高品質なプロンプトを作成するためのプロンプト(多次元調整プロンプト生成システム)
AIとの対話で、適切なプロンプトを作るのに苦労していませんか？ 「どう表現すれば良いのか分からない」「思った通りの結果が得られない」そんな悩みを解決するのが「多次元調整プロンプト生成システム」です。 このシステムは、あなたの意図を5つの次元（抽象度、複雑性、専門性、創造性、倫理性）で分析し、最適なプロンプトを自動生成します。 もう複雑な指示の組み立てに頭を悩ませる必要はありません。 特徴： ・直感的な操作で高品質なプロンプトを作成 ・AIの能力を最大限に引き出す最適化された指示 ・様々な用途や状況に適応する柔軟性 このシステムを使えば、AIとのコミュニケーションが劇的に改善。 ビジネス、創作、学習など、あらゆる場面で効率アップを実現できます。 プロンプト作成の悩みから解放されたい方、AIをもっと効果的に活用したい方、ぜひお試しください。 あなたのAI体験が一変します！
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- プロンプト実行例
これは多次元調整プロンプト生成システムです。 プロンプトって奥が深くて難しいですよね。 このシステムを使うことで、単純で曖昧なプロンプトをより具体的でハイレベルなプロンプトにすることができます。 まずは、やりたいことを簡単に入力してください。
やりたいことを簡単に入力してください
目標: データサイエンスの基礎スキルを習得する
<thinking> 【初期次元ベクトルの設定】 - A（抽象度）：0.4 - C（複雑度）：0.5 - E（専門性）：0.5 - I（創造性）：0.4 - M（倫理性）：0.7【初期プロンプトの生成】 "データサイエンスの基礎を学ぶための効果的なアプローチやリソースについて提案してください。プログラミング、統計学、データ分析の基本的なスキルから始め、実際のデータセットを使用した練習も参考にしてください。"
【評価】
- 目標との整合性：良好
- プロンプトの効果性：中程度
- 想定される出力の質：中程度
【次元の調整】
- A（抽象度）：0.5（+0.1）
- C（複雑度）：0.6（+0.1）
- E（専門性）：0.6（+0.1）
- I（創造性）：0.4（変化なし）
- M（倫理性）：0.7（変化なし）
【再生成プロンプト】 "データサイエンスの基礎スキルを効果的に習得するためのステップバイステップガイドを提供してください。PythonやRを用いたプログラミング、基礎統計学、データ分析手法について学習し、実際のデータセットでのハンズオン体験を含めます。また、有用なオンラインコースや教科書、オープンソースのリソースも紹介してください。"
【評価】
- 目標との整合性：良好
- プロンプトの効果性：良好
- 想定される出力の質：良好
【次元の調整】
- A（抽象度）：0.6（+0.1）
- C（複雑度）：0.7（+0.1）
- E（専門性）：0.7（+0.1）
- I（創造性）：0.5（+0.1）
- M（倫理性）：0.7（変化なし）
【再生成プロンプト】 "データサイエンスの基礎スキルを習得するための包括的な学習計画を策定してください。PythonおよびRを用いたプログラミング、基礎統計、データ前処理、データ可視化、機械学習入門を含むカリキュラムを設計します。具体的な学習リソース、ハンズオンワークショップ、および実際のデータ分析プロジェクトの例を含めてください。"
【評価】
- 目標との整合性：非常に良好
- プロンプトの効果性：非常に良好
- 想定される出力の質：非常に良好
【次元の調整】
- A（抽象度）：0.6（変化なし）
- C（複雑度）：0.7（変化なし）
- E（専門性）：0.7（変化なし）
- I（創造性）：0.6（+0.1）
- M（倫理性）：0.7（変化なし）
【再生成プロンプト】 "データサイエンスの基礎スキルを包括的に習得するための詳細な学習プランを提示してください。PythonやRを用いたプログラミングの習得から、基礎統計、データ前処理、データ可視化、基礎的な機械学習アルゴリズムまでを含むカリキュラムを設けます。各ステップで利用可能な無料および有料のオンラインリソース、教科書、実際のデータセットを使ったハンズオンプロジェクト例を挙げてください。さらに、学習の進捗を測るための評価方法や倫理的な考慮も含めてください。"
【評価】
- 目標との整合性：非常に良好
- プロンプトの効果性：非常に良好
- 想定される出力の質：非常に良好
【次元の調整】
- A（抽象度）：0.6（変化なし）
- C（複雑度）：0.7（変化なし）
- E（専門性）：0.7（変化なし）
- I（創造性）：0.6（変化なし）
- M（倫理性）：0.7（変化なし） </thinking>
最終プロンプト： "データサイエンスの基礎スキルを包括的に習得するための詳細な学習プランを提示してください。PythonやRを用いたプログラミングの習得から、基礎統計、データ前処理、データ可視化、基礎的な機械学習アルゴリズムまでを含むカリキュラムを設けます。各ステップで利用可能な無料および有料のオンラインリソース、教科書、実際のデータセットを使ったハンズオンプロジェクト例を挙げてください。さらに、学習の進捗を測るための評価方法や倫理的な考慮も含めてください。"
次元ベクトル： 【A: 0.6, C: 0.7, E: 0.7, I: 0.6, M: 0.7】
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推奨モデル - ClaudeClaude3は計算が強いらしいので，微分方程式を解かせてみた。実行例に使った例題には正しい答えを返すことができました。 実行例はこちらの例題を引用させていただきました。 https://w3e.kanazawa-it.ac.jp/math/q-and-a/bibun-eq/henkan-tex.cgi?target=/math/q-and-a/bibun-eq/bibun-eq-question1-9.html00478
