複数LLMの役割分担を固定して運用する画期的なアプローチ：Codexで考えて、Gemini/Claudeで作るproduct#llm📝 Blog|分析: 2026年4月23日 13:40•公開: 2026年4月23日 13:35•1分で読める•Qiita LLM分析この記事は、複数の大規模言語モデル (LLM) に特定の固定された役割を割り当てることで、ワークフローの曖昧さを排除する非常に実用的で素晴らしいアプローチを提供しています。Codexを計画および監査役に、GeminiとClaudeを実装役に、そしてChatGPTを壁打ち用として指定することで、レビューのミスや冗長なタスクを大幅に削減できます。AI駆動の開発プロセスを合理化し、運用の安定性を最大化したい人にとって素晴らしいガイドとなる内容です！重要ポイント•複数の大規模言語モデル (LLM) に固定の役割を割り当てることで、責任の曖昧さを防ぎ、手戻りを削減できます。•Codexは高レベルな計画や最終監査に使用し、GeminiとClaudeをメインのコード実装役として活用します。•指示のための構造化テンプレートを使用し、OpenClawなどのツールを運用に活用することで、非常に安定した低コストなAIワークフローが実現します。引用・出典原文を見る"私はこの問題を、モデルごとの役割を固定することで解消しました。基本ルールはシンプルです。Codexで考えて、Gemini/Claudeで作って、Codexで締める。重要なのは、どのモデルが一番優秀かではなく、どの工程を誰に任せるとブレにくいかです。"QQiita LLM2026年4月23日 13:35* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Discovering the Unified Consensus: How Shared AI Training is Shaping the Future新しい記事Anthropic Achieves Monumental $1T Valuation, Surpassing OpenAI on Forge Global関連分析productGoogleがGemini統合によりスマートホームの大人気機能を復活2026年4月23日 15:37productLTXが画期的なHDR IC-LoRAを公開：AI動画をプロの制作パイプラインへ2026年4月23日 15:40product開発ワークフローの革新：LLMをリポジトリ理解に基づかせる2026年4月23日 15:16原文: Qiita LLM