prompt-master がAIの出力を安定させる仕組み

AIロールプレイ中にプロンプトの矛盾による不具合が発生したため、LLMが衝突する指示にどう対応するかを検証。Gemini、GPT、Claude Opusの3モデルで実験した結果、いずれも「末尾の指示を最新の意図として優先する」傾向が強いことが判明。矛盾の解消とプロンプト末尾への重要指示の配置がシステム安定性向上に効果的。

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 Code の権限設定は「階層（ファイルの場所）× ルール（allow/deny/ask）× モード（セッション時の自動度）」の3軸で決まる。設定ファイルの優先順位、Bash / Read / Edit / WebFetch の書式、default / acceptEdits / plan / bypass の4モードを、コピペできる JSON 実例で解説。