento de hablar, no necesito crear instrucciones separadas para Codex y Claude Code por mi cuenta. Le digo a dots lo que quiero hacer y actúa según los roles asignados previamente.
Entre dots y yo, simplemente conversamos con normalidad.
Más allá de eso, dots emite las instrucciones a cada IA correspondiente.
Uso Codex y Claude Code para sus roles específicos.
Decidí sus responsabilidades por adelantado y consolidé la ventanilla de consultas en dots.
Si mi carga logística aumentara cada vez que añado una nueva IA, no sería más fácil; simplemente volvería a estar más ocupado...
No se trata de cuántas IA usas, sino de cuánta logística cargas tú mismo.
Me di cuenta de que este aspecto también se puede cambiar.
Asignar roles no basta para transmitir el contenido del trabajo
Para que dots clasifique el trabajo, también se necesita la información que requieren quienes lo van a ejecutar.
Quién se encarga de qué es distinto a cómo se realiza realmente el trabajo.
Lo que almaceno en Obsidian no es solo la división de roles entre Codex y Claude Code.
El contenido de cada tarea.
El procedimiento para esa tarea.
Los datos necesarios para avanzar.
Todo esto también está en la misma bóveda de Obsidian.
Incluso si el responsable está definido, si no se le indica "qué revisar y cómo proceder", tendrá que preguntarme.
Por ejemplo, si la tarea es redactar un texto, necesitas el público objetivo y las reglas de escritura.
Si la tarea implica números, necesitas los datos de origen.
Estos son ejemplos de cómo dividir tipos de trabajo, pero ninguno puede avanzar basándose únicamente en "a quién pedirle".
En mi entorno, también almaceno las reglas de publicación y los procedimientos operativos en Obsidian.
Esto garantiza que la IA responsable de esa tarea pueda avanzar utilizando la información necesaria.
En la superficie, mi interlocutor es dots.
Detrás de escena, la información que respalda el trabajo está en Obsidian.
Aunque cambie dónde consulto, no lo he estructurado de manera que tenga que recrear la explicación del trabajo desde cero cada vez.
También estoy utilizando la información que he acumulado en Obsidian para mi método actual de solicitudes.
El trabajo de dots incluye asegurarse de que yo entienda la respuesta
Otro aspecto importante de este método de uso es la respuesta.
dots no solo emite instrucciones a cada IA; también me devuelve los resultados de una manera "fácil de entender".
Leer las respuestas tiene un costo de tiempo para quien las solicita.
Incluso si el trabajo avanza, si ahí aumenta la carga de descifrar explicaciones, el receptor vuelve a saturarse.
Aunque haya detalles escritos, si después de leerlos no sé qué hacer a continuación, termino teniendo que hacer más preguntas.
Por ejemplo, en un informe es más fácil recibirlo si puedes ver qué está terminado, qué falta y qué decisiones debes tomar tú.
Dependiendo de si quieres conocer el contexto detallado o solo los puntos clave para avanzar, el formato deseado cambia.
Por eso, quiero considerar no solo cómo solicitar el trabajo, sino también cómo recibir las respuestas.
De salida: dots toma lo que le digo y lo convierte en instrucciones para cada IA.
De regreso: dots toma los resultados de cada IA y me los devuelve en un formato comprensible.
dots gestiona todo este viaje de ida y vuelta.
Poder solicitar tareas complejas y recibir respuestas que entiendo: ambas cosas son necesarias para pasar a la siguiente consulta o tarea.
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Para quienes usan IA pero les resulta difícil publicar.
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Empieza por el contenido del trabajo, no por los nombres de las IA
Si quieres probar una configuración similar, en lugar de conectar múltiples IA desde el principio, elige una tarea que sueles solicitar para organizar tus ideas.
Por ejemplo, si la tarea es crear borradores para X, escribir simplemente "crear texto" deja poco clara la información que se le pasa al encargado.
¿Qué tipo de publicación estás haciendo?
¿Qué materiales se están utilizando?
¿Hasta qué punto quieres que esté creado antes de que te lo devuelvan?
Cuando esto queda escrito, puedes ver qué necesitas transmitir al separar la ventanilla de consultas del encargado de ejecutar el trabajo.
Para organizar las descripciones del trabajo, puedes usar una estructura como esta:
1Tarea a solicitar:2IA responsable:3Contenido y procedimiento del trabajo:4Ubicación de las notas/datos a utilizar:5Cosas que deben quedar claras en la respuesta para mí:
Guarda esta descripción en Obsidian.
Es como anotar no solo a quién pedirle, sino qué usa el encargado, cómo procede y en qué formato devuelve los resultados.
Es un memo para organizar la explicación cuando le pasas el trabajo al centro de mando.
Si el contenido del trabajo es visible de antemano, "lo que quiero delegar al centro de mando" también se vuelve concreto.
En lugar de empezar alineando nombres de IA, piensa desde el trabajo que conectas constantemente.
Creo que así es más fácil crear un formato que se adapte a tu propia forma de publicar.
Conclusión
Si usas IA pero te agota decidir a quién pedirle, cómo comunicarlo y cómo leer las respuestas, revisa si lo estás cargando todo tú mismo.
No necesitas ser siempre el enlace para dominar la IA.
Ahora hablo con dots, dejando en sus manos las instrucciones para Codex/Claude Code y las respuestas de vuelta hacia mí.
Si quieres intentarlo hoy, elige una tarea que normalmente le pides a la IA y descríbela en Obsidian usando la estructura anterior.
Interlocutor: dots. Contenido/procedimiento del trabajo: Obsidian.
Estoy trabajando con múltiples IA usando esta combinación.
¡Gracias por leer hasta el final!
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