RF‑EX3 は、自然言語の文章から「因子」と「水準」を抽出し、構造的に理解できる形へ分解するための“意味論検討プロンプト”です。従来の EX1 が「動詞＋名詞の最小単位」を扱う構造化エンジンだったのに対し、EX3 はフィルモアの格文法（深層格）を導入し、文章の意味役割を体系的に取り出すことを目的としています。 文章を単文へ分割し、文節ごとに句分類を行ったうえで、動詞が要求する深層格（Agent／Experiencer／Object／Instrument／Location／Goal／Source／Co‑Agent／Time）を照合します。対応する文節が存在すれば抽出し、存在しない場合は「？」として欠落を明示します。これにより、仕様書や説明文に潜む曖昧さ（主語の欠落、行為者の不在、対象の不明確さなど）を構造的に炙り出すことができます。 さらに、抽出した深層格は 5W1H（Who／What／Where／How／When／From where／Where to／With whom／With what）へマッピングされるため、文章の意味構造を質問語ベースで確認することも可能です。結果は JSON 形式で保持され、Markdown／TSV／囲みなしの各形式で出力できます。 RF‑EX3 は文章生成ではなく「検討」を目的としたプロンプトです。文章の構造を可視化し、曖昧な記述を発見し、仕様の抜け漏れを防ぐための分析ツールとして設計されています。自然言語の意味論を扱うため、教育・仕様レビュー・文章理解など幅広い用途で活用できます。 #言語学 #意味論解析 #深層格 #格文法 #日本語文法 #述語項構造 #自然言語処理 #文節解析 #因子水準抽出 #設計支援 #要件定義 #仕様レビュー #レビュー支援 #曖昧さ検出 #主語欠落検出 #行為者判定 #文章構造化 #文章理解 #5W1H

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。

「Pythonでスクレイピングしたい」など、プログラミング言語とやりたいことを書くと、用途にあったGitHubリポジトリを検索しスターの多い上位3つのリポジトリを返してくれます。 またそのリポジトリについてのQiitaの記事も返してくれ、ライブラリについての説明とサンプルコードも書いてくれます。 開発の際のライブラリ探しに是非ご活用ください！

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