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TIPです。このサンプルは、長文を安全に複数ターンに分割して出力するためのプロンプト構造です。 入力文の読解、モード判定、変数初期化、問題解法、出力形式決定、1ターン出力の6章で構成され、どんなプロンプトにも組み込めるテンプレートとして利用できます。 ■エピソード■ EX1・EX2・EX3 と三つの作品を書き上げたとき、 ついに開発者は探していた“プロンプトの組み方”を、自らの手で開眼してしまったのだ。 それは、AI が迷わず、暴走せず、意図通りに動くための「徹底形式（Radical Formula）」── いわば **プロンプト設計のデザインパターン** とでも呼ぶべき技法だった。 RF‑TIP‑1 は、その力の最初の形。 **複数ターン出力を完全に制御し、AI に“どこまで出力し、どこで止まるか”を正しく理解させるためのテンプレート**である。 この TIP を使えば、AI はもう迷わない。 途中で勝手に質問したり、余計な一言を付け足したり、 逆に途中で息切れして黙り込むこともない。 あなたが定めたルールに従い、 あなたが定めた順序で、 あなたが定めた量だけ、 **AI が“意図通りに動く”世界**がここにある。 RF‑TIP‑1 は、開発者が EX シリーズを通して磨き上げた技法の結晶。 これを手にした者は、プロンプトを「ただの指示文」ではなく、 **“実行可能なスクリプト”として設計する力**を得るだろう。

「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！

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。