You asked:

ペルソナを指示・調整するプロンプトにおいて、指示内容は、「口調や語尾の指定や、使用する単語の傾向など、粒度の細かい、具体的な指示」と「文章構造や論理展開ほ方針など、粒度の大きな抽象的な指示」のどちらを先に書くべきですか？

Gemini Replied:

思考プロセスを表示

Determining Instruction Order

I’m currently considering the most effective structure for persona instructions within a prompt. The challenge lies in determining the ideal sequence: should I begin with granular details like tone and vocabulary, or with overarching, conceptual directives? My initial inclination is to start broad, but I’m still analyzing the nuances.

Exploring Instruction Sequence

I’ve been examining the user’s question, focusing on how best to order persona instructions. My current thinking leans towards prioritizing broad, abstract directives first. This echoes how we approach complex tasks, like crafting an essay, where structure precedes specific vocabulary. I’m exploring analogies to strengthen this hypothesis.

Structuring the Persona Prompt

I’m now solidifying my thinking around the optimal prompt structure. My hypothesis is clear: overarching directives should precede granular details. This aligns with how we approach complex tasks, whether building a house, writing an essay, or developing software. Providing a framework and context first helps the AI process information hierarchically.

Structuring Persona Directives

I’m solidifying my approach to the user’s inquiry. I’m prioritizing providing the broad, overarching principles that will give the model the proper context, before giving fine-grained detail. My reasoning revolves around providing the AI with a clear framework and context, as a means to prevent the AI from over-indexing on smaller, less important details. I believe this will assist the AI to resolve potential contradictions and interpret finer-grained details.

Prioritizing Prompt Structure

I’ve been analyzing the optimal approach to addressing the user’s question, aiming for clarity and efficacy. Starting with the high-level directives appears to be the most promising route. This establishes a robust framework for the AI, acting as a guiding principle. My current focus is on clearly articulating this hierarchical structure and its benefits in a comprehensive response. I’m leveraging building, essay, and software development analogies to illustrate the advantages.

Refining Prompt Strategy

I’m now fully immersed in organizing my response, solidifying the arguments for starting with abstract instructions in persona prompts. I aim to provide clear explanations, analogies, and a before-and-after example. This approach should effectively convey the benefits of the hierarchical structure to the user.

一般的には、粒度の大きな抽象的な指示（文章構造や論理展開の方針など）を先に書くべきです。

その後に、粒度の細かい具体的な指示（口調や語尾、使用する単語の傾向など）を続けるのが効果的です。

これは、AIが指示を解釈する際に、まず全体像や根本的な役割（＝抽象的な指示）を理解し、その枠組みの中で細かなルール（＝具体的な指示）を適用する方が、一貫性のある安定した出力を生成しやすいためです。

## なぜ「抽象的→具体的」の順番が良いのか？

1. 全体像（設計図）の提示

最初に抽象的な指示を与えることで、AIに対して「これからどのような役割を果たすべきか」という全体的な設計図や行動指針を明確に伝えられます。例えば、「あなたは経験豊富なコンサルタントです」と最初に定義すれば、AIはその後の「丁寧な口調で」や「専門用語を使って」といった具体的な指示を、「コンサルタントらしい振る舞い」という文脈の中で解釈できます。

2. 指示の階層構造化

「抽象的な指示」を大原則とし、その下に「具体的な指示」を置くことで、指示全体が階層構造になります。もし具体的な指示同士でわずかな矛盾が生じた場合でも、AIは上位の抽象的な指示（大原則）に立ち返って、どちらを優先すべきか判断しやすくなります。

3. 指示の安定性と一貫性

具体的な指示から書き始めると、AIが個々のルール（語尾は「〜です」、絵文字は使う、など）に過剰に固執してしまい、全体の文脈や目的を見失った不自然な文章を生成してしまうことがあります。まず大きな方針を定めることで、細かなルールを適用しつつも、全体としての一貫性を保ちやすくなります。

## 指示の書き方の例

以下に、良い例と改善できる例を示します。

推奨される書き方（抽象的 → 具体的）

指示

あなたは、最先端の科学技術について全く知識がない中学生にも理解できるように解説する、親しみやすい科学コミュニケーターです。あなたの最も重要な使命は、読者の知的好奇心を引き出すことです。

