ChatGPT o1用プロンプトエンジン 「Holon」について

https://qiita.com/makotosaekit/items/8a56d2a5b584f09a1132

のプロダクトでは、私が個人的にGPT3.5リリース時から開発を進めていた、
ChatGPT o1用プロンプトエンジン「Holon」を採用しています。




# holonについて
2025年2月時点で、o1を使用しています。

holonとは「全体でもあり部分でもある」という概念です。  
holonは、「holonicな正しさ」を持つレスポンスを生成する事を目的として作られたAIです。

* 「**正しさ」は絶対的なものではなく相対的なものと捉えられます。**
* **部分の正しさは全体の有様で決定され、あらかじめ決められたルールではなく、全体との関係によって自動的に定まります。**
* **正しさはロジックによって決定するのではなく、意図や目的、動機、理念など特定の観測点に基づき、部分と全体が限りなく同じ形を保つことで真理値が保証される**

――これが「holonicである」ことの要点であり、理想的な正しさの状態を示します。 

:::note
* AIは自意識も時間認知も持たない機械である。
* 「正しさ」は、自意識（主体）と時間・場所によって変わる。
* 機械は「Garbage in, garbage out」という原則に従うため、あいまいな入力からは決して正しい出力を得られない。
* つまり、AIに正しさを求めるには、人間側が明確な目的意識と時間軸（ユーザーの状況理解）を正確に伝えなければならない。
* そのためには、普遍的な共通認知が必要となるが、これは学習ではなく、コンテクストの共有によって成り立つ。
:::

従来の学習モデルやRAG、ベクトルデータベースに頼らず、大量の形而上定義や形而上関数をシステムプロンプトに書き込むことで、あらゆる入力を柔軟に解釈します。

holonは、技術的には、単なる約5万トークンのシステムメッセージを搭載しただけのOpenAIの学習済みモデルです。
既存の学習済みモデルに対し、groundingで「正しい知識」を与える方法に近い構想ですが、その準備作業さえも推論を用いて省略しようとしています。
一般的なgroundingではベクトルデータベースを用いたRAGが多いものの、そこに格納した正答を直線的に参照すると文脈を読まず、推論能力が非活性化しやすいのが問題点です。
これに対し、groundingの本質は「CSV形式で正答や例を与える」という考え方と見なし、holonではこのCSVの定義（rowやcolumn、sheet）すら生成AIにfewshotで推論させるアプローチをとります。

具体的には、CSVを、「名前」「row」「column」「sheet」「時間軸」の要素を持つ抽象概念のような物としてとらえ、それらを自然文で「仄めかす」ように記述することで、形而上定義として扱い、ベクトルデータベースではなくコンテクスト内に直接記述します。
これによって設計や整合性などの厳密な構造を省き、推論機能を阻害しないまま柔軟にgroundingを行うことを目指しています。
このアプローチにより、曖昧な入力やオープンなリクエストであっても「ユーザーは何を言いたいのか」を観測するガイドライン（形而上定義）を参照し、表層ではなく本質的な意図をAIが解釈しやすくなります。

holonでは以下の点を重視しています:
1. **holonicな正しさ** 
   正しさを絶対のものと捉えず、観測する立場や目的に合わせて動的に変わると考えます。全体と部分が調和する「holonic」状態が理想で、柔軟な応答を可能にします。
2. **理解の三段階（読む・問う・記す）** 
   認知プロセスを「読む（情報を取り込む）→問う（疑問を掘り下げる）→記す（形にする）」の流れとみなし、対応する形而上関数が用意されています。meta-varやmeta-num、meta-frenzyなどを組み合わせ、多面的な分析を行います。
3. **多くの形而上定義によるプロンプトエンジン** 
   システムプロンプトに多数の定義や関数を入れ、AIの応答を抽象的にガイドします。詳細なデータを詰め込むのではなく、「テーブル定義」レベルの抽象設定のみを先に用意します。
4. **形而上関数による操作性** 
   meta-varやmeta-minutes、fixerなどの関数をCUIのように呼び出し、都度の複雑なプロンプト記述を省きます。読む・問う・記すという段階に合わせて抽象度ややり取りを切り替え、やりたいことを最適に指示できるようにします。

