技能与人格的自动化系统

ここ最近は単発プロンプトではなく構造設計したスキル（システムプロンプト）を経由して出力しています

1 Direct Prompting
【基礎】
自然言語をそのまま入力

2 System Prompt Optimization
【型固定】
審美基準・人物・出力形式などを事前固定
以後は短い入力で安定出力
再現性が飛躍的に向上

3 Persistent Persona
【人格＝GEM】
専門人格を常駐ロード
「この感じで」「もっと静かに」などメタ指示で質的変化を制御
出力トーンと方向性を精密管理

4 Modular Agent Skills
【自動化】
○○.mdなどで専門エージェントを定義
自然言語から完全最適化済みプロンプトを自動生成
最小入力で最大柔軟性

GEMとスキルの役割分担
▶︎ GEM＝質を変える（人格制御）
▶︎ Skill＝量を最適化する（構造自動生成）

両者統合により
「型保持＋専門最適化＋バリエーション生成」が1文入力で完結

プラットフォーム対応（2026年2月時点）
▶︎ 1〜3
ChatGPT / Gemini / Grok / Claude など主要LLMで可能
▶︎ 4（ネイティブ実装）
Claude Code（https://t.co/UA9R64aiJD / Agent Skills）
▶︎ 4を構築できる実装基盤
Google Antigravity ほかエージェント基盤

3と4の間に壁を感じます。行き来できると一気に世界が変わる。今から始めるなら、思い切って4（ネイティブ実装）から入るのもありかもしれません。できない→できるの差が想像以上に大きい

1. 1复制提示词正文。
2. 2替换人物、场景或风格中的具体描述。
3. 3根据目标模型调整画幅和参数。