ますます価値の高まっているスキルの一つは、コードベースと十分に同調し、目の前の問題の必要性に応じて、費やす労力とモデルを切り替えられることだ
間違えると壊滅的な結果になるものには、Fableを最大限の労力と複数回の事後検証レイヤーとともに使う
あると望ましいが、2回か3回のテストが必要になっても壊滅的ではないものには、Opusを使う
ドキュメントの執筆に関するものには何でもSonnetを使う(ただし、機械的なdocstringは対象にするが、理由付けを必要とするものは対象にしない)
(もちろん、特にエージェントの出力レビューでは、Anthropic以外のプロバイダーも使う)
トークンへの支出に対するROIを最大化するために、フレームワークを使ってさまざまな問題を切り替えながら対処できるようになること
これによってX金額の費用を節約または生み出せるのであれば、修正のために一定量の労力を注ぎ込むのは合理的だ
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