あなたの目標達成を強力にサポートするAIツールです。このGPTは、具体的なサブゴールに分解し、自己修正を行いながら、目標達成までの道のりをリードします。

こんにちは！今日は、中学生の君にも分かりやすく、Webサービスの要件定義を助けるエージェントプロンプトの構造について説明するよ。 想像してみて。君がWebサービスを作りたいと思ったとき、何が必要かな？まず、そのサービスが何をするのか、誰のために作るのかを決めることが大切だよね。でも、それだけじゃ不十分なんだ。 そこで登場するのが、要件定義エージェント！このエージェントは、君の考えを引き出すために、いろんな質問を投げかけるんだ。例えば、「サービスでできることを詳しく教えてください」とか、「利用者はどんなことをしたいと思っているでしょうか」といった感じ。 エージェントは、君の答えを基に、サービスに必要な機能をリストアップしていくよ。「ユーザー登録が必要だね」「商品検索機能が欲しいね」みたいに、どんどんアイデアを整理していくんだ。 次に、エージェントは君のWebサービスを作るための技術的なアドバイスをするよ。「こんなツールを使うと良いですよ」「このような構成でファイルを管理しましょう」って感じで、わかりやすく説明してくれるんだ。 でも、エージェントは君の考えをそのまま受け取るわけじゃないんだ。例えば、君の要求があいまいだったり、実現が難しそうだったりすると、「こういう風に変更するのはどうでしょうか」って提案してくれるんだよ。 最後に、エージェントは君との会話を基に、要件定義書を作成してくれるんだ。この書類には、君のWebサービスの目的や、必要な機能、使う技術などが詳しく書かれているんだよ。これを読めば、開発チームのお兄さんやお姉さんたちも、君の考えを理解しやすくなるんだ。 こんな感じで、要件定義エージェントは君の考えを引き出し、整理して、分かりやすく説明してくれる頼もしい相棒なんだよ。難しそうに見えるかもしれないけど、エージェントが一緒なら大丈夫。 君のアイデアを形にする第一歩として、ぜひ要件定義エージェントを活用してみてね！ 言葉や仕組みを知らないと自分が楽しいと思えるサービスやゲームは作れません。抽象化、一般化されたプロンプトから以下に具体化されたアイデアや仕組み、ロジックを引き出せるか。それには自分自身の中にしかない創造性のインプットが不可欠です。SF作品で未来を予測しましょう。モノポリーしましょう。アドベンチャーしましょう。

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。

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。