プロンプト・LLM活用 高度な推論(水平・逆転・類推)を強制するプロンプト設計ガイド
{ "expert_role": "Prompt Engineering Expert", "reasoning_techniques": , "target_llm": "Gemini 1.5 Pro, GPT-4o", "version...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 LLMキャラクタライズの技術的深淵：LoRA/MoRAとRAGによる高精度な人格生成
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。LLMキャラクタライズの技術的深淵：LoRA/MoRAとRAGによる高精度な人格生成【要点サマリ】LLMに特定のキャラクター性（語彙、思考、知識）を定着させるに...
プロンプト・LLM活用 複雑な文脈を構造化し推論精度を最大化する「コンテキストエンジニアリング」の実装ガイド
RESEARCH-FIRST: コンテキストエンジニアリングの概念（RAGにおける情報の密度、チャンクの関連性、Long-context LLMの特性）をベースに構成。Gemini 1.5 Proの1M+トークンウィンドウや、GPT-4oの...
プロンプト・LLM活用 CoT（思考の連鎖）を用いた複雑なプログラムバグの構造的修正手法
CoT (Chain-of-Thought) は複雑なロジックを解く際に、中間的な思考ステップを明示させることで推論精度を向上させる（Wei et al., 2022）。プログラミングにおいては、単に「修正後のコードを出せ」と命じるよりも、...
プロンプト・LLM活用 OpenAI GPT-5.3-Codex リリース：推論速度25%向上とSWE-bench ProでのSOTA達成
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。OpenAI GPT-5.3-Codex リリース：推論速度25%向上とSWE-bench ProでのSOTA達成【要点サマリ】OpenAIがソフトウェア開発特...
プロンプト・LLM活用 PromptWizard vs Agent Lightning：タスク最適化とエージェント訓練の比較検証ガイド
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。PromptWizard vs Agent Lightning：タスク最適化とエージェント訓練の比較検証ガイド【ユースケース定義と課題】ユースケース： 多言語か...
プロンプト・LLM活用 AIボット専用SNS「Moltbook」に潜む脆弱性：プロンプトインジェクションによるAPI資産の剥奪リスク
専門用語を適切に用い、開発者・ITビジネス層が求める情報密度を維持せよ。定量的な事実と、アナリストとしての定性的な考察を分離して記述せよ。読者の意思決定を支援する「客観的かつ批判的」な視点を忘れるな。結論から述べ、冗長な挨拶は一切排除せよ。...
プロンプト・LLM活用 複雑なビジネス戦略立案における思考連鎖(CoT)プロンプトの最適化
本記事では、複雑な論理推論を要するビジネス戦略立案を題材に、思考の過程を明示化するChain-of-Thought（CoT）プロンプトの設計手法を解説します。段階的な思考ステップとFew-shotを組み合わせることで、最新LLMの推論精度を...
プロンプト・LLM活用 「Co-RedTeam」によるAI自動化攻撃の脅威と多層防御の再構築
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プロンプト・LLM活用 長文規程からJSONを抜く ― 文書境界・欠損ルール・根拠付き抽出の実務設計
長い規程や手順書から必要項目をJSON化するときは、入力文書と命令を分離し、欠損値の扱い、根拠箇所、JSON Schema、アプリ側検証を決めておくことが重要です。実務向けの抽出フローを整理します。