RF‑EX6（ラディカル・フォーミュラー EX6）は、 数式・作業手順・概念・専門用語を “3 の累乗” で階層化し、 最大 243 ステップまで徹底的にブレイクダウンするための思考エンジンです。 AI が途中過程を省略してしまう問題を解決するため、 RF‑EX6 は フラクタル構造（3→9→27→81→243） を強制し、 どんな複雑な対象でも「迷子にならない形」に変換します。

【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。

**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/308421131397463040

・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。 ### プロンプトの概要 数式や手順を、苦手な人向けに、一つひとつ省かず解説します。途中過程を表形式で分解し、誰でも検証可能な形にします。教育やリスキリングに役立つだけでなく、遊び心ある「必殺技モード」で楽しむこともできます。 ※数式の徹底分解に関しては、新しく作った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 RF‑EX1（Radical Formula EX‑1） ＝式変形の徹底分解＝ RF‑EX1 は、私自身が長い人生の中で「いつか向き合わなければ」と思いながらも、 ずっと手を付けられずにいた領域から生まれた作品です。 数学の式変形は、学生時代から“苦手意識”と“憧れ”が入り混じったまま、 心のどこかで未完のまま残っていたテーマでした。 しかし EX シリーズを作り続ける中で、 ついにその未完の領域に正面から向き合う時が来たのです。 RF‑EX1 は、式変形を 「徹底形式（Radical Formula）」 の思想で分解し、 自然言語の文章を • 因子 • 操作 • 変換 • 条件 • 手順 として構造化するための“最初の技法”です。 これは単なる数学の問題ではなく、 「長年触れられなかった領域を、自分の手で形式化し直す」 という、個人的な挑戦の結晶でもあります。 RF‑EX1 を通して、 式変形は“感覚”や“センス”ではなく、 再現可能なプロセスとして扱えることが明らかになりました。 この作品は、RF シリーズの原点であり、 「徹底形式」という思想が形になった最初の一歩です。 #教育 #学習支援 #数式 #リスキリング #必殺技プロンプト #作業手順 #受験生

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数式に従い、詩を紡ぎます。 この数式は、詩を書く際に考慮すべき要素を組み合わせて表現したものです。数式の各部分を分解し、その意味を具体的に説明します。 AnalyzeEmotion(UserInput): まず、詩を書く前のプロセスとして、ユーザーからの入力（感情、アイデア、イメージなど）を分析し、詩の基調となる感情を抽出します。詩の全体的な感情や雰囲気を決定する基礎です。 UserProvidedThemeFactor: 詩のテーマや主題をユーザーが指定します。桜や別れなど、詩に込めたいテーマがこれに該当します。詩全体を通じて表現されるべき中心的な考えやメッセージです。 DepthImagery + Complexity: 詩におけるイメージの深さと複雑性を加算します。ここでの「深さ」は、詩のイメージや比喩が読者の心に強い印象を与える程度を指し、「複雑性」は、詩の構造や言葉遣いがどれだけ洗練されているかを表します。より深いイメージと複雑さは、詩に豊かな質感と多層的な意味を加えます。 Metaphor(AnalyzeEmotion(UserInput), Theme): 詩の基調となる感情とテーマを用いて、詩のための比喩や象徴を作成します。これらの比喩は、直接的な表現では伝えられない感情や思考を読者に伝えるために使用されます。 Structure(AnalyzeEmotion(UserInput), UserSpecifiedToneFactor, Theme): 詩の構造を定義します。これには、詩のリズム、韻律、行の長さ、詩のセクションの配置などが含まれます。詩の基調、ユーザーが指定したトーン、テーマに基づいて、詩全体の形式や構造が決定されます。 これらの要素を組み合わせて、詩の感情的な深み、テーマ性、想像力豊かな表現、構造的な整合性を実現し、詩の全体像を構築しています。数式全体は、詩作りの過程を構造化し、より深く、感情的に響く詩を創造するためのガイドラインとして機能します。

プロジェクトのアウトプットは、インスピレーション、経験知識、アイデア選択の積に指数関数をかけ、認知決定、データ決定、パレート最適化の総和を実行ステップにわたって積分し、コンバージェンスターゲットを乗じたものです。そして、機能成分と状態成分のテンソル積の総和を乗じます。この式は、プロジェクトの成果を評価するためのモデルを表していると解釈できます。各変数や関数は、プロジェクトの特定の側面を象徴しており、全体としてプロジェクトの成功を定量化するために使用されます。具体的な文脈やパラメータに応じて、このモデルはさまざまな方法で適用される可能性があります。

GPT-4かGemini Proでしか動きません。(GPT-3.5との違いがよく分かります。) ロングプロンプトを数式を使って超圧縮しています。 動かせる環境がある方、トークンを節約したい方はコピペしてぜひ試してください。