プロンプト・LLM活用 LLM評価の客観性を担保する「ルーブリック型フォーム入力」プロンプト設計
{"expert_role": "Prompt Engineering Specialist", "focus": "LLM-as-a-Judge / Evaluation Reliability", "version": "1.0"}本記...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 「プロンプト」から「コンテキスト」へ：LLMの性能を最大化する情報環境設計の実装ガイド
research_focus: technique: tone: "Professional, Analytical, Engineering-centric"output_format: "Markdown with Mermaid di...
プロンプト・LLM活用 DataFlow: LLM時代の高精度データ構築とパイプライン自動化の統合フレームワーク
専門性と親しみやすさの共存：研究論文の厳密さと、技術ブログの明快さを両立させる。根拠の明示：推測ではなく、arXivの論文や公式ドキュメントに基づく数値を優先する。視覚的補助：複雑な概念はMermaidまたは数式で構造化する。読者への配慮：...
プロンプト・LLM活用 複雑なビジネス要件を精度100%へ導く：分割・逐次入力によるコンテキストエンジニアリング手法
{ "role": "Prompt Engineering Expert", "focus": "Context Engineering & Task Decomposition", "technique": , "language": "...
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・バグ修正の最適化プロンプト
{ "research": [ "CoT (Chain-of-Thought) for Programming: 論文『Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Langua...
プロンプト・LLM活用 LLMの「キャラクター性」を極める：LoRA/MoRAとRAGを組み合わせた多層的ペルソナ構築術
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の「キャラクター性」を極める：LoRA/MoRAとRAGを組み合わせた多層的ペルソナ構築術【要点サマリ】LLMに特定の性格や知識を持たせる「キャラ付け」は...
プロンプト・LLM活用 PromptWizardとAgent Lightning：LLMエージェントの推論精度と実行速度を最大化する設計指針
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とAgent Lightning：LLMエージェントの推論精度と実行速度を最大化する設計指針【ユースケース定義と課題】最新の市場トレンド...
プロンプト・LLM活用 LLMの推論能力を極大化する：水平・逆転・類推思考プロンプトの実装ガイド
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。LLMの推論能力を極大化する：水平・逆転・類推思考プロンプトの実装ガイド【ユースケース定義と課題】従来のLLMは論理的な逐次推論（垂直思考）に長けていますが、既...
プロンプト・LLM活用 高精度推論を実現するプロンプト・エンジニアリング：ToT・Self-Refine・GoTの実践実装
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。高精度推論を実現するプロンプト・エンジニアリング：ToT・Self-Refine・GoTの実践実装【ユースケース定義と課題】複雑な多段階推論や戦略立案において、...
プロンプト・LLM活用 LLM協調型レッドチーム「Co-RedTeam」の台頭と自律的脆弱性悪用への防御戦略
{ "status": "ready", "persona": "CSIRT/Senior Security Engineer", "focus": "Automated Red Teaming (Co-RedTeam), Autonomo...