AI分野において、Codexの自己蒸留（self-distillation）の仕組みが最近注目を集めています。OpenAIのプログラマであるVaibhav（通称VB）がそのテクニックを共有し、単純なプロンプトでCodexを使い、繰り返し作業を自動化し、効率を高めることを紹介しました。VBは、コピーアンドペーストされた指示をCodexに入力すると、自分の過去の会話履歴を自動的にスキャンし、よく手動で行っている作業を識別して、再利用可能なツールにまとめることが可能だと明らかにしています。

ネットユーザーからのフィードバックを受け、VBはプロンプトの2.0バージョンを迅速にリリースし、機能をさらに強化しました。OpenAIの社長であるGreg Brockmanもこの知られざる事実をソーシャルメディアで共有し、Codexが実際にはオープンソースであることを明らかにしました。

では、このような自己蒸留の仕組みはどのように実現されているのでしょうか？VBの最初のプロンプトは簡潔で、ユーザーの最近の会話の中で繰り返される要求を認識し、再利用可能なワークフローまたはカスタムエージェントを作成するかどうかを提案するためのものです。第一版のプロンプトは短くても、多くの用語がプログラマー特有のものであり、多くのフィードバックを受けた後、VBはそれを拡張しました。

第二版のプロンプトは9行から35行に増え、データソースとカバー範囲も大幅に拡大されました。コード作業だけでなく、執筆、計画、コミュニケーション、運用などのさまざまな業務シナリオにも対応するようになりました。このバージョンの指示は、提案だけでなく、信頼性の高いプロジェクトを直接生成することも可能です。4つの種類に分類されます：固定プロセスのSkill、調査タスクのSubagent、定期的なチェックのAutomation、およびパッケージ化しないSkipです。

ただし、反響が大きかったにもかかわらず、過去の記録によるTokenの消費に関する懸念は依然として存在しています。この点について、VBは明確な回答を与えず、ユーザーに対して大胆に試すよう促しています。また、OpenAIは最近、Codexのレート制限を引き下げ、より多くの人がこの機能を体験できるようにしています。

最後に、VBは技術専門家であり、Codexの熱心なユーザーでもあります。彼はSNS上で自分自身がCodexを使う日常を共有しており、1か月以上IDEを開かずに、すべての作業をCodexに依存していると述べています。明らかに、彼はCodexに対する情熱が非常に強いのです。

ポイント：

🌟 **Codexの自己蒸留機能**：簡単なプロンプトで、Codexが繰り返し作業を識別し、再利用可能なツールを自動的に生成します。

🚀 **バージョンアップ**：第2版のプロンプトはデータソースとカバー範囲が大幅に拡大され、多様な業務シナリオに対応しています。