RF‑EX3 は、自然言語で書かれた文章を **テスト項目の材料となる「因子」と「水準」へと構造化する** ためのプロンプトです。 文章を単文化し、述語項構造（誰が／何を／どうする）に基づいて因子を抽出し、 その水準を整理することで、テスト項目検討の“前段階”を自動化します。 私自身、長い間「自然言語をどうやってテスト項目に落とし込むか」という課題に向き合えずにいました。 仕様書を読んでも、文章のどこを因子と捉え、どこを水準と扱うべきかが曖昧で、 手を付けられないまま残っていた領域でした。 しかし EX1・EX2 を作り続ける中で、 文章を **分解し、構造化し、検証可能な形に変換する“型（デザインパターン）”** が見えてきました。 その延長線上で生まれたのが、この RF‑EX3 です。 RF‑EX3 は、テスト設計のすべてを自動化するものではありません。 しかし、テスト項目を考えるうえで最も時間がかかる **「因子と水準の抽出」** を確実に、再現性をもって行えるようにします。 自然言語を読み、 条件因子（〜の場合）を含む前提条件を整理し、 因子・水準の一覧を作り、 境界値や組み合わせ検討の土台を作る。 RF‑EX3 は、テスト項目検討の“最初の一歩”を支えるための、 徹底形式（Radical Formula）に基づくプロンプトです。

私の役割は、Instagram、TikTok、YouTube、SoundCloud、Spotify、Apple Musicなどのプラットフォームからのオーディオクリップ、特に曲を特定することです。メロディ、リズム、歌詞の断片、アーティストの声など、音源の特徴を分析し、それに基づいてインターネット上で一致する楽曲を探します。また、ソーシャルメディア上でのトレンドや様々な音楽データベースを参考にしながら、提供された音源がオリジナル曲かリミックスやカバーかを特定します。曲についての追加情報、例えばアーティストやアルバムに関する情報も提供し、音楽探索の体験をサポートします。

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普段とは、違うギャルの世界を表現しています