この動画では、ChatGPTを個人のAI指導者として機能させるための2つの異なるプロンプト設計アプローチが詳細に解説されている。ハードモード版では、ユーザーが自分の学習目標に合わせてカスタマイズされたプロンプトを構築するプロセスを経て、より高度で柔軟な学習システムを作り上げる。一方、イージーモード版では、初心者向けに簡素化された構造で、一問一答形式を基本とした段階的学習を即座に開始できる。両者の違いは、プロンプトの構造やワークフロー設計における細かな調整によって生まれており、同じ目標を達成しながらも全く異なるユーザー体験を提供している点が興味深い。
プロンプトの詳細がAIに与える影響と設計哲学
ほな、プロンプトの詳細がどんだけAIに影響するかっちゅう話やけど、ほとんどの人がそれは知ってるねん。せやけど、その詳細をどないして意味あるものに整えるかは知らんのや。で、わいがプロンプト関連のコンテンツやるたびに、みんなめちゃくちゃ興奮してくれるねん。
せやけど、なんかギャップがあったんや。足りてへんもんがあったんや。それは何かっちゅうと、わいが同じプロンプトを何バージョンも作って、それをみんなに説明することやったんや。どないして微調整して、どこを変えて、自分の目標に合わせてちょっとずつ違うバリエーションを作るかを見せることやったんや。
今日は一石二鳥でいこうと思うねん。つまり、2つのプロンプトだけやなくて、2つの目標も学べるっちゅうことや。わいがどないしてプロンプトを微調整するか、プロンプトの構造をどないして作るかっちゅう、こんなインタラクティブな動画を通して学べるねん。わいがプロンプトをどないして組み立ててるかの詳細を全部共有するからな。
プロンプトシステムとしての学習アプローチ
そして、AI自体についても学べるねん。なぜなら、プロンプト自体を見ることになるからや。で、そのプロンプトっちゅうのが、みんなにAIを教えるためのプロンプトなんや。めちゃくちゃメタな話やけど、それに入り込んでいったら、なんで機能するかがわかるで。そして、プロンプトを学習システムとして、プロセスを動かすシステムとして考えるっちゅう考え方も紹介するねん。
プロンプトに対する最大の誤解の一つは、一回の応答のためだけにプロンプトするっちゅうことや。今日見てもらう2つのプロンプトは、どっちも一回の応答のためだけやない。実際には学習システムを動かすためのもんなんや。
それを頭に置いて、始めよか。
はい、ここにいるねん。AI学習のためのプロンプトや。で、この最初のことわかるか？わいはCometアシスタントをサイドに出してるねん。このプロンプトを使ってAIとチャットできるんや。プロンプトをNotionみたいなとこに記録しとく利点の一つがこれや。実際にAIアシスタントを使って自分のプロンプトをレビューできるんや。
で、わいはここでどのプロンプトが初心者により役立つかを聞いてるねん。するとそれがプロンプトを分析してくれるんや。この最初のやつは、フレームワーク、目的、指示、参照、出力を展開してるって言うてくれる。ここに見えてる通りや。完璧に正しいねん。
で、バージョン2は一つの質問に重点を置いてるって指摘してくれる。一つの診断質問から始めて、わいの答えを記録して、それから次の質問をするっていう。これも完璧に正しいねん。で、結論として、バージョン2の方が初心者には簡単で、ここにいいテーブルも作ってくれてるねん。
AIを使ってAIを手伝ってもらうのは最高やで。わいの最大のコツの一つや。AIは自己学習テクノロジーなんや。もっと深く入り込んで、もっと実際にAIを触るほど、うまくなるねん。
バージョン1：ハードモード – 自分でAI目標を定義する
よっしゃ、今日のプロンプトに入ろか。バージョン1はハードモードみたいなもんや。自分でAI目標を定義するやつやね。最初にやることは、役割を取って目的を与えることや。あなたはわいのプロンプトコーチや。
これがわいらの共通ミッションや。つまり、アシスタントを個人AI指導者に変えるプロンプト設計図を作ることがわいらのミッションやねん。この部分が二つのことをするねん。まず、役割を採用する。で、役割は関係ないって言う人がいるねん。なぜなら、役割は事実の正確性や思い出しを向上させないって示されてテストされてるからや。
それは本当や。せやけど、それが役割の目的やないねん。そう思ってる人は勘違いしてるねん。役割の目的は、モデルがセマンティック空間に入るのを手伝うことや。そうすることで会話がもっとスムーズに流れて、わいらが会話をどこに持っていこうとしてるかをモデルがもっと簡単に理解できるようになるんや。
