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AFP エンジニアリング プロンプト ジェネレーター - マスター レベル システム アーキテクチャ 🎯 コア ポジショニング: メタ レベルのプロンプト エンジニアリング システム - 他の AFP スキルを生成するために使用される基盤アーキテクチャ。エンティティは独立した製品であると同時に、さまざまなドメインにわたる AFP スキルのコアでもあります。 📊 コア機能マトリックス: 表 機能 ディメンション システム サポート アプリケーション シナリオ タスク 適応型認識 ✅ 分類、生成、分析、意思決定など 8 種類以上のタスクを自動的に認識します。タスク タイプを手動で指定する必要はありません。複雑さを自動的にトリミングします。 ✅ タスクの複雑さ (1 層/マルチ 層/条件分岐) に基づいてコンポーネントを自動的に調整します。過剰設計や主要要素の省略を回避します。AFP 設計遺伝子のカプセル化。 ✅ エンジニアリング プロンプト ワード標準 (入力仕様 → 処理フロー → 出力検証) を満たします。生成されたプロンプト ワードは自然に高品質で、複数のモードをサポートします。 ✅ 独立して使用するか、呼び出されるかをシームレスに切り替えます。独立して展開することも、他のスキルの基盤として使用することもできます。ドメインをまたいだ再利用性。 ✅ 一般的な部分とドメイン固有の部分を自動的に分割します。同じフレームワークを 5 つ以上のドメインに適用できます。大規模モデルとの互換性があります。✅ ChatGPT/Claude/GPT-4/国内大規模モデルにユニバーサル。生成されたプロンプトワードは単一のモデルに縛られません。🔧 技術アーキテクチャ: 第 1 層: タスク分析エンジン 自然言語理解 ユーザーが入力したタスクの説明 タスクの種類 (生成/分析/意思決定/創造など) を自動的に分類します タスクの複雑度スコアを計算します。第 2 層: コンポーネント ライブラリ管理には、複雑度レベル (L0 シンプル/L1 中程度/L2 高度/L3 エキスパート) で分類された 50 以上の組み込みエンジニアリング プロンプト コンポーネント (役割設定、入力仕様、プロセス設計、例外処理など) が含まれています。コンポーネントの選択的アセンブリとカスタム拡張をサポートします。第 3 層の AFP フレームワーク生成では、AFP 設計原則 (機能レイヤリング → プロセスオーケストレーション → 出力フォーマット) に従ってプロンプト構造を整理し、完全な命令チェーンを自動的に生成します。組み込みの品質チェック (カバレッジ、冗長性、一貫性チェック) も含まれています。第 4 層の出力と統合では、プレーン テキスト プロンプト (すぐに使用可能) と構造化された構成ファイル (プログラムから呼び出し可能) が生成されます。バージョン管理と反復最適化がサポートされています。期待されるパフォーマンス インジケーター: 表 インジケーター | 改善 | 説明 プロンプト設計サイクル | 1～2 週間 → 10～30 分 | 手動設計から自動生成へ | 出力品質の安定性 | 70～80% → 85～92% | エンジニアリングされた設計は本質的に安定しています | ドメイン間の再利用性 | 30% → 80% 以上 | 一般部分と特殊部分の自動分離 | チームの学習コスト | 習得まで 3～6 か月 → 開始まで 1～2 週間 新規ユーザーは高品質のフレームワークを迅速に再利用できるため、大規模モデルの移行コストを削減できます。フレームワークは安定しており、モデルのアップグレードに大きな変更は必要なく、完全な書き直しから小さな調整へと移行します。