多くの人はAIを使った作業でつまずくのは、プロンプトの書き方が悪いからではありません。

同じ対話を繰り返すほど肥大化し、最終的にはコンテキストのゴミ場になってしまいます。
今、私は自分のCodexワークスペースに「自動シェル変更リマインダー」を追加しました。
毎日、10個の固定作業エリアがあります：
内容、研究、戦略、製品、日常の仕上げ……
/morning、/next、session-end などのタスクをそこに詰め込みます。
問題は、長く使うほどに各スレッドの履歴が重くなっていくことです。
トークンがどんどん増え、
古いタスク、新しいタスク、仕上げの情報が混ざり合います。
最後にはモデルが賢くないのではなく、ワークスペースのシェルを変える時期です。
だから私はautomationにtokens_usedを監視させています：
50Mを超えたら
→ 固定されたスレッドを自動スキャン
→ Daily Rhythmのロールオーバーを通知
→ 古いスレッドをアーカイブ
→ 新しいスレッドに引き継ぎ
これは潔癖症のように聞こえるかもしれませんが、実はAIワークフローの衛生システムです。
長期間CodexやClaudeを実業で使う人は、最終的に重要なのはプロンプトの書き方ではなく、ワークスペースを常にメンテナブルに保てるかどうかです。