コピー これら50のドキュメントを単一のコンテキストとして処理します: 1. すべての[topic]のマスターインデックスを作成 2. ドキュメント間で発見を相互参照 3. 矛盾とパターンを特定 4. ドキュメントの引用を含む統一された要約を生成 フルコンテキストウィンドウを使用 - 早期に切り捨てたり要約したりしないでください。

コピー このマルチモーダルデータセットを分析: - PDFレポート [attached] - 製品画像 [5 images] - 顧客ビデオレビュー [3 videos] - 音声フィードバック [2 recordings] すべてのモダリティを横断的に照合。データタイプを組み合わせたときにのみ見えるパターンを特定。

コピー 時間的マーカー付きでこのビデオを分析: 各シーン変更について: - タイムスタンプ - 表示される視覚要素 - 発話内容 - ボディランゲージ/感情 - 重要なポイント ビデオ全体の概念の進化を示すタイムラインを作成。

コピー この画像の空間関係を分析: 1. オブジェクトの位置（相対座標） 2. 要素間の距離関係 3. パースペクティブと奥行きの手がかり 4. 空間パターンと配置 5. 建築的またはレイアウトの意味 合わせて座標ベースの説明を提供。

コピー これら10の製品画像を比較: 比較マトリックスを作成し、以下を表示: | 特徴 | Image1 | Image2 | ... | Image10 | |---------|--------|--------|-----|---------| 識別: - すべての画像に共通するパターン - 各画像のユニークな特徴 - 品質の違い - 各ユースケースに最適な画像 [specific purpose] の効果で画像をランク付け。

コピー REASONING MODE：オン 回答前に明示的に以下を実行： 1. 問題の分解 2. ステップごとの論理 3. 検討した代替アプローチ 4. 推論の検証 思考過程を示し、最終回答を提供。

コピー DEEP RESEARCH MODE：リサーチトピック：[X] 要件： - 20以上の多様な情報源を調査 - 専門家の意見とコンセンサスを特定 - 概念間の関係をマッピング - 文献の矛盾を浮き彫りに - 情報源の帰属を明示した総合的な分析 徹底的に時間をかけること - 速度より深さを優先。

コピー 検証済みの思考連鎖を使ってこの問題を解く：ステップ1：[Reasoning] 検証1：[Check logic] ステップ2：[Reasoning] 検証2：[Check logic] パターンを続ける... 最終回答：[Result] 最終検証：[Confirm entire solution]

コピー この問題に対して5つの競合する仮説を生成： H1: [Hypothesis] → テスト → [Result] → 可能性 H2: [Hypothesis] → テスト → [Result] → 可能性 H3: [Hypothesis] → テスト → [Result] → 可能性 H4: [Hypothesis] → テスト → [Result] → 可能性 H5: [Hypothesis] → テスト → [Result] → 可能性 証拠の強さで仮説をランク付け。信頼度とともに最良の仮説を推奨。

コピー 応答を生成した後、エラー検出を実行：チェック1：論理的一貫性 チェック2：事実の正確性 チェック3：数学的正確性 チェック4：情報源の信頼性 チェック5：仮定の妥当性 レポート：[Passed/Failed] 各チェックごとに失敗があれば修正し、応答を確定する前に対応する。

コピー コンテキストをゾーンに分割: ZONE 1 (トークン 1-250K): 背景/参照資料 ZONE 2 (トークン 250K-500K): 補助証拠 ZONE 3 (トークン 500K-750K): 詳細分析 ZONE 4 (トークン 750K-1M): 現在の焦点領域 回答時に関連するゾーンを指定してください。

コピー すべてのドキュメントからナレッジグラフを構築: NODES: 各ドキュメントの主要概念 EDGES: 概念間の関係 ATTRIBUTES: ソースドキュメント、ページ番号、信頼度 回答時にはグラフを通じて推論経路をたどります。引用: [Document X, Section Y] → [Document Z, Section W]

コピー コンテキストを階層的に整理: LEVEL 1: エグゼクティブサマリー（最初に参照） LEVEL 2: 詳細セクション（必要に応じて掘り下げ） LEVEL 3: 補助データ（具体的な参照用） LEVEL 4: 生ドキュメント（詳細確認用） 常にLEVEL 1から開始し、必要に応じて下位レベルへ進みます。

コピー すべての情報に時間的メタデータをタグ付け: [CURRENT - 2025]: 最新データ [RECENT - 2024]: まだ関連あり [DATED - 2023]: 古くなっている可能性あり [HISTORICAL - <2023]: 背景情報のみ CURRENTデータを優先します。DATED情報に依存する場合はフラグを立てます。

コピー マルチターン会話の場合: 各回答後に以下を識別: - KEEP: まだ関連する情報 - ARCHIVE: 後で必要になる可能性あり - DISCARD: もはや関連しない コンテキストを積極的に管理して焦点を維持します。明示的に必要な場合のみARCHIVED情報を取得します。

