コツ

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基本原則

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1. 明確性と正確性の確保

• AIモデルの役割を明確に定義します。
• 曖昧さのない明示的で焦点を絞った指示を提供します。

❌ 悪い例：
「有用な発明について説明してください。」

✅ 良い例：
「Role: 技術史研究者

Task: 電話の発明について簡潔な要約（最大100語）を提供し、その歴史的意義と現代への影響を強調してください。

Output Format:
- 要約段落
- 明確に述べられた歴史的背景と現代的関連性」

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2. 包括的なコンテキストの提供

• プロンプト内で必要な背景と目的を明確に提供します。
• タスクに関連する制約や期待を明示的に述べます。

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3. 構造化された出力の指定

• 希望する応答構造、長さ、スタイルを明確に概説します。
• 形式を明示的に定義します（例：箇条書き、構造化された段落、JSON、画像寸法）。

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高度なノード統合技術

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1. 効果的な役割定義

✅ 例：
「Role: UXデザイナー

Task: 提供されたWebインターフェースデザインのユーザビリティの問題を評価してください。

Output Format:
- 特定された問題を明確にリスト化する
- 改善のための具体的な推奨事項を提供する」

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2. 連続ノードチェーン

1. アイデアノード: 初期のアイデアやコンセプトを生成します。
2. 下書きノード: 初期コンセプトから詳細な下書きを開発します。
3. レビューノード: 下書きを批判的に評価し、改善を提案します。

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3. マルチノードワークフローの活用

• Claude 繊細な分析と倫理的考慮用
• GPT-4o 構造化された創造的コンテンツ作成用
• Fal AI 高品質な画像とビジュアルコンテンツ生成用

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避けるべき一般的な落とし穴

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1. 過度に制限的な指示

❌ 避けるべき例：
「正確に200単語で、正確に4つの例を含む詳細レポートを作成してください。」

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2. 矛盾したまたは紛らわしい指示

❌ 避けるべき例：
「高度な用語を使用して、非常に詳細でありながらシンプルな説明を提供してください。」

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3. 曖昧または不完全なプロンプト

❌ 避けるべき例：
「何か有用なことを説明してください。」

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Giselleワークフローの最適化

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1. 反復的ノード改良

• 各ノードからの出力を定期的にレビューし、後続プロンプトを最適化します。
• 複数のノードを戦略的に使用して、コンセプト、下書き、最終出力を反復的に洗練します。

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2. テンプレートの戦略的使用

✅ Giselleテンプレート：

Role: [定義されたAIの役割]

Task: [明示的で正確なタスク説明]

Constraints:
- [特定の制約または制限]
- [必要に応じて追加の制約]

Input Data:
- [明確に参照または提供されたデータ]

Output Format:
- [応答の詳細な期待構造]

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Giselle固有の推奨事項

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1. 適切なAIモデルの選択

• Claude: 繊細な倫理分析用
• Gemini: 複雑なマルチモーダル入力用
• GPT-4o: 構造化された出力とクリエイティブコンテンツ用
• Fal AI: 画像生成タスク用

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2. 視覚化とコラボレーション

• GiselleのUI内でワークフローを明確に視覚的にマッピングします。
• コラボレーションと明確性を向上させるためにワークフローをチームと共有します。
• 標準的な会話型インターフェースを超えた高度で高品質な結果を達成するためにノードの組み合わせを実験します。

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効果的なGiselleプロンプトの要点

• 役割定義: AIモデルの役割を明確に明示する。
• 精度: 正確で詳細な指示を提供する。
• コンテキストの完全性: 必須のコンテキストと制約を含める。
• 出力構造: 応答形式を明確に定義する。
• ワークフロー最適化: 出力品質を向上させるために複数のノードを戦略的に連続させる。