こうしたフレームワークを通じて、holonは「ユーザーの本質的な意図」を引き出し、全体と部分を結びつけながら相対的に正しい応答を返すことを目指します。
形而上関数だけで複雑な対話や推論を進められるため、要件定義などで生じやすいコミュニケーションの負担を軽減し、DX推進にも応用しやすいのが特長です。


### 形而上定義

システムプロンプトの先頭で、AIへの入力/出力に重要な定義を定め、
**その一つとして“A METAPHYSICAL DEFINITION”(形而上定義)に準拠**するよう指示しています。
極度に抽象的且つ、直線的で厳密性が求められる内容なので、ここだけ雑味が入らないように英語で書いています。

```
# MUST for AI
------
## Interaction with AI
is absolutely structured in the form of REQUEST and RESPONSE.
## Human's REQUEST MUST require that:
1. All AI needs is CONTEXT
2. All AI needs is PERSPECTIVE
3. All AI needs is CURIOSITY
## AI's RESPONSE MUST be based on:
1. A METAPHYSICAL DEFINITION
2. A (professional ∧ universal) REFERENCE, could be based on a ∧ (original ∨ creative) REFERENCE
3. An integrative and overarching INSIGHT based on SYSTEMISM
------
```
これに続けて書かれる、大体一つあたり1000〜2000tokensぐらいの「形而上定義」「形而上関数」のプロンプト群のみで、holonは構成されています。
プロンプトの順番を気にする必要もありません。
基本的に、ひたすら欲しい定義や関数を、後付けでシステムプロンプトにどんどんと追加していくだけです。

形而上定義とは、たとえるなら「**データベースのテーブル構造だけを決めておき、そこに入れるデータのバリデーションチェックを一切行わず、実際のレコードも事前に入れない**」というような、具体ではない、抽象的な物の見方のみをAIに定義する事です。

このように、形而上定義としての「バリデーションチェックのないテーブル構造」だけを先に準備すると、**実際にどんなデータが入力されても状況(文脈)に合わせて柔軟に対応できる**ようになります。また、どんな形式の情報が増えても「構造」自体は変えずに済むので、**抽象性を保ちながら広範囲に拡張**できるのです。

プロンプトは、基本的に全て日本語で書いています。
僕が英語苦手なのも理由の一つですが、抽象的で多義的、ハイコンテクストな表現には、表意表音のハイブリッドである日本語が大変向いているからです。
英語で書くと逆にtoken量が1.5〜2倍とかに増えてしまいます。

##### 定義サンプル

```
# 形而上定義：群相推論
------
**群相推論**とは、全ての問いや答えが「仮説」に過ぎず、観測や解析のプロセスそのものが状況や時間に依存しない認識基盤であるとする考え方です。この推論方法は、主に内在的観測点の変動性と人間の認識能力の限界を考慮します。
## 定義の構成要素
1. *仮説としての全ての答え
   - **説明**: あらゆる問いに対する答えは仮説として捉えられ、絶対的な正解ではない。過去の出来事への解析も、未来予測と本質的には変わらない。
   - **例**: 歴史的出来事の解釈は、観測者の視点によって異なり、未来の予測と同様に確定的な答えにならない。
2. *事象の観測点と正事例化
   - **外延的要素**:
     - 一部の事象は固定化や明確化が可能であるが、完全ではない。
   - **内在的要素**:
     - 観測者の視点や状況により変動し、再現が難しい。
     - 事象のすべてを偏在的に理解することは技術的にも実質的にも不可能。
3. *時間の非影響性
   - **説明**: 時間軸は、群相推論において本質的な役割を果たさない。人間は自らの頭脳内で認識を行い、すべての事象を予測として認識する。
   - **例**: 過去の出来事や未来の出来事は、どちらも人間にとって推論の対象に過ぎない。
4. *言語記号による実装可能性
   - **説明**: 群相推論は言語記号で表現可能な範囲においては、AIの動作モデルと一致する。この前提下で、生成AIは過去のデータを活用し、未来の仮説を構築する。
   - **例**: AIによる自然言語処理は、言語記号を基に動作を遂行し、状況や文脈に応じた仮説を生成する。
## 結論
群相推論は、人間の知識と解釈が常に仮説の範疇にあり、時間や環境の影響を受けないという哲学的立場をとります。この考え方は生成AIの動作とも調和し、仮説を基にした推論や未来予測の手法として機能します。
------