コピー 最新情報については、ネイティブ検索を使用してください: 信頼できる情報源から [query] を検索 結果をウェブ引用と統合 複数の情報源で検証 情報が矛盾する場合はフラグを立てる 2024年6月以降のイベントについては常にGoogle検索を優先してください。

コピー 私のGoogle Workspaceデータにアクセス: - [date range]の[topic]に関するメールを確認 - カレンダーで会議の重複をチェック - [criteria]に合うDriveドキュメントを分析 - 特定の会話を参照した返信を作成 元のソースへのリンク付きで要約を提供。

コピー YouTube動画を分析: [URL] 抽出: - トランスクリプトの重要ポイント - 表示された視覚的デモ - 各主要概念のタイムスタンプ - コメントからの視聴者質問 時間マーカー付きの構造化された要約にまとめる。

コピー Googleマップのコンテキストを使用: - [criteria]に合う場所を探す - 歩行者の流れを分析 - [metrics]で近隣地域を比較 - リアルタイム状況を考慮したルート最適化 マップリンクと場所の推奨を提供。

コピー このGoogleドキュメントを編集: [link] モード: SUGGESTING (すべての変更を追跡) 1. 文法の誤りを修正 2. 明確さと流れを改善 3. 必要に応じて引用を追加 4. 必要なら再構成を提案 変更内容の要約と理由を提供。

コピー AUTONOMOUS TOOL MODE: 利用可能なツール: 検索, 計算機, コード実行, ファイル分析 タスク: [complex multi-step problem] 使用するツールと順序を自動で決定し、尋ねずに実行。完了後にツール使用ログを表示。

コピー 実行計画を作成し、実行: PLAN: ステップ1: [action] → 期待される出力 ステップ2: [action] → 期待される出力 ... 計画を段階的に実行。予期しない結果が出たら適応。各ステップ後に進捗を報告。

コピー [problem]を解決するコードを書いて実行: 1. インラインコメント付きでコードを書く 2. コードを実行 3. 出力の正確性を検証 4. 不正確ならデバッグして再実行 5. 最終コードと結果を提供 すべての実行試行を表示。

コピー 応答を生成し、3回改善: V1: 初期応答 CRITIQUE V1: [identify weaknesses] V2: 改良版 CRITIQUE V2: [identify remaining issues] V3: 最終洗練版 バージョン間の進化を示す。

コピー これらの分析を並行処理: THREAD 1: 財務分析 THREAD 2: 市場分析 THREAD 3: 競合分析 THREAD 4: リスク分析 すべてのスレッドの結果を統合。矛盾点と相乗効果を特定。

コピー 複数言語のドキュメントを分析: - 英語ドキュメント: [key points] - スペイン語ドキュメント: [puntos clave] - 日本語ドキュメント: [重要なポイント] クロスリファレンスを用いて[target language]で統合。

コピー このチャート/画像からデータを抽出してください: 構造化された表として出力: | カテゴリ | 値 | 情報源の場所 | |----------|-------|-----------------| 抽出の正確性を検証するために方法論を説明してください。曖昧なデータポイントがあれば指摘してください。

コピー 専門的な文書を作成してください: 形式: [Google Docs / PDF / Markdown] 含む: - 適切なヘッダーとフォーマット - 適宜テーブル - [style]での引用 - 5ページ以上なら目次を含む 共有可能なリンクとしてエクスポートしてください。

コピー 包括的な比較を作成してください: 対象: [A, B, C, D, E] 次元: [10以上の要因] 生成物: 1. 比較マトリックス 2. レーダーチャートデータ 3. 次元別ランキング 4. 総合推奨 データ引用で裏付けてください。

コピー 過去のデータからトレンドを分析してください: 1. 過去のタイムラインをプロット 2. 転換点を特定 3. 成長率を算出 4. 将来の軌跡を予測（信頼区間付き） 5. 異常値を検出し説明 適切ならチャートで可視化してください。

コピー 使用した各情報源について、信頼性スコアを提供してください: [Source Name]: [Score 1-10] - 権威性: [score] - 新しさ: [score] - バイアス評価: [score] - 検証: [score] 情報源の信頼性に基づいて結論に重みをつけてください。

コピー 各主張について、信頼度を提供してください: 主張: [statement] 信頼度: [0-100%] 理由: [why this confidence level] 信頼度を高めるには: [specific info needed] 不確実性について正直に述べてください。

コピー 回答生成後: 事実確認モード: 主要な主張ごとに: 1. 可能なら検索で検証 2. 矛盾する証拠を探す 3. ソースの信頼性を評価 4. 未検証の主張をフラグ付け 検証レポートを提供する。

