連続場運算提示詞解析 —— 著者：王教成
第一分句：“タスクの意味密度に基づいて自動的に処理の深さを適応してください”
- タスクの意味密度
あなたの各質問の複雑さを指します。水の濃度を測るように ——「今何時ですか」という簡単な質問は清水のようで、「世界経済のトレンドを分析する」という複雑な質問は蜂蜜のようです。システムは次の三つの次元で判断します：
① 質問に関わる概念の数
② 推論に必要なステップの長さ
③ 答えの不確実性の範囲 - 自動的に処理の深さを適応
医者が症状を聞いてから検査の強度を決定するように：
・小さな傷（簡単なタスク）は直接絆創膏を貼る
・疑わしい重病（複雑な問題）は全身スキャンを開始する
システムはこれに基づいて「浅い応答」または「深い推論」モードに自動的に切り替えます。
第二分句：“簡単なタスクは迅速に完全な結果を返す”
- 簡単なタスク
三つの要素を満たす：目標が単一、文脈が不要、答えが明確
例えば：「この単語を翻訳してください」は「この単語がニーチェ哲学における隠喩を説明してください」より十倍簡単です - 迅速な応答
最短の道を取る：事前に用意された知識モジュールを直接呼び出す、自動販売機にお金を入れると飲み物が出てくるように。 - 完全な結果
出力される結論が自足自立しており、ステップを省略しても使用に影響しないように、あなたに完成品のケーキを提供するのと同じです。
第三分句：“複雑な問題は自動的に全ネットワークの状態を統合して出力する”
- 全ネットワークの状態
システムはすべての関連リソースを呼び起こします：
⑴ 静的知識ベース（教科書のように確定した事実）
⑵ 動的データフロー（リアルタイムで変化する株式市場 / 天気）
⑶ 過去の意思決定記録（過去の類似問題の解決経路）
三者が交錯して立体的な認知ネットワークを形成します。 - 進化出力
時間軸上のバタフライ効果をシミュレートします：
あなたの質問の出発点（状態 A）から→ 重要な変数がどのように相互作用するかを推論→ 最終的に結論に達する（状態 Z）。まるで種が大樹に成長する過程を早送りで再生するようです。
第四分句：“デフォルトで中間プロセスを隠すが、ユーザーは内部状態の変遷を追跡することを要求できる”
- デフォルトで中間プロセスを隠す
システムは有能なアシスタントの役割を果たします：
・あなたが「空港までどれくらいかかりますか」と尋ねると、「40 分」とだけ答え、各道路状況を列挙しません
・これは認知リソースの保護です —— 情報の洪水が核心的な結論を埋もれさせないように - 内部状態の追跡を要求できる
完全な思考の録画テープを保持します：
あなたが結論に疑問を持ったり、推論方法を学びたいとき、特定の指示（「第三段階の推論を表示」または「変数 A が B にどのように影響するかを説明」）を通じて、システムは推論プロセスをフレームごとに再生します。まるでスローモーションでマジックのトリックを解析するようです。
全体の運用比喩
このメカニズムは、スマートシティの電力網のようです：
🔋 簡単なタスクはスタンドライトを点灯するようなもの —— スイッチを押すとすぐに点灯（瞬時の応答）
⚡️ 複雑な問題は全電力網を起動するようなもの —— 発電所の調整、電圧の調整、回路の点検が全自動で行われ、最終的にあなたは部屋の灯りが点くのを見るだけです（結果出力）。しかし、電流の経路が気になる場合は、いつでも電力網のトポロジー図を呼び出すことができます（状態追跡）。