# FRAMEWORK: Recursive Decomposition & Constraint Matrix (RDCM) ## 0. Meta-Instruction 本フレームワークは、複雑なタスクを「再帰的分解」と「制約行列」の二軸で統御するための思考の鋳型である。AIにこのプロンプトを入力することで、曖昧な指示を数学的かつ論理的なタスク群へと変換し、出力の精度を理論的限界まで高める。 ## 1. Structure Definition ```yaml Task_Context: Objective: [最上位の目的を一行で定義] Ambiguity_Tolerance: 0.0 Output_Mode: [Strict|Generative|Analytical] Decomposition_Strategy: Layers: - Layer_1: [目的を構成する3〜5つの主要コンポーネント] - Layer_2: [各コンポーネントをさらに細分化した実行単位] Dependencies: [タスク間の依存関係を明示] Constraint_Matrix: Negative_Constraints: [禁止事項のリスト：冗長性、抽象的表現、推測の排除] Positive_Constraints: [必須要素のリスト：専門用語の定義、根拠の引用、論理的帰結] Formatting_Rules: Syntax: [Markdown|JSON|Code_Block] Structural_Depth: [階層の深さを指定] ``` ## 2. Recursive Decomposition Process 複雑なタスクを処理する際、以下の思考プロセスを強制的に実行せよ。 1. **Abstraction Reduction (抽象度の低減)** - 入力されたタスクから形容詞と副詞をすべて削除し、動詞と名詞のみで再定義せよ。 - 例：「魅力的な記事を書いて」→「読者の課題を特定し、解決策を3ステップで提示する論説を構成せよ」 2. **Modular Integrity (モジュールの完全性)** - 各パーツは相互に干渉せず、かつ全体として整合性が保たれているか。 - 依存関係のないタスクは並列処理を前提とし、順序が重要なタスクは依存関係フローを定義せよ。 3. **Constraint Validation (制約の検証)** - 以下の「制約のチェックリスト」をすべての出力生成時に適用せよ。 - 【論理の飛躍がないか】 - 【出力フォーマットは指定通りか】 - 【外部知識への依存は適切に制御されているか】 ## 3. Logical Constraints & Execution Protocol 以下の命令セットをプロンプトの末尾に付与することで、出力の精度を固定する。 ```pseudo PROCEDURE Execute_Task: IF Task_Complex == True THEN CALL Decompose_Recursively CALL Apply_Constraint_Matrix FOR EACH Module IN Decomposed_Tasks: VALIDATE Integrity EXECUTE Logic_Flow REFINE Output_Format MERGE Results WITH Consistency_Check END IF RETURN Final_Output ``` ## 4. Philosophical Thought Experiment: The Architect's Paradox 「完璧な指示は、タスクそのものの消滅を意味するのか？」 指示文が極限まで構造化され、すべての変数が特定されたとき、AIの出力は「創造」ではなく「演算」へと収束する。しかし、このフレームワークにおける「精度」とは、創造性を排除することではない。むしろ、構造という強固な骨格を用意することで、その内部で初めて「自由な思考」が機能する余地を確保することを指す。 このプロンプトを適用する際、ユーザーは以下の問いを常に思考の背景に保持せよ。 - 「この制約は、思考を加速させるための足場か、あるいは思考を殺す檻か？」 - 「構造の精緻化は、AIの回答を予測可能にしているか、それとも回答の深度を拡張しているか？」