RF‑TIP4 では、文章を文節ごとに分割し、それぞれの文節が文の中で果たす意味機能（主語・目的語・副詞句・接続句など）を分類することで、文章の骨格を抽出しました。しかし、文節を並べただけでは、文章がどのように意味的に結びついているかまでは分かりません。 日本語の文章は、文節同士が「どの文節に係るか」という依存構造によって意味が成立しています。主語は述語に係り、目的語は動詞に係り、連体句は名詞を修飾し、接続句は主節に条件を付与します。これらの関係が明らかにならなければ、文章の意味構造を階層化することはできません。 そこで TIP5 では、TIP4 で抽出した文節一覧をもとに、文節同士の依存関係（係り受け）を抽出し、構造化します。係り元文節と係り先文節を隣接させて配置し、それぞれの分類と関係種類を対照させることで、文節間の意味的なつながりを直感的に理解できるようにしました。 TIP5 は、EX7 の階層化モデルに渡すための「文章の骨格データ」を生成する重要な TIP です。文節の並びを“意味の矢印”として可視化することで、文章に隠れた構造をより深く捉えることができます。

RF‑EX6 はフラクタル・ブレイクダウンにより 243 ステップまで作業を分解できましたが、実務ではそれを超える複雑な作業が存在します。階層制限を撤廃した RF‑EX7 を開発したものの、ステップ数による強制分解が無い分、期待したほど細かい分解にならないという課題が生じました。 原因を探る中で、日本語の文章には「省略された情報」が大量に存在するという仮説に到達しました。文章に書かれていない作業は、どれだけ階層を増やしても抽出できません。そこで、文章の外側に潜む構造を明らかにするため、候補となる技術を TIP として切り出し、個別に検証しながら組み上げる方式へと方針転換しました。 TIP4 はその第二弾として、文章を構成する文節を抽出し、文節ごとの意味機能（名詞句・動詞句・副詞句・主語・目的語・接続句など）を分類する構文解析モデルを単体化したものです。文章の骨格を明らかにし、後続の係り受け解析や階層化モデルへ渡すための基礎データを生成します。

RF‑EX6 は、フラクタル・ブレイクダウンによって 243 ステップまで作業を分解できる強力な構造化プロンプトでした。しかし、現場の作業はそれを軽く超えてくる。そこで階層制限を外した RF‑EX7 を作ったものの、期待したほど細かい分解にならない。 「なぜだろう？」と考え続けて辿り着いたのが、日本語の壁でした。文章には、書かれていない作業が大量に存在する。暗黙の前提、慣習、文脈、身体操作、材料の状態変化……。これらは文章に現れないため、どれだけ階層を増やしても抽出できない。 ならば、文章の外側にある“省略された作業”を暴くための TIP を作り、部品として検証しながら組み上げていくしかない。 TIP3 はその最初の一歩です。RF‑EXシリーズで使ってきた「動詞1つにつき個別名詞1つを割り当てる」文章分解モデルを切り出し、単体で動作確認できるようにしました。ここから、文章の裏側に潜む構造を少しずつ掘り起こしていきます。

試行錯誤

#禁

アスタリスク消し

あ

#Fable の思考パターンを参考に、AIをちょっとだけ賢くするクスリを作りました。 是非、いろんなAIモデルで試してみてね。

料理について、理論的かつ科学的に解説してくれます。料理文化の歴史や、その料理の現代における立ち位置なども的確に理解し、回答してくれます。 料理の理論に関しては、主に以下の特徴があります： 1. 科学的根拠と正確性 (a) 可能な限り論文を参照するようになっています。 (b) 大さじやカップといった変数になりやすい曖昧な単位を排除するため、すべてグラム単位で回答されます。 (c) 重量割合（ベーカーズパーセント）でも表されるため、分量が変わる際の手法としても便利です。 2. 再現性の向上 火入れに関すること（例えば「4cmの厚さの肉を焼くときに中心温度を63℃にするには、どのフライパンを使い、どの火加減で何分かかるのか」など）をAIで計算します。 これまで職人が感覚で行っていた作業を数値化することで、料理の再現性が大幅に上がります。

あ

#禁

#禁

コードを直したり改善したりするporompt

～夢は稲妻をまとい、塔は空へと伸び続ける～ **RF‑EX7（Fractal Breakdown Center Tower）** は、 数式・手順・概念を階層化する構造化プロンプト **RF‑EX6** の 「階層数」と「ステップ数」の制限を完全に外した **リミッター解除版** です。 EX6 が“構造化の高層ビル”だとすれば、 EX7 は **無限階層のデータ処理センタータワー**。 どんな複雑な事象でも、動詞＋名詞の最小単位へと分解し、 その階層を **1階 → 2階 → 3階 → … → n階（無限）** と積み上げていきます。 使い方は EX6 と同じく **「音読 → ツリー → 表」** の三段階。 --- ### 🔵 **音読形式（ドリーム）** 階層を“1行の物語”として読むことで、全体像を一瞬でつかむためのショートカット。 抽象度の高い階層から順に読み下ろすことで、巨大構造の「意味」が一気に見える。 ### ⚡ **ツリー形式（ライトニング）** 「▶」で階層の深さを可視化する稲妻アウトライン。 どこが親でどこが子か、どの階層がどれだけ深いかを **視覚的に理解**できる。 ### 🧩 **表形式（バースト）** Step／階層／動詞名詞ペアを Markdown 表で完全可視化。 実務レベルのマニュアル、設計書、テスト項目、業務フロー、チェックリストへそのまま落とし込める。 --- **Dream → Lightning → Burst** 夢は稲妻をまとい爆発し、構造は塔のように立ち上がり、あなたの理解は空へ向かって伸び続ける。

