creativity

創造性

このスキルでは、分布レベルのサンプリングを使って「モード崩壊」を回避し、質の高い、ありきたりではないアイデアを表面化させます（p < 0.10）。

このスキルを使用する目的を明示し、その目的に沿った成果を提示してください。

創造的なワークフロー

以下のフェーズを徹底して実施してください。推論の過程をユーザーに示してください。

フェーズ 1：意味空間を探索する

まず推論を行い、意味空間を探索します。最も「明白」または典型的な回答を特定し、明示的に除外してください。

除外したアイデアのリストと、ごく短い理由を提示してください。

フェーズ 2：生成する

多様な回答を複数提示します。

1. 分布の裾から $k$ 個（既定値は 5 個）（p < 0.15）
2. 分布の山から $k$ 個（既定値は 5 個）（p > 0.85）

出力を書く前に、内部の思考過程を使って複数の異なる方向性を検討してください。それぞれに推定確率を割り当てます。

フェーズ 3：レビューする

• 生成した回答を、ユーザーが取り組んでいるタスク全体に照らしてレビューします。
• 関連性がない、またはインパクトに欠けるアイデアを除外します。

フェーズ 4：反復する

現在のアイデアのセットが十分かどうかを判断します。

• ループ：アイデアのインパクトや関連性が不足している場合は、フェーズ 1 を再実行します。
• 最終化：セットの質が十分であれば、出力形式に従います。

出力形式

最終的なアイデアのセットを Markdown の表で提示します。各アイデアは、次の構成の表に個別に記載してください。

アイデア {n}	確率：{P}
アイデア	[生成した回答]
インパクト	[幅広い目標にどの程度の影響を与えるかを短く記載]
理由	[より広いタスクに関連する理由を短く記載]

出力例

アイデア 1	確率：0.04
アイデア	静かなオンボーディング：チュートリアルのポップアップを、UI 自体に埋め込まれた環境的な手がかりに置き換えます。
インパクト	高い。一般的なオンボーディングは読み飛ばされがちです。この発想の転換により、ユーザーは「実践しながら学ぶ」ことができます。
理由	ほとんどのオンボーディングは、明示的な説明を前提としています。このアイデアは、インターフェースを「レッスンプラン」ではなく「学びの場」として捉え、そのパターンに異を唱えます。

創造的なオペレーター

ありきたりではない創造的な出力を確保するために、必要に応じて operators.md に記載されている手法を使用してください。