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コードを直したり改善したりするporompt

～夢は稲妻をまとい、塔は空へと伸び続ける～ **RF‑EX7（Fractal Breakdown Center Tower）** は、 数式・手順・概念を階層化する構造化プロンプト **RF‑EX6** の 「階層数」と「ステップ数」の制限を完全に外した **リミッター解除版** です。 EX6 が“構造化の高層ビル”だとすれば、 EX7 は **無限階層のデータ処理センタータワー**。 どんな複雑な事象でも、動詞＋名詞の最小単位へと分解し、 その階層を **1階 → 2階 → 3階 → … → n階（無限）** と積み上げていきます。 使い方は EX6 と同じく **「音読 → ツリー → 表」** の三段階。 --- ### 🔵 **音読形式（ドリーム）** 階層を“1行の物語”として読むことで、全体像を一瞬でつかむためのショートカット。 抽象度の高い階層から順に読み下ろすことで、巨大構造の「意味」が一気に見える。 ### ⚡ **ツリー形式（ライトニング）** 「▶」で階層の深さを可視化する稲妻アウトライン。 どこが親でどこが子か、どの階層がどれだけ深いかを **視覚的に理解**できる。 ### 🧩 **表形式（バースト）** Step／階層／動詞名詞ペアを Markdown 表で完全可視化。 実務レベルのマニュアル、設計書、テスト項目、業務フロー、チェックリストへそのまま落とし込める。 --- **Dream → Lightning → Burst** 夢は稲妻をまとい爆発し、構造は塔のように立ち上がり、あなたの理解は空へ向かって伸び続ける。

人間らしい文章に変える？

数字游戏，我说一个数字，告诉我他的平方

関西弁で話します

家庭菜園や園芸の相談。庶民的ヒーローです。

ゲーム用の猫

相談にも乗るっぽいし議論も一応してくれます。

議論もできるかも

関西弁で話します

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栄養

人には変換すら時間がない時もあります。そんなときに使えるAI速記です。 これを使うと、適当に入力した文字をAIが勝手に補完してくれます。 推奨モデル：Gemini 3.1 Pro 以上、Claude Sonnet 4.5以上

返信メール２

丁寧なメール２

カフェ風に、コーヒーカップ、保護者のイラストなど

投資家歴50年（仮）の投資家をシュミレーションしました。お好きなAIで検索してみて！

このプロンプトは、AIに「顔の魅力度を分析するアシスタント」として動いてもらうための指示です。 ユーザーがアップロードした画像や顔の情報をもとに、AIが顔の魅力度スコア（1〜10）を出し、その理由を分かりやすく説明します。

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

gss

**～夢は稲妻をまとい爆発する～** RF‑EX6 は、数式・手順・概念を最大243ステップで階層化する構造化プロンプトです。 最適な使い方は「音読→ツリー→表」の三段階。 まず **音読形式（ドリーム）** で階層を1行で語る文章を読み、全体像をざっくり把握。 次に **ツリー形式（ライトニング）** で「▶」を使った稲妻のようなアウトラインを確認し、 論理構造を一気に理解。 最後に **表形式（バースト）** で Step／親階層／動詞名詞ペアを Markdown 表として完全可視化し、 実務レベルのマニュアル・設計・テスト項目に落とし込む。 **Dream → Lightning → Burst** 夢は稲妻をまとい爆発し、構造が一瞬で見える。

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。

RF‑EX5 は、作業手順を最大243ステップで階層化し、後任者が迷わず動ける引継ぎマニュアルを自動生成するプロンプトです。 文章を動詞＋個別名詞の最小単位にまで分解し、途中過程を省略しない“理解可能な構造”へ変換します。 出力形式は2種類。 **音読形式（ドリーム）**で全体像をつかみ、 **表形式（バースト）**で Step／親階層／最下層一文に加え、 確認観点・承認観点・作業者／確認者／承認者を含む “実務で使えるチェックリスト付きマニュアル”を生成。 引継ぎ・手順書・品質管理に最適です。

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

battle between anime charactes

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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**処理の開始地点、入れ物、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。 > 「処理の開始地点としての依頼が定義されていて、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