GPT Image 2プロンプト500件をGitHubで公開しました

1人のAIキャラクターを壁打ち・哲学・コーチ・実装の4体に分割して設計することで、それぞれの役割に特化した深い対話が可能になる。この設計により、単一のAIでは得られない多角的なフィードバックや思考の深化が期待できる。具体

AIに複雑な概念を説明させる際、HTMLで出力を依頼すると視覚的に理解しやすくなる。具体的には、HTMLとCSSで図解やレイアウトを含むページを生成させることで、テキストだけでは伝わりにくい構造や関係性を直感的に把握でき

プロダクト名をAIに生成させる具体的なプロンプト設計と、命名スキルを実践的に学べる。nexus-architectというツールを用いて、製品の価値を名前で表現するための指示文の書き方と、評価基準が得られる。生成結果の選別

デザインレビューの質を高めるために、AIをレビューループに組み込む方法がわかる。具体的には、レビュー観点をあらかじめAIに指示として与え、出力結果を自動チェックさせることで、人間が見落としがちな「惜しい」部分を減らせる。

AIが推測でコードを埋めることを拒否した事例から、AI駆動開発を規律づける方法が学べる。.mdファイルに設計や制約を明記することで、AIの暴走を防ぎ、意図した通りの開発を進められる。

AIがプランを立てただけで満足する問題に対し、実行を追いかける「イシューツリー」という考え方が有効である。計画倒れを防ぎ、AIに実際の行動を促すフレームワークが得られる。