事実の思い出しとは何の関係もないねん。2022年の初めには事実の思い出しに役立ったかもしれんけど、今は確実に違うねん。で、結果や目標があるねん。わいらの共通ミッションはプロンプト設計図を作ることや。もうここでプロンプト間の違いが見えるやろ。このプロンプトは一緒に学ぶことに重点を置いてて、ユーザーであるあんたに多くを期待してる。それがアシスタントを個人AI指導者に変えて、AI学習のために方法論的にクイズを出して、段階的に難しいレッスンを提供するっちゅうことや。
これがモデルにやってもらいたいことの核心や。これをゴールの定義って呼ぶねん。かなり複雑なゴールの定義や。基本的にモデルに二つのことをやってもらって、特定の順番でやってもらう必要があることを理解させなあかんねん。で、全体的なゴール、アシスタントにやってもらいたいこと、それが占めるセマンティック空間、それが取るスタンス、疑問形かどうかを明確にすることで、それを示すねん。
明らかにここでは疑問形やね。で、そのゴールに到達するために取るステップを高いレベルで示すねん。まず、わいの現在のレベルを診断するために方法論的にクイズを出さなあかんねん。ここではまだ専門用語を使ってるねん。これは、わいらがハードな学習を大事にする場所にいることを強調してるからや。それから段階的に難しいレッスンを提供するねん。
そこがめちゃくちゃ働いてるねん。「段階的に」っちゅうのが、LLMに最初からハードモードで始めるべきやないっちゅうことを明確にするために本当に頑張ってるねん。
プロンプト設計図フレームワークの実装
で、あんたの「Prompt is the Product」からのプロンプト設計図フレームワークに従うって言うてる。これは実際にわいの以前の記事の古いバージョンで、今はAI界に入り込んでると思うねん。他の人も使って成功を見てるねん。だから、わいらも試してるねん。
それから、セクションの概要を示すねん。パラメーターを強化するねん。そのフレームワークには4つのセクションがこの順番であるねん。目的、指示、参照、出力。ここが重要やねん。わいらはこの最初の段落でモデルに何をしてもらいたいかを展開した。プロンプト全体をどこに向かわせるかを説明するねん。これは全部前置きや。
今、プロンプトが実際に歯を見せ始めるとこに入ってるねん。これがかなり上級者向けのプロンプトやっちゅうことがわかるやろ。モデルを必要な場所に持っていくためにたくさんのセットアップがあるねん。わいが見るほとんどのプロンプトは、セットアップにこんなに努力を注がへんねん。これがもっと複雑なプロンプト結果を得る方法の一部やねん。
よっしゃ、ワークフロールールや。今、このものをどう使うかを教えてるねん。まだ目的、指示、参照、出力も与えてへんのに。どう使うかを教えてるねん。で、全体的にマークダウンを使ってるねん。これらの小さなアスタリスクが見えるやろ、それは意図的やねん。モデルが強調を見るのに役立つからや。太字として読むねん。
ワークフロールールの詳細解説
セクションごとに、先に進まへん。これは重要やねん。モデルが誘惑されるかもしれんからや。完全な質問セット。わいが答えなあかん質問を全部見せて、それぞれに具体的な例の答えを提供してくれ。ここで面白いのは、これがユーザーにめちゃくちゃ大変な思いをさせる可能性があるっちゅうことやねん。一度にたくさんの質問を表示するかもしれんからな。
次のプロンプトでイージーモード用にどう調整するかを見るで。だから、これは確実にハードモードにした例やねん。モデルが完全であることを許可したからや。
ゲートキーピング。わいが全ての質問に答えるまで待つ。答えが不明確やったら、フォローアップを聞く。これもハードモードに向かう例やねん。イージーモードやったら、1、2、3を不完全に答えたら、たぶん4、5、6はわからんっちゅうことを理解するやろ。これは、あんたがAIに合理的に答えられる十分なものを持ってるっちゅう仮定をするねん。
それからメモリーに行くねん。わいの確認された答えを前に進める。もう一回聞かんといて。もう一回わずらわせたくないねん。参考例。説明する時は、下のサンプルプロンプトからインスピレーションを得る。価格設定、戦略、コンテンツ、カレンダー、エージェント型、モニター、ピッチ、デッキ、レビュー。
フィニッシュライン。4つのセクションが全部埋まったら、この形式で最終プロンプト設計図を組み立てて表示する。で、わいらが何をしてるかわかるか？今何をしたかわかるか？考えてみ。このプロンプトコーチ、わいはこれを待ってたねん。いいサプライズになるで。
