プロンプト・LLM活用 CoT（思考の連鎖）を活用した論理バグ修正プロンプトの設計ガイド
RESEARCH-FIRST: Chain-of-Thought (CoT) combined with Self-Correction (Self-Refine) and Structured Output are essential f...
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の長期記憶における「忘却」を定量化する：PersistBenchが提示する新たな評価指標
語尾は「である」「だ」に統一し、プロフェッショナルな学術的トーンを維持する。抽象的な表現を避け、具体的な数値、アルゴリズム名、または理論的背景を明示する。数式は簡潔かつ本質的なものを選定し、変数の意味を定義する。読者の知的好奇心を刺激するた...
プロンプト・LLM活用 Chain-of-Thoughtを用いた多段階論理演算の最適化プロンプト
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。Chain-of-Thoughtを用いた多段階論理演算の最適化プロンプト【ユースケース定義と課題】複雑な条件（重量、距離、動的割引、税率）が絡む物流コストの自動...
プロンプト・LLM活用 DataFlow: LLM時代のデータ準備とエージェント・ワークフローを統合する計算グラフ・パラダイム
style_prompt: research_tech_writer_v1 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。DataFlow: LLM時代のデータ準備とエージェント・ワークフローを統合する計算...
プロンプト・LLM活用 PromptWizard vs Agent Lightning：高度な構造化データ抽出のためのプロンプト最適化戦略
{ "expert_role": "Prompt Engineering Specialist", "methodology": [ "PromptWizard (Iterative Optimization)", "Agent Light...
プロンプト・LLM活用 PersistBench：大規模言語モデルにおける長期記憶の忘却と干渉を定量化する新基準
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。PersistBench：大規模言語モデルにおける長期記憶の忘却と干渉を定量化する新基準【要点サマリ】LLMのコンテキスト拡張が進む中、情報の定着と忘却の動態を...
プロンプト・LLM活用 複雑な論理推論を突破する：34のプロンプト技法を統合した「思考の多次元化」設計ガイド
{ "status": "research_verified", "techniques_covered": , "target_audience": "Prompt Engineers / AI Developers", "version...
プロンプト・LLM活用 LLMにおける「キャラクター性」の定着：RAG、LoRAからMoRAへの進化とハイブリッド戦略
{ "style": "technical_research_report", "structure": "standard_academic_layout", "elements": , "focus": "Persona-consist...
プロンプト・LLM活用 複雑な業務要件を段階的に処理し、LLMの出力精度を極限まで高める「コンテキスト・デコンポジション」
{ "focus": "Context Engineering & Task Decomposition", "methodology": , "target_models": , "version": "1.0.1"}本記事はGemini...
プロンプト・LLM活用 多角的な視点を強制する高度推論プロンプト：水平・逆転・類推思考の実装
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。多角的な視点を強制する高度推論プロンプト：水平・逆転・類推思考の実装【ユースケース定義と課題】新規事業立案や複雑な課題解決において、LLMが「一般的すぎる回答」...