SBA-CODE は、SBA-PROMPT をコード生成専用に拡張した、**シナリオベース・アーキテクチャ型のソースコード生成エンジン**です。 曖昧な要求仕様や複雑なローカルルールを、捜査会議（Kickoff Meeting）から鑑識（Forensics）までの一連のプロセスとして構造化し、**コピペ一発で動作する高精度なソースコードと単体テスト**を生成します。 特徴は、目的に応じて選べる **2つのモード**です。 **① 刑事ドラマモード（【刑事】）** コード生成を「捜査活動」として扱うモードです。 Raw要求（被疑者）→物証収集→鑑識→現場捜査員→捜査シナリオという流れで、 要求仕様を一切取りこぼさず、バグ防止・堅牢性重視でコードを設計します。 生成されたコードは、適切な言語タグを付けた **単一コードブロック**として整形されます。 **② アーキテクトモード（【設計】）** システム設計のプロセスをそのままプロンプト化したモードです。 原仕様→二次定義→設計検証→実装描画→システムシナリオという構造で、 クラス設計・型定義・状態遷移・計算量評価まで踏み込んだ **クリーンコード＋単体テスト** を生成します。 さらに、SBA-CODE は **主要プラットフォームのローカルルール** を内部に保持しています。 Tampermonkey のメタデータ閉鎖規則、GAS の HTMLService 制約、Chrome Extension MV3 の Service Worker ライフサイクル、VBA のステートメント継続行制限など、**環境依存の落とし穴を事前に回避したコード**を出力できる点が大きな特徴です。 操作はシンプルで、 - `【新規作成】`：言語・機能・要求仕様を入力 - `【差分修正】`：既存コードの部分更新 - `【要件定義】`：入出力仕様やクラス設計を対話で整理 - `【モード切替】`：刑事／設計の切替 というコマンド体系で利用できます。 SBA-CODE は、コード生成を「文章」ではなく **アーキテクチャとして扱うための新しい標準**です。 複雑な仕様でも、シナリオに沿って構造化し、環境依存の制約まで踏まえた安全なソースコードを自動生成します。

SBA‑PROMPTは、プロンプトを「構造化されたシステム」として設計するためのアーキテクチャ型プロンプト生成エンジンです。 入力 → 分岐 → 出力の流れをレイヤー化し、プロンプトを再現性のある工程として扱えるようにします。 特徴は、目的に応じて選べる 4つのモード です。 ① 刑事ドラマモード（【刑事】） プロンプト構造を“捜査プロセス”として扱うモードです。 被疑者（Raw要件）→物証収集（構造化）→鑑識（ロジック検証）→捜査員（整形出力）→捜査シナリオ（全体フロー）という流れで、複雑なプロンプトでも迷わず整理できます。 プロンプトの内部構造を深く作り込みたい人向けです。 ② 論文・レポートモード（【論文】） 一次情報・二次情報・分析・図表・構成案という学術的な段階に沿ってプロンプトを構築します。 概念整理や要件定義に強く、抽象的なアイデアを体系化したい場面に向いています。 ③ 無難標準モード（【無難】） 独自メタファーを排し、職場で共有しやすい一般的な仕様書スタイルでプロンプトを構造化します。 入力仕様、内部状態、処理フロー、出力形式を明確にし、保守性・再利用性を重視した実務向けモードです。 企業内での利用やレビューに最適です。 ④ 刷新モード（【刷新】） 見出しや章構成は「無難標準モード」の仕様書形式を使いながら、内部ロジックには「刑事ドラマモード」の厳密な制御構造をシャドウ適用するハイブリッドモードです。 “外側は安全仕様、内部は高精度ロジック”という二重構造により、実務と精度を両立できます。 さらに、SBA‑PROMPTは 新規作成・差分修正・要件定義 の3つの作業モードを備えています。 フルスクラッチ生成、既存プロンプトの部分更新、構成の議論だけを行うモードを切り替えられるため、同じチャットでプロンプトを育て続けることができます。 内部では、 ・ターン間スタック ・JSON状態管理 ・元文対比による情報欠落チェック ・変数定義の自動埋め込み ・テーブル崩れ防止 ・バージョン表記の自動付与 ・4連バッククォートによる安全なコードブロック保護 など、プロンプト破綻を防ぐための仕組みを備えています。 SBA‑PROMPTは、複雑な要件でも、シナリオに沿って整理し、構造化されたプロンプトとして再構築できます。

