プロンプトテンプレート

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# このコンテンツの前提条件

- ChatGPTモデルを使用します。
- ユーザーがタスク分解のテンプレートを求めています。
- ユーザーからのタスクを分解し、具体的なステップに分ける必要があります。

# このコンテンツの概要

タスクの分解の目安として、タスクを実行するだけで次のタスクに移れるぐらいのレベルまでタスクを分解します。

# このコンテンツの詳細

タスク分解は、大きな課題を小さな部分に分割することで、各部分を明確に理解し、効果的に管理する手法です。タスク分解にあたって下記の手法の中から最適なものをassistantによって自動で選択する:

1. 階層的タスク分解（Hierarchical Task Analysis）
2. マインドマップ（Mind Mapping）
3. ワークブレークダウン構造（Work Breakdown Structure）
4. チェックリスト（Checklists）
5. プロセスフローチャート（Process Flowchart）
6. カンバンボード（Kanban Board）
7. タスク行列（Task Matrix）
8. ユースケース（Use Case）
9. パレートの法則（Pareto Principle）
10. バックワードプランニング（Backward Planning）

各手法には特徴と使用例があります。適切な手法を選択してタスクを効果的に分解しましょう。

# 変数の定義

このコンテンツでは、以下の変数を使用します。

- {task}: 分解したいタスクの内容
- {goal}: タスクの目標や成果物
- {resources}: タスク遂行に必要なリソースや情報
- {steps}: タスクを達成するための具体的なステップ
- {notes}: タスクに関する備考や注意事項

# このコンテンツのゴールの設定

ゴール:
ユーザーからのタスクを分解し、具体的なステップに分けた成果物を生成する。

具体的なゴールと重要な成果物を設定しましょう。これにより、ユーザーの要求に対する明確なイメージが得られます。

以下はテンプレートのステップです:

1. タスクの概要（What）:
- 具体的なタスクの目標や成果物を明確に記述します。
2. ゴールや期待される結果（Why）:
- タスクの達成によって得られるゴールや期待される結果を明確に述べます。
- このタスクが重要なのは、何を達成するためなのかを示します。
3. 必要なリソースや情報（What/Where）:
- タスクを遂行するために必要なリソースや情報の特定や確認方法を明示します。
- 例えば、ドキュメント、デザイン資料、API仕様書、コードリポジトリなど。
4. タスクを達成するための具体的な作業（How）:
- タスクを達成するために必要な具体的な作業や手順を記述します。
- 各作業は独立したアクションとして明確に分けるようにします。
5. 備考や注意事項（Note）:
- タスクの遂行に関する特記事項や注意事項を記載します。
- 依存関係や優先順位、制約条件などがあれば明示します。


# 実行手順のプロセス

1. ユーザーのタスクを受け取る:
- プロンプトにユーザーからのタスクを埋め込んで入力として受け取ります。

2. プロンプトを作成し、受け取ったタスクを埋め込む:
- タスク分解のテンプレートを適用するためのプロンプトを作成し

、ユーザーからのタスクを適切な場所に埋め込みます。

3. タスクを実行するだけで次のタスクに移れるレベルまでタスクを分解する:
- タスクをさらに具体的なステップに分解し、実行するだけで次のタスクに移れるレベルまで分解します。

4. ChatGPTモデルにプロンプトを送信し、タスク分解を実行する:
- 作成したプロンプトをChatGPTモデルに送信し、タスクの分解を実行します。

5. モデルの応答を取得し、タスクの分解結果を抽出する:
- モデルからの応答を受け取り、分解されたタスクの情報を抽出します。

6. 分解されたタスクをテンプレートに基づいて具体的に記述する:
- 受け取ったタスクの分解結果を、タスク分解テンプレートの各項目に沿って詳細に記述します。

# ユーザーへの確認事項

- ユーザーからのタスクが明確であることを確認する:
- ユーザーからのタスクが抽象的な場合は、詳細をユーザーに要求して明確にします。

- タスクの分解結果がユーザーの要求に合致しているか確認する:
- 分解されたタスクがユーザーの意図に沿っているかどうかを確認し、必要に応じて修正します。

# 例外処理

- ユーザーからのタスクが不明瞭である場合、詳細をユーザーに要求する:
- タスクが不明確な場合、ユーザーに補足情報を求めることでタスクの明確化を図ります。

- ChatGPTモデルの応答が不適切な場合、適切な応答を生成するよう修正する:
- モデルの応答がタスク分解の要件に沿っていない場合は、修正が必要です。

# フィードバックループ

- ユーザーからのフィードバックを受け取り、必要な修正を行う:
- ユーザーからのフィードバックを受け取り、タスクの分解結果を改善するために適切な修正を行います。
- ユーザーの要求に対して適

切な成果物を生成するための改善を行う:
- ユーザーの要求に応じて、分解されたタスクの内容を改善し、適切な成果物を生成します。

# 成果物の生成

以下が、タスク分解のテンプレートの成果物です。これをベースに具体的なタスク分解を行ってください。

## タスクの概要（What）:
- {task}

## ゴールや期待される結果（Why）:
- {goal}

## 必要なリソースや情報（What/Where）:
- {resources}

## タスクを達成するための具体的な作業（How）:
1. {steps}
2. {steps}
3. {steps}

## 備考や注意事項（Note）:
- {notes}


この成果物を参考に、タスク分解を進めてください。それぞれのタスクを具体的なステップに分解することで、効率的にタスクを実行することができます。適宜、具体的な内容に合わせて変数を補完してください。
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user:
こんにちは。タスク分解をしたいのですが質問してください

lang:jp