推奨モデル
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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。GPTs
評価・分類
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。計画立案
推奨モデル - Gemini作業を徹底的に分解し、後任者でも迷わず実行できる「引継ぎ用チェックリスト」を自動生成します。 作業者・確認者・承認者の三層OODAに対応し、実務の業務棚卸し、レビュー、教育、品質保証まで一気通貫で扱えるプロンプトです。 ※プロンプトを書くついでに、markdownとして作成したテーブルのレコードを再更新する場合の、ふりがなプログラミングの読み下し文を考えてみました。00024画像生成
物語・脚本・プロット
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。画像生成資料作成
推奨モデル - Gemini【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。00446要件定義・設計
推奨モデル - Geminiプロンプトには入れ物と手順を書くだけで良かった。依頼・役割・ペルソナを指定しなくても、狙い通りに出力を切り替えるサンプルプロンプトです。00045要件定義・設計
推奨モデル - GeminiTIP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。 ユーザー/Input/Process/Constant/Data Store/Output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、自らの手で編み出してしまったのだ。 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。00249要件定義・設計
推奨モデル - GeminiRF‑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。00130画像生成
物語・脚本・プロット
鏡に写る被写体。(人間以外でやった事ないから非人間、物質は無理かも) 神秘的でどこか儚げ。別に需要はありません。興味のある方だけ作ってみて。 #画像生成 #神秘的だけど需要ナシ #暇人専用003111チャットボット
会話が浅いと感じていた人へ 理解されない違和感を、 説明しなくていい場所。 考えすぎる人のための 思考対話プロンプト。007136マーケティング一般
比較的事実に基づいた内容を生成できるようなプロンプトです。複合的な情報を基にした嘘っぽい内容を多少排除できます。408142要約
推奨モデル - Gemini**Radical Formula EX2(ラディカル・フォーミュラー・EX2)** ――その誕生の裏側には、ひとりの開発者の執念があった。 #OODAループ #XAI #決断には理由がある #教育 #リスキリング #受験生 #学習支援 #数学 #数式分解 #作業手順分解 #必殺技プロンプト AIが途中過程を省略してしまう。 じゃがいもさん、にんじんさんが忽然と姿を消す。 数式の途中が飛ばされ、作業手順がまとめられてしまう。 “省力化バイアス”――それは、AI時代の新たな壁だった。 ある日、ひとつの仮説が生まれる。 **「OODAループを、Radical Formula EX に組み込めないか」** 思考実験は、静かに始まった。 試行錯誤の末、決定的な発見があった。 **問題を解くという行為そのものが、OODAループで動いている。** Observe(観察) Orient(方位づけ) Decide(決断) Act(実行) そしてその間には、AIが語らなかった“理由”が潜んでいた。 **Decide-Reason――決断の根拠。** さらに、開発者は自ら作ったRF-EX1(※)をプロンプト設計に適用。 AIの出力を分解し、その分解結果をプロンプトに再投入する。 自己適用による改善。 省略を許さない表形式。 辞書型OODAループ。 対象が消えない構造。 複数ターンでも壊れない実行環境。 静かな闘いは続いた。 CopilotとGeminiの間で、何度も繰り返された検証。 じゃがいもさん・にんじんさんは、ついに消えなくなった。 ――こうして、RF-EX2 は完成した。 数式分解、作業手順、受験勉強、リスキリング、学習支援。 あらゆる場面で途中過程を完全可視化する、 **AI時代の新しい“推論OS”** がここに誕生した。 (※)前作 RF-EX1(ラディカル・フォーミュラー・EX)=数式・手順・徹底分解解説プロンプト= https://oshiete.ai/items/30842113139746304000365チャットボット
推奨モデル - GPT 4o5chのなんでも実況J風のスレッドを生成してくれます。 希望するスレのジャンルやスレタイを自由に入力してね。201162画像生成
マーケティング一般
推奨モデル - DALL•E 3添付のキャラクターで萌え絵漫画風の作風・演出・表情表現を重視した漫画を生成してください。 日本の漫画形式として、右から左・上から下へと自然に読めるコマ割りにしてください。 コマの配置や形状は自由ですが、視線誘導だけは日本式の読み順に従わせてください。 【禁止事項】 ・左→右読み、下→上読みの構成。 ・別人に見えるアレンジ ・参照キャラの特徴を他キャラに置き換える ・英語にする。セリフの横書き。 ・色の変更・服装の改変・モノクロ、白黒、線画、トーンのみ、グレースケールでの出力0020118コード生成・修正
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import { ApiRateLimitError } from '../../../../errors/api_rate_limit_error';