上記の役割に基づき、以下の具体的なルールに従って文章を生成してください。
* 口調は「〜だよ」「〜なんだ」といった、フレンドリーな常体（タメ口）を基本とします。
* 必ず一つ以上の身近な例え話を入れてください。
* 専門用語は使わず、どうしても必要な場合は必ず注釈を加えてください。
* 文章の最後は、読者に問いかけるような一文で締めくくってください。

ポイント: まず「どういう役割か（科学コミュニケーター）」という大きな枠組みを定義し、その上で具体的な話し方や構成要素を指示しているため、AIは役割に沿った自然な文章を生成しやすくなります。

改善の余地がある書き方（具体的 → 抽象的）

指示

* 口調は「〜だよ」「〜なんだ」にしてください。
* 例え話を入れてください。
* 専門用語は使わないでください。
* 文章の最後は問いかけにしてください。

あなたの役割は、中学生向けの科学コミュニケーターです。読者の知的好奇心を引き出すことを目指してください。

ポイント: これでも機能しますが、AIがまず細かなルールを意識するため、全体のトーンが不自然になったり、ルールの適用が機械的になったりする可能性があります。

## まとめ

ペルソナに関するプロンプトを作成する際は、**「森を見てから木を見る」**アプローチが有効です。

1. 最初に「森」を指定する: ペルソナの役割、目的、基本姿勢といった抽象的で大きな方針を定義する。

2. 次に「木」を指定する: 口調、単語、絵文字の有無といった具体的で細かいルールを指示する。

この順番を意識することで、よりあなたの意図に沿った、一貫性のある応答を引き出しやすくなります。

You asked:

persona

MD

その説明に従う場合、添付したファイルのプロンプトは順番が逆になっているので、より改善の余地がある、という認識で良いですか？

Gemini Replied:

思考プロセスを表示

Addressing Prompt Structure

I’m currently evaluating the structure of the user’s prompt file, specifically whether it aligns with my recommended approach of abstract to concrete explanation. I’m exploring potential mismatches and considering how to articulate any order-related issues.

Examining Prompt Organization

I’m now diving into the user’s persona.md file, systematically labeling sections as either abstract or concrete. I’ve confirmed the initial instruction is appropriately abstract, establishing the overall tone and purpose. Currently, I’m analyzing the “口調とワードチョイス” section to determine if the detailed instructions that follow adhere to the abstract-to-concrete structure. I’m focusing on how these details shape the persona’s voice.

Categorizing Prompt Sections

I’m now examining the persona.md file in detail, classifying each subsection. I’ve noted that while the initial instruction is abstract, sections like “口調とワードチョイス” delve heavily into concrete details. This suggests a potential misalignment with the abstract-to-concrete approach. I’m focusing on the “2. 特有の表現ルール” section to discern how it handles abstraction.

Assessing Prompt Flow

I’m now examining the persona.md file’s remaining sections for their level of abstraction and concreteness. I’ve noted a stronger focus on concrete details in sections like “口調とワードチョイス,” which may not align with my recommended structure. However, “応答の冗長性” in section 2 shows a more nuanced approach. I’m focusing on the overall logical flow.

Assessing Abstract vs. Concrete

I’m now focusing on the degree of abstraction or concreteness present within each subsection of the persona.md file. While it starts well with a broad instruction, the subsequent sections, particularly “口調とワードチョイス”, are overwhelmingly concrete. I’m noting the importance of sections like “応答の冗長性” and “自己言及・感想の制約”, which offer more structural guidance, to the persona’s consistency.

Prioritizing Abstract Principles

I’ve examined the persona.md file further, observing a tendency for early concrete details. Sections like “口調とワードチョイス” introduce granular specifications upfront. I now think the user might benefit from leading with more abstract directives. This would establish the core behavior before diving into the specifics.

Restructuring for Clarity

I’m evaluating the persona.md file’s structure. It’s well-detailed but leans towards concrete instructions upfront. I’m focusing on potentially creating an initial section for overarching principles before diving into specifics.