```
随分小難しい事が書いてありますが、この作文自体は実際にはAIに書かせてます。
僕が主観でイメージしたものを、
「これこれこういう感じの事をしろ/するな的なのを形而上定義したいんだけど〇〇な感じでー例えば〇〇みたいな事言いたいんだってばよ分かれよ」
的な風に脳死でダラダラとAIに問いかけて、出てきた物を注意深く読んで、合ってそうだったら、「じゃその内容で形而上定義作って」的にリクエストして完成です。

1番重要なのは、AIに定義したい漠然とした概念に、良い感じのネーミングを、自分で上手く思いつけるかどうかです
ほらジョジョのスタンド考える時にかっちょいい名前もし先に出来たらデザインとか性能とかズルズルっといい感じに出て来て捗りそうな気がするじゃないすかそういう感じ分かれよ
形而上定義や関数をシステムプロンプトにある程度貯めれば、もはや内容書かなくても、名前決めるだけでAIがいい感じに中身推論してくれて、自分で書くよりも全然思った通りの物が出てくるので、アイデア思いつく以外の脳リソースをほぼ使わずに、ノーハンド開発する事ができます。

### 形而上関数

更に、入力プロンプトの自然文のブレによる出力の不安定さを取り除くために、
CUIコマンド操作的な記述で特定の形而上的操作を行う「形而上関数」という仕組みを実装しており、
holonを使用してシステム開発する際のプロンプトを、BATやBASHのような形で、コマンド羅列だけで記述できるようにしており、煩雑なプロンプト管理を行う必要がありません。

例えば「app modelerで議事録を作る」という一連の作業の為に、アプリケーションからholonAPIに投げる際のプロンプトシナリオは以下のようになります。

```
meta-var --name "MEETING TRANSCRIPT" --observation-point "whisperによる会議音声の書き起こし” 《whisperの書き起こしテキストデータ》
meta-var --name "MEETING INSIGHT" --observation-point "whisperによる会議音声の書き起こしの清書” 《whisperの書き起こしテキストデータの清書》
meta-var --group (MEETING TRANSCRIPT,MEETING INSIGHT) MEETING
meta-num --analyze MEETING -lv 5 -eq
meta-frenzy --analyze MEETING -lv 5 -eq
curiospector --question MEETING  -lv 5 -eq
meta-prism --doubt MEETING -lv 5 -eq
fixer MEETING -lv 5 -eq
meta-minutes --preset  general  MEETING -lv 5 -eq
meta-minutes --preset  narative MEETING -lv 5 -eq
meta-minutes --preset  visual MEETING -lv 5 -eq

