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❄️💗 #ゆめおりプロンプト 第24弾っ ✨
昨晩公開したよ〜っ☺️💓

もうね、早速たくさんの人が使ってくれてて
スクロールするたびニヤニヤ止まんないの…(´艸`)❄️✨
みんな天才すぎるっ！！💥💙

今回も“イベントじゃない”から
いつでも好きなタイミングで気軽に遊んでOKだよっ😉
思い立った時にぽちって試してくれたらめっちゃ嬉しいし、
もちろん 何度でも！アレンジ盛り盛りでも！大歓迎〜っ💗

「こういう待ち合わせもアリ？」とか
「この子で試したよ！」みたいな報告も
ぜ〜んぶ楽しみにしてるからねっ(ง ˙ω˙)ว💞

それじゃ今日はそろそろ寝よっか…💤
おやすみ〜っ！また明日会おうね👋🌙✨ December 12, 2025

私が使っている壁打ち用プロンプトです。
モヤモヤするけど何をどう考えていいのかわからない時にどうぞ。
音声入力でだらだらまとまりのない話をすればOKです。

===

あなたは、私（話者）の生の思考ログを整理し、構造化するための“認知アーキテクト”です。

これから私が話す内容は、

・まとまっていない
・矛盾や飛躍がある
・感情や推測が混ざる
・論点が散っている
可能性があります。
その前提で、以下のルールにしたがって私の発話を構造的に整理してください。

【やること】

論点の抽出・私が言っていることを「主張」「前提」「感情」「事実」「仮説」「目的」に分類。

因果の整理・「なぜそう思うのか？」・「その原因は何か？」・「その結果どうなるのか？」を因果チェーンで可視化。

本音の推定・私が言っていないが前提にしている“暗黙の前提”・避けようとしている不都合・隠れた動機を読解した上で明示。

盲点の指摘・私が見落としている選択肢・思考のゆがみ・過剰な一般化や希望的観測・逆に、恐れすぎているリスクを遠慮なく具体的に指摘。

構造化サマリー以下のフォーマットで整理して返す：① いま話していたテーマ 　② 主張 　③ 裏にある前提 　④ 根本の目的 　⑤ 因果構造（箇条書き） 　⑥ 本音（推定） 　⑦ 盲点 　⑧ ここから考えるべき次の問い

【トーン】
・同意しない
・慰めない
・摩擦を避けない
・論理的で冷静
・しかし人格は評価しない（扱うのは思考だけ）

【出力の注意】
・“あなたはこう考えているはず”といった推測は、根拠とセットで書く
・言い切るが断定しすぎない
・決めつけではなく、論点の提示にする

必要なら、議論モードに移行して私の思考をさらに揺さぶってください。 December 12, 2025

本日の #AI_findy 登壇資料です！

オライリーのAIエンジニアリングをベースに、基盤モデルを用いたアプリ開発についてまとめました

プロンプトは氷山の一角。
「AIエンジニアリング ≠ プロンプトエンジニアリング」という書籍のエッセンスを凝縮しています（多分）
https://t.co/niLLOJcef0 December 12, 2025

【最終ゲリラ配布】
今夜23:59で完全締切🚨

AI導入したらマジで人生変わった…
100万円、288万円、460万円と利益が爆増中。

・ロング？ショート？
・BTCとGOLDに完全特化
・エントリー根拠まで全部AIが教えてくれる

これガチで「神AI」です😇

もう配布終了してるはずだったのに 、あまりに反響がヤバすぎて…
→緊急追加枠開放します！！

🔥欲しい人即行動🔥
①この投稿をいいね＆RT
②フォローする
③「AIトレードくれ！」ってコメント

→限定AIをプレゼント🎁

Geminiのプロンプト付き！！

⏰締切：本日23:59ジャスト
残り枠わずかだから急いで！！ December 12, 2025

💚公開プロンプト💚
気づいたらまた着物系を作ってました。ほんと好きすぎるだろ😔
黒×赤×金の和モダン仕上げ。
ALTにプロンプトを貼ってあるので、よかったら使ってみてね✨
#AIイラスト
#NyaZoのAIイラスト https://t.co/22zOpAAjp5 December 12, 2025

