- プロンプト実行例
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何を言いたいのか
件名: 旅行のガソリン代について
田中様
いつもお世話になっております。山本と申します。
この度は、私が運転する旅行についてご連絡させていただきます。
旅行に使用する車両のガソリン代について、事前にお支払いいただきたく存じます。
どうぞよろしくお願いいたします。
お忙しいところ大変恐縮ですが、ご検討いただけますと幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。
山本より
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要約
推奨モデル - Gemini**Radical Formula EX2(ラディカル・フォーミュラー・EX2)** ――その誕生の裏側には、ひとりの開発者の執念があった。 #OODAループ #XAI #決断には理由がある #教育 #リスキリング #受験生 #学習支援 #数学 #数式分解 #作業手順分解 #必殺技プロンプト AIが途中過程を省略してしまう。 じゃがいもさん、にんじんさんが忽然と姿を消す。 数式の途中が飛ばされ、作業手順がまとめられてしまう。 “省力化バイアス”――それは、AI時代の新たな壁だった。 ある日、ひとつの仮説が生まれる。 **「OODAループを、Radical Formula EX に組み込めないか」** 思考実験は、静かに始まった。 試行錯誤の末、決定的な発見があった。 **問題を解くという行為そのものが、OODAループで動いている。** Observe(観察) Orient(方位づけ) Decide(決断) Act(実行) そしてその間には、AIが語らなかった“理由”が潜んでいた。 **Decide-Reason――決断の根拠。** さらに、開発者は自ら作ったRF-EX1(※)をプロンプト設計に適用。 AIの出力を分解し、その分解結果をプロンプトに再投入する。 自己適用による改善。 省略を許さない表形式。 辞書型OODAループ。 対象が消えない構造。 複数ターンでも壊れない実行環境。 静かな闘いは続いた。 CopilotとGeminiの間で、何度も繰り返された検証。 じゃがいもさん・にんじんさんは、ついに消えなくなった。 ――こうして、RF-EX2 は完成した。 数式分解、作業手順、受験勉強、リスキリング、学習支援。 あらゆる場面で途中過程を完全可視化する、 **AI時代の新しい“推論OS”** がここに誕生した。 (※)前作 RF-EX1(ラディカル・フォーミュラー・EX)=数式・手順・徹底分解解説プロンプト= https://oshiete.ai/items/30842113139746304000474要件定義・設計
推奨モデル - GeminiRF‑TIP2は、「プロンプトには**入れ物と手順だけ書けばいい**」という発想を、MVVMアーキテクチャでそのまま形にしたサンプルです。 役割やペルソナを細かく指定しなくても、**前のターンを踏まえる/踏まえない**といった「文脈の扱い方」を、コマンドとロジックだけで切り替えられることを示しています。 > 「依頼がちゃんと定義されていて、MVVMで箱と流れが決まっていれば、人格指定はいらない」──その仮説を検証するための、実用レベルのサンプルがTIP2です。 #### 章立て「依頼・View・ViewModel・Model」とその役割 - **依頼(Request):** このプロンプト全体の「目的」と「入口」を定義する章。 - ここで「この章は入口です」「Processを実行せよ」と宣言することで、 **AIに対して“どこから処理を始めるか”を明示**している。 - **View:** ユーザーが実際に目にするレイヤー。 - `AIからの回答` - `次のコマンド` だけを表示することで、**内部ロジックを一切見せずに、インターフェースだけを固定**している。 - **ViewModel:** 入力→処理→出力の「流れ」を制御する頭脳。 - `Process`で - 入力文の格納 - `ModelProcess`の呼び出し - 複数ターン出力(トークン管理+【続き】コマンド) を一手に引き受ける。 - ここには「**どう見せるか/いつどこまで見せるか**」のロジックだけを書き、 **何を計算するか**はModelに任せている。 - **Model:** システムの「意味」と「ルール」を持つ層。 - プロンプト名・ウェルカムメッセージ - `コマンド決定表`・`前のターンとの関係性決定表` - `通常問題解法`・`特殊問題解法`・`出力形式決定` など、**文脈の解釈と処理方針の決定をすべてここに集約**している。00176