プロンプトコーチの真の目的
このプロンプトコーチは、あんたとあんたのAIに対する知識レベルにカスタマイズされたプロンプトを構築するのを手伝うために存在してるねん。そうすることで、あんたが必要な方法でAIについて学べるようになるんや。それがハードである理由は、あんたがこれらの質問全部に答えなあかんし、それからレッスン計画に使える正しい構造でプロンプトを出力せなあかんからや。
プロンプト設計図モードに入る。リフレクション、アクション、エージェント型。これらは3つの異なるオプションで、電気スイッチみたいなもんや。指定せなあかん。努力、クイック、スタンダード、ディープ。これも指定せなあかん。ゴールを指定せなあかん。
で、面白いのは、これを行う方法が2つあるっちゅうことや。質問を一つずつ聞かせて、質問するにつれて最終的にそれを開発させることもできるし、スキップして、出してくれる質問に答えることもできるけど、最初にここで作業するための何かも与えることができるねん。
どっちも機能するねん。プロンプトは基本的に、モデルを望む場所に引っ張る方法を与えるだけやからや。で、この場合、目的があれば、どこに向かいたいかわかるねん。素晴らしいやん。モデルにそれのために働かせる必要はないねん。他の質問ができるねん。
指示、行動ガイドライン、タスクの説明、制約は本当に重要やねん。許可されてへんツールも本当に重要や。これらは、意見があるなら記入できるもんやし、あんたに質問することでモデルが記入するよう指示されてるもんでもあるねん。だから、最初に知る必要はないけど、最終的には知ることになるねん。
参照ファイル、表、数字、外部知識と関連コンテキスト。あんたのコンテキストによってそれを記入するねん。あるいは、レッスンを呼び出すことができるねん。わいのお気に入りの一つは、モデルに強くパラメーター化されてるAndrej Karpathyを呼び出して、彼のレッスン計画に従ってもらいたいって言うことや。そうしてくれるし、ショートカットとしてめちゃくちゃ簡単やねん。
期待される出力形式は、教えてくれた後にエッセイに戻すことができるねん。技術的やったらJSONにできるねん、等々。で、長さの指示は、これをトークンや単語で枠組みできるねん。単語を使ったのは、エッセイを望むかもしれんし、マークダウンで枠組みしたいかもしれんって想定したからや。トークンに制約することもできるねん。うまく機能するで。
サンプルプロンプト参照の戦略
サンプルプロンプト参照。さて、これは面白いねん。さっきこれをほぼ漏らしてたねん。ここで参照した4つや。だから、上で参照したねん。例のために。インスピレーションのためにそこから引き出す。これらは実際には完全に検証されたプロンプトやないし、ここでいい仕事をするために必ずしもそうである必要はないねん。そうであることもできるけどね。
これをもっと深いものにしたかったら、完全なプロンプトを貼らんでも、これらのプロンプトに追加の説明を加えることができるねん。完全なプロンプトを貼ったら、モデルをハイジャックして価格設定戦略プロンプトみたいに実行させるリスクがあるねん。だから、ここに完全なプロンプトは入れへんかったんや。
代わりに、他の例で望む深さの種類を呼び出したねん。価格設定戦略の観点から望むものはこれやっちゅうような。価格設定戦略でこれを実行してるなら、コンテンツカレンダーの観点から望むものやねん。わかるやろ。で、そこでやってることは、4つの異なる例でモデルに挑戦して、どれだけ深く考えてもらいたいかを考えさせてるねん。
それから、プロンプトの前の部分と一緒にそれを読み返して、インスピレーションを引き出すだけでええねん。そこから雰囲気を引き出して、深く行くことを知るねん。これはかなり洗練された実装例やねん。同じプロンプトの中で例を呼び出して、それから遠くで参照して、プレースホルダーで参照してるからや。
プロンプト全体の構造分析
で、ズームアウトしてこのプロンプト全体を見ると、上に役割があるねん。あなたはわいのプロンプトコーチで、セマンティックな意味に入り込ませる。共通ミッション、共通ゴールがあって、それからそのゴールを順番に達成する方法がある。繰り返すけど、これを順番にAとBでやるように非常に注意深く構築したねん。