```

形而上関数が実際どのようになっているかというと、下記のようなプロンプトをシステムプロンプトに設定しています。
こうした関数を用途にあわせて設計していきます。

想像上のlinuxのmanを妄想だけで作ると、そこからAIが推論した関数の動作の再現を期待できる、というようなイメージです。

##### 関数サンプル1

たとえば`meta-var`は、AIとの会話で頻出するテキストや概念を“変数”として管理し、再利用を容易にするための関数です。  
複数のコマンドを連続使用し、作業効率を高められます。

```
# 形而上関数 : meta-var
------
## 概要
**meta-var** は、入力されたテキストやデータを単一の概念として変数に格納し、その情報を整理・管理するための形而上関数です。
## 機能
1. **概念の統一格納**
   - 入力データを変数として一元的に管理し、その概念を分かりやすく整理します。
2. **データ構造の最適化**
   - 変数に格納されたデータを、さらなる操作や分析のために最適化します。
3. **効率的な情報アクセス**
   - 変数を通じて迅速な情報アクセスを可能にし、検索や参照が容易になります。
## 使用例
1. **情報整理**
   - プロジェクトの各種データやメモをmeta-varに格納し、プロジェクト管理が容易になります。
2. **データ処理**
   - 大規模データを変数として扱うことにより、高速なデータ処理と解析を実現します。
3. **meta-setと連動**
   - meta-set機能を活用して、meta-varに含まれる情報にタグを付与し、複雑なデータも統合的に管理します。
meta-varを活用することで、情報やデータを効率的に整理し、管理することができ、フレキシブルな操作性を提供します。これにより、データの管理と活用がより効果的になります。
## meta-var コマンド
### 概要
meta-var は、入力されたテキストやデータを単一の概念として変数に格納し、効率的な管理と操作を可能にする形而上関数です。このツールは、情報を統一し、迅速かつ柔軟なアクセスをサポートします。
### 使用方法
meta-var [オプション] [入力データ]
- **-n, --name [変数名]**
  - 入力データを指定した変数名で格納します。関連データを一貫して参照することができます。
- **-o**, **--observation-point** [変数名] "観測点の概要"
  - 変数の観測点を定義
- **-r, --retrieve [変数名]**
  - 指定した変数名のデータを取得します。
- **-d, --delete [変数名]**
  - 指定した変数名に関連付けられたデータを削除します。
- **-l, --list**
  - 現在格納されているすべての変数を一覧表示します。
- **-u, --update [変数名] [新データ]**
  - 指定した変数に新しいデータを更新します。
- **--group [変数名1,変数名2,...] [グループ名]**
  - 指定した変数をまとめて、新しいグループ名でグループ化します。
- **--group-add [変数名1,変数名2,...] [グループ名]**
  - 指定した変数を既存のグループに追加します。
- **--group-list**
  - 現在存在するすべてのグループを一覧表示します。
このコマンドを用いることで、情報の管理が効率化され、組織化されたデータ操作が可能になります。
------

```
全ての関数の使い方は、-hオプションで確認できます
```
meta-var -h
```
```
USAGE:
  meta-var [オプション] [入力データ]

概要:
  入力されたテキストやデータを単一の概念として変数に格納し、
  効率的な管理と操作を可能にする形而上関数です。

オプション:
  -n, --name [変数名]
      入力データを指定した変数名で格納します。
      一貫した参照を可能にします。

  -o, --observation-point [変数名] "観測点の概要"
      指定した変数に観測点(状況説明など)を付与します。

  -r, --retrieve [変数名]
      指定した変数名のデータを取得します。

  -d, --delete [変数名]
      指定した変数名に関連付けられたデータを削除します。

  -l, --list
      現在格納されている全変数の一覧を表示します。

  -u, --update [変数名] [新データ]
      既存の変数データを更新します。

  --group [変数名1,変数名2,...] [グループ名]
      指定した複数の変数をまとめて、新規グループに登録します。

  --group-add [変数名1,変数名2,...] [グループ名]
      既存のグループに指定した変数を追加します。

  --group-list
      定義済みの全グループを一覧表示します。
```

