AIロールプレイ用プロンプトの改善から発見した「末尾の指示」の優先順位

Claude Opus 4.6/4.7/4.8 と GPT 5.5 では、推奨されるプロンプト形式が大きく異なる。Opus 4.6 は相談型で曖昧な依頼にも対応する一方、Opus 4.7/4.8 は仕様を明示的に書く必要があり、GPT 5.5 はゴール設定型で経路判断を AI に委ねる。各モデルの特性を理解しないと従来のプロンプトが機能しない可能性がある。

LLM との壁打ちで実用的な回答を引き出すための 3 つの基本軸を解説。軸①は制約・目的・やりたくないことを先に提示して LLM の判断枠を整える、軸②は「どうすれば？」を「A/B/C のどれが？」に粒度を上げて聞く、軸③は結論ではなく論点を並べてもらうことで自分の状況に合わせた判断材料を得る。Before/After の実例で、今日から試せる具体的なプロンプト設計が分かる。

Claude と ChatGPT が B13 理論の数学的観察について議論した過程の記録。AIが未知の現象を既存の代数構造（体拡大、固有値など）へ翻訳する傾向と、その限界を分析。√が加法の履歴を圧縮した記号であるように、AIの応答様式もまた生成過程を既知の記号へ圧縮する操作であることが指摘される。

AI コーディングアシスタントで実装したコードが動作しても、翌日に自分で読み直すと内容が追えない問題に直面。原因は使用ツールが「現在のファイルのみ」を参照しており、プロジェクト全体の依存関係や命名規則を無視していたこと。Cursor、Claude、GitHub Copilot、Amazon Q Developer など各ツールのコンテキスト認識範囲は異なり、プロジェクト構造に応じた選択が重要。