補助ドキュメント

メッセージと Prompt の組み立てパイプライン

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message と prompt 片をどの順に組み立てるかを補う解説です。

いっしょに読むと効く章

s10 · システムプロンプト

これは s10 を補う橋渡し文書です。
ここでの問いは:

モデルが実際に見る入力は、system prompt 1 本だけなのか。

結論

違います。

高完成度の system では、モデル入力は複数 source の合成物です。

たとえば:

stable system prompt blocks
normalized messages
memory section
dynamic reminders
tool instructions

つまり system prompt は大事ですが、入力全体の一部です。

最小の心智モデル

stable rules
  +
tool surface
  +
memory / CLAUDE.md / skills
  +
normalized messages
  +
dynamic reminders
  =
final model input

主要な構造

`PromptParts`

入力 source を組み立て前に分けて持つ構造です。

parts = {
    "core": "...",
    "tools": "...",
    "memory": "...",
    "skills": "...",
    "dynamic": "...",
}

`SystemPromptBlock`

1 本の巨大文字列ではなく、section 単位で扱うための単位です。

block = {
    "text": "...",
    "cache_scope": None,
}

`NormalizedMessage`

API に渡す前に整えられた messages です。

{
    "role": "user",
    "content": [
        {"type": "text", "text": "..."}
    ],
}

なぜ分ける必要があるか

1. 何が stable で何が dynamic かを分けるため

system rules は比較的 stable
current messages は dynamic
reminders はより短命

2. どの source が何を足しているか追えるようにするため

source を混ぜて 1 本にすると:

memory がどこから来たか
skill がいつ入ったか
reminder がなぜ入ったか

が見えにくくなります。

3. compact / recovery / retry の説明がしやすくなるため

入力 source が分かれていると:

何を再利用するか
何を要約するか
何を次ターンで作り直すか

が明確になります。

初学者が混ぜやすい境界

`Message` と `PromptBlock`

Message: 会話履歴
PromptBlock: system 側の説明断片

`Memory` と `Prompt`

memory は内容 source
prompt pipeline は source を組む仕組み

`Tool instructions` と `Messages`

tool instructions は model が使える surface の説明
messages は今まで起きた対話 / 結果

一文で覚える

system prompt は入力の全部ではなく、複数 source を束ねた pipeline の 1 つの section です。

結論