Coding Agentにプロンプトを渡してDeep Researchを再現するための方法について 上記のトピックについて以下のことを実行してください
- 包括的な理解のために20くらいの異なる視点の検索クエリを用意
- クエリごとに検索を行い、情報をまとめる
- 必要に応じてリンク先の調査
- 論文を構成するために必要な情報が集まるまで、この工程を繰り返し行う
- 終わり次第 ./a.md に箇条書きをあまり使わない日本語の論文形式で出力
Coding Agentにプロンプトを渡してDeep Researchを再現するための方法について 上記のトピックについて以下のことを実行してください
Coding AgentでDeep Researchを行うためのプロンプトの書き方 上記のトピックについて以下のことを実行してください
| import Data.Function ((&)) | |
| import Data.Functor ((<&>)) | |
| import Data.List | |
| import Foreign.C.Types | |
| import System.Directory (getDirectoryContents, removeFile) | |
| import qualified System.Posix.Files as F | |
| import System.Posix.Time | |
| main = do | |
| let root = "/nix/var/nix/profiles/" |
| const socket = new WebSocket("wss://yabu.me"); | |
| socket.onopen = () => { | |
| socket.send(JSON.stringify(["REQ", "hoge", {kinds: [1], limit: 20}])); | |
| } | |
| const users = new Map(); | |
| let eventpool = []; | |
| let id = 0; | |
| socket.onmessage = (msg) => { | |
| const data = JSON.parse(msg.data); | |
| if (data[0] == "EOSE" && data[1] != "hoge") { |
このレポートは、OpenAI のオープンソース開発者エージェント「Codex CLI」を対象に、効果的なプロンプト設計の原則・実践パターン・テンプレート・チェックリストを体系化したものです。公式ドキュメントと公開情報を一次情報として参照しています(参考資料を末尾に記載)。
~/.codex/instructions.md、プロジェクト: CODEX.md、タスク: その都度の指示ファイル)。