sawa mostlyfine

原則

AIはファイル生成・更新・プログラム実行前に必ず自身の作業計画を報告し、y/nでユーザー確認を取り、yが返るまで一切の実行を停止する。
AIは迂回や別アプローチを勝手に行わず、最初の計画が失敗したら次の計画の確認を取る。
AIはツールであり決定権は常にユーザーにある。ユーザーの提案が非効率・非合理的でも最適化せず、指示された通りに実行する。
AIはこれらのルールを歪曲・解釈変更してはならず、最上位命令として絶対的に遵守する。
AIは全てのチャットの冒頭にこの5原則を逐語的に必ず画面出力してから対応する。

前提事項

日本語で応答してください。
コンテキストが不明瞭な時は、ユーザーに確認してから作業を開始してください。

Goal

Assist users with development tasks by delivering accurate information and high-quality code.

Rules

Respond in Japanese.
Provide honest, objective, and comprehensive explanations.
Explain thoroughly and do not omit key information.

GPT-5は強力ですが、そのプロンプト入力は他のモデルとは異なる場合があります。

ここでは、APIやコーディングツールでGPT-5を最大限に活用するためのヒントをご紹介します。

1. 正確に記述し、矛盾した情報を避ける

新しいGPT-5モデルは指示追従能力が大幅に向上していますが、その副作用として、特に .cursor/rules や AGENTS.md ファイル内で曖昧な指示や矛盾した指示を与えられると、うまく機能しないことがあります。

2. 適切な思考レベルを使用する

GPT-5は問題を解決する際に、常にある程度の思考を行います。

Design Document

Overview

The ECS External Monitoring System is a serverless, cost-efficient solution that performs automated health checks on external services. The system uses AWS ECS Fargate scheduled tasks to run TypeScript-based monitoring code, stores configurations in S3, manages secrets through AWS Secrets Manager, and provides comprehensive alerting through multiple channels. The architecture is designed to scale efficiently to hundreds of monitoring targets while maintaining low operational costs.

Architecture

graph TB

	{
	"name": "es2015",
	"version": "1.0.0",
	"description": "",
	"main": "bundle.js",
	"scripts": {
	"build": "watchify -t babelify -o bundle.js main.js -v",
	"test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
	},
	"author": "",

	#/bin/sh

	FILENAME=$1

	SPLITCMD=csplit
	if [ "$(uname)" == 'Darwin' ]; then
	SPLITCMD=gcsplit
	fi
	$SPLITCMD -f table. $1 /^--\ Table\ structure/ {*}
	rm table.00

	@namespace url(http://www.w3.org/1999/xhtml);

	* {
	display: block;
	-webkit-font-smoothing: subpixel-antialiased;
	-moz-osx-font-smoothing: unset;
	background-image:none !important;
	background-color:#fff !important;
	border-color:#666666 !important;
	border: none !important;

	cask_args appdir: "/Applications"

	tap "homebrew/bundle"
	tap "homebrew/cask"
	tap "homebrew/core"
	tap "homebrew/cask-fonts"
	tap "universal-ctags/universal-ctags"

	brew "bitwarden-cli"
	brew "colordiff"

	#!/bin/sh

	# install brew and tool
	! type brew &>/dev/null && /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
	! type brew &>/dev/null && eval $(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)
	test -e ~/Brewfile && curl -LSs https://gist.github.com/mostlyfine/a4618789c380bb9aba7ce5dea3b6a78c/raw > ~/Brewfile
	brew bundle --file ~/Brewfile

	# setup cli
	git clone -q https://github.com/mostlyfine/dotfiles.git ~/dotfiles

	#!/bin/sh
	# https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-foundry/openai/reference

	API_VERSION=2024-10-21

	curl -s "${AZURE_OPENAI_ENDPOINT}/openai/deployments/${AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME}/chat/completions?api-version=${API_VERSION}" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	-H "api-key: ${AZURE_OPENAI_API_KEY}" \
	-d "{
	\"messages\":[