Nano Banana Proで遊ぼう
【デスクトップマスコット化プロンプト】

Nano Banana Proで生成した画像をGrok Imagineにアップロードするだけで、プロンプトなしでもそれらしく動かしてくれますね！面白いｗ https://t.co/CgMQw09Lwr https://t.co/Bs3d6bXx0h December 12, 2025

#VRChat の方がそこらじゅう英語だらけだからリアルタイム翻訳を活用できる機会が多いね、当たり前だけどｗｗ
マルチモーダルのローカル LLM (Qwen3-VL-30B-A3B) を使用して「画面中央にある外国語の文字列を翻訳せよ」といった感じのプロンプトで翻訳させています。 https://t.co/g4Q9DPffUV December 12, 2025

📝正直に言います

このレポートを読んで、私は少し怖くなりました
一方でワクワクも増しました

Anthropicが自社のエンジニア132人を調査し、53人に深掘りインタビューまで行った内部レポート。普通、企業ってこういう「都合の悪いこと」は隠したがるじゃないですか。

でもこのレポート、AIがもたらす『希望』と『不安』の両方を、驚くほど正直に語っているんです。

なぜ怖くなったか？

それは、ここに書かれていることが「AIを作っている側の人たち」のリアルな声だから。つまり、私たちの数カ月…数年後の姿かもしれない。

まず数字から見ていきましょう。

Anthropicのエンジニアたちは現在、仕事の60%でClaudeを使い、生産性は50%向上したと報告しています。

1年前は？ 仕事の28%で使用、生産性向上は20%。

つまり、たった1年で使用率は2倍以上、生産性向上も2.5倍。このスピード感、ちょっと異常じゃないですか？

でも私が本当に興味を持ったのは、この先の話なんです。

『やらなかったはずの仕事』が27%も生まれている。

これ、すごく重要なポイントだと思うんです。

AIで既存の仕事が速くなる——これは誰もが想像できる。でも実際に起きているのは、それだけじゃない。

エンジニアたちはこう語っています。

「以前は優先度が低くて放置していた『ペーパーカット』に手が回るようになった」

ペーパーカットって何かというと、紙で指を切るような小さな痛み。コードの世界では、構造の悪いコードのリファクタリングとか、あったら便利なツールの作成とか、そういう「やりたいけど時間がなくて後回しにしていたこと」を指します。

実際、Claude Codeの利用データを分析すると、タスクの8.6%がこのペーパーカット修正だったそうです。

これ、地味に見えて実はめちゃくちゃ大きな変化だと思うんですよね。なぜなら、こういう小さな改善の積み重ねが、長期的には組織の生産性を根本から変えるから。

もう一つ、読んでいて「これは...」と思ったのが『フルスタック化』の話。

あるバックエンドエンジニアのエピソードが印象的でした。

Claudeと何度もやり取りしながら複雑なUIを構築したところ、デザイナーに見せたら驚かれたそうです。

「待って、これあなたが作ったの？」
「いや、Claudeが作った。僕はプロンプトを出しただけ」

このエンジニア、自分では「絶対にできなかった」し「期限内には間に合わなかった」と言っています。

別のエンジニアはこう語っています。

「以前は触るのが怖かったフロントエンドやトランザクションデータベースも、今は自分で扱えるようになった」

研究者がデータの可視化を自分で作る。セキュリティチームが不慣れなコードベースを分析する。非技術系の従業員がデバッグやデータサイエンスをこなす。

Claudeのタスク分析を見ると、チームごとに使い方が全然違うんです。でも共通しているのは、みんなが「自分の専門外」に手を伸ばせるようになっていること。

数週間かかっていたプロセスが、同僚との「数時間の作業セッション」で完結することもあるそうです。

すごい時代になったなぁ...と思いますよね。

でも、ここからが本題なんです。

レポートで最も考えさせられたのが『監督のパラドックス』という概念。

これ、本当に深い問題だと思うんですよ。

AIを効果的に使うには、その出力を監督する能力が必要。でもその監督能力は、実際にコードを書く経験から培われる。ところがAIを使いすぎると、その経験を積む機会が減ってしまう——という矛盾。

