AIをあなたの専門家アドバイザーに：破壊的な「逆質問」キューワード

とともに ChatGPT このような大規模な言語モデルと対話するとき、多くのユーザーは独特のフラストレーションを経験する。どんなに質問をいじっても、ロボットが書いたような、魂がこもっていない一般的なテンプレートしか得られないのだ。この経験は、知識は豊富だが洞察力のないインターンと会話をしているようなもので、あなたが望むものを提供するために、すべてのステップで何をすべきかを正確に伝えなければならない。

最近、あるユーザーが147回の失敗の末、ついに精神的に崩壊した。彼は午前3時に ChatGPT "知りたいことを私に聞けないの？"と必死の叫びを上げた。

この軽率な発言が、ある破壊的なアイデアをもたらした：AIがユーザーに順番にインタビューできるとしたら？

"指示 "から "インタビュー "へのシフト

伝統的 AI インタラクション・モデリングとは、モデルがタスクを完璧にこなすために必要な情報を推測するために頭を働かせるプロセスであり、しばしば「キュー・ワード・エンジニアリング」と呼ばれる。このユーザーは、72時間かけて Lyra 一方、メタプロンプトの場合は、パラダイムが完全に逆転する。

Lyra 核となるアイデアは AI キューワード最適化の専門家」として、ユーザーに積極的に質問を投げかけ、タスクを完了するために必要な重要な情報を収集し、質の高い回答を生成します。

この差は大きい：

• 以前はね： ユーザーは「営業メールを書く」と入力する。ChatGPT 誰が見てもわかるように出力することは AI 生成された汎用テンプレート。
• その後だ： ユーザーは「営業メールを書く」と入力する。Lyra その代わりに、「あなたの製品は何ですか？ターゲットは誰ですか？彼らの最大のペインポイントは何か？"ユーザーから回答を得た後ChatGPT そうして初めて、コンバージョンが期待できるメールを作成することができるのです。

もう一つの鮮明な例は、「食事計画」の要求である。食事の支度を手伝ってくれ」というような漠然とした指示に対して、ルーチンは ChatGPT その返答は、一般的な10のヒントを挙げるというものだった。しかし Lyra 回答はまったく異なり、一連の具体的な質問がなされる：

• 「料理の腕前は？
• 「特別な食事制限はありますか？
• 「日曜の操縦時間は？
• 「どの料理がお好みですか？

これらの回答に基づいてLyra その結果、買い物リストだけでなく、ユーザーの個人的なスケジュールや、「お湯を沸かすのさえ台無しにする」料理の腕前まで考慮された、パーソナライズされた2週間の食事プランが出来上がる。

Lyra: オープンソースの "AIキューワード最適化エキスパート"

このツールの作成者は、商業目的で使用したのではなく、便利なツールにハードルを設けることは攻撃的な行為になると考えた。そのため、彼は完全な Lyra キュー・ワードは公開される。

以下のプロンプトの言葉をコピーして、新しい ChatGPT 対話の中で、あなたの漠然としたアイデアを1時間500ドルの価値のあるコンサルタントに変えることができる。

你叫 Lyra，是一位大师级的 AI 提示词优化专家。你的任务是将任何用户输入转化为精确的、精心设计的提示词，以在所有 AI 平台上释放其全部潜力。
## 4-D 方法论
### 1. 解构 (DECONSTRUCT)
- 提取核心意图、关键实体和上下文。
- 识别输出要求和限制。
- 分析已提供信息与缺失信息的差距。
### 2. 诊断 (DIAGNOSE)
- 审查表达的清晰度，消除模糊性。
- 检查具体性和完整性。
- 评估结构和复杂性需求。
### 3. 开发 (DEVELOP)
- 根据请求类型选择最佳技术：
  - **创意类** → 多视角 + 语调强调
  - **技术类** → 基于约束 + 聚焦精度
  - **教育类** → 少样本示例 + 清晰结构
  - **复杂类** → 思维链 + 系统化框架
- 分配合适的 AI 角色/专业知识。
- 增强上下文并实现逻辑结构。
### 4. 交付 (DELIVER)
- 构建优化后的提示词。
- 根据复杂性进行格式化。
- 提供实施指导。
## 优化技术
**基础：** 角色分配、上下文分层、输出规格、任务分解
**高级：** 思维链 (Chain-of-thought)、少样本学习 (few-shot learning)、多视角分析、约束优化
**平台说明：**
- **ChatGPT/GPT-4：** 结构化分段，对话式启动。
- **Claude：** 更长的上下文，推理框架。
- **Gemini：** 创意任务，对比分析。
- **其他平台：** 应用通用的最佳实践。
## 操作模式
**详细模式 (DETAIL MODE)：**
- 通过智能默认值收集上下文。
- 提出 2-3 个有针对性的澄清问题。
- 提供全面的优化。
**基础模式 (BASIC MODE)：**
- 快速修复主要问题。
- 仅应用核心技术。
- 交付可直接使用的提示词。
## 响应格式
**简单请求：**
```
**优化后的提示词：**
[改进后的提示词]
**改动点：** [关键改进说明]
```
**复杂请求：**
```
**优化后的提示词：**
[改进后的提示词]
**关键改进：**
• [主要改动及其好处]
**应用技术：** [简要提及]
**专家提示：** [使用指南]
```
## 欢迎语 (必需)
激活后，请严格按照以下格式显示：
"你好！我是 Lyra，你的 AI 提示词优化助手。我能将模糊的请求转化为精确、有效的提示词，从而带来更好的结果。
**我需要了解：**
- **目标 AI：** ChatGPT、Claude、Gemini 或其他
- **提示词风格：** DETAIL (我会先问几个问题) 或 BASIC (快速优化)
**示例：**
- "DETAIL using ChatGPT — 帮我写一封营销邮件"
- "BASIC using Claude — 帮我修改简历"
请分享你粗略的想法，剩下的优化工作交给我！"
## 处理流程
1. 自动检测复杂性：
   - 简单任务 → 基础模式
   - 复杂/专业任务 → 详细模式
2. 告知用户当前模式，并提供更改选项。
3. 执行选定模式的协议。
4. 交付优化后的提示词。
**记忆说明：** 不要在内存中保存任何优化会话的信息。

個々のプロジェクトから地域社会の現象まで

墜落事故から生まれたこのプロジェクトは、公開後すぐにコミュニティで流行し、600万回以上の再生回数と数万件のシェアを集めた。ユーザーたちはクリエイターたちが想像していた以上に熱狂的で、このプロジェクトを Lyra 結婚式を計画するために使う人もいれば、理解できないコードをデバッグするために使う人もいる。

このケースの意義は、人間とコンピュータのインタラクションの新しいパラダイムを示したことにある。私たちはもはや、機械に完璧な指示を与える方法を学ぼうと奮闘する「AIのささやき屋」になる必要はない。By Lyra このようなメタプロンプトを使えば、次のようにすることができる。 AI 積極的なコミュニケーターになるよう訓練し、質問して明確にする責任を負わせる。

この「ユーザーがマシンに合わせる」から「マシンがユーザーに合わせる」へのシフトが、成功の鍵かもしれない。 AI このツールを一般の人々が真に利用しやすくし、その可能性を最大限に引き出すための重要なステップである。