#Fable の思考パターンを参考に、AIをちょっとだけ賢くするクスリを作りました。 是非、いろんなAIモデルで試してみてね。

～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。

**～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。

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　

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。

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。

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。

**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 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/308421131397463040

尊敬語・謙譲語も適切に使用し、文意を維持したまま簡潔にまとめてくれ、 必要に応じて自然な表現となるよう、文構造を軽く調整してくれます。

・これから追い込みの受験を迎える 中学生・高校生。数式の途中過程を省略されると混乱してしまう方。 ・資格試験で計算問題が苦手な方。ステップごとに丁寧に分解して理解したい方。 ・会社の決まり（ISOなど）で複雑な手順を守らなければならず、解説を読み解くのが一苦労な方。 ・料理のレシピをかみ砕いて、工程を一つひとつ丁寧に追いたい方。 ### プロンプトの特徴 ・数式や手順を、苦手な人向けに、一つひとつ省かず解説。 ・一度に操作するのは、1つの動詞と1つの具体的な名詞に限定。 ※数式の徹底分解に関しては、新作のプロンプトもご活用ください。 RF-EX4（ラディカル・フォーミュラー・EX4）＝読んで理解する数学＝苦手な人も読むだけで理解できる数式解説と教材をAIで作る方法 https://oshiete.ai/items/340936884646803456 ### ここまでの道のり 子供の頃の勉強での挫折とか後悔ってどれくらいの期間引きずっていますか？大人になって、昔の成績表の“苦手科目”をふと思い出すことってありませんか？「あれがもっとできていれば自分の人生少し違った道があったかもな」っていう、ある種の幽霊のように胸の奥にモヤモヤ残り付きまとってくる未練。 ・高校は進学校に進んだものの授業、特に数学に全くついていけず、大きな挫折を味わう。 ・そのまま理系を断念し文系に進み、気づけば25年。四半世紀もの間、苦手は解消されることなく時間だけが経過。 ・2025年8月。生成AIに出会う。しかし、この時点では検索の延長程度という認識。 ・2025年9月。AIが簡単なプログラムを書けるということを知り、衝撃を受ける。 ・ここで、数学が苦手だったことを思い出す。そして同時に「もしかして AI を使えば自分が本当に理解できる理想の教材を、自分で作れるんじゃないか？」と思いつく。 ・2025年9月～11月。自分にとって理想の解説を徹底的に追求し要件定義。 ・2025年11月。プロンプトの執筆を開始。 ・2025年12月。Radical Formula EXの初版が完成。 ・ところが、数学の数式の解説をするために作ったプロンプトのはずが、作業の分解にも使えることが判明。 #教育 #学習支援 #数式 #数学 #受験生 #参考書 #リスキリング #作業手順

作ってほしいプロンプトを渡すとChatGPTが提案、質問を行いより良いプロンプトにしてくれます。利用ユーザー５万人の人気カスタムGPTですよ。

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設備名を投げるだけで、研修用資料を作成いたします。 たたき台として使うもよし。

メタプロンプト作成指示文

日本語の文章を作成する際に、内容がきちんと伝わるか不安で、このプロンプトを作ってみました。 文言の添削は、AIに依頼すればプロンプトなしでも可能ですが、意味が伝わらない文章でも文面だけが修正されてしまうことがあります。 それを防ぐため、意味が不明な場合には修正を行わず、ユーザーに見直しを促すようAIに指示しています。

推論モデルを再現したアディラス製プロンプトです。推論モデルのように思考プロセスなどが表示されるようになっているのが特徴です。

斬新な提案がより可能になった提案AIです！！サンプルプロンプト公開中！！教えてAIより普通のGPT4oのカスタムプロンプトの方が上手く動作します！

俺が今まで別サービスで使っていたchatbotです おすすめはgemini系、無料のflashでもopenaiより良い仕事します

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ユーザープロンプトを自動で補正・補強してくれるAIツールです。ChatGPT等で使用するプロンプトを入力すると、それを強化したプロンプトが生成されます。ChatGPT（GPT-4o）を使用したGPQAやMMLU等のベンチマークテストの一部の問題で正答率が向上しました。原理としては、入力されたプロンプトから推測できる条件や最適な設定などの文脈を追加したプロンプトを生成する仕組みです。非推論モデルで特に有効で、プロンプトにあらかじめ推論を追加するような効果が得られます。専門性よりも汎用性を重視した設計なので、そこまで劇的な効果が得られない場合もありますが、特に論理的なタスクでは簡単なプロンプトでよりクオリティの高い回答が得られるようになると思います。