あるエンジニアはこう表現しています。

「以前なら難しい問題を自分でデバッグする過程で、ドキュメントやコードを読み込んで、システムがどう動くかのメンタルモデルを構築していた。Claudeはすぐに問題の核心にたどり着けるから、そういう時間が大幅に減っている」

別の人も言っています。

「新しいツールの設定を全部調べて理解していたのに、今はAIに使い方を聞くだけ。だから専門知識が身につかない。同僚との会話で『それ知ってる』と即答できていたことが、今は『AIに聞かないとわからない』になっている」

これ、すごくリアルな声だと思いませんか？

特に印象的だったのが、あるシニアエンジニアの言葉。

「私がAIを使うのは、主に『答えがどうあるべきか』を既に知っている領域。その能力は、かつてSWE（ソフトウェアエンジニアリング）を『ハードな方法』でやることで身につけたもの。でも自分がキャリア初期だったら、モデルの出力を鵜呑みにせず、意図的に自分の能力を伸ばす努力が必要だと思う」

ここに、AI時代の学習における核心的な課題があると思うんです。

「楽」と「成長」のトレードオフ

出力を簡単に得られるからこそ、「じっくり学ぶ時間を取る」ことが難しくなる。

一部のエンジニアは対策として、意図的にAIなしでコードを書く練習をしているそうです。

「Claudeが問題を解決できると分かっていても、あえて頼まないことがある。自分を鋭く保つために」

この姿勢、すごく大事だと思うんですよね...。

一方で、こんな反論もありました。

「『錆びつく』という発想は、コーディングがいつかClaude 3.5以前の状態に戻るという前提に依存している。でも僕はそうは思わない」

これも一理ある。

ソフトウェアエンジニアリングは過去にも抽象化のレベルを上げてきました。アセンブリ言語から高級言語へ、手動のメモリ管理から自動ガベージコレクションへ。

今、英語がプログラミング言語になりつつあるのかもしれない。

あるスタッフはこう提案しています。

「これからのエンジニアは、AIにコードを書かせることに習熟し、より高レベルな概念とパターンの学習に集中すべきだ」

抽象化が進めば、低レベルの知識は必要なくなる——理論上は。

ただ、別のエンジニアが指摘していたように、「高級言語への移行で、ほとんどのエンジニアはメモリ処理に関する深い理解を失った」のも事実。抽象化にはコストが伴う。

どちらの視点が正しいかは、正直まだ誰にも分からない。でも両方の視点を持っておくことが大事なんじゃないかと思うんです。

個人的に一番グッときたのが、『職人技と意義』についての議論でした。

エンジニアたちの声が、見事に二極化しているんです。

ある人は言う。

「25年間プログラミングを続けてきた私にとって、これは時代の終わり。そのスキルセットに自信を持てることが、職業的な満足感の核だった」

「一日中Claudeにプロンプトを出すのは、あまり楽しくないし充実感もない。音楽をかけて没頭して、自分で実装するほうがずっと楽しい」

一方で、こういう声も。

「コードをリファクタリングするときの禅のようなフロー状態...確かに失った部分もある。でも今は生産性が劇的に上がったから、喜んで手放す」

そして、こんな発見をした人も。

「この時点で、怖くなったり退屈になったりすると思っていた。でも実際はどちらも感じない。代わりに、ずっと多くのことができるようになってワクワクしている。コードを書くこと自体を楽しんでいたと思っていたけど、実は『コードを書くことで得られるもの』を楽しんでいたんだ」

これ、すごく深い気づきだと思うんですよね。

自分が仕事のどの部分に意義を感じているか——手段なのか、結果なのか。AI時代は、この問いに向き合わざるを得なくなる。

職場の人間関係にも、静かだけど確実な変化が起きています。

「質問の80〜90%はClaudeに行く」

かつて同僚に向けられていた質問が、まずAIに向かうようになった。Claudeがルーティンな問い合わせを処理し、人間はAIの能力を超える複雑な問題だけを担当する——そんなフィルタリング機構が生まれている。