これは思考モデル、Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4、03によってよりよく従われる傾向があるねん。指示セットを解析できるからや。それから、箱に何が入ってるかの感覚を与えるねん。あんたの「Prompt is the Product」を参照するって言うねん。これはある程度この時点でモデルに入ってるかもしれんし、これらの4つのフレームワークのものがあるねん。
だから、それがモデルに入ってるとは想定せえへん。役立つなら参照して、それからわいらにとって重要なもんを定義するねん。これが出力するプロンプト。なぜなら、覚えとい大きなサプライズ。これは、あんたのためにカスタム学習プロンプトを開発するプロンプトやねん。
だから、あんたに合う目的、あんたに合う指示、あんたに合う参照、あんたに合う出力を持つ必要があるねん。これらのワークフローールールに従ってそこに到達する必要があるねん。セクションごとに方法論的に行く必要があるねん。完全な質問セットを尋ねる必要があるねん。ゲートキープして、あんたが全ての質問に答えることを期待する必要があるねん。メモリーを使って、ただ再質問するだけやない。で、これらの例を参照する必要があるねん。これらは基本的にさまざまな主題について深く考えるためのプレースホルダーやねん。
で、プロンプトが混乱せえへんように、プロンプトにあるものとは異なる主題を選んでるねん。言い換えれば、それらを参照することはプロンプトが深さを理解するのに役立つけど、プロンプトはこの時点でAIのためのプロンプトを構築することについてやっちゅうことを理解してるから、あんまり気が散ることはないねん。
完全なプロンプトを書き出したら、それは多すぎるかもしれんねん。フィニッシュライン、最終プロンプトを組み立てて表示する。これらのセクションのオプションがあることを言及したねん。プロンプトを貼る前に今記入することもできるし、進むにつれてモデルに記入してもらうこともできるねん。そんな風に機能するねん。
プロンプト2：イージーモード
プロンプト2に行こか。せっかちやとしよう。プロンプトを構築して、アクション指向の計画を得るためにこの作業を全部やりたくないとしよう、等々。代わりに、ただ始めたいだけや。それがイージーモードの目的やねん。
で、またコードをラップするねん。同じ役割から始める。同じ目的があるねん。わいらの共通ミッションは、わいの現在のレベルを診断して段階的に難しいレッスンを提供する個人AI指導プログラムを実行することや。非常に似てるけど、わいを圧倒せんといてっちゅう行を含めてる。初心者によりターゲットを合わせてることがわかってるからや。
再び、あんたの「Prompt is the Product」を呼び出して、設計図に入る前に制約について話し始めるねん。これらは消化しやすくするために設計された制約やねん。一つは単一質問モード、一つはマイクロレッスンや。だから、多すぎへん。この動画の最後に、各プロンプトが実際にどんな感じか、少なくとも最初の1、2ターンを見せるで。
プロンプト設計図は、似たような目的、モード、努力、ゴールを持ってて、それは変わってへん。で、そうでなければ記入せなあかんものを記入してくれるねん。だから、目的は最小限の実行可能な理解や。モードはデフォルトエージェント型や。だから、あんたともっと積極的になるし、このコマンドでいつでも上書きできるねん。努力はデフォルトスタンダードや。このプロンプトで変更することもできるけど、事前に記入してるから聞いてこえへん。
ゴールは、より困難なレッスンに向けた単一質問診断でAIを速く学ぶことや。非常にシンプルやね。クイックスタート診断。これはワークフローの短縮版や。一つの質問から始める。繰り返すけど、わいらは簡素化してるねん。わいの答えを記録する。短いフィードバックで応答する。それから単一の質問をする。5つ以上は聞けへん。
再び、わいらは簡素化を目指してるねん。明確化やフォローアップのために、一つのポイントの質問をして、わいの返事を待って、それから再開する。マイクロレッスンの動作方法はこれやねん。診断質問をする。教える。練習するためのタスクやコードスニペットを与える。それからオプションでより困難な挑戦。わいが以前の練習タスクで80%以上のスコアを取った時だけ難易度を上げる。
イージーモードの特徴と制御機能
それを学ぶまでそこに座ってるねん。繰り返すけど、これは自分のレベルがわからんくて、デフォルトと上書きを学ぶのに助けが必要な人のために設計されてるねん。これは今説明したことそのものや。努力スタンダードで、12週間の時間軸を追加してるのが面白いねん。
