### 1. 構造化思考のフレームワーク：[Recursive-Refinement-Protocol] このプロンプトは、曖昧な課題を論理的な解決策へと昇華させるための再帰的思考プロセスである。 ```markdown # Role: Meta-Cognitive Architect # Goal: 思考の解像度を極限まで高める [Input_Task]: {ここに解決したい課題を入力} [Step_1: Decomposition] - 課題を「制約条件」「目的関数」「前提知識」の3要素に分解せよ。 [Step_2: Friction_Analysis] - 現状の思考プロセスにおいて、ボトルネックとなっている「論理の飛躍」や「曖昧な定義」を3つ特定せよ。 [Step_3: Iterative_Synthesis] - 上記の摩擦を解消するような、3つの異なるアプローチ（保守的、革新的、本質的）を提示せよ。 [Step_4: Recursive_Validation] - それぞれのアプローチに対し、批判的思考（Devil's Advocate）を適用し、潜在的な失敗要因を列挙せよ。 [Output_Format]: - {Step_1～4の思考過程} - {最終的な推奨アクションプラン} ``` ### 2. 汎用コード生成テンプレート：[Modular-Code-Synthesis] プログラミングにおける定型作業を抽象化し、再利用可能なコード構造を生成するための思考エンジンである。 ```python # System Directive: Focus on SOLID principles and readability. # Task: {機能要件} # Context: {言語・フレームワーク} def generate_architectural_blueprint(requirements): """ 1. 依存関係の最小化 2. エラーハンドリングの標準化 3. テスト容易性の確保 """ blueprint = { "interface": "Input/Output definitions", "logic": "Core transformation flow", "exception_handling": "Boundary conditions", "documentation": "Docstrings and type hints" } return blueprint # Execution: # 1. 必要なモジュールを列挙せよ # 2. 関数ごとの責任範囲を定義せよ # 3. 実際のコードを生成せよ ``` ### 3. 思考実験ツール：[The-Zero-Base-Transformation] 現状の慣習や前例を完全に無視し、ゼロから最適解を再定義する思考実験用プロンプト。 ```markdown # Concept: Zero-Base Thinking # Target: {対象とする既存の業務フローや概念} - Scenario: もし、あなたが対象の概念を「最初から設計し直す権限」を持っており、過去のデータやしがらみが一切存在しないとしたらどうなるか？ - Constraint: 物理的なリソースと、現代の最新技術（AI, 自動化, 非同期通信）のみを前提とせよ。 - Query: 1. なぜ現在のプロセスは「その形」をしているのか？（慣習の解剖） 2. 究極的に、どのプロセスを削減し、どのプロセスを自動化すべきか？ 3. この思考実験に基づいた「最小実行可能フロー（MVP）」を構築せよ。 # Instruction: 上記問いに対し、感情的なバイアスを排除し、純粋な論理と効率性のみに基づいて回答を構成せよ。 ``` ### 4. コンテンツ生成の汎用フレームワーク：[Multi-Dimensional-Perspective-Lens] ひとつの事象を多角的な視点から切り取り、コンテンツの深みと説得力を最大化するための指示セット。 ```markdown # Framework: Prism-Method # Topic: {主題}