/simulate — リアクションシミュレーター

12のペルソナ。3ラウンド。彼らはあなたのアナウンスメントと互いに反応します — キャンプが形成され、意見がシフトし、異議が浮かび上がります。

使用法: /simulate [アナウンスメントを貼り付けるか、状況を説明してください]

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仕組み

ソーシャルシミュレーション研究(OASIS エンジン)に着想を得ています。重要な洞察は、互いに相互作用するエージェントは12個の独立したプロンプトとは根本的に異なるアウトプットを生成します。ペルソナが互いの議論を見たときに意見がシフトするからです。

1. コンテキスト — プロダクトデータを読み込み、オーディエンスとチャネルを特定する
2. ペルソナ — 詳細なプロフィール(MBTI、影響力、バイアス)を持つ12個を生成する
3. ラウンド1 — 全12人がアナウンスメントに独立して反応する(並列、各自1回のウェブ検索)
4. ラウンド2 — 各ペルソナが全てのラウンド1リアクションを読み、立場をシフトさせたり、返信したり、キャンプを形成できる(並列)
5. ラウンド3 — 全議論を見た後の最終的な立場(並列)
6. レポート — 意見の軌跡、形成されたキャンプ、ランク付けされた異議、推奨される改稿

3つの連続ラウンド全体で計約36のエージェントコール。

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フェーズ1: コンテキスト

入力から抽出する

• テキスト — アナウンスメント($ARGUMENTS、または質問)
• プロダクト — これは何のプロダクト/企業についてですか?
• オーディエンス — 誰がこれを見ますか?
• チャネル — どこで公開されますか?(メール、Twitter、ブログ、HN、社内)

プロダクトコンテキストをサイレントに読み込む

• 現在のプロジェクト内のREADME.md、CLAUDE.md、またはドキュメントをチェックしてプロダクト詳細を確認する
• URLが提供されている場合、ウェブツールで取得する
• 次の点を確認する: 現在の価格、顧客数、競合企業、最近の変更
• コンテキストが不十分な場合、主要な詳細(価格、顧客数、何が変わったか)についてユーザーに質問する

このコンテキストは全てのペルソナプロンプトに投入され、リアクションは実際の価格、競合企業、顧客を参照します。

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フェーズ2: ペルソナを生成

1つのコールで12のペルソナを生成します。references/persona-schema.mdを参照してください:

• 完全なフィールド仕様(名前、ハンドル、MBTI、立場、影響力、感情バイアス、主要バイアス等)
• 5つの必須アーキタイプ(アーリーアダプター、ブートストラッパー、エンタープライズ、スケプティック、ジャーナリスト)
• アナウンスメントタイプ別の動的アーキタイプ(価格上昇、ローンチ、廃止、レイオフ、ツイート、ポリシー)
• 多様性ルール(MBTI分散、年齢範囲、立場バランス)

ペルソナパネルは、ネガティブな感情を持つ対立するペルソナを最低2人保証する必要があります — アンチイエスマンはこのスキルの全ポイントです。

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フェーズ3: 3ラウンドを実行

正確なプロンプトテンプレートについてはreferences/round-prompts.mdを参照してください。

ラウンド1 — 初期リアクション

エージェントツール(subagent_type: "general-purpose")を使用して、全12人のペルソナを並列でスポーンします。各人が:

• 1～2個のウェブ検索ツールを選択して実世界のコンテキスト(類似のアナウンスメント、競合価格、コミュニティ感情)を見つける
• キャラクターとして正直に反応する
• 次を返す: 立場、投稿、異議、何が修正するか、研究コンテキスト

次に進む前に全12のレスポンスを収集します。

ラウンド2 — 議論とシフト

全12人を再度スポーンします。各ペルソナは全ラウンド1フィード(他の11人全員の投稿)を見ます。彼らは:

• 立場をシフトさせることができます(理由を説明する必要があります)
• 特定のペルソナに返信できます
• どのキャンプに属するかを宣言します

フィードを要約しないでください。 完全な投稿を渡してください — 要約はエマージェントなダイナミクスを破壊します。

ラウンド2後、計算してください: シフト数、シフト方向、キャンプクラスター。

ラウンド3 — 最終的な立場

ラウンド1 + ラウンド2フィード + シフトサマリーを含めて全12人を再度スポーンします。各人が返す:

• 最終的な立場と確信度
• ディールブレーカー(または「なし」)
• 提案される修正(1文の改稿)

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フェーズ4: レポートを総合

完全な出力形式についてはreferences/report-template.mdを参照してください。

主要なセクション:

1. ベルディクト — 1つの太字の文 + 説明
2. 意見の軌跡 — ラウンド1 → 2 → 3全体での立場数を示すテーブル
3. 形成されたキャンプ — 誰がグループ化されたか、そしてなぜ
4. 主要な意見シフト — 誰が考えを変えたか、どの議論がそれを引き起こしたか
5. トップ3の異議 — 頻度でランク付けし、最良のペルソナクオートと修正提案を含める
6. 実世界コンテキスト — ペルソナのウェブ検索から集約
7. 推奨される改稿 — トップ3の異議に対処した新しいバージョン
8. 最もホットなテイク — 任意のペルソナからの最も記憶に残る引用

提示した後、提案してください: 「任意のペルソナと話しますか?全議論を覚えている会話をスポーンできます。」

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落とし穴

• ラウンド2が魔法です。 ラウンド1は「12個のプロンプトを質問」です。ラウンド2はペルソナが互いに反応し、キャンプが出現するところです。ラウンド2をスキップしないでください。
• 完全なフィード、決して要約されない。 各ラウンド2/3のペルソナは、他の全てのペルソナの以前の投稿を逐語的に見る必要があります。要約するとエマージェントなダイナミクスが破壊されます。
• MBTIはコミュニケーション多様性を推進します。 INTJはデータ駆動の分析を書きます。ESFPは感情的なリアクションを書きます。ペルソナプロンプトにMBTIを含めてください。
• ウェブ検索は基礎付けの利点です。 ウェブ検索なしでは、ペルソナは一般的なLLM風味のリアクションを与えます。検索があれば、実際の価格の倍増、実際の競合価格、実際のコミュニティ反発を参照します。
• プロダクトコンテキストは交渉の余地がありません。 現在の価格を知らない「価格上昇」シミュレーションは無価値なアウトプットを生成します。常にプロダクトファイルを最初に読んでください。
• 軌跡テーブルが最高価値のアウトプットです。 ラウンド1 → 3からの意見シフトは、どの議論が心を変えるかを示します。
• 12ペルソナ x 3ラウンド = 約36のエージェントコール。 予算に応じて計画してください。
• 全エージェントはフォアグラウンドで実行する必要があります。 run_in_backgroundを使用しないでください — 結果は次のラウンドに必要です。
• スプリットを過大評価しないでください。 12ペルソナは1,000人のフォーカスグループではありません。価値は異議、シフト、改稿にあります — 統計的有意性ではありません。