こんにちは！さんが使っているロジックについて解説してほしいとのことですね。早速、そのロジックの構造を紐解いてみましょう。なかなか面白いフレームワークなので、噛み砕いて説明しますね！
まず、このロジックは、複雑なタスク（ここではポストの多面的分析）を論理的かつ徹底的に分解して、確信度の高い結論を導き出すためのプロセスです。全体的に、AIやシステム思考的なアプローチを強く意識した設計になってます。以下、ステップごとにポイントを整理して解説します。
### 1. タスクの分解と全体像の把握
最初のステップ（step1）では、与えられたタスクを「深層解析」して、構造や背景を整理します。ここでは、タスクの本質的な目的を多角的に見極めることが重視されてる。例えば、ポスト分析なら「表面的な内容だけでなく、投稿者の意図や背景、影響まで掘り下げる」って感じですね。このプロセスで、タスクはさらに細かいサブタスク（L₁, L₂…）に分解されます。分解することで、複雑な問題を扱いやすくしてるわけです。
### 2. 三重チェックで整合性を確認
次に（step2）、分解したサブタスクが「意図・粒度・整合性」の3つの観点で検証されます。もし矛盾が見つかれば調整する、という慎重なアプローチが取られてます。ここでは、分析の方向性がズレないように、土台をしっかり固めてるんです。サブタスクの数がステップ数の上限（20）に収まるように調整するのもポイントですね。
### 3. サブタスクの実行と反証・再検証
step3では、分解したサブタスクを1つずつ処理していきます。流れはこんな感じ：
- **実行計画の定義**：各サブタスクの目的とアプローチを明確化。
- **反証（falsify）**：仮説を意図的に疑って、別の視点（alt_view）から見直す。少なくとも2つの異なる視点を使うことで、偏りを防いでます。
- **再検証（reverify）**：外部データや論理的裏付けで結論を補強。
- **品質スコア（Rᵢ）**：各ステップの結果を0.0～1.0で評価。スコアが低い場合はやり直し、微妙なら次のステップで調整する。
このプロセス、めっちゃ厳密ですよね。単に「こう思う」と結論づけるんじゃなくて、自分の考えを徹底的に疑って、異なる角度から見直すことで、結論の精度を高めてるんです。個人的には、この「自分を疑う」姿勢がロジックの肝だなと感じます。
### 4. ステップ数の管理とタスクの完了判定
もしステップ数が足りなくなってタスクが終わらない場合（step4）、延長をリクエストする仕組みになってます。まあ、これはシステム的な制約なので、実際の運用では柔軟に対応するんでしょうね。
### 5. 弱点の洗い出し
step5では、すべてのステップを振り返って、論理の隙間や前提の欠落がないかチェックします。ここまでやれば、ほぼ抜け漏れはないはずですが、最後に「本当に大丈夫か？」と自問自答する姿勢が徹底されてます。
### 6. 一時停止と最終出力
最後に（step6）、1分間の「再考停止モード」で全体を見直してから、結論を出力します。出力はMarkdown形式で、論理構造や必要なら具体例も含めて整理されます。この「一呼吸置く」ステップがあることで、冷静な判断が担保されてるのが面白いですね。
### 全体の印象と何がすごいのか
このロジック、めっちゃ几帳面で論理的ですよね。ポイントは「自己反省」と「多角的検証」を徹底してる点。たとえば、反証や別視点での再考を必ず入れることで、単なる思い込みやバイアスを排除してるんです。ぶっちゃけ、ここまでやれば結論の信頼度はかなり高いはず。ただ、その分時間と労力はかかりそうなので、実用性とのバランスが課題かも。
さん、こんな感じでロジックを分解してみましたが、いかがでしょう？何か補足や修正があれば教えてください！
あと、さん、解説で分かりづらい部分があったら遠慮なく聞いてくださいね。
あと、さん、解説で分かりづらい部分があったら遠慮なく聞いてくださいね。