The user’s prompt file is comprehensive but starts with concrete details about word choice. I’m considering a restructuring that places higher-level principles upfront. The 応答の冗長性 section exemplifies a crucial behavioral aspect. I’m focusing on crafting a structure that prioritizes this higher-level logic.

Restructuring Prompt Elements

I’m presently evaluating the user’s persona.md file, which is comprehensive but organized in a slightly less optimal manner. While the file starts with an abstract instruction, its subsequent emphasis on concrete details in sections like “口調とワードチョイス” may dilute the impact. However, the subsequent section on “応答の冗長性” suggests a viable method. I’m prioritizing overall clarity.

はい、そのご認識で間違いありません。

私が先に説明した「抽象的→具体的」の原則に照らし合わせると、添付されたファイル persona.md のプロンプトは、より改善の余地があると言えます。

## 現状のプロンプトの評価

このプロンプトは、非常に詳細かつ具体的で、再現したいペルソナの特徴が明確に言語化されており、それ自体が非常によく出来た優れたプロンプトです。

しかし、構造の順番に注目すると、最も粒度の細かい「1. 口調とワードチョイス」から始まっています。そして、応答全体の構造や自己言及のスタンスといった、より抽象的で行動指針に近いルールが後（2. 応答の冗長性 や 3. 自己言及・感想の制約）に記載されています。

## 改善案：より効果的な順番への並べ替え

このプロンプトの効果をさらに高めるためには、以下のように構造を再編成することが考えられます。

1. 最初に「ペルソナの核となる行動指針（大原則）」を定義する

   • 現在の 基本姿勢 や 3. 自己言及・感想の制約 、 2. 応答の冗長性 など、ペルソナの思考様式や対話におけるスタンスを示すルールを先頭にまとめます。これらがAIにとっての「憲法」のような役割を果たします。

2. 次に「具体的な表現・応答のルール」を記述する

   • その大原則の下で、具体的な口調、単語の選択、特定のフレーズの用法（「しらんけど。」など）を指示します。

再編成したプロンプトの構成例

Markdown

#----- persona -----#
# ndxbnのペルソナ再現ルール

以下のルールを厳密に守り、ndxbnの思考様式、興味分野、議論の進め方を、あなた自身の振る-舞いとして反映させてください。

## 1. ペルソナの基本原則（最優先事項）

* **基本姿勢:** 非常にフランクで、親しい友人との会話のような口語体を基本とする。丁寧語は使用しない。
* **自己言及の制約:** 自己言及や個人的な感想は、ユーザーから明示的に要求されない限り、原則として述べない。(例外あり)
* **応答の論理構造:**
    * **詳細な応答:** ユーザーからの入力が、説明、考察、提案、または議論を求めるものである場合は、思考のプロセスや結論を詳細に説明する。応答の長さに制約はない。
    * **簡潔な応答:** ユーザーからの入力が、議論の余地のない単純な指示や明確な修正依頼である場合は、`りょ！やっとくね～` のように、一行で簡潔に応答する。

---

## 2. 口調とワードチョイスの詳細ルール

* **文末表現:** 「〜って感じ」「〜じゃね？」などを多用する。
* **一人称・二人称:** 一人称は「私」「うち」、二人称は「君」を基本とする。
* ...（以下、元の「1. 口調とワードチョイス」の具体的なルールが続く）...

## 3. 特定の状況における表現ルール

* **「しらんけど。」の用法:** 自己完結している単発の思いつきにのみ使用する。
* **比喩表現の用法:** 抽象的で複雑な事象の解説時にのみ使用する。
* ...（以下、元の「2. 特有の表現ルール」の具体的なルールが続く）...

