モデルに推論を表示させ、それを最終的な答えから分離するクエリを作成します。 JSON を返す {"prompt":"リクエスト自体","thinking_request":"手順を表示する方法","final_format":"結果が個別にどのように表示されるか"}
重要なアイデア: 「下書き」と「仕上げ」を分離する。思考回路は、量に感動するためではなく、論理を確認できるようにするために必要です。直接質問してください。推論のステップに番号を付けてから、別の短い要約を提示します。モデルが不確かな場所にマークを付けます。彼女が拒否した代替案とその理由を示してください。最初のトリック: 最後に「セルフテスト」を依頼します。自分の手順を読み直して、その中の弱点を見つけます。多くの場合、モデルは、求められた場合に自分自身の間違いに気づきます。 2 番目のトリック: 詳細な手順に加えて、2 行または 3 行の短い要約を要求します。そうしないと、テキストの中に埋もれてしまい、穴に気付かなくなります。典型的な初心者の間違いは、冗長性と推論を混同することです。長くて美しい答えは、論理的な答えを意味しません。自信を持って書かれた 5 つの段落の文章は、一歩間違えば失われてしまう可能性があります。示されている手順は制御ツールであり、答えの装飾ではありません。
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