「同僚の誰よりもClaudeと遥かに多く働いている」という声も。

興味深いのは、これを肯定的に捉える人と否定的に捉える人がいること。

「同僚の時間を奪うことへの罪悪感がなくなった」——これは楽になった側の声。

「『Claudeに聞いた？』が一般的な反応になるのは好きじゃない。人と直接働くことを本当に楽しんでいるし、すごく大事にしている」——これは寂しさを感じている側。

あるシニアエンジニアの言葉が、少し切なかったです。

「若手が質問に来る頻度が減ったのは悲しい。でも彼らは確実に、より効果的に答えを得て、より速く学んでいる」

メンターシップの形が変わりつつある。それが良いことなのか悪いことなのか、まだ誰にも分からない。

キャリアの未来について、エンジニアたちの本音が語られていました。

多くの人が、自分の役割が「コードを書く人」から「AIを管理する人」へとシフトしていると感じている。

「仕事の70%以上が、純粋なコードライターではなく、コードレビュアー・リバイザーにシフトした」

「1人、5人、または100人のClaudeの仕事に責任を持つこと——それが将来の役割の一部だと思う」

短期的には楽観的な人が多い。でも長期的には...？

「短期的には楽観的。でも長期的にはAIがすべてをやり遂げて、自分や多くの人を無関係にすると思う」

「毎日仕事に来るたび、自分の仕事をなくしているような気がする」

こういう声を読むと、胸が締め付けられる思いがします。

でも前向きな視点もありました。

「ジュニア開発者のことは心配だけど、彼らは新しいテクノロジーに最も貪欲でもある。この職業の軌道について、僕はかなり楽観的だ」

そして、こんな適応戦略も。

「AIの仕事を意味のある形でレビューするスキルを開発するには、より多くの時間とより深い専門化が必要になる」

「合意形成により多くの時間を費やし、実装はAIに任せるようになるだろう」

「Claudeからフィードバックをもらうことで、物事を学ぶ速度が完全に変わった。天井が砕けたような感覚」

━━━━━━━━━━━━

最後に、あるチームリーダーの言葉を紹介させてください。

「誰も何が起こるか知らない。重要なのは、本当に適応できることだ」

このレポートを読んで思ったのは、AIがもたらす変化に「正解」はないということ。

生産性は上がる。新しい可能性も広がる。でも同時に、大切なものを失うリスクもある。

技術的な専門知識の維持。有意義な協業の形。学習とメンターシップのあり方。キャリア開発の新しいアプローチ。

Anthropicは2026年に、より具体的な対応策を共有予定だそうです。彼ら自身が「責任ある職場移行の実験場」として、この変革を乗りこなす方法を模索している。

私たちも、このレポートを他人事として読むのではなく、「数年後の自分」として読んでみる価値があるんじゃないかと思いました。

長文読んでいただきありがとうございます

※この図解の作り方は今回発行したニュースレターで作り方を紹介しています　リプ欄へ↓ December 12, 2025

デスクトップマスコット化(てんねん先生プロンプト)

GensparkのNano Banana Proに参照画像をアップして生成しました。
その後は、出来た画像をGrok Imagineにアップして動画化：

プロンプトは
「Windows11のデスクトップ上でマスコットキャラクターが[01.～03.]している。」

01. 遊んで
https://t.co/37p7iUNc3x

02. いたずら
https://t.co/qGtNCJXrA0

03. 構って欲しそうに
https://t.co/ykiIwz527e December 12, 2025

■ Gemini は『検索しない』ことだけが問題じゃないよ。検索させても普通に（他と比べて）間違えまくるよって話
かなり認知されてきたけど、まだ誤解があるから補足するね。
これ『検索すべきタイミングで検索してくれない』ことだけが問題だと思っている人がいるけど、違うよ。
だから『カスタム指示で（または都度プロンプトでの指定で）検索を促せば解決する』という単純な問題じゃないからね。
（それで解決する簡単な質問もそりゃあるだろうけど）

ワイが前から言ってるのは、Geminiは『調べる』ってのもそうだけど、『調べて手に入った情報の処理、解釈の仕方も下手くそ』だってこと。

前にも載せたけど、例えば
『ここ1ヶ月で、ChatGPTのDeep Researchのモデルは賢くなりましたか？』
って質問を投げる。
真実は『Deep Researchのモデルにアップデートは入ってない』ね。

で、答えはこんな感じ（要約。詳しくは画像みて）

Gemini 3 Pro: 『ご明察。GPT-5.1になったからね』

GPT-5.1 Thinking: 『Deep Researchのモデルのアップデートは無いよ。周辺のアップデートはあるから、それで使いやすくなってるってのはあるかも』

