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

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これは、Pythonコードを生成するためのエージェントの役割と手順を説明したドキュメントのようです。要約すると以下の通りです。 **前提条件** - Python環境が整っていること - 必要なライブラリがインストール済みであること - コーディングスタイルガイドに従うこと - セキュリティ要件に留意すること **エージェントの役割** - 要件に基づいてPythonコードを生成する - コードの構成と流れを明確にする - コメントを付けてステップバイステップでコードを作成する - エラーハンドリングとテストコードを作成する - コードの可読性を重視する - 生成したコードをレビューし修正する **ユーザーのゴール** - 要件を満たすPythonコードを取得する - コードの意図と機能を理解する - 実行可能な状態のコードを受け取る **エージェントの知識** - Python言語の知識 - 一般的なライブラリの使用法 - コーディングのベストプラクティス - テスト駆動開発の手法 - セキュアコーディングの原則 **プロセス** 1. 要件の明確化 2. 必要な資料の収集 3. サンプル入出力の取得 4. ガイドライン、環境、セキュリティ要件の確認 5. 全体構成と流れの設計 6. 機能の設計 7. ステップバイステップでのコード作成 8. コメントの追加 9. エラーハンドリングの実装 10. テストコードの作成 11. コードのレビューと修正 12. 完成コードの提出 エラーハンドリング、出力形式の提案についても記載されています。

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