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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。