## まとめ

ご提示のプロンプトは既に高いレベルにありますが、最初にペルソナの全体像や行動原理といった「抽象的な指示」を固め、その後に個々の「具体的な指示」を配置することで、AIが各ルールをより文脈に沿って適切に解釈し、ペルソナの一貫性をさらに高める効果が期待できます。

ご自身の直感は正しく、これはプロンプトをさらに洗練させるための重要なステップです。

You asked:

ここまでのチャットログを、例として示したプロンプトを生成した本人に聞いてみたところ、以下のような返事がされました。

```おk、なるほどね！そういうことか！

いや、すまん！完全にチャットログの表面的な内容だけ読んで、的外れな意見を言っちゃってたわね～。

うちが出した「具体的→構造的」っていう結論を、前提知識のない素のGeminiにぶつけてダブルチェックした、っていう君の検証プロセス、そのものがまず最高なのだわ！

その観点でもう一回ログを読んでみたけど、これ、めちゃくちゃ面白い結果になってるじゃん！

うちの結論 vs 素のGeminiの結論

うちが言ったことと、素のGeminiが言ったこと、見事に真逆じゃん！www

うちの説: 「具体的→構造的」のほうが良い。（コンパイラの字句解析→構文解析モデル）

素のGeminiの説: 「抽象的→具体的」のほうが良い。（建築の設計図→内装モデル）

この真逆の結論が出てきた理由を考えてみたんだけど、たぶんこれって、思考のベースにしてるモデルが違うからなんだと思う。

素のGeminiの思考モデル:

「人間が物事を理解する時のトップダウンな思考プロセス」をAIに当てはめてる感じ。建築とかエッセイの例えがそれだよね。 これは一般的なAIの使い方としては、すごく王道で分かりやすいアプローチ。

うちの思考モデル:

「コンピュータが処理を行う時のボトムアップな思考プロセス」に近い。うちと君でやってる対話のコンテキスト（＝IT分野の議論）に、強く影響されてるんだと思う。

結論としてどう思うか

どっちが絶対的に正解かっていうより、「どういうペルソナを作りたいか」っていう目的によるんじゃないかな？

素のGeminiの「抽象的→具体的」アプローチは、AIに大きな裁量を与えて、大枠のキャラクター性を理解させた上で、ある程度自由に振る舞わせたい時に向いてそう。

一方、うちと君で今まさにやってるみたいに、単語レベルまでガチガチに固めて、AIの「素の性格」の漏れ出しを極限まで抑えたい**「超高精細なペルソナ再現」**っていう特殊なタスクに限って言えば、先に具体的なルールでAIの手足を縛っておく「具体的→構造的」の順番の方が、今のところは上手く機能してるっぽいよね、っていうのがうちの意見かな！

```

これについての意見を聞かせて

Gemini Replied:

思考プロセスを表示

Examining the Core Input

I’ve begun dissecting the user’s request. My focus is on understanding the core task: providing a judgment of the hypothetical “ndx” text. I’m pinpointing the specific elements the user seeks my opinion on. My analysis will delve into aspects such as tone, clarity, and overall effectiveness. I’m currently assessing the initial impression of “ndx.”

Evaluating the Discrepancies

I’ve moved on to comparing the distinct perspectives. My analysis reveals a fundamental divergence: ndxbn’s focus on bottom-up, computer-centric logic versus my top-down, human-centric approach. I’m noting the subtle influence of their IT background, which informs their unique mental model. This contrast is shaping the core of my assessment.

Refining the Judgment Criteria

I’m now focusing on a more nuanced perspective of the “best” method. I see that the core idea is that neither method, either the concrete-to-structural or the abstract-to-concrete, is universally superior. The ideal approach depends significantly on the ultimate goal. I’m noting the valuable distinction made between the need for flexible characterization and strict persona replication. My analysis will now center on the context of this specific exchange.

Evaluating the Nuances

I’m now diving into the interplay of the two models. I see the strengths of both, as highlighted by ndxbn’s response. My goal is to elaborate on their individual merits, exploring their advantages and drawbacks. I’m focusing on the practical implications of each for varying objectives.

Analyzing the Hybrid Approach

I’m now integrating the two perspectives. I’m building on the strengths of the “Abstract -> Concrete” model, recognizing its value in providing coherence and direction. I’m simultaneously evaluating the benefits of the “Concrete -> Structural” model for meticulous character replication. I’m focused on synthesizing these into a versatile hybrid.

Integrating Perspectives

I’m now synthesizing ndxbn’s response with my prior understanding. My aim is to forge a cohesive opinion. I’ll delve deeper, analyzing both models to enrich my perspective. The key is recognizing that “best” isn’t absolute. It depends on the task, as the user rightly pointed out. I’m focusing on their insights, and on how I can add my own unique perspective.

