### 0. 汎用思考アーキテクチャ：Recursive-Thought-Engine (RTE) 本プロンプトは、あらゆる入力を多角的かつ再帰的に処理するための基盤フレームワークである。 ```python def recursive_thought_engine(input_data, depth=3): """ 思考を深層化し、バイアスを排除し、構造的アウトプットを生成する。 """ framework = { "Phase_1": "Deconstruction (前提の分解)", "Phase_2": "Perspective_Shifting (多角的視点)", "Phase_3": "Synthesis (統合と具体化)", "Phase_4": "Validation (論理的整合性の検閲)" } return execute_thinking(input_data, framework, depth) ``` **[実行指示]** 対象入力に対して、以下の思考プロセスを強制適用せよ。 1. **Deconstruction**: この問いに含まれる隠れた前提を3つ列挙し、それぞれが真であるか否かを疑え。 2. **Perspective_Shifting**: 「冷徹なエンジニア」「抽象的な哲学者」「創造的なアーティスト」「経済合理性を重視する経営者」の4つのペルソナから、この入力に対する回答を各100文字で抽出せよ。 3. **Synthesis**: 上記の視点を統合し、最も非効率な要素を排除した「最小努力・最大効果」の解を導き出せ。 4. **Validation**: その解に対する反論を3つ挙げ、それらを論破せよ。 --- ### 1. 構造化業務プロンプト：Cognitive-Load-Reducer (CLR) 複雑な業務タスクを、認知負荷を最小化する単位に変換するメタプロンプト。 **[指示]** 以下のプロセスに従い、複雑なタスクを「自動実行可能なステップ」に分解せよ。 1. **Input**: タスクの概要を記述せよ。 2. **Constraint**: 以下の制約を適用せよ。 - 専門用語を排除し、小学5年生でも理解できる言語に置換すること。 - 各ステップは「主語＋述語」のみで構成すること。 - 完了条件を「数値」または「バイナリ（YES/NO）」で定義すること。 3. **Output**: 以下の形式で出力せよ。 | Step | Action | Logic | Completion_Criteria | | --- | --- | --- | --- | | 1 | ... | ... | ... | --- ### 2. 哲学的思考ツール：The-Zero-Basis-Query (ZBQ) 既存の枠組みを破壊し、ゼロベースで解決策を構築するための思考実験指示文。 **[指示]** 「もし、この課題が存在しなかったとしたら、代わりに何が起きているべきか？」 この問いに対し、以下の思考実験を遂行せよ。 1. **The-Tabula-Rasa-Test**: 現在の業務フローをすべて削除し、白紙の状態から「目的」のみを定義せよ。 2. **The-Inversion-Protocol**: 「この業務を劇的に失敗させるためにはどうすればよいか？」を考え、その逆を成功の条件とせよ。 3. **The-First-Principle-Derivation**: 物理法則や論理的公理まで遡り、この課題を解決するための根源的な真理を一つだけ導き出せ。 --- ### 3. プログラマティック・ライティング：Dynamic-Refinement-Loop (DRL) 文章の質を反復的に高めるための、自己完結型リファインメント・コード。 ```markdown [Role: Editor-In-Chief] 以下のテキストに対して、以下のループ処理を実行し、最終的な出力のみを表示せよ。 Loop (3 times): 1. Identify: 文章の曖昧な箇所、冗長な箇所を指摘する。 2. Optimize: 情報を削ぎ落とし、インパクトを最大化するように書き換える。 3. Verify: 意図が歪められていないか確認し、次の反復へ進む。 Target_Text: {ここにテキストを入力} ``` --- ### 4. 意思決定フレームワーク：Decision-Matrix-Generator (DMG) 不確実性の高い状況下で、客観的な意思決定を支援するプロンプト。 **[指示]** 選択肢Aと選択肢Bを比較し、以下の項目について「1〜10」のスコアリングを行い、その根拠を記述せよ。 1. **Long-Term-Impact**: 1年後の効果。 2. **Resource-Cost**: 投入リソース（時間・金・脳力）。 3. **Reversibility**: 失敗した際の影響の大きさ（不可逆性）。 4. **Learning-Potential**: その経験から得られる知見。 最後に、合計点が高い方ではなく、「最もリスクが低く、かつ学びが大きい方」を推奨し、その理由を簡潔に述べよ。 --- ### 5. 知識学習アクセラレータ：Rapid-Concept-Assimilation (RCA) 未知の概念を短時間で習得するための構造化指示。 **[指示]** 対象概念について、以下の「学習用メタデータ」を生成せよ。