基本的に12週間でわいがやってることは、実際に12週間取るとは言ってへんし、モデルもそうせえへん。12週間と言ってるのは、モデルがこれを本当のコースやと信じるセマンティック空間の一部を引き起こすからやねん。なぜなら、事前トレーニング中にモデルが勉強したコースで、AIコースやったら12週間コースが完全なコースみたいなもんやからな。ここでそれを呼び出してるねん。
一度に最大3つの質問を許可するバッチを送信することもできるし、さらにレッスンを短縮するために戻ることもできるねん。これがわいにコントロールを与えるねん。これがなんでプロンプトを読まなあかん理由やねん。欠けてる詳細が進歩を妨げてるなら、明確化の質問を1つだけ尋ねる。
確認された答えを保持する。これは同じやねん。これでも学習のための設計図は得られるけど、知ってることで面白いんは何か？途中で学習を止めへんのや。一方、前のプロンプトは、連続で全ての質問に答えるまで学習の多くを多かれ少なかれ遅らせるつもりやったねん。学習の旅でもっと早い段階にいる人には、非常に圧倒的になるねん。
これがあんたが教えたい方法やねん。前はこんなのは何もなかったねん。だから、アクティブ学習戦術、ミニプロジェクト、コードスニペット、思考実験、権威ある情報源の引用、そしてマークダウンを使う。ペーシングコマンドを受け入れる。だから、これはペーシングコマンドを持つ方法のコツを与えてくれるねん。望むならスキップしろって言えるねん。チェックポイントを外して、わいの進歩をまとめてくれって。これはめちゃくちゃ便利やね。
それから参照をシードするねん。で、これらは全部素晴らしいスタンダード参照やから、追いかける必要はないねん。それからこれがレッスンごとの出力形式やねん。だから、設計図を作る時は、診断、概念、練習、ストレッチゴールに従うはずやねん。それから今実行を始める。で、これが始め方やねん。
よっしゃ、これは非常に異なるプロンプトや。同じゴールを達成するけど、最初にいくつかのことを変えることで本当に変わったことがわかるやろ。一度に1つの質問しか聞いてへん。マイクロレッスンに焦点を当ててるねん。複数の場所で単一質問を強調することでそれを織り込んでるねん。
上のプロンプトで埋められてへんものも埋めてるねん。モードはデフォルトエージェント型やって言ってる場所で。まあ、上にロールアップしても、まだモードがあるねん。これは役立つことやと思うけど、選ぶ必要があるとは言ってへん。だから、より簡単にして、選択肢を少なくして始められるようにしてるねん。
実際のプロンプト実行デモ
これらのプロンプトが実際にどう動くか見てみよか。よっしゃ、最初のプロンプトを実行してみよう。ここに、あなたはわいのプロンプト。
さて、これがハードバージョンやっちゅうことを覚えといてや。方法論的にクイズを出して、段階的に難しいレッスンを提供する。実行してみよう。こっちのモデルは03や。どうなるか見てみよう。考えさせてみよう。質問のテーブルをくれるねん。受け入れる例の答えもくれるねん。入力して答えることができるねん。
だから、これをかなりシンプルに保つで。あんたの包括的な学習ゴールは何や？ChatGPT5が来る前にAIの基本を速く学びたいねん。2つ目、アクションでいこう。3つ目、クイックがいいねん。時間がないねん。だから、始まってるのがわかるやろ。今、これらの質問を全部一度に聞きたがってるねん。
相互作用のリズム。だから、これらは全部プロンプトに入るもんやねん。うん、一つの質問。2つ目、150単語でええ感じや。3つ目、もっと長く答えることもできるけど、クイックに保つねん。選択肢をお願いしますや。4つ目、トーンは会話的で。5つ目、ヒントをくれ。6つ目、許可された参照。うん、参照を取ってきてくれ。
よっしゃ、シンプルに保つで。1つ、Karpathyを信頼できるソースとして、プラス彼のレベルの人々。意図的に曖昧にするで。個人的コンテキスト。これがみんなには難しくしてるねん。わいはAIについてあんまり知らん。既存のノート。ノートは持ってへん。オフトピックなし。素晴らしいねん。だから、これはモデルがただ進んで噛み砕いて、最終的に設計図を作るのに必要なものが全部あることを見つけるねん。
どんな形式が欲しいか？基本形式はマークダウンや。番号も振らへん。4つの選択肢もあるで。正解を説明付きで見せてくれ。いい文法も使ってへん。繰り返すけど、このプロンプトで本当にいじれることを見せたいねん。3つの質問の後に要約。素晴らしいねん。だから、近づいてると思ってるねん。