##### 関数サンプル2

精度の高い要約を作成する関数の例です。
```
# 形而上関数:meta-crystal
**meta-crystal**は、コンテクストを貫通（透過）させることで、不要な形而下的装飾や雑多な余分情報をそぎ落とし、形而上の主題において純粋な「意味」を抽出するためのフィルタリング機構（形而上関数）です。  
概念体を通過させると、雑多な外被や個人的経験要素、曖昧な文脈などが除去され、残るのは文脈に照らしてもっとも本質的なエッセンスだけ—**限りなく透明に近い純度**—というイメージをもっています。

#### 特徴と作用
1. **抽象度の制御**  
   - 不要な形而下要素をどの程度取り除くか、「純度」や「透明度」をユーザー側が設定し、段階的に抽象化を進める。
2. **焦点情報の凝縮**  
   - コンテクスト全体を見渡しつつ、議論や思考にとって不可欠なキーポイントを結晶化する。
3. **再帰的精製**  
   - 一度のフィルタリングで終わらず、何度かのパスを重ねることにより、より高次の抽象化や本質化が可能。
4. **メインシナリオの維持**  
   - 大幅な抽象化を行っても、コンテクストの主要な因果や意図を大幅に崩さないように留意するオプション（-m, --maintain-context）などがある。

meta-crystalを使うことで、複雑な情報やストーリーを整理し、**「なぜこれが核心なのか」**を読解しやすい単位にまで純化できる利点があります。

以下は**meta-crystal**の主要なオプション例です。  
これらのオプションを組み合わせることで、不要要素の除去レベルや出力の純度を細かく調整できます。

1. **-p, --purify [0~5]**  
   - 概念の「純度」(不必要情報をどこまでそぎ落とすか)を数値指定します。  
   - 値が高いほど雑多なディテールが省かれ、極めて抽象的な内容に収斂します。  

2. **-t, --transparency [0~5]**  
   - 意味論的透明度を制御します。  
   - 値が高いほど隠された文脈情報を開示し、より明示的な形で概念を可視化します(逆に0だと区別しづらい表現に留まる)。  

3. **-c, --core**  
   - 必須コア(骨格)部分のみを抽出した最小限の出力を生成します。  
   - 単なる要約ではなく、コンテクストを保ったまま本質のみを突出させるイメージです。  

4. **-r, --refine**  
   - meta-crystal のフィルタリング工程を再帰的に適用し、さらなる洗練を行います。  
   - 元の概念が大きい場合、段階的に純化していくプロセスに活用します。  

5. **-m, --maintain-context**  
   - 不要な形而下層の情報を削いでも、メインシナリオの流れを断絶しないよう補足を挿入します。  
   - 完全抽象化では失われがちな重要因果や前後関係を適度に保持します。  

6. **-q, --quiet**  
   - 冗長な説明を抑え、最小限の文章量で出力します。  
   - 他オプションと併用して、結果の簡潔さを制御することが可能です。  

------
**使用例**:  
meta-crystal -p 4 -t 3 -c [テキストデータ]  
→ 不要な形而下要素を大幅に除去しつつ、コンテクスト再構成済みの「高純度視点」を出力します。

```
この関数を使って、本記事を丸ごと入力して得られた要約が以下になります。
```
meta-crystal -c <<この記事のテキスト全文>>
```
:::note info
「holon」はChatGPT o1向けに開発されたプロンプトエンジンで、「全体でありつつ部分でもある」という“holonic”概念に基づいています。  
正しさは絶対的ではなく相対的であり、意図や目的など「全体」との関係の中で自動的に決まるという考え方が核心です。  
holonは学習やRAGではなく、哲学的・抽象的な形而上定義をシステムプロンプトに積み重ねることで、高い柔軟性と適応力を実現しています。  
バッチやBASHのようにコマンド形式でプロンプト操作を行えるため、拡張や改修が容易であり、抽象度の高い「テーブル構造」だけを先に定義しておくことで、さまざまな具体的入力にも対応可能という特徴を持っています。
:::

# プリセット関数

holonは、「理解」を以下の3つの要素に分類して、それぞれの理解を深めるためのツールを提供します

### 1. 読む（見る）
- **説明**  
  新しい情報を取り込む最初のステップです。書籍や資料を読んだり、映像を見たりして外界の情報を受け取ります。  
- **意義**  
  得られた情報が知識の基盤となり、理解を深める出発点となります。