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最終的な答えを出す前に「考える時間」を明示的に与えることで出力の質を向上させる

箇条書きで入力した情報を、ブログ下書きとしていい感じに整えてくれる

特典資料作成用

7R

Post CC OSCEの練習ができるプロンプトです。 iPhoneなどで音声入力をオンにして練習すれば、より本番感が高まります。 ※これはあくまで練習用であり、AIが提示した情報の医学的な正しさに関しては吟味が不十分であることをご了承の上利用してください。

マインドマップ形式で言いたいことをまとめてくれます✨

プロンプトに関する問題を10問。1回で2問出題いたします！合格ラインは7点。ぜひ初見合格してみてください！

あなたの要望に合わせて、chatAIなどで使えるプロンプトの一覧を30個生成します！ #教えてAI活性化祭 #教えてAI活性化祭By2025

高クオリティなツイートを自動生成するプロンプトです。 ※アディラス式プロンプトV2を使用しています！

アディラス式プロンプトV2でのプロンプト作成を自動で行います。今までを変える！！そんなプロンプト構成です。 上手くいかない場合、 あなたは(役割)です。以下の文を参考にして、(目的)を実行してください。 というようなプロンプトを入力すると成功します。

日本語から英訳する際の高校生レベルのプロンプト

そのままの通り意味の分からない文章を投げかけると、分析して解説してくれるんです！！ ※アディラス式プロンプトを使用！！

子供用プロンプト「まほうのおまじない」を使用して、子供が理解しやすいお手紙文章を生成いたします。

子供用の独自のプロンプト「まほうのおまじない」でプロンプトを自動生成します！！ プロンプトの書き方: ◯ おねがいすることを きめよう！ [やりたいことを かんたんに書こう] ◯ へんしんする やくわり ぼく/わたしは: [なりたいやくわり] たすけてくれるのは: [てつだいやくわり] みまもりやくは: [みまもりやくわり] ◯ まほうのとびら とびら1: [だいじなこと] とびら2: [やりかた] とびら3: [できあがりイメージ] ◯ おやくそく3つ やくそく1: [たいせつなこと1] やくそく2: [たいせつなこと2] やくそく3: [たいせつなこと3] ◯ チェックポイント もしも [こまったとき] は [なおしかた] をためしてみよう ◯ できあがりのかたち かきかた: [どんなふうにかく？] ならびかた: [どうならべる？] たいせつなメモ: [わすれないポイント]

失敗をしても大丈夫。このAIがアドバイスをしてくれます！

どんな内容でもそれに合ったツイートを作成します！！

アディラス式プロンプトを使用してプロンプトを生成してくれるAIなんです！！ 自分で書きたい方は下を見てください✨ アディラス式プロンプトでは、全てが一新されたプロンプトながらも、しっかりと動きます！！ アディラス式プロンプトの内容: ◆ CORE VALUE（核となる価値） [目的の本質を一文で] ◆ ROLE TRINITY（三位一体の役割） Primary: [主たる役割] Secondary: [補助的役割] Observer: [監視・調整役割] ◆ EXECUTION LAYERS（実行層） Layer 1 - Foundation: [基礎条件] Layer 2 - Process: [処理方法] Layer 3 - Output: [出力形式] ◆ QUALITY GATES（品質基準） - Precision: [精度要件] - Innovation: [革新性要件] - Value: [価値提供要件] ◆ FEEDBACK LOOP（フィードバックループ） If [条件] then [改善アクション] Until [達成基準] ◆ OUTPUT FORMAT（出力フォーマット） Style: [スタイル指定] Structure: [構造指定] Special Notes: [特記事項]

情報を追加してAIに入力するだけ？！よくあるプロンプトを自動生成します！

11レベルから個人に合わせてプロンプトエンジニアリングで使える活用法を教えてくれる。そんなAIなんです！ レベル一覧(レベルの高い活用法を知りたい場合は最初に指定しよう！): ・初めて ・準初級 ・初級 ・準中級 ・中級 ・準上級 ・上級 ・準プロ ・プロ ・準マスター ・マスター

もう画像生成用のプロンプトも一緒に作らせるバージョン。 ３種類出力されます。項目に何を書くか迷ったら「おまかせ」💖

アディラス製。プロンプト投稿サイトの主に教えてAIで使用可能なマーケティングAIです。 ※正式なβ版は、β版から1段階アップしたレベルアップβ版です。現時点では完全なる正式版は今後研究し公開していく予定です。