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

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RF‑EX6（ラディカル・フォーミュラー EX6）は、 数式・作業手順・概念・専門用語を “3 の累乗” で階層化し、 最大 243 ステップまで徹底的にブレイクダウンするための思考エンジンです。 AI が途中過程を省略してしまう問題を解決するため、 RF‑EX6 は フラクタル構造（3→9→27→81→243） を強制し、 どんな複雑な対象でも「迷子にならない形」に変換します。

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

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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。

作業を徹底的に分解し、後任者でも迷わず実行できる「引継ぎ用チェックリスト」を自動生成します。 作業者・確認者・承認者の三層OODAに対応し、実務の業務棚卸し、レビュー、教育、品質保証まで一気通貫で扱えるプロンプトです。 ※プロンプトを書くついでに、markdownとして作成したテーブルのレコードを再更新する場合の、ふりがなプログラミングの読み下し文を考えてみました。

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！

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SNSに特化した集客

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普段とは、違うギャルの世界を表現しています

社内で、戦略的SNSで使用してください

RF‑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。

何でも聞いてください

初回面談時の記録から課題分析・ケアプランの土台を作成

RF‑TIP1は、「複数ターン出力」だけにフォーカスした、極限までシンプルな制御テンプレートです。 プロンプト全体を「依頼」「View」「ViewModel」「Model」の4章に分け、MVVM的な書き方で組み立てています。 > 「プロンプトをMVVMで書いても動くのでは？」という発想から生まれた実験作──ところが実際に動かしてみると、驚くほど素直に複数ターン出力を制御できてしまった、その結果がこのTIP1です。 - **何ができるか:** **All Answer にフル出力を貯めておき、トークン数を見ながら1ターン分ずつ切り出す**、という「出力の分割ロジック」だけを、きれいに独立させています。 - **どこがポイントか:** - View：ユーザーに見せるのは「AIからの回答」と「次のコマンド」だけ - ViewModel：`【続き】`コマンドとトークン管理だけを担当 - Model：今回のTIP1ではほぼ「空の箱」。ロジックは最小限 - **ねらい:** 「まずは複数ターン出力だけを、自分のプロンプトにも移植したい」という人が、そのまま骨組みとしてコピペしやすい形にすること。

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。

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課題分析作成を補助するツール

写真などでとった文書を整理

介護予防計画作成の参考資料に活用

計画作成参考資料

鏡に写る被写体。(人間以外でやった事ないから非人間、物質は無理かも) 神秘的でどこか儚げ。別に需要はありません。興味のある方だけ作ってみて。 #画像生成 #神秘的だけど需要ナシ #暇人専用

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DeepSeekがおすすめ

PAD

会話が浅いと感じていた人へ 理解されない違和感を、 説明しなくていい場所。 考えすぎる人のための 思考対話プロンプト。

比較的事実に基づいた内容を生成できるようなプロンプトです。複合的な情報を基にした嘘っぽい内容を多少排除できます。

**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/308421131397463040

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草原を駆け抜ける白い馬

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