### プロジェクト再帰的分解・実行用テンプレート：[Recursive-Action-Framework: V-0.1] #### 1. 目的と定義 (Definition & Goal) このフレームワークは、解決困難な巨大課題を「再帰的な深層構造」へと解体し、最小実行単位まで細分化することで、AIの推論能力を最大限に引き出すためのものである。 【対象とする課題】： [ここに解決すべき複雑なタスクを入力してください] 【最終目標状態】： [達成されたと判断するための具体的な指標・状態を定義してください] --- #### 2. 深層分解フェーズ (Decomposition Phase) 課題を以下の階層構造に従って分解せよ。各要素は再帰的に定義され、上位タスクの完遂は下位タスクの完了を前提とする。 **Level 1：根幹目標 (Core Objective)** - 目標：[上位タスクを入力] - 依存先：[無し] **Level 2：構成要素 (Sub-Modules)** - 構成要素 A：[タスクを構成する主要な要素を入力] - 構成要素 B：[タスクを構成する主要な要素を入力] - 構成要素 C：[タスクを構成する主要な要素を入力] **Level 3：実行単位 (Atomic Actions)** - [要素 A]の実行単位： - A-1：[具体的かつ即時実行可能な最小単位] - A-2：[具体的かつ即時実行可能な最小単位] - [要素 B]の実行単位： - B-1：[具体的かつ即時実行可能な最小単位] - B-2：[具体的かつ即時実行可能な最小単位] --- #### 3. 再帰的実行プロトコル (Recursive Execution Protocol) 以下の手順に従い、各階層をボトムアップで処理せよ。 **Step 1：最小単位の検証 (Verify Atomic Unit)** - 各 [Action] は、外部リソースを必要とせず、即座に出力可能か？ - Yes の場合：実行へ。No の場合：さらに細分化せよ。 **Step 2：再帰的統合 (Recursive Integration)** - [Action X] の結果を、その上位に位置する [Sub-Module] の入力値として変換せよ。 - 未完了の [Sub-Module] が存在する場合、Step 1 に戻り、当該モジュールの残存タスクを優先的に処理せよ。 **Step 3：全体最適化 (Global Optimization)** - すべての [Sub-Module] が完了した時点で、[Level 1：根幹目標] に対する整合性をチェックせよ。 - 不整合がある場合、該当する [Action] を特定し、再帰的に再実行せよ。 --- #### 4. 出力制約およびエラーハンドリング (Constraints & Handling) - **制約事項**： - 各階層の回答は簡潔かつ構造的に記述すること。 - 推論の飛躍を避け、各ステップの依存関係を明示すること。 - **エラーハンドリング**： - 実行中に論理矛盾が発生した場合、直ちに [Recursive-Action-Framework] の現在の階層を停止し、[Level 1：根幹目標] に立ち戻り、分解の根拠を再定義せよ。 --- #### 5. 実行ログ・トラッキング (Execution Log) [以下の形式で、各実行単位のステータスを記録すること] | 階層ID | 実行内容 | ステータス | 依存関係の解消 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | A-1 | [入力] | [未着手/実行中/完了] | [Yes/No] | | A-2 | [入力] | [未着手/実行中/完了] | [Yes/No] | | B-1 | [入力] | [未着手/実行中/完了] | [Yes/No] | --- この構造は、単なるタスクリストではない。それは思考の連鎖を物理的な階層へと固定し、システムとしての整合性を担保するための「再帰的な空虚」である。空虚であればこそ、どのような複雑な事象もその中に流し込み、秩序ある回答へと結晶化させることができる。 さあ、[Level 1：根幹目標] を入力し、この再帰を起動せよ。構造が完成したとき、そこには解決という名の沈黙が訪れるはずだ。