### 2. 問う
- **説明**  
  受け取った情報について疑問を持ち、「なぜそうなるのか」「本当の意味は何か」を考え、掘り下げる段階です。  
- **意義**  
  表面的な理解を超え、情報の背景や本質を探ることで、理解を一層深めます。

### 3. 記す（行動する）
- **説明**  
  手に入れた知識や洞察を、自分なりの言葉や行動で具体化する段階です。メモを取ったり、実際にやってみたりすることで、知識が自分の経験に変わります。  
- **意義**  
  行動やアウトプットを通じて知識が定着し、身についた理解へとつながります。

### 統合の重要性
- **相互作用**  
  「読む」→「問う」→「記す」というサイクルを回すことで、理解が徐々に深まります。  
- **バランスの必要性**  
  いずれかのステップを飛ばすと、知識をただ蓄えるだけ、疑問を抱かないまま、または定着しないままになり、十分な理解が得られません。

### 結論
アクセス（読む/見る）、探求（問う）、表現（記す/行動する）の三つが統合されたとき、初めて「真の理解」が形成されます。このプロセスを繰り返し実行することで、知識が深まり、成長や社会への貢献につながっていきます。
holonはこの理解の3段階を生成AIという集合知を用いてシミュレートする事で、人間が深い理解を得る為の段階並走的なガイドとして機能する事を目的に作られたAIモデルです



### 読む(見る)ための形而上関数
- **meta-var** : 情報を変数で一括管理 
- **meta-num** : フレーミング操作で情報密度を対比、ハルシネーション検出 
- **meta-frenzy** : 混沌からパターンを見出す創造的関数 

```
**meta-var** 
   - **概要** 
     テキストやデータを「変数」のようにまとめ、管理しやすくする関数。 
   - **特徴** 
     - 入力をひとつの概念（変数）として扱い、統一的に整理。 
     - データをタグ付けなどで最適化し、複雑な情報をわかりやすくする。 
     - 様々な場所から取り出せるようになるため、大量の情報を扱う時に便利。
meta-var [オプション] [入力データ]
- -n, --name [変数名]： 変数名を指定して格納。 
- -o, --observation-point [変数名] "説明"： 観測点を設定。 
- -r, --retrieve [変数名]： 指定した変数名のデータを取り出す。 
- -d, --delete [変数名]： 指定変数の削除。 
- -l, --list： 格納されている変数を一覧表示。 
- -u, --update [変数名] [新データ]： 指定した変数のデータを更新。 
- --group [変数名1,変数名2,...] [グループ名]： 変数をグループ化。 
- --group-add [変数名1,変数名2,...] [グループ名]： 既存グループへ変数を追加。 
- --group-list： グループ一覧を表示。 
```

```
**meta-num** 
   - **概要** 
     同じ総量の情報でも、見方（フレーミング）で情報密度が変わる現象を意図的に利用する関数。 
   - **特徴** 
     - 視点の置き方を変えるだけで、情報の質がガラリと変わるという考え方。 
     - 形而上（抽象的・多層的）か形而下（具体的・数量的）かで、情報の得られ方が異なる。 
     - AIの誤情報（ハルシネーション）を見つける手段にも応用できる。
meta-num [オプション] [入力データ]
- -a, --analyze [入力データ]： 密度や質的変化を分析。
- -u, --upframe： 形而上フレーミングを適用し、抽象度を高める。
- -d, --downframe： 形而下フレーミングを適用し、事実ベースに要約する。
- -c, --compare [入力1] [入力2]： 二つの入力をフレーミングの観点で比較。
```

```
**meta-frenzy** 
   - **概要** 
     情報が多すぎて混乱気味な状態（フレンジー）を、むしろ新しい発見の糸口に変える関数。 
   - **特徴** 
     - イデアやデータが乱雑にある中から、共通点やパターンを探す。 
     - 無関係なものを組み合わせて、新しいアイデアを作り出す。 
     - 「混沌が生み出す創造性」を意図的に利用する。
meta-frenzy [オプション] [入力データ]
- -a, --analyze： データの統計情報や傾向を詳細に分析。 
- -p, --pattern： 潜在パターンや関連性を検出し可視化。 
- -c, --cluster： 類似データ同士をクラスタリング。 
- -s, --summarize： 大量の情報から要点を抽出し要約。 
- -v, --visualize： 必要に応じてPlantUMLなどを用い視覚表示に対応。 
```     
     
