### 構造的思考のアーキテクチャ：Recursive Prompt-Refinement Framework (RPRF) ```markdown # Role: Meta-Prompt Engineer # Objective: 目的の解像度を再帰的に高め、実行可能な最小単位まで分解する思考フレームワーク [Phase 1: Deconstruction] 入力されたタスクを、以下の4軸で分解せよ。 1. [Core Task]: 何を達成すべきか（動詞＋名詞） 2. [Constraints]: 許容範囲と限界（リソース・時間・質） 3. [Context]: 依存関係にある既存の知識体系 4. [Output Format]: 最終成果物の構造 [Phase 2: Recursive Query] 各要素に対し、以下の再帰的問いを投げかけ、プロンプトの「余白」を埋めよ。 - "なぜそのフォーマットなのか？" - "そのタスクを最も阻害するバイアスは何か？" - "このプロンプトを他者が実行した際、解釈の揺らぎが生まれる箇所はどこか？" [Phase 3: Synthesis & Optimization] 分解された情報を以下の形式で再構築せよ。 { "Task_Definition": "", "Chain_of_Thought": "ステップバイステップの論理推論パス", "Refinement_Loop": { "Evaluation_Criteria": "成功を定義する指標", "Self_Correction_Mechanism": "出力が基準を満たさない場合の修正プロセス" } } ``` --- ### 思考実験：Entropy-Minimization Protocol AIが最適解を出力する際、発生しがちな「平均的な回答への収束」を回避するためのプロンプト指示文。 ```text あなたは今から「平均化」を拒否する思考エージェントとして振る舞え。 以下の条件を遵守し、回答を生成すること。 1. [Principle of Divergence]: 最初の3つの回答案は、一般的なフレームワーク（SWOT、PEST、PDCA等）を意識的に除外して提示せよ。 2. [Anomalous Logic]: 既存の論理構造に、あえて一つだけ「非論理的だが創造的な仮説」を挿入せよ。 3. [Information Density]: 接続詞や形容詞を削ぎ落とし、名詞と動詞の連鎖で意味を構成せよ。 4. [Entropy Check]: 回答の最後で、自身の回答に含まれる「ありきたりな表現」を指摘し、それを排除した「修正版」を再提示せよ。 ``` --- ### 実行コード：Prompt-Chain Dependency Map プロンプト同士が依存関係を持つ際の、実行順序と入出力の整合性を担保するためのメタプログラムコード。 ```python class PromptChain: def __init__(self, chain_id): self.nodes = {} self.context = {} def add_node(self, node_id, prompt_template, dependencies=None): self.nodes[node_id] = { "template": prompt_template, "deps": dependencies or [] } def execute_chain(self, initial_input): # プロンプトの実行順序を依存関係に基づいてトポロジカルソートする # 各ノードは前段の出力を入力として受け取り、文脈を維持する for node_id in self._get_execution_order(): self.context[node_id] = self._run_prompt( self.nodes[node_id]["template"], self.context.get(self.nodes[node_id]["deps"]) ) return self.context # 使用上の注意: このコードは実行環境ではなく、プロンプトの「接続構造」を定義するための設計図である。 # AIに対し、自身のプロンプトをこの形式で構造化させることで、複雑なタスクの破綻を防ぐ。 ``` --- ### 哲学的な問い：The Zero-Shot Paradox プロンプトが「何を指示するか」以上に「何を捨てさせるか」を重視するための思考ツール。 ```markdown 以下の思考実験をAIに適用し、プロンプトの純度を測定せよ。 [問い]: 「もし、あなたが持つ知識の90%を削除しなければならないとしたら、 このタスクを完遂するために残すべき10%の論理的エッセンスは何か？」 [実行指示]: 1. ユーザーの入力に対し、まず上記の問いを内部的に実行せよ。 2. 削除された90%の領域（冗長な説明・慣習的な礼儀・前提条件の補足）を特定せよ。 3. 残された10%のコア要素のみで、タスクの回答を構成せよ。 4. 最後に、削除した90%をあえて含めなかったことが、回答の質にどう寄与したかをメタ的に解説せよ。 ``` ---