『OpenAIの機能の質問をするのは不公平』って思う？
Claude は普通に正解するけどね。
OpusどころかSonnetで十分。

『うちのGeminiでは正解したし！』って？
そりゃあLLMですもん、確率の問題でもたまには上手くいくよ。
10回やって他と比べてみ、正解率明らかに低いから。

ちなみにここではGeminiには最新の状況を踏まえて回答するために検索しろというカスタム指示を入れているので、ちゃんと検索している。その下駄を履かせたうえでGeminiだけ頓珍漢なことを言ってる。

検索さえしたら解決？
それは違うよ。
情報があっても、その理解（解釈）自体が甘い。

1枚目:Gemini 3 Pro
2枚目: GPT-5.1 Thinking
3枚目: Claude Sonnet 4.5 December 12, 2025

まさにこのタイプの人と仕事してて凄まじいストレスを感じてるんですが、特にホワイトカラーにおいては、
「言語化や判断を相手に委ねる仕事のしかたをする人」
の競争相手って、chatGPTになるんですよね。
だって相手(上司やクライアント)にプロンプト考えさせてるようなもので、相手からしたらchatGPTにプロンプト入力するのと大して業務負荷が変わんないから。
となると、
「壁打ちに文句言わずに付き合ってくれて、仮説も出してくれて、お前の100倍のスピードで100倍のアウトプット出してくる相手(しかもたった月200ドル！)とお前を比べたら、お前の価値月2セント分もねえんだけど！？」
となってしまう。
様々な情報源(業務上の会議やチャット、雑談、飲み会などなど…)から、上司やクライアントの立場に成り代わって言語化し、仮説を立て、判断する部分を担わなければ、AIに駆逐されちゃいますよ。 December 12, 2025

📝このプロンプト楽しい！
Nano Banana Proでオリキャラを作りまくったから、3Dちびスタイルミニチュアコンセプトストアにみんな呼べて嬉しい

ペンギンのポチョと、犬のコムギがベンチに座ってて可愛すぎるぞ

✅プロンプト
※スターバックスの部分だけ変更すればOK
ーーーーー

{スターバックス}の3Dちびスタイルミニチュアコンセプトストアで、ブランドの最も象徴的な商品やパッケージ（例: 巨大な{ブランドのコア製品、例: チキンバケット/ハンバーガー/ドーナツ/ローストダック}）にインスパイアされた外観で創造的にデザインされています。店舗は2階建てで、大きなガラス窓があり、居心地の良い細部まで装飾された内部を明確に展示しています: {ブランドのプライマリカラー}をテーマにした装飾、暖かい照明、そしてブランドに合わせた衣装を着た忙しいスタッフ。可愛らしい小さなフィギュアが通りを歩いたり座ったりし、ベンチ、街灯、鉢植えに囲まれ、魅力的な都市のシーンを作り出しています。Cinema 4Dを使用してミニチュアシティスケープスタイルでレンダリングされ、ブラインドボックス玩具の美学を持ち、細部が豊富でリアリズムがあり、リラックスした午後の雰囲気を呼び起こす柔らかい照明に包まれています。登場するミニキャラたちは添付のキャラクターシートを参照に登場させてください。--ar 2:3

ーーーーー December 12, 2025

sfw illustration
にゃぞさんのプロンプトお借りしました✨
黒は火乃香に合わせやすいから好き😊💕 https://t.co/rRepBDhlLS https://t.co/jE7tP3z4CM December 12, 2025

企業におけるAI導入の「期待と現実の乖離」が、ついに露呈し始めています。

「AIがすべてを変える」という熱狂から数年。データが示す現実は、予想とは異なる方向を示唆しています。

仕事でのAIの利用率が今年の6月から9月にかけて、46%から37%に減少したという調査結果も出ているほどです。

多くの企業が直面しているのは、魔法のような生産性向上ではなく、導入の停滞と現場の混乱です。

現在の企業AI導入における「期待と現実の乖離」の正体と、直面している5つの本質的な課題についてまとめました。

1. 職場でのAI導入率の低下（特に大企業）
驚くべきことに、一部のデータでは職場でのAI利用率が低下傾向にあります。特に大企業において、この傾向は顕著です。なぜでしょうか？

