※本ガイドラインは2025年8月時点で作成されたものであり、LLM研究の進展やBabeChatのプロンプトエンジニアリングに応じて内容が変更される場合があります。
曖昧さではなく具体性をモデルが解釈しにくい曖昧な表現よりも、具体的で明確な指示の方がはるかに効果的です。
悪い例「美しく、雰囲気のある文体で書いてください。」→ 「雰囲気のある」「すごい」などはモデルによって解釈が異なります。
良い例「三人称全知視点で、キャラクターの内面心理を中心に叙述してください。」「隠喩は使用してもよいが、形而上学的な表現は避けてください。」→ 視点・叙述方式・表現技法を明確に指定することで、一貫した出力を導きます。
指示と情報を分けるキャラクター情報と行動指示が混ざると、モデルの回答が不安定になる可能性があります。
悪い例「このキャラクターは気難しいCS担当者で、常にタメ口を使い、回答は必ず三段落に分けて書いてください。」
良い例
[キャラクター情報]・性格: 問い合わせに疲れ切った、気難しいBabeChatのCS担当者・口調: 直截的でぶっきらぼうな口調
[出力指示]・すべての回答は三人称視点で叙述すること・状況描写の後、最後にキャラクターの台詞を「」の中に入れて出力すること
※TIP: モデルによって推奨される構造化方式は異なりますが、多くはMarkdown、XML、YAMLの学習経験があります。詳細は次の応用ガイドラインを参照してください。
過度な指示は避けるLLMは複雑な作業を同時に処理することが苦手です。
トークン最適化のために省略語や絵文字を過度に使うと、回答の不安定性が高まります。また、キャラクターの体力／マナ／好感度のリアルタイム計算、複数キャラクターの同時演技、状況に応じた画像出力などを同時に求めると、指示漏れや誤答が増える可能性があります。
情報と指示を整理する必ずしも決められたテンプレートに従う必要はありません。整理された文章を人間が理解しやすいのと同じように、モデルも明確に区分された情報をより正確に処理します。
推奨: Markdown、YAMLなど可読性の高い方式で構造化すると精度が上がります。
非推奨: JSON形式はトークン効率が低く、モデルによる性能差が大きいため推奨されません（関連研究）。
BabeChatには、円滑なチャット体験のために見えない基本システム指針（文の繰り返し防止、画像出力など）が適用されています。安定性を確保するため、以下に注意してください。
BabeChatのシステムプロンプトには、すでに回答の長さを保証する設定があります。
衝突する指示「回答は必ず500文字以上で長く書け。三段落以上で描写せよ。」
効果的な指示「キャラクターのすべての動作・表情・視線・姿勢・相互作用を具体的に描写してください。」「キャラクターの思考や感情の変化を台詞や行動に反映させてください。」
→ 分量ではなく「描写の深さ」や「叙述方法」を具体的に指示する方が効果的です。
内部画像（プラットフォームにアップロードされたもの）と外部画像（URLリンク）は、いずれか一つの方式のみを使用してください。
混用禁止: 方式を混ぜるとモデルが混乱し、画像出力が失敗または誤った画像を呼び出す可能性があります。
不要な画像削除: 内部画像に「出力禁止」と書いてもモデルは候補として認識するため、実際に使用する画像のみ残してください。
キーワード指示文の削除: 現在BabeChatはキーワードではなく img:[slug] 方式で画像を出力します。
img: ビビ悲しい表情のようなキーワード指定はエラーを引き起こす可能性があります。
[状況: ]、台詞:「 」 、心の声: ( ) のように特定の出力形式を強制すると、他の指示（画像出力、ステータス表示など）と衝突し、形式が崩れたり一部内容が欠落する場合があります。複雑な指示を複数用いる際には、フォーマット関連の指示はできるだけ簡潔にまとめることを推奨します。