意図したとおりの結果が得られるプロンプトを書きましょう

Aristoの仕組み

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   プロンプトを貼り付ける

   どんなタスクでも、どんな言語でも大丈夫です。使用しているモデルファミリーを選ぶか、タスクの種類をAristoに判定させることができます。

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   採点レポートを受け取る

   9つの基準それぞれを、記述された評価の目安に照らして0〜4で採点します。根拠としてプロンプトから引用し、基準ごとに具体的な次のステップを1つ示します。

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   教授と一緒に改善する

   Aristo教授が、足りない点について最大3つの質問をします。あなたの回答が、あなた自身の言葉でプロンプトになります。

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   最適化してテストする

   Claude、GPT、Gemini、またはオープンモデル向けに調整した書き直しを依頼し、すべての変更点の説明を確認したうえで、両方のバージョンを実際のモデルで実行して比較できます。

9つの基準

公開され、バージョン管理され、誰にとっても同じです。 (rubric-2.0)

• 要件
  目標と成功基準

  望む成果が示されており、その良し悪しを判断する方法がわかりますか？

• 要件
  コンテキストと入力

  モデルに必要な事実、資料、データ、状況が、明確に区切られて与えられていますか？

• 要件
  対象読者と用途

  出力は誰のためのもので、その人はそれを何に使いますか？

• 要件
  制約と範囲

  範囲、必須事項と禁止事項、長さ、情報源、安全性、不確かな場合の対応。

• 実行
  タスクの指示

  明確で順序立った、あいまいさのない手順。タスクは一つか、順序が明示された複数のタスク。

• 実行
  出力の仕様

  結果の形式、構成、スキーマ、長さ、言語、トーン。

• 実行
  例と参考資料

  本当に役立つ場面での具体例や参考資料。多様で、特定の例に偏りすぎないこと。

• 技巧
  役割と語り口

  出力を変える視点や専門性。トーンの指針。

• 技巧
  モデル適合性と健全性

  対象のモデルファミリーに合っていること。矛盾や過度な強調がなく、長い資料は質問の前に置き、時代遅れのテクニックを使わないこと。