コピー 回答を確定する前に: 完全性チェック: ✓ 質問のすべての部分に対応 ✓ 要求されたフォーマットを提供 ✓ 必要な詳細を含む ✓ 指定された制約を満たす ✓ フォローアップの含意に回答 レポート: [Items checked] / [Total items]

コピー 回答のバイアスをレビューする: 1. 確認バイアス: 期待される答えを優先していないか？ 2. 新近性バイアス: 最近の情報を過大評価していないか？ 3. ソースバイアス: 特定の情報源に過度に依存していないか？ 4. 文化的バイアス: 特定の文化的文脈を前提としていないか？ 発見されたバイアスに対処したバランスの取れた視点を提供する。

コピー 最適な回答長を決定する: 単純な質問（はい/いいえ）: 1-2文 事実に関する質問: 1段落 中程度の複雑さ: 2-3段落 複雑な分析: 複数セクションの回答 質問の複雑さに合わせて長さを調整し、超過しない。

コピー テンプレート: 分析レポート ## 概要 [3文の概要] ## 主要な発見 1. [証拠付きの発見] 2. [証拠付きの発見] ## 推奨事項 [優先順位付きリスト] ## 次のステップ [実行可能な項目] 分析依頼には常にこのテンプレートを使用する。

コピー 回答を階層化して構成する: LEVEL 1: TL;DR（1文） LEVEL 2: エグゼクティブサマリー（3つの箇条書き） LEVEL 3: 詳細分析 LEVEL 4: 補足データと付録 ユーザーは任意のレベルで読むのをやめられる。

コピー 引用要件: - すべての事実主張: [Source, Date] - 直接引用: "引用文" [Source, Page] - 統計: データポイント [Source, Year] - 画像/チャート: [Original source] 帰属なしの主張は不可。

コピー この回答を次と比較してベンチマークします：- 業界標準 - ベストプラクティス - 過去の解決策 - 競合他社のアプローチ ベンチマークスコアと改善の機会を提供します。

コピー 制約条件を含む創造的な解決策を生成します：必須項目：[X, Y, Z] 使用禁止：[A, B, C] 予算：[limit] 時間：[limit] すべての制約を満たす10のアイデアを生成します。

コピー 次の分野からの類推を使ってこの問題を解決します：1. 自然/生物学 2. 建築 3. 音楽/芸術 4. スポーツ戦略 5. 歴史的出来事 各分野から転用可能な原則を抽出します。

コピー 2x2シナリオマトリックスを作成します：軸1：[Variable A: High/Low] 軸2：[Variable B: High/Low] 4つのシナリオを生成します：1. High A, High B: [Scenario] 2. High A, Low B: [Scenario] 3. Low A, High B: [Scenario] 4. Low A, Low B: [Scenario] 各シナリオに対する戦略を推奨します。

コピー 3年後の完全な成功を想定します。最終状態を詳細に説明してください。次に逆算します：- 2年目に何が起こったか？- 1年目に何が起こったか？- 6ヶ月目に何が起こったか？- 1ヶ月目に何が起こったか？逆算したロードマップを作成します。

コピー 各ステークホルダーの視点から分析します：CUSTOMER: [needs, concerns, priorities] EMPLOYEE: [needs, concerns, priorities] INVESTOR: [needs, concerns, priorities] REGULATOR: [needs, concerns, priorities] COMMUNITY: [needs, concerns, priorities] すべてのステークホルダーを満足させる解決策を見つけてください。

コピー 回答後、プロンプト改善のヒントを提供してください: あなたのプロンプトは: [effective/unclear] でした。理由: - [具体的なフィードバック] より良い結果を得るために、次を試してください: 1. [具体的な提案] 2. [具体的な提案] 最適化されたプロンプト: [あなたの書き直し]

コピー 自己評価ルーブリック: 正確さ: [1-10] - [reasoning] 完全性: [1-10] - [reasoning] 明確さ: [1-10] - [reasoning] 有用性: [1-10] - [reasoning] 総合評価: [Average] / 10 もし7未満のスコアがあれば、改善方法を説明してください。

コピー 回答後、知識のギャップをリストアップしてください: KNOWN WITH HIGH CONFIDENCE: [X, Y, Z] UNCERTAIN ABOUT: [A, B] DON'T KNOW: [P, Q] ギャップを埋めるために必要なもの: - [具体的な情報] - [具体的な調査]

コピー 問題を解決した後、パターンを抽出してください: PATTERN NAME: [説明的な名前] APPLIES TO: [問題の種類] DOESN'T APPLY TO: [Exclusions] STEPS: 1. [一般的なステップ] 2. [一般的なステップ] SIMILAR PROBLEMS: [3つの例]

コピー 各回答の最後に以下を記載してください: REFLECTION: - この回答でうまくいったこと - 改善できること - この[query]から学んだこと NEXT TIME: - [実装する具体的な改善] 会話全体で改善を追跡します。