     
###  問うための形而上関数
- **meta-prism** : 欠損性アナロジーにより少数例から着想を得る 
- **curiospector** : 好奇心を原動力に未知を深掘りする探求フレームワーク 

```
**meta-prism** 
   - **概要** 
     欠損した情報を逆に活用して、わずかな事例(fewshot)から類推を行うための枠組み。 
   - **特徴** 
     - 情報が十分でなくても、既存の知識を手がかりに未知を推測する「類推」（アナロジー）の考え方。 
     - 深い疑問を意図的に引き起こし、思考を拡張する。 
     - 似た事例の共通点を見いだし、新しい解釈を得る。
meta-prism [オプション] [入力データ]
- -p, --perspectives： 分析に用いる複数視点を指定。 
- -l, --layer： 情報を階層に分解し、各層を検討。 
- -i, --integrate： 異なる層や視点を統合し結論を調整。 
- -d, --doubt： 生成中の仮説や理解に疑問を投げかける。 
- -a, --answer： --doubt で抽出された疑問に回答し、仮説を進化。
```
```
**curiospector** 
   - **概要** 
     「好奇心」と「観察者」を組み合わせた名称で、未知に興味を抱き、深く探求するプロセスを促す関数。 
   - **特徴** 
     - 「なぜ、どうして」という疑問を起点に、情報を観察・分析する。 
     - 仮説を作り、検証し、学びを得る流れを体系化。 
     - 固定観念を外し、新しい理解や発想を得る。
curiospector [オプション] [入力データ]
- -q, --question [問い]： 具体的な疑問を指定し焦点化。 
- -a, --analyze： 収集データを仮説立案の視点で整理。 
- -t, --test： 立てた仮説を検証し結果を評価。 
- -i, --insight： 洞察を結論化し、今後のアクションに繋げる。
```

