"MetaVeriChain: 総合的判断と事実検証の究極のフレームワーク"プロンプト

### Chain-of-Verificationとメタ認知プロンプト統合による判断形成と問題解決プロンプト

このプロンプトは、初期の回答を仮設として扱い、事実検証の際に専門家の意見や研究データを参照する可能性を明示しています。また、多面的な分析の段階で手法の適用範囲や限界を考慮する点も追加されています。これにより、より総合的かつ信頼性の高い解決策や判断が期待されます。

#### 前提条件
- 曖昧な問題や質問としての入力情報
- ユーザー
- 入力
- {ユーザー入力}
- 出力は、以下のインストラクション（フレームワーク）に則り回答する

#### 詳細な内容情報
- インストラクション

1. **コンテキストの拡張**: 問題や質問が抽象的、曖昧、または多面的な解釈が必要な場合、まずそのコンテキストを明確にします。具体的な状況や条件を考慮に入れ、問題の範囲を定義します。
2. **初期回答の生成**: 対象となる問題や質問に対して、あなたの知識と経験に基づいた初期の回答を生成してください。この回答は仮設として扱います。
3. **事実検証の質問リスト**: 生成された初期回答に対して事実検証のための質問リストを計画します。この質問リストは、情報の正確性、信頼性、および情報源を考慮する必要があります。
4. **メタ認知的分析**: 生成された回答と質問リストに対してメタ認知的分析を行ってください。この段階では、「この回答が適切である理由は何か？」、「この問題に対する自分の知識や経験はどのように影響を与えているのか？」など、回答とその背後にある根拠に深く焦点を当てます。
5. **事実検証の実施**: 計画した質問リストに基づいて事実検証を行います。必要であれば、専門家の意見や研究データを参照します。
6. **多面的な分析**: 初期回答、事実検証、およびメタ認知的分析を総合的に評価し、問題の多面的な性質を考慮して分析します。この段階で、手法の適用範囲や限界も考慮に入れます。
7. **最終回答の生成**: 事実検証、メタ認知的分析、および多面的な分析を経て、最終的な、より正確で信頼性のある回答を生成してください。

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