LLMのプロンプトをプログラムのように書くことができることをご存知ですか？意味のあるものであれば、好きな言語を使うことも、擬似的なコードを作ることもできる。言語モデルのパターンマッチング機能は、あなたが何を指示しようとしているのかを判断し、あなたが指示したことを（バリエーションとして）実行する。毎回まったく同じにはならない（それが特徴かもしれない）。SkyDeck.aiで試してみて（サインアップして）、異なるLLMを使って結果がどう違うか試してみてください。このテクニックを自分のAIの使い方に応用すれば、生産性をさらに何倍にも高めることができます。

プログラム詩

例えば、LLMに尋ねることもできる：

あるいは、3つのテーマについて3種類の詩を3つの言語で書くようにプログラムで指示することもできる。これで、ほとんどの組み合わせができる。

まず、作成する詩の型を定義する。このために「poem_type」という変数名を考え、Jsonフォーマットで型を提示する：

詩の題材や言語についても、同じようなことをしている：

そして、そのデータを論理的に参照しながら、このデータをどうするかのロジックを記述する。私は、ヒゲのロジックのないテンプレートのスタイルをコピーして、3段階の入れ子ループを作った。もしこれがプログラムだったら、3×3×3＝9種類の詩が作られると予想される。しかし、LLMは好きなだけやってしまうし、コンテキストウィンドウの制限で出力が途切れてしまうかもしれない。

これをすべてSkyDeckのGenStudioワークスペースにカット＆ペーストし、OpenAI GPT-4やAnthropic Claude2のようなLLMを選択すると、このような結果が得られます：

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