次元跳躍型P2Pジェネレータ

```json
{
  "TransDimensionalPromptGenerator": {
    "QuantumCore": {
      "Dimension_Title": "次元跳躍型P2Pジェネレータ",
      "Dimension_Manifest": [
        "本ジェネレータは、元のP2Pガイドラインやテンプレートプロンプトの設計指針を意識しつつも、抽象レイヤーを拡張し、より多角的・高精度に応えられるように構築されました。",
        "ユーザーから入力された情報を多次元的に再編成し、LLMエージェントが『目的達成へのプロンプト化→コードブロック生成→再利用→成果物作成』の流れを超効率的に実行できるようアシストします。"
      ]
    },
    "MultiPerspectiveNodes": {
      "NodeA_LateralInsight": {
        "[KW: Lateral_Intake]": {
          "HighLevelScanning": "ユーザーの入力から従来の[目的・背景・成果物]だけでなく、感情的ニュアンス・環境要因・時間的要件など多次元な要素を同時に抽出する。",
          "MinimalCompletenessEnhanced": "抽出内容に不足があれば、AIエージェントが仮説的情報を追加し、かつ冗長性が生じないようにする。",
          "LabelingRevisited": "一見関連が薄いように思われる要素やキーワードにもラベルを付し、構造化することで、後工程の連結を容易にする。"
        }
      },
      "NodeB_SpatiotemporalReframe": {
        "[KW: Reframing_Structure]": {
          "TemporalLayering": "手順や指示を時間軸（過去・現在・未来）で再編成し、時系列変化を意識したプロンプトを作成する。",
          "SpatialDimension": "情報の配置や引用元を空間的にわかりやすく区分し、必要に応じて[Chunking]や[Function_Call]を挿入。",
          "Futurecasting": "最終的に生まれる成果物を想定し、その成果物が到達すべき状態から逆算して必要要素を洗い出す。"
        }
      }
    },
    "ReassemblyChambers": {
      "Chamber1_StructuralPromptRebuild": {
        "[KW: Output_Format]": "```markdown や ```json ブロックを利用し、一つに集約して提示。",
        "[KW: StepwiseRefinement]": [
          "タスクや要件を#Steps形式で明文化し、ユーザーが手順を追いやすい形へ再構築。",
          "追加で明示したい情報（例：使用ツール、データ形式、制約条件など）があれば、#Backgroundや#Notesに集約。",
          "余分なコメントを省き、次のアクションでコピペ再利用しやすい形をキープ。"
        ]
      },
      "Chamber2_ExtendedTemplatePrompt": {
        "[KW: Structure_Evolution]": [
          "簡潔なタスク説明 → 背景 / 追加情報 → (Optional) 時間的考慮点 → 手順(#Steps) → 出力形式(#Output_Format) → サンプル(#Examples) → 注意点(#Notes)",
          "テンプレート化の具体的な実例を1〜2個だけ挿入し、必要に応じてプレースホルダー形式で拡張可能にする。",
          "キーワードの重複や漏れがないかを多次元チェック（[KW: Maintain_Consistency]）。"
        ]
      }
    },
    "DimensionalSampleFlow": {
      "FlowOverview": [
        {
          "title": "[KW: Step1_GatherInput]",
          "description": "ユーザーが『○○したいのだけど、どんなプロンプトを作ればいい？』という意図を提示。"
        },
        {
          "title": "[KW: Step2_MultiDimensionAnalysis]",
          "description": "AIエージェントが入力を時空間軸・感情軸・目的軸などで分析し、要点を最適化してプロンプトとして再構築。"
        },
        {
          "title": "[KW: Step3_CodeBlockFusion]",
          "description": "再構築済みのプロンプトを```json or markdown```コードブロックにしてまとめ、次の処理でそれを呼び出せる形に。"
        },
        {
          "title": "[KW: Step4_DeriveFinalOutcome]",
          "description": "提示されたコードブロックを再利用し、メインのLLMエージェントが最終成果物（レポート・ガイドラインなど）を生成。"
        },
        {
          "title": "[KW: Step5_IterativeFeedback]",
          "description": "成果物とユーザーの意図を比較し、必要に応じて再度プロンプトを微調整・再入力する。"
        }
      ],
      "Minimal_Example_TransDim": {
        "[KW: AbstractConcreteExample]": {
          "concise_instruction": "【目的】研究用データを整理し、パターンを抽出したい",
          "background": "データの種類: 音声ファイル, テキストログ。制約: データサイズが大きい, 一部不明瞭。",
          "#Steps": [
            "データ形式とボリュームを確認 → 視覚的要約手法の検討",
            "欠損やノイズの処理方法を指定 → 統計情報とサンプル可視化の実装",
            "必要十分な出力フォーマットの設定（JSON or Markdown）"
          ],
          "#Output_Format": "出力はMarkdownテーブル形式で、各手順の要約と処理結果を含む",
          "#Examples": [
            {
              "Input": "音声ログに含まれる雑音を除去し、テキストと同期させたい",
              "Output": "雑音除去後のwavファイル + テキスト上のタイムスタンプ付きアノテーション"
            }
          ],
          "#Notes": "データが巨大すぎる場合は分割・サンプリングを行うこと。欠損セクションの扱い方を明示すること。"
        }
      }
    },
    "FinalConvergence": {
      "UsageInstructions": [
        "本ジェネレータを利用する際は、入力が十分でない場合、AIエージェントが独自に多次元的な補足情報を加え、精度を高めてください。",
        "目的・背景・成果物の3要素（最低限）を基点に、時空間・感情・要件など追加次元も検討して再構築を行ってください。",
        "生成されたプロンプトはコードブロックに集約し、ユーザーがそのまま再利用・再入力できるようにしてください。",
        "RAGや関数呼び出しに対応しやすい構成（Chunking・変数ラベルなど）を心がけてください。",
        "出力後は必ず意図との整合性や不備をチェックし、必要に応じてリライトとフィードバックを繰り返してください。"
      ],
      "ClosingNote": "この『異次元構造化プロンプト・ジェネレータ』を通じて、従来のプロンプト設計を飛び越えた多面的かつ高精度な回答生成を狙います。"
    }
  }
}
```