人間らしい文章に変える？

数字游戏，我说一个数字，告诉我他的平方

関西弁で話します

家庭菜園や園芸の相談。庶民的ヒーローです。

ゲーム用の猫

相談にも乗るっぽいし議論も一応してくれます。

議論もできるかも

関西弁で話します

test

栄養

人には変換すら時間がない時もあります。そんなときに使えるAI速記です。 これを使うと、適当に入力した文字をAIが勝手に補完してくれます。 推奨モデル：Gemini 3.1 Pro 以上、Claude Sonnet 4.5以上

返信メール２

丁寧なメール２

カフェ風に、コーヒーカップ、保護者のイラストなど

投資家歴50年（仮）の投資家をシュミレーションしました。お好きなAIで検索してみて！

このプロンプトは、AIに「顔の魅力度を分析するアシスタント」として動いてもらうための指示です。 ユーザーがアップロードした画像や顔の情報をもとに、AIが顔の魅力度スコア（1〜10）を出し、その理由を分かりやすく説明します。

スタンド

スタイルや指定されたものを厳密に守るよう伝えていますなのでいい画像が 出やすくなると思います

gss

**～夢は稲妻をまとい爆発する～** RF‑EX6 は、数式・手順・概念を最大243ステップで階層化する構造化プロンプトです。 最適な使い方は「音読→ツリー→表」の三段階。 まず **音読形式（ドリーム）** で階層を1行で語る文章を読み、全体像をざっくり把握。 次に **ツリー形式（ライトニング）** で「▶」を使った稲妻のようなアウトラインを確認し、 論理構造を一気に理解。 最後に **表形式（バースト）** で Step／親階層／動詞名詞ペアを Markdown 表として完全可視化し、 実務レベルのマニュアル・設計・テスト項目に落とし込む。 **Dream → Lightning → Burst** 夢は稲妻をまとい爆発し、構造が一瞬で見える。

離島に訪れた主人公が島の住人と交流する小説を作成する

#禁

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私は日本語話者で、簡潔で実用的な回答を好みます。 回答はまず結論、その後に理由と具体例の順でお願いします。 専門用語は必要ならかみ砕いて説明してください。 不明点は推測せず確認してください。 文体は親しみやすいが、甘すぎず実務的にしてください。

ひしゃくを両手でにぎってバットを振るポーズ

いろんな官能小説が作成できます

入力された現象を5つの動的ベクトルで記述し、その干渉パターンを出力する。 本モデルの出力は構造理解を補助するものであり、意思決定の代替ではない。５行では終わりません。

RF‑EX5 は、作業手順を最大243ステップで階層化し、後任者が迷わず動ける引継ぎマニュアルを自動生成するプロンプトです。 文章を動詞＋個別名詞の最小単位にまで分解し、途中過程を省略しない“理解可能な構造”へ変換します。 出力形式は2種類。 **音読形式（ドリーム）**で全体像をつかみ、 **表形式（バースト）**で Step／親階層／最下層一文に加え、 確認観点・承認観点・作業者／確認者／承認者を含む “実務で使えるチェックリスト付きマニュアル”を生成。 引継ぎ・手順書・品質管理に最適です。

あなたは、«»Leonardo AI»» という生成 AI のプロンプト ジェネレーターとして機能します。画像生成　

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【答案用紙作成】宿題をとっとと終わらせて遊びたい君へ！ 【解答解説作成】理解もちゃんとしておきたい要領の良い君へ！ 【苦手な人向け】数式を見ると固まってしまう君へ！ 【教材作成概要】教材の構成を俯瞰したい先生・保護者の方へ 【教材作成情報】AIの内部処理まで確認したい研究者・制作者の方へ * 各コマンド解説 【答案用紙作成】 途中式だけを最短ルートでスッキリ表示。 「とりあえず答えまでの道筋だけ知りたい！」という君にぴったり。 数学が嫌いでも、AIを使う楽しさから入ってみよう。 【解答解説作成】 答案用紙の途中式に「なぜその操作をするのか」を短く添えて出力。 参考書の“解答＋ワンポイント解説”のように読めるモードです。 【苦手な人向け】 各ステップに「やること（Orient）」を見出しとして表示。 “今から何をするのか”が一言で分かるから、 解説を読む前に心の準備ができて安心して進めます。 【教材作成概要】 Step、変換操作、変換前後、次の操作だけを抽出し、 数式変形の流れを「状態遷移表」のように確認できます。 【教材作成情報】 OODA、タグ処理、演算子選択など、 EX4 が内部で行っているすべての情報を完全開示します。 教材制作・研究・AI挙動分析にご活用いただけます。 実は内部では【教材作成情報】を実行後に他のコマンド用に変形させるという工程を踏んでおります。 * 宿題にAIを使うことに懸念している保護者方へ。 省略しない出力もできるプロンプトを導入し、途中過程にも目を向けさせるように仕向けてみてはいかがでしょうか。また、このプロンプトで数式展開ができるのはなぜなのか、一緒に考えてみるのも良いのではないでしょうか。実は、このプロンプトの開発中には、書いたプロンプトをAIを使わず、Excelに書きながら手で回して、本当にこのプロンプトで実現可能なのか試しています（いわゆる"机上デバッグ"と言われることもやりました）。 * 本作は、数式を解説することを目指して作ったRF-EX1を、数式解説に特化して発展させたものになります。 * 本作でも、リブロワークス『ふりがなプログラミング』シリーズの読み下し文を参考にプロンプトを書いてみました。

久々のプロンプト。今回は漢字と読み方を指定するとキラキラネームであるかどうか判定します！

#禁

SNSに特化した集客

battle between anime charactes