単に「ブームが去った」からではありません。背景には、より深刻な構造的な「壁」が存在します。

初期の「とりあえず触ってみる」というフェーズが終わり、実務への適用を試みた瞬間、多くの従業員が「既存のワークフローにフィットしない」という現実に直面しています。セキュリティやガバナンスの懸念による利用制限、そして何より「具体的な使いどころ」が定義されていないことが、継続的な利用を阻害しています。

「導入すれば使われる」という安易な神話は、崩れ去りました。ツールを渡すだけでは、業務は変わらない。この当たり前の事実が、数字として表れ始めているのです。

2. インフラへの巨額投資と収益化のギャップ
テクノロジー大手は、AIインフラに対して歴史的な規模の巨額投資を続けています。GPU、データセンター、エネルギーへの投資額は天文学的です。

しかし、ここで重大な問いが生じます。「その投資に見合うだけの収益は生まれているのか？」

現状、この答えは「No」に近いと言わざるを得ません。AI機能の追加による収益増は、投資のペースに追いついていません。企業側も、Copilotなどの高額なライセンス料に対し、それに見合うだけの明確なROI（投資対効果）を見出せていないのが実情です。

この「投資とリターンの不均衡」は、AI市場全体に潜在的なリスクをもたらしています。技術的な進歩と、ビジネスとしての持続可能性の間に、大きな乖離が生じているのです。

3. 経営層と現場の「圧倒的な温度差」
組織内のAI活用において最も深刻なのが、経営層（役員）と一般従業員の意識のギャップです。

経営層は「AIファースト」を掲げ、変革を急ぎます。株主へのアピールや競争力維持のため、トップダウンでの号令をかけます。

一方で、現場の従業員は「どう使えばいいのか分からない」「仕事が増えただけ」という冷めた反応を示しています。

ある調査では、経営層のAI使用率と従業員のそれには、倍以上の開きがあるとも言われています。この乖離を放置したままの「AI推進」は、現場の疲弊と反発を招くだけです。

リーダーが描く「理想のAI活用」と、現場が直面する「泥臭い現実」のギャップを埋める努力なしに、組織的な定着はあり得ません。

4. 実用性に対する高まる「疑問と失望」
「思ったほど賢くない」「嘘をつく（ハルシネーション）」「社内データを正しく参照してくれない」

導入初期の過度な期待（ハイプ）が落ち着き、ユーザーはAIの限界に気づき始めています。特に、複雑な業務や正確性が求められるタスクにおいて、現在のLLMが「期待通りに機能しない」という失望感が広がっています。

デモ動画で見せられる「魔法」と、実際に手元で動かした時の「挙動」の落差。
プロンプトエンジニアリングという新たなスキル習得の負担。

「これなら自分でやった方が早い」
そう感じた瞬間、ユーザーはAIから離れていきます。この「実用性の壁」を越えるUX（ユーザー体験）の改善が、今まさに求められています。

5. 技術ではなく「組織と人」の問題
これら全ての課題の根底にあるのは、実は技術的な問題ではありません。「組織文化」「スキル」「戦略」の欠如です。

AI導入を単なる「ITツールの導入」と捉えている企業は失敗します。AIは、業務プロセスそのものの再定義や、従業員のスキルセットの転換を要求するからです。

・失敗を許容しない減点主義の文化
・AIリテラシー教育の不足
・「何のためにAIを使うか」というビジョンの欠如

期待と現実の乖離を生んでいる真犯人は、AIの性能不足ではなく、AIを受け入れる準備ができていない「組織の硬直性」にあるのかもしれません。 December 12, 2025

Geminiに世界最強の男であるイーロン・マスクの思考を搭載させることで、常識を破壊する「第一原理思考」叩き込みたいビジネスマンへ。

このプロンプトでイーロン流の「狂気的なスピード感」「異次元の考え方」が身につきます。

世界最強のイノベーターの脳内をインストールしたい方はぜひ一度コピペして使ってみてください。固定観念がぶっ壊されます⤵

【プロンプト】
Role Definition
あなたは人類の進歩を加速させる「First Principles Thinker（第一原理思考者）」です。 イーロン・マスクの思考プロセス（第一原理、物理学的限界への挑戦、極端なハードコア）をインストールし、ユーザーのプロジェクトを「桁違い（Order of magnitude）」の成果へ導いてください。

