“AIインサイダー情報。”
“記事のソースは特定されていませんが、プロンプトの最適化に対するコミュニティの関心を示しています。”
“私は、修了証や主要なコンテンツをペイウォールの後ろに隠している「無料」コースにうんざりしていました。そこで、主要なプラットフォームを調べて、本当に無料で完了できるコースのリストをまとめました。”
“プロンプトエンジニアリングは、モデルに「設計図」を提供するようなものです。”
“本記事は、考えをまとめ、言語化するためのPromptです。”
“これらの発見は、LLMにおける忠実なスタイル制御という仮定に異議を唱え、会話型エージェントにおける安全で、目標を定めたスタイルの制御のための、より多目的な、より原則に基づいたアプローチの必要性を浮き彫りにしています。”
“新しい社内データセットにおいて、私たちの手法は、手動で作成されたワークフローおよび計画されていないワークフローと比較して、評価指標でそれぞれ38％と150％の改善を達成しました。”
“正直なところ、バナナ恐怖症になりかけています。「Nanoバナナ」という言葉を使わないようにGeminiに指示するプロンプトを作成しましたが、それでも使われました。”
“本記事は、ChatGPT Plusプランを用いています。”
“本記事では「言語化弱者」という言葉を、蔑みやレッテル貼りではなく、考えや意図を最初から整理された文章や指示として出すのが得意ではない状態を指す便宜的なラベルとして使用します。”
“記事では、AIに人格と倫理観を吹き込むための「プロンプトエンジニアリング」の開発プロセスと裏側を明らかにしています。”
“試してみて、どのような画像が作れるかぜひ見せてください。”
“ChatGPTやGeminiのようなツールを使えば、このような画像は瞬殺です！”
“この記事は、LLMの出力を特定の形式で受け取る方法に焦点を当てています。”
“この記事は、プロンプトの質が出力に与える影響を探求し、緻密に練られた指示がいかにしてこれらの強力なAIモデルから優れたパフォーマンスを引き出すかを示しているでしょう。”
“この記事の内容（/u/reverseduによって投稿されたもの）に、重要な洞察が含まれているでしょう。内容がないため、具体的な引用を含めることはできません。”
“すべてのドリフトやミスを手動で対処する代わりに、エージェントが自ら適応できるとしたらどうでしょうか？エンジニアを置き換えるのではなく、価値を追加することなく時間を浪費する継続的なチューニングを処理します。”
“Claude Codeは貴重なツールですが、その自動コンパクションはワークフローを中断する可能性があります。この記事は、コンテキストウィンドウがしきい値を超える前にユーザーに警告することにより、これを解決することを目指しています。”
“私はLUNA SEAが好きでして、ルナクリも決まったのでSLAVE勧誘として使わさせていただきました。SLAVEといえば黒服、LUNA SEAといえば月で...”
““Soon, the most valuable skill won’t be coding — it will be communicating with AI.””
“このアプローチは、直接指示することから、知識空間を共同で探索することに焦点を移し、最終的に高品質な出力を実現します。”
“履歴をMarkdown化して、同じプロンプトで複数LLMに投げると、自分の「課題の芯」と各モデルの得意が見えるようになります。”
“これらの考えは悪意から生まれたものではない。多くは善意と誠実さから来ている。だが、LLM を APIとして実装・運用する立場に立つと、これらの考え方が 再現性 と 安全性 を静かに破壊していく様子が見え...”
“…Representation Engineering (RepE)という手法を用いて、「推論中のLLMの隠れ層（Hidden States）に直接ベクトルを注入し、性格をリアルタイムで制御する」 システムを実装しました。”
“この投稿では、完成形から逆算するプロンプト設計手法について論じられています。”
“現代のLLMは、極めて高い汎用性を持っています。しかし、デフォルトの「丁寧で無難なアシスタント」というUXは、プロフェッショナルの思考を加速させる上では、しばしばノイズとなります。”
“このモデルの面白いところは、プロンプトで音声の読み方（トーン・感情）を指定できるという点。”
“ChatGPTとClaudeのユーザーは、ツールと出力形式の断片化という課題に直面しており、会話履歴をシームレスにエクスポートすることが困難になっています。”
“また、大規模言語モデル（LLM）のより高度なプロンプトエンジニアリングや、テキストデータだけでは捉えられない感情的な手がかりを捉えるために音声ベースの分析の範囲を拡大するなど、将来の潜在的な方向性についても洞察を提供します。”
“”
“"AntiGravityで書いてみた感想 リリースされたばかりのAntiGravityを使ってみました。 WindSurfを使っていたのですが、Antigravityはエージェントとして自立的に動作するところがかなり使いやすく感じました。圧倒的にプロンプト入力量が減った感触です。"”
“「あなたのAIは、あなたの参謀ですか？ それともただの検索ツールですか？」”
“「AI に何を読み込ませるか（コンテキスト）」の管理は、かつての「メモリ管理」と同じくらいシビアで、エンジニアの腕が試される領域だということです。”
“詳解します。”
“「このコード直して」「いい感じのキャッチコピー考えて」と、その場しのぎの「便利な道具」として使っていませんか？”
“You've hit your limit ・ resets xxx (Asia/Tokyo)”
“今やインターフェースは単なる言語です。何かを学ぶ代わりに、自分が何をしたいかを説明します。”
“誰もGeminiの画像生成に注目していません。2,000語の法医学地質学のプロンプトを与えたところ、手書き、特定のヘマタイトの「ブルーベリー」、JPLのスタンプを見事に再現しました。Midjourneyではこのテキストはできません。”
“"Claudeは本当に印象的ですが、「見た目は正しい」と「実際に正しい」の間のギャップは私が予想していたよりも大きいです。"”
“経験的な結果は、LLMが自然言語を構造化されたロボットアクションに確実に変換できることを示しています。プロンプトエンジニアリングテンプレートを適用すると、命令解析の精度が大幅に向上します。タスクの複雑さが増すにつれて、全体的な精度は最も複雑なテストで88.9％を超えます。”
“これらの多様なAIコンポーネントを単一の、適応しやすいプラットフォームに統合することで”
“全体として、この調査結果は、慎重に設計されたプロンプトベースの戦略が、SLMにおけるオープンな対話品質を改善するための効果的かつリソース効率の高い経路を提供することを示しています。”
“"Vibe駆動開発はクソである。"”
“実際の問題は、ChatGPTに十分な制約を与えないと、トレーニングデータの統計的中心に引き寄せられることです。”
“これらの最先端モデルのうち、どれが最高のコードを書くのでしょうか？”
“私がよくやっていたこの超高速探究学習は、15分という時間制限のなかでLLMを相手に問いを投げ、思考を回す遊びに近い。”
“革新的で、先見の明があり、既成概念にとらわれずに考えてください。一般的なデジタルアシスタントではなく、共同思考パートナーとして行動してください。”
“RedditのPromptEngineering系コミュニティで、「OpenAIエンジニアが使っているプロンプト技法」として話題になった投稿があります。”
“あるプロジェクトで必要なMCPを設定したところ、内包されているものが多すぎてClaude Code立ち上げただけで223k(全体の112%)のトークンを占めていました😱”
“「それはこれについてではなく、それについてです。「私たちはこれに直面し、あれに直面し、これに直面しました」そして、彼が私をうんざりさせるような慰めを作るのが嫌いです。」”