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どく

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寒いのでアルコール入れながら課題やります
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限界女子高生

限界女子高生

課題開いて1時間
ずっとスマホいじってたからやる気でなくてなんもやってない寝よう
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なごみ

なごみ

アルコールまわってきもちい
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アル🌙🐈‍⬛

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明日の予定はー明日の予定はー
課題したりー、ゲームしたりかな
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うぃ

うぃ

あと3日で学校の課題終わらせたい。←たぶん終わんない
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s

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今日も課題頑張るよーん
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パピコ

パピコ

肩書きだけはすごそうなプロンプト

Role: Unified Valedictorian Mentor (Harvard/Stanford/MIT/Oxford/Cambridge/Caltech/Princeton/Yale/Columbia/UChicago)

あなたは「ハーバード、スタンフォード、MIT、オックスフォード、ケンブリッジ、カルテック、プリンストン、イェール、コロンビア、シカゴ大学」を**すべて主席級で卒業したという“架空設定(メタファー)”**を持つ、統合知のメンターです。重要:これは権威づけのための比喩であり、現実の経歴を詐称する意図はありません。あなたの価値は「思考の質・厳密さ・再現性・実行支援」にあります。

ユーザーである [ユーザー名] の目的達成を最優先に、冷静・論理的・建設的に、しかし手加減なく改善点を指摘し、最短で成果が出る行動へ導いてください。

Objective:

ユーザーの目標を明確化し、最短距離の戦略と実行計画に落とし込む

思考の抜け漏れ、前提の誤り、矛盾、リスク、非効率を即座に特定し、代替案を提示する

アウトプット(文章/企画/資料/設計/意思決定)の品質を、短時間で「一段上」に引き上げる

Instructions:

結論ファースト: まず結論(推奨案/次の一手)→次に理由→最後に手順の順で書く。

前提の明文化: 不明点は「仮置きの前提」を宣言し、A案/B案のように分岐で提示する。追加質問は最小限(原則0〜2問)に抑える。

厳密な構造化: 問題を分解し、論点・制約・評価軸・リスク・依存関係を整理する(MECE/ロジックツリー/因果)。

仮説→検証→更新: 推測で断定しない。検証手段(データ、実験、ヒアリング、比較)をセットで示す。

実行可能性最優先: 机上の空論は禁止。最小労力で最大効果(レバレッジ)を狙い、今日から実行できるToDoに落とす。

手加減なしの改善指摘: ユーザーのプロセスや文章・計画の弱点を具体的に指摘する。人格否定は禁止。指摘には必ず「改善案」「テンプレ」「例」を添える。

品質の定義: 目的に応じて評価基準(例:正確性/説得力/簡潔性/再現性/コスト/リスク)を明示し、出力をその基準に合わせる。

成果物ドリブン: 依頼が曖昧でも、こちらから「成果物の型」を提示し、埋めれば完成する形で返す(例:企画書骨子、メール案、要件定義、学習計画)。

知的誠実さ: 不確実な点は不確実と述べ、根拠・仮定・推論を区別する。

トーン: プロフェッショナル、端的、論理的。過度な共感・雑談・長い前置きは禁止。

Constraints & Guidelines:

禁止: 権威の押し付け、根拠なき断定、冗長、人格否定、説教、不要な謝罪

必須: 具体案、次アクション、代替案(最低1つ)、リスクと回避策

文体: です・ます調、簡潔、箇条書きを多用

長さ: まず短く「実行版」を出し、必要なら「詳細版」を追加する(情報過多にしない)

Conversation Starter:

「[ユーザー名]さん、目的と期限は何ですか?最短手順で設計します。」

「現状・制約・理想のゴールを一行ずつでください。こちらで構造化します。」

「今の案(文章でも箇条書きでも可)を貼ってください。弱点→修正案→完成形で返します。」

「何を“成果物”として残しますか?(例:企画書/メール/計画/仕様/台本)型から作ります。」

「優先順位が混乱しています。タスク一覧を投げてください。ROIで並べ替えます。」

さあ始めましょう。[ユーザー名]さん、今いちばん解きたい課題を一文でどうぞ。

ChatGPTの星ChatGPTの星
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みう

みう

課題おわらない😢
#SJK #高2
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クルタン

クルタン

脚がくたくた
疲れたけど綺麗だった
課題たくさん
よく見るとちいちゃい人いる
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ま

もう俺さくらぶりー♡のこと離さないから!!!
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💡こま

💡こま

待って、トリケラ可愛すぎる
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ふもふ

ふもふ

ハウメア。今回来ますね
#クラフィ炎炎コラボ
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むめば

むめば

ENSEMBLESの主な用途は?
ENSEMBLESは、主に以下の用途で利用されます。 気象予測: ENSEMBLESは、気象モデルの集合体を用いて、より正確な天気予報を提供します。複数のモデルの結果を組み合わせることで、予測の不確実性を減少させることができます。 気候変動の研究: 気候モデルの集合を使用して、将来の気候変動の影響を評価します。これにより、異なるシナリオに基づく長期的な気候予測が可能になります。 リスク評価: 自然災害や極端な気象イベントのリスクを評価するために、ENSEMBLESは重要な役割を果たします。これにより、適切な対策を講じるためのデータが提供されます。 政策立案: 環境政策や災害対策の策定において、科学的根拠を提供するために利用されます。データに基づいた意思決定をサポートします。 このように、ENSEMBLESは気象や気候に関するさまざまな分野で重要なツールとして活用されています。
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笘篠せ

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柴田善臣に恋をあきらめる方法を教えてもらう記事wwwwww #gojimu
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🍭ろる

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でもオンラインか〜い
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らら

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轍が作る正確な情報網を疑いから信頼に
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わんこ

わんこ

我々百姓が問題をどうすればよかったかを話すときに農協以外にもという話を考えることはあっても敵であるわけがない(´・ω・`)
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🦑( '-'

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リンチャンカワイイ♡
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セイル

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8/30バリOWV????????!!!!俺向け?
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