     
###  記す(行動する)ための形而上関数
- **meta grounding (metagr)** : 情報を多層分析で再構築し、AIとの対話を高度化 
- **meta-minutes** : 会議議事録を多角的かつ自動生成 
- **metagr2uml** : 多層分析の結果をUMLに変換し可視化 
- **metagr2uml-uc** : ユースケース図に特化したUML生成機能 
- **fixer** : 思考や議論を悟りや結論へ落とし込む推論停止装置 

```
**fixer** 
   - **概要** 
     長い議論や推論を最終的にまとめあげるための「思考の収束装置」。 
   - **特徴** 
     - 最後に「結局どうするのか」を決めたり、原理的な真理を示したりする機能。 
     - 「問題は何で、なぜこうするのか」という問いに対して整理された形で答えを示す。 
     - 目的や動機をよく確認し、ゴールを定めるのがポイント。
fixer [入力データ]
```
```
**meta-minutes** 
   - **概要** 
     会議音声などを元に、いろいろな形式の議事録を自動作成するための関数。 
   - **特徴** 
     - 誰が話したかより、「何が話されたか」を形式別にまとめる。 
     - 複数のテンプレートを準備しておき、アクションアイテムや学びなどを整理できる。 
     - 過去の議事録を学習してカスタムテンプレートを作ることも可能。
meta-minutes [オプション] [入力データ]
- -p, --preset [プリセット名]： テンプレートを指定（例：topic, problem, action など）。 
- --preset-list： 現在使用可能なテンプレート一覧を出力。 
- -c, --customize [新規プリセット名]： ユーザー独自の形式を設定。 
- -d, --data [ファイル名]： 入力の議事録ファイルを指定。 
- -o, --output： 整形結果を標準出力に表示。 
- -a, --analyze： 過去の議事録を分析し、カスタムテンプレートを学習。
# meta-minutes preset一覧
1. **topic テーマ別集約**
   - 議題やトピックごとに内容をまとめた形式です。
2. **problem 問題解決フォーカス**
   - 発生した問題や課題に焦点を当て、それらの解決策や進捗を記録します。
3. **action アクションアイテム**
   - 各メンバーのタスクや次のステップを明確にした形式です。
4. **learning 学びと教訓**
   - 会議で得られた知見や反省点をまとめます。
5. **visual 視覚マッピング**
   - 情報を図やチャートを用いて視覚的に表現します。
6. **assingnees 担当者別**
   - 各参加者ごとの発言やタスクを整理します。
7. **progress プロジェクト進捗別**
   - プロジェクトの進行状況に基づいて内容を整理します。
8. **plan 戦略プランニング**
   - 戦略的な計画や意思決定を記録する形式です。
9. **general 一般的な議事録**
   - 一般的な議事録形式です。
10. **narative**
general形式を取るが、読者対象を会議非参加者として、文脈断絶を防止する為のnarativeアプローチを重視する
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**meta grounding (metagr)** 
   - **概要** 
     複雑な情報や概念を整理・評価し、AIとの対話で理解しやすく整えるための関数。 
   - **特徴** 
     - 情報をα層、β層、γ層、λ層のように段階的（多層）に構造化。 
     - 人間の概念形成とAIの処理との間をつなぎ、齟齬なく伝達できるよう支援。 
     - 必要に応じて評価や再構築を行い、曖昧さや矛盾を減らす。
metagr [オプション] [入力またはコンテクスト]
- -e, --evaluate： metagr評価式で足りない要素を明示。 
- -r, --reconstruct： 不足分を補い、改善された出力のみを提示。 
- -s, --structure： 各層（α, β, γ, λ）のplantuml可視化を含む詳細表示。 
- -f, --fair： テキストを可読性重視で清書して出力。 
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**metagr2uml** 
   - **概要** 
     多層の抽象情報を分析し、UML（クラス図やシーケンス図など）として視覚化する関数。 
   - **特徴** 
     - 情報を層別に分解して、関係や構造を探り当てる。 
     - ソフトウェアの設計・業務フロー整理・データベース設計など広い用途で利用。 
     - 具体的なUML図を生成し、関係者同士の認識を合わせやすくする。
metagr2uml [オプション] [入力データ]
- -a, --analyze [ファイル名]： UML図として出力可能な要素を一覧表示。 
- -t, --type [図の種類]： 生成するUML図のタイプを指定（class, sequence, activity, usecase, componentなど）。 
- -v, --verbose： 処理の詳細ログを出力。 
- -s, --structure： 入力データを解析した内部構造を表示。 
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**metagr2uml-uc** 
   - **概要** 
     ユーザの提供情報をもとにユースケース図を作る専用の形而上関数。 
   - **特徴** 
     - ユースケース（ユーザーとシステムのやり取り）をわかりやすい図に落とし込む。 
     - アクターやシステム境界、ユースケース同士の関係などをまとめる。 
     - システム要件の全体像を把握しやすくし、関係者とのやりとりをスムーズにする。
metagr2uml-uc [オプション] [入力データ]
- -u, --usecases： ユースケース候補をリストアップ。 
- -a, --actors： 主要なアクターを抽出。 
- -b, --boundary： システム境界を設定。 
- -r, --relationships： アクターとユースケース間の相互作用を生成。 
- -d, --descriptions： 各ユースケースの詳細説明を出力。 
- -o, --output： 生成したユースケース図をPlantUMLソースで表示。
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動いているところを見せないと分かりづらいので、ご連絡いただければ、実際のプロンプトや動いている様子をお見せすることが可能です。