Récemment, lorsque je parle à dots, il est devenu possible de demander du travail à la fois à Codex et à Claude Code.
J'ai fait de dots sur ChatGPT le centre de commande de mon travail.
J'exprime ce que je souhaite faire.
dots transmet les instructions à Codex ou à Claude Code selon la répartition des rôles que j'ai définie au préalable.
Ensuite, il me restitue les résultats dans un format facile à comprendre.
La répartition des rôles de chacun, le contenu du travail, la méthode à suivre et les données nécessaires sont tous stockés dans Obsidian.
J'utilise plusieurs IA, mais la seule à qui j'ai besoin de parler est dots.
C'est le plus grand changement dans ma façon de travailler actuellement.
Au lieu de simplement confier des tâches à chaque IA, l'IA intervient désormais même dans le processus consistant à décider à qui s'adresser et comment.
Je n'ai qu'à parler à dots
Jusqu'à récemment, chaque fois que j'utilisais une IA, je devais décider moi-même à laquelle m'adresser.
« Est-ce que cette tâche revient à Codex ? »
« Est-ce que celle-ci doit aller à Claude Code ? »
« Je voudrais impliquer une autre IA en cours de route, mais comment dois-je lui communiquer cela ? »
Indépendamment du contenu réel du travail, des étapes logistiques liées à la demande surgissaient systématiquement.
Dans mon environnement actuel, je laisse ce tri à dots.
Au moment où je m'exprime, je n'ai pas besoin de créer moi-même des instructions distinctes pour Codex et Claude Code. Je dis à dots ce que je veux faire, et il agit selon les rôles préétablis.
Entre dots et moi, nous échangeons tout simplement de manière normale.
Au-delà de cela, dots transmet les instructions à chaque IA concernée.
J'utilise Codex et Claude Code pour leurs rôles spécifiques.
J'ai défini leurs responsabilités à l'avance et centralisé le point de contact unique dans dots.
Si ma charge logistique augmentait à chaque fois que j'ajoute une nouvelle IA, ce ne serait pas plus simple ; je serais juste débordé à nouveau...
Ce n'est pas tant le nombre d'IA que vous utilisez qui compte, mais la quantité de logistique que vous gérez vous-même.
J'ai réalisé que cet aspect pouvait également être modifié.
Attribuer des rôles ne suffit pas à transmettre le contenu du travail
Pour que dots puisse répartir le travail, les informations dont ont besoin les destinataires désignés sont également nécessaires.
Savoir qui fait quoi est différent de savoir comment le travail est réellement exécuté.
Ce que je stocke dans Obsidian n'est pas seulement la répartition des rôles entre Codex et Claude Code.
Le contenu de chaque tâche.
La procédure pour cette tâche.
Les données nécessaires pour avancer.
Tous ces éléments se trouvent également dans le même coffre Obsidian.
Même si le responsable est désigné, s'il ne sait pas « quoi consulter et comment procéder », il devra revenir vers moi.
Par exemple, si la tâche consiste à rédiger un texte, il faut connaître le public cible et les règles de rédaction.
Si la tâche implique des chiffres, il faut les données sources.
Ce sont des exemples de division des types de travail, mais aucun des deux ne peut avancer uniquement sur la base de « à qui le demander ».
Dans mon environnement, je stocke également les règles de publication et les procédures opérationnelles dans Obsidian.
Cela garantit que l'IA responsable de cette tâche peut avancer en utilisant les informations nécessaires.
En apparence, mon interlocuteur est dots.
En coulisses, les informations qui soutiennent le travail se trouvent dans Obsidian.
Même si je change d'interlocuteur, je n'ai pas structuré les choses de manière à devoir recréer l'explication du travail à partir de zéro à chaque fois.
J'utilise également les informations accumulées dans Obsidian pour ma méthode de requête actuelle.
Le rôle de dots inclut aussi de s'assurer que je comprenne la réponse
Un autre aspect important de cette méthode d'utilisation concerne la réponse.
dots ne se contente pas de transmettre des instructions à chaque IA ; il me restitue également les résultats d'une manière « facile à comprendre ».
Il y a un coût temporel pour le demandeur lorsqu'il lit les réponses.
Même si le travail avance, si la charge liée au décryptage des explications augmente à ce stade, le destinataire se retrouve à nouveau débordé.
Même si les détails sont rédigés, si je ne sais pas quoi faire ensuite après les avoir lus, je finis par devoir poser davantage de questions.
Par exemple, dans un rapport, c'est plus facile à recevoir si l'on voit clairement ce qui est terminé, ce qui reste à faire et quelles décisions je dois prendre.
Selon que vous souhaitiez connaître le contexte détaillé ou simplement les points clés pour avancer, le format attendu change.
C'est pourquoi je veux réfléchir non seulement à la manière de demander du travail, mais aussi à la manière de recevoir les réponses.
À l'aller : dots prend mes indications et les convertit en instructions pour chaque IA.
Au retour : dots récupère les résultats de chaque IA et me les restitue dans un format compréhensible.
dots gère cet aller-retour.
Pouvoir demander des tâches complexes et recevoir des réponses que je comprends — les deux sont nécessaires pour passer à la prochaine consultation ou tâche.
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Pour ceux qui utilisent l'IA mais trouvent la publication difficile.
Arrêtez de repartir de zéro à chaque fois en regroupant vos ressources au même endroit.
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Commencez par le contenu du travail, pas par le nom des IA
Si vous souhaitez essayer une configuration similaire, au lieu de connecter plusieurs IA dès le départ, choisissez une tâche que vous demandez habituellement afin de clarifier votre réflexion.
Par exemple, si la tâche consiste à créer des brouillons pour X, écrire simplement « créer un texte » laisse floues les informations transmises au responsable.
Quel type de publication faites-vous ?
Quelles ressources sont utilisées ?
Jusqu'où voulez-vous que ce soit créé avant de vous le renvoyer ?
Lorsque ces éléments sont écrits, vous voyez ce qui doit être transmis lorsque vous séparez le point de contact de l'exécutant.
Pour organiser les descriptions de travail, vous pouvez utiliser un cadre comme celui-ci :
1Tâche à demander :2IA responsable :3Contenu du travail et procédure :4Emplacement des notes/données à utiliser :5Points à clarifier dans la réponse qui m'est destinée :
Stockez cette description dans Obsidian.
C'est comme si vous notiez non seulement à qui demander, mais aussi ce que le responsable utilise, comment il procède et sous quel format il restitue les résultats.
C'est un mémo pour organiser l'explication lors du transfert du travail au centre de commande.
Si le contenu du travail est visible à l'avance, « ce que je veux confier au centre de commande » devient également concret.
Au lieu de commencer par aligner des noms d'IA, réfléchissez à partir du travail que vous reliez constamment.
Je pense que cela facilite la création d'un modèle adapté à votre propre publication.
Conclusion
Si vous utilisez l'IA mais que vous êtes fatigué de devoir décider à qui demander, comment communiquer et comment lire les réponses, vérifiez si vous ne portez pas tout vous-même.
Vous n'avez pas besoin d'être constamment l'intermédiaire pour maîtriser l'IA.
Désormais, je parle à dots, en lui laissant le soin de transmettre les instructions à Codex/Claude Code et de me rapporter les réponses.
Si vous voulez essayer aujourd'hui, choisissez une tâche que vous demandez habituellement à l'IA et décrivez-la dans Obsidian en utilisant le cadre ci-dessus.
Interlocuteur : dots. Contenu/procédure du travail : Obsidian.
C'est avec cette combinaison que je fais fonctionner plusieurs IA.
Merci d'avoir lu jusqu'au bout !
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