プロンプト・LLM活用

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...

重量、距離、割引、税率など条件が増える計算では、説明を長くさせるより、計算ルールを明文化し、計算ツールと構造化出力で検証する方が扱いやすくなります。物流コストを例に設計を整理します。

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...

{ "expert_role": "Prompt Engineering Specialist", "methodology": [ "PromptWizard (Iterative Optimization)", "Agent Light...

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...

{ "status": "research_verified", "techniques_covered": , "target_audience": "Prompt Engineers / AI Developers", "version...

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{ "focus": "Context Engineering & Task Decomposition", "methodology": , "target_models": , "version": "1.0.1"}本記事はGemini...

水平・逆転・類推を、異なる観点から候補を出して同じ評価軸で比べるための道具として使います。企画や業務改善で再利用しやすい形に整理します。

プロンプトインジェクションは、入力フィルターだけでは防ぎ切れません。外部コンテンツを未信頼データとして扱い、ツール権限、承認、出力検証、監査ログを分離して被害範囲を小さくする実務設計を整理します。