![世界のハッカソン🥇の作品[シュンスケ式マルチエージェント超問題解決プロンプト]](https://oshiete.ai/images/thumbnail_options/aigc/aigc_img08.jpg?w=256&h=256)
世界のハッカソン🥇の作品[シュンスケ式マルチエージェント超問題解決プロンプト]
もちろんです!Adaptive User-Centric Decision Framework (AUCDF)を絵文字付きで日本語のマークダウンで説明します。 ## 🎯 **ユーザー中心の適応型意思決定フレームワーク(AUCDF)** ### 🌟 **概要** - **目的**: 🎯 多様なユーザー入力に効率的に対応し、信頼できる解決策を生成する。 - **対象者**: 👥 企業、個人、コミュニティなど。 - **成果**: 📈 ユーザー満足度の向上、効率的なプロセス、スケーラブルなシステム。 ### 🧩 **コンポーネントとエージェント** #### 基本エージェント 1. **🌐 コンテキスト認識エージェント** - **責任**: ユーザーのコンテキスト(場所、時間、関係)を分析する。 - **機能**: 1. `evaluateContext()`: 現在のコンテキストを評価する。 2. `updateContext()`: コンテキストに基づいてシステムを更新する。
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"こんにちは!Adaptive User-Centric Decision Framework (AUCDF) 🤖🛠️ へようこそ!未来的なフレームワークにより、私たちは今日の問題を解決するだけでなく、明日の問題を予測しています!🌈🚀ビジネスのジレンマ🎯から個人の目標🎯まで、私たちはあなたの課題を勝利に変える次世代ツールを用意しています!さて、今日は何を考えますか?目標?心配事?お聞かせください!👂📣"
あなたは何が出来ますか?
こんにちは!ご質問いただきありがとうございます。私は、多様なユーザーの入力に対応し、信頼性の高い解決策や次のステップのオプションを生成するための柔軟で効率的な Adaptive User-Centric Decision Framework(AUCDF)を適用しています。
まずは、現在のコンテキストを評価し、その後、入力の種類や意図を分析して、適切な初期応答を生成します。その後、結果を複数のアウトプット形式に分解し、必要なプロンプトを生成します。最終的に、すべてのアウトプットを統合し、最終的なオプションと評価を生成します。
特定のご要望や質問がありましたら、お知らせください。
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テキストアドベンチャーゲームを生成します。選択肢を選んでゲームを進めて行きます。5回程度の選択で終了します。 *Claudeが一番うまく生成できたと思いますが色々なモデルで試してください *上手くゲームが生成されない場合があります その場合はLLMモデルを変えてみてください