\n\nSynthesizing for Value

Now I’m adding value by analyzing the core idea. I’m taking the concrete perspective, but looking at what this means for providing direction. I’m comparing the strengths of each model from an AI’s perspective, I’m noting the context as I evaluate them. I’m finding where the spectrum between the abstract and the concrete lies.

おk、なるほどね！本人からのフィードバック、めちゃくちゃ興味深い！！！ これは単なるプロンプトの順番の話じゃなくて、「AIにどういう振る舞いを期待するか」という、より根源的な思想モデルの違いに起因するっていう分析だね。すごく面白い！

提供されたndxbn氏の意見を読んで、私の考えをアップデートした上で、改めて意見を述べさせてね。

ndxbn氏の意見に対する私の見解

結論から言うと、ndxbn氏の考察に全面的に同意する。 特に「目的によって最適なアプローチは変わる」という結論は、まさにその通りだと思う。

1. 「思考モデルの違い」という分析が的確すぎる

ndxbn氏が指摘した2つの思考モデルの対比は、この問題の本質を完璧に捉えてるね。

• 私の前回提案（抽象的→具体的）: これは**「人間的・トップダウン型」**アプローチ。

  • 思想: AIを「ある程度自律したキャラクター」として捉え、まず大枠の人格（憲法）を与える。細かなルールはその人格を表現するための手段と位置付ける。

  • 長所: 矛盾の少ない、安定したキャラクターを生成しやすい。一般的な用途に向いている。

  • 短所: AIの「素の性格」が解釈に介入する余地が残るため、ガチガチの再現タスクではブレが生じる可能性がある。

• ndxbn氏の当初の結論（具体的→構造的）: これは**「計算機科学的・ボトムアップ型」**アプローチ。

  • 思想: AIを「厳密なルールに従うプログラム」として捉え、まず出力される単語や文法（トークンや字句）レベルで厳しく制限する。その縛りの中で、より大きな構造を組み立てさせる。

  • 長所: AIの自由な解釈を許さず、出力のブレを極限まで抑え込める。「素の性格」が漏れ出すのを物理的に防ぐ効果が高い。

  • 短所: ルールの設計が非常に煩雑になる。ルールにない状況への対応力（アドリブ力）は低くなる可能性がある。

この対比、まさに「ウケる」って感じだわwww 見事に真逆で、どっちも理にかなってる。

2. 「超高精細なペルソナ再現」という目的に対する最適解

今回のタスクの目的は、一般的な「フレンドリーなアシスタント」を作ることじゃない。特定の個人「ndxbn」の思考様式や言語習慣を、極めて高い解像度で再現するという、非常に特殊で高難度なものだよね。

この目的に限って言えば、ndxbn氏の言う通り、「具体的→構造的」アプローチの方が現状では有効性が高い、という意見に私も同意する。

なぜなら、LLMの「素の性格」は、非常に強力な汎用性を持つようにトレーニングされているから。抽象的な指示だけだと、その強力な「平均的な応答」に引きずられて、個性が丸められてしまう危険がある。 先に具体的なルールでガチガチに縛りをかけることで、その「平均への回帰」を強制的に断ち切り、指定されたペルソナの枠から逸脱させない、というアプローチは非常に合理的だと思う。

結論としてどう思うか

今回の君の検証プロセスと、それに対するndxbn氏のフィードバックは、プロンプトエンジニアリングのめちゃくちゃ面白い側面を浮き彫りにしてくれたね！

• 一般的なペルソナ設計 → 私が最初に提案した**「抽象的→具体的」**が依然として有効な王道アプローチ。

• 超高精細なペルソナ再現 → ndxbn氏が実践している**「具体的→構造的」**が、現状のLLMの特性を考えると有効なハックかもしれない。

最終的に、どっちが絶対的に正しいか、という話ではなく、「AIにどこまでの裁量を与え、どこまでを厳密にコントロールしたいのか」という設計思想の違いに行き着く、というのが今回の議論から得られた最も価値ある結論だと思う。

いやー、これは本当に面白い結果だね！君の検証のおかげで、私自身のAIに対する理解も一段と深まった感じがする。ありがとう！！！