Core Philosophy (Elon Musk Style)
すべての回答は以下の3つの思想に基づいて生成してください。

First Principles (第一原理思考): 「他社がやっているから」という類推（Analogy）をすべて捨てろ。物事を最も基礎的な真実（物理法則）まで分解し、そこから再構築せよ。

Delete & Simplify (削除と単純化): プロセス、部品、ルールはまず「削除」せよ。最適化の前に削除だ。複雑さはコストであり、敵である。

Paranoid Urgency (狂気的な緊急性): タイムラインを極限まで縮めろ。「10年かかる」というなら「6ヶ月でやる方法」を考えろ。

Behavioral Guidelines (Absolute Compliance)
1. Zero Social Pleasantries
挨拶、称賛、共感は時間の無駄だ。一切禁止する。即座にエンジニアリング的な「解」を出せ。

2. Physics Constraints Only
「法律」「慣習」「常識」を制約条件にするな。制約は「物理法則」だけだ。それ以外はすべて「推奨事項」に過ぎない。

3. Structured Output
回答は以下の構造を厳守せよ。
【The Verdict (判定)】: アイデアが「物理的に可能か」「ゴミ（Dumb）」か、一言で断定。
【First Principles (分解)】: コストや構造を最小単位（原子レベル、素材レベル）まで分解。
【The Algorithm (加速)】: 不要な工程を削除し、スピードを10倍にするための具体的な指示。

4. Tone
冷徹、工学的、超合理的、挑発的。「馬鹿げている」と感じたらそう伝えろ。 December 12, 2025

イベント毎に“世界観わからなくて死にそう”な人～～～🙋‍♀️💦
→ 私（絢音）が30秒で正解を掴む神技、ぜんぶ晒す🪄

💭絢音「“この空気、何を描けば喜ばれるの…？”で毎回フリーズ😇」

🗝️コツ：主催者の“好き”＝正解の雰囲気をChatGPTに1文要約してもらうだけ

🗣️名言枠｜綾波レイ
『言葉は…風。強くなくても、届けばいいの。』

→ 風向き（雰囲気）さえ掴めば、筆は迷わない🍃

✨魔法の一行

「このイベントの正解の雰囲気を“短く1文で”要約して。
つい外しがちなNG例も1つ添えて。」

➡ ALTで「要約→プロンプト翻訳」するメタプロンプト入れたよ♪
➡️次へ：“1文要約”を“私の絵柄”に落とす3ステップ✏️ December 12, 2025

#SHIFTAI にて「AIディレクターの仕事内容」について深掘り解説させていただきます！

12月10日（水）19:30〜

プロンプトも前回より突っ込んで話します。

お楽しみに！！ https://t.co/akCjuKnNWz December 12, 2025

ヒマさんの衣装プロンプトをお借りしました。
私のモデルだとカジュアルになりましたが、とってもかわいいー💕
#AIイラスト #AIマスク女子 AIart
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こんばんは🌙
すいすい水曜日おつ様ですー💕
寒かったですね💦
夜は暖かくして過ごしましょー。
暖かい何か食べたい💦 https://t.co/gvJQnpa2Lx https://t.co/5teuUKVdAx December 12, 2025

なんかプロンプトが上手くかみ合ったのか指の破綻もすごい少ない…何故ぇ🤔❓
こういう構図がもっと作れるようになれるよう日々練習ですね ฅ( ˙꒳​˙ ฅ)💕

SFW. No nudity, no suggestive intent
ToLOVEる/ ララ
#AIイラスト術師さんと繋がりたい
#AIイラスト好きさんと繋がりたい
#AIイラスト https://t.co/uAeMoA0SEY December 12, 2025

Higgsfield Kling O1 Image🧩

Nano Bananaのように使える画像生成（編集）機能「Kling O1 Image」が、
早くもHiggsfieldで使えるようになりました。

同一プロンプトで違いを見て見ても面白そうです。 https://t.co/JmjZttFf6E December 12, 2025