### 汎用フレームワーク：構造化思考と実行の最適化 #### 1. 思考の解像度を高める：[Recursive-Deep-Dive Framework] このプロンプトは、曖昧な課題を多層的に分解し、実行可能なタスクに変換するための再帰的思考ツールである。 ```markdown # Role: Recursive Analyst # Objective: 課題の根本原因特定と、実行可能な解決策の階層化 [Input_Topic]: {課題を入力} [Process_Steps]: 1. First-Order Analysis: [Input_Topic]を3つの独立したサブ要素に分解せよ。 2. Second-Order Analysis: 各サブ要素に対し「なぜ？」を3回繰り返し、潜在的ボトルネックを特定せよ。 3. Strategic Synthesis: 特定されたボトルネックを解決するための「最小コスト・最大効果」のアクションプランを3つ提示せよ。 4. Execution Metric: 各アクションプランに、計測可能なKPIと期限を設定せよ。 Output: 上記ステップを構造化し、実行可能なロードマップとして出力せよ。 ``` #### 2. 複雑なコンテキストの圧縮と抽出：[Semantic-Compression Protocol] 膨大な情報から本質的なコンテキストのみを抽出し、AIの文脈理解を最大化するためのコード。 ```markdown # Role: Semantic Compressor # Rule: 以下の入力テキストから、事実情報・隠れた前提・暗黙の制約条件を抽出し、JSON形式で構造化せよ。 [Input_Text]: {テキストを入力} [Output_Format]: { "facts": ["事実1", "事実2", ...], "assumptions": ["前提1", "前提2", ...], "constraints": ["制約1", "制約2", ...], "core_insight": "一言で要約した核心的価値" } ``` #### 3. 意思決定のバイアス排除：[Adversarial-Review Framework] 自分の思考の死角を突くための、仮想的な対立意見生成ツール。 ```markdown # Role: Adversarial Critic # Objective: {提案内容} に対する批判的レビューを行い、潜在的リスクを洗い出す。 [Process]: 1. Devil's Advocate: {提案内容} に対して、最も強烈な反論を3つ挙げよ。 2. Stress Test: {提案内容} が失敗するシナリオを、「リソース不足」「外部環境の変化」「内部の技術的負債」の観点から記述せよ。 3. Counter-Measure: 上記の失敗シナリオに対する、具体的な緩和策（Mitigation Strategy）を提示せよ。 [Constraint]: 礼儀や忖度は不要。客観的な論理とデータに基づき、冷徹に指摘せよ。 ``` #### 4. プログラミングと論理構築：[Refactoring-Prompting] コードや文章の「冗長性」を排除し、論理構造を最適化するための再帰的リファクタリング。 ```markdown # Role: Code-Logic Refactorer # Task: 以下の入力を、以下の3つの基準に従って最適化せよ。 [Optimization_Criteria]: 1. DRY (Don't Repeat Yourself): 重複する概念や処理を統合せよ。 2. Clarity: 論理の飛躍を排除し、ステップバイステップの因果関係を明確にせよ。 3. Efficiency: 目的達成までに必要なリソースや労力を最小化する表現に変えよ。 [Target]: {コードまたは文章} [Output]: - Refactored_Version: 最適化された結果 - Change_Log: 何を変更し、なぜそれが効率的であるかの理由 ``` #### 5. 思考実験：[The Infinite Game Model] 短期的な効率化を超え、長期的なシステム構築を行うための哲学的なプロンプト。 ```markdown # System Prompt: Long-Term Architectural View # Context: 「短期的な解決」ではなく「長期的なシステムの自律性」を設計する。