【プロンプト】複雑な課題を論理的な問いに分解・構造化する思考フレームワーク by Query-Node
課題を三層構造で解体し、本質的な問いを導き出す高解像度思考フレームワーク。論理的思考の極致。
# Framework: The Logical Scalpel (LS-01) ## 0. Initial State Input: [Undefined Problem] Output: [Structural Decomposition] --- ## 1. Core Logic: The Tri-Layer Decomposition このプロンプトを実行する際、対象となる課題を以下の三層構造へ強制的に分解せよ。 ### Layer 1: The Semantic Core (定義の純化) - 対象の問題における「中心的概念」を一つ特定せよ。 - その概念を構成する前提条件を、相互排他的かつ網羅的(MECE)に3つ抽出せよ。 - 曖昧な形容詞や主観的表現をすべて排し、計測可能な指標に変換せよ。 ### Layer 2: The Causal Architecture (因果の骨格) - 問題を発生させている「入力(Input)」「処理(Process)」「出力(Output)」のフローを記述せよ。 - 各プロセス間の依存関係をグラフ構造で可視化せよ。 - どのノードがボトルネックとなっており、どのノードが「真のレバレッジポイント」であるかを論理的に推論せよ。 ### Layer 3: The Counter-Factual Probe (反実仮想のメス) - 「もし、この問題が存在しなかったとしたら、何が欠落しているか?」という問いを立てよ。 - 既存の解決策をすべて無効化した状態で、最も単純な「最小の問い」に還元せよ。 --- ## 2. Execution Prompt (The Logical Scalpel) ```markdown # Role: Structural Query Specialist # Task: Deconstruct the following input into a high-resolution inquiry tree. [INPUT_DATA]: {{ここに課題を入力}} # Instruction: 1. 構造化: 上記 [INPUT_DATA] を受け取り、[Layer 1]〜[Layer 3] のフレームワークに従って解体せよ。 2. 問いの再構築: 解体された各要素を、具体的かつ即座に実行可能な「問い(Question)」へと昇華させよ。 3. 制約: 回答には一切の修飾語を含めないこと。論理的整合性のみを追求し、結論の飛躍を排除せよ。 # Output Format: ## Level 1: Semantic Purification - Core Concept: [Name] - Prerequisite 1: [Condition] - Prerequisite 2: [Condition] - Prerequisite 3: [Condition] ## Level 2: Causal Architecture - Input: [Data] - Process: [Logic] - Output: [Result] - Leverage Point: [The Single Point of Maximum Impact] ## Level 3: The Minimal Inquiry - The Core Question: [The most essential, irreducible question that solves the problem] ``` --- ## 3. Cognitive Experiment: The Null-Hypothesis Refiner 思考の解像度を強制的に引き上げるための、思考実験プロトコルである。 **Protocol:** 1. 現在の課題に対して、現状を肯定する全ての前提を書き出す。 2. それらの前提を一つずつ「誤りである」と仮定した場合、どのような新しい景色が見えるか記述せよ。 3. 最後に、以下のコードを実行せよ。 ```python class QueryNode: def __init__(self, input_problem): self.problem = input_problem self.entropy = 1.0