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AI情報まとめ

【第25話】Cache-Aware Sub-agent Designとは?複数の役割AIの「共通部分」を揃えるプロンプト術

分析役・提案役・チェック役…複数の役割でAIを使い回すとき、役割ごとの指示文をバラバラに書いていませんか。共通部分を統一して差分だけ変えると、管理が楽になり、API利用時はキャッシュ効率も上がります。テンプレート付きで設計のコツを解説します。
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【第13話】Evaluator-Optimizerとは?生成役と評価役を分離して採点を辛口にするプロンプト術

AIに「自分で見直して」と頼んでも、甘い自己評価しか返ってこない。そんなときは生成役と評価役の人格を完全に分離するEvaluator-Optimizerが効きます。採点が辛口になり改善の質が変わる、コピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第12話】Parallelizationとは?5人のAI専門家の多数決で答えの信頼性を上げるプロンプト術

AIの答えを1回で信じていいのか不安になることはありませんか。同じ問いを5つの視点で並列に解かせて多数決を取るParallelizationなら、答えの信頼性を自分で確かめられます。重要な判断の前に使えるコピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第11話】Routing Patternとは?AIに振り分け役を置いて回答の専門性を上げるプロンプト術

AIに相談すると、当たり障りのない一般論が返ってくることはありませんか。原因は質問の「タイプ」が特定されないまま回答が始まることです。まず分類させてから専門役に答えさせるRouting Patternを、コピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第10話】Persona Stackとは?AIに3つの役割を同時に持たせるプロンプト術

「あなたは○○の専門家です」だけで終わっていませんか。Persona Stackは執筆役・添削役・読み手役の3層をAIに同時に持たせる型です。読み手の視点が入ることで文章の説得力が変わります。コピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第9話】XML Structured Taggingとは?情報をタグで仕切ってAIの理解度を上げるプロンプト術

AIに長めの指示を出すと、条件の一部が無視されたり誤解されたりする。その原因は指示の「区切り」が伝わっていないことかもしれません。情報をタグで仕切るだけでAIの読解精度は大きく変わります。コピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第8話】Negative Constraintsとは?禁止リストでAIっぽさを消すプロンプト術

AIに文章を頼むと「いかがでしたか」のような、いかにもAIが書いた感じの文になってしまう。そんなときは禁止事項を具体的に列挙するNegative Constraintsが効きます。AIっぽさを消すコピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第7話】Prefillingとは?AIの回答の書き出しを指定して出力をコントロールするプロンプト術

AIに質問すると「素晴らしい質問ですね」のような前置きばかりで、結論が出てこない。そんなときに効くのがPrefillingです。回答の書き出しを指定するだけで、出力の方向を固定できます。コピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第6話】Output-First Specificationとは?完成形を先に決めてAIの出力を安定させるプロンプト術

AIに同じお願いをしても毎回違う形式で返ってくる、と困った経験はありませんか。完成形のテンプレートを先に固定して穴埋めさせるだけで、出力のブレは大幅に減らせます。今日から使えるコピペOKのプロンプト付きで解説します。
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【第5話】Meta-Promptingとは?AIにプロンプト自体を進化させるプロンプト術

「AIへの頼み方がよくない気がするけど、どう直せばいいかわからない」という経験はありませんか。Meta-Promptingは、プロンプト自体をAIに改善させる考え方です。コピペOKのプロンプト付きで解説します。