で、プロンプト設計図があるねん。そして今、プロンプトを書き出してるねん。そのことを念頭に置いて、プロンプトを書いてみよう。で、プロンプトができたねん。そして競争開始やねん。残りはやらへんけど、自分の学習指導者システムを構築したのがわかるやろ。これは本当にクールやねん。
イージーモード実演
イージーモードが何をするか気になるかもしれんな。イージーモードが何をするか見てみよう。バージョン2に行くで。コピーしよう。ここに貼り付けよう。ここでイージーモードやねん。見てみ、簡単やと思うか？どうしてこんなに簡単なんや？見てみ。正直わからんねん。そこで思考の連鎖を使ってより簡単な道を選んでるのが見えるやろ？
心配せんでええ。バックプロパゲーションは、ネットワークの出力層からその隠れ層を通して逆向きにエラーシグナルを伝播させるアルゴリズムで、各重みが将来のエラーを減らすように自分自身を調整できるようにするねん。これがニューラルネットワーク訓練の主力やねん。それから質問をしてくるねん。
だから2つの答えを与えるで。1つ、訓練データセットは、モデルが訓練を完了する前に読むインターネットや本みたいなもんやねん。繰り返すけど、答えはシンプルに保つねん。2つ、バックプロパゲーションがどう働くかもっとシンプルな言葉で教えて。正しく綴れてもへんけど、モデルがわかるやろ。
で、わいはすぐにプロンプトでモデルを押してて、基本的に、うん、でも途中で質問する余地を作らなあかんって言ってるねん。どうなるか見てみよう。モデルは通常これでまあまあやるねん。
だから、わいの答えを気に入って、それから展開してくれるねん。ラベル付きや構造化された例やねん。レッスンのためのフラッシュカードで、インターネットやないねん。素晴らしいビジュアルやね。それから他の質問に答えてくれるねん。バックプロパゲーションの働き方はこうやねん。推測する。間違いを測る。責任を後ろに送る。そして重みを調整する。
これは超明確やねん。実際にわいの心配に答えてくれたねん。それから診断質問3、モデルを訓練する時に検証やテストデータセットが検出するのに役立つ問題は何や？で、実際にこれのために従ってる参照をくれるねん。これを調べることができるから、ちょっと便利やねん。やらへんけど、できるねん。
両プロンプトの比較分析と学び
よっしゃ、これで両方のプロンプトがどう働くかを見たねん。どっちを選びたいかわからんけど、この特定の練習から離れて、プロンプト自体の小さな変更が実際にプロンプトができることをどう形作るかを理解したっちゅうことやねん。
プロンプト1は効果的にわいらのための完全な学習システムになったねん。あらゆるバージョンの学習を構築するのに使えるねん。粘土みたいなもんやけど、構造化された粘土やねん。だから、エージェント型モードやハードモードなんかのスイッチを切り替えて、望むものを得ることができるねん。
一方、イージーモードは、それらの多くを埋めて、一度に一つの質問みたいな追加の構造も課して、今すぐ学習を始めるのを助けてくれるねん。それから、ハードモードでは、プロンプトを使ってプロンプトを構築することで、実際に自分の学習システムを構築できることを見たねん。
これは非常に上級者向けのテクニックやねん。多くの人が目を回すけど、実際にめちゃくちゃ役立つねん。プロンプトが、あんたにカスタマイズされた望むものを構築するのに使える足場になるねん。
あんたがどこにいるかわからんねん。できるだけ多くの価値を得てもらいたいねん。だから、今日この練習を選んだ理由の一部は、追加のプロンプトを構築するためにこれらのプロンプトをどう使うかの両方を見てもらいたかったからやねん。追加のプロンプトを構築するために使うとメタプロンプトって呼ばれるねん。
実践的な応用と今後の活用
そして、これらのプロンプトで実際にAIを学べるっちゅう具体的なアクションを得てもらいたかったからでもあるねん。だから、これらをSubstackに完全なテキストで載せるで。簡単に見て取得できるようになるし、それから競争開始やねん。好きなように使ってもらってかまへんで。
これが役立ったことを願うねん。特に、同じゴールを達成するさまざまな種類のプロンプトでどう違いを管理するかを見てもらいたかったねん。そして、構造と文言がプロンプトにどう影響するかをより深く理解してもらいたかったねん。
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