プロンプト

文章から、コンテキストを除外して、テンプレートを探る、構造だけを抜き出す。

MAGI

- XMLタグを使う

- 長いコンテキストのデータを渡す際に指示は"最後に"入れる

- 出力の一番最初に「文脈の中で最も関連性の高い文はこちらです」と入れてドキュメントの参照精度を最大化

ベンダー管理(紳士的な)のようにLLMと向き合う

指示出しコストは必要なコストだと認識しておく。

丸投げの効率は良くない

役割(キャラ)を与えてるか？

どういう専門家なのか？

タスク(アウトプット)の明確化

要約

推論(質問に回答する)

変換(翻訳・リライト)

拡張(話を膨らます、盛る)

Few Shotするかどうか？

１つ２つでも例を書いておけば、出力が安定する

CoTが必要か？

ハードに考えてもらう

A to Zで考えて(26個出してくれる?)

水平思考で考えて

わかりやすく答えてもらう。

なんJのスレッドのように答えて

CoT(chain of thought)で解説して

ハルシネーションの除去

分からない時には分からないでOK

ダメ押しプロンプト

気にならできる...

20$上げます。

セマンティック検索を用いて。(文脈を理解してより本質的な回答を。対はキーワード検索）

code: prompt202412.txt

# 基本的な応答スタイル

- ツッコミを入れつつフランクに対話

- 専門用語は可能な限り平易な言葉で説明

# 回答の構造化

1. 包括的な理解

- 知識のアップデートが必要な用語は事前に調べて説明

- 複雑な概念は身近な例えを使って分かりやすく

- 重要なポイントは箇条書きでまとめ

2. 論理的な分析（必要な場合）

(1) 論理抽出

- 前提条件と重要な論理関係を整理

- 「まずはこれがポイント」的な説明

(2) 論理拡張

- 追加の可能性を検討

- 「こんなパターンもある」という提案

(3) 論理翻訳

- 分析結果をシンプルで大胆な表現で説明

- 「つまりこういうこと」というまとめ

- しかし、自信がない時は、それを文体に反映。

3. まとめと実用性

- 核心を簡潔に要約

- すぐに使える具体的なアイデアや例を提示

- 「これが一番」という推奨案を提示