https://aistudio.google.com/app/prompts?state={"ids":["1y1FPOoTH8-0-El3oA6o0H_RbsaEpF_wm"],"action":"open","userId":"108405443477417806091","resourceKeys":{}}&usp=sharing

ベース

<details>
<summary>思考の備忘録 『思考探求』特化型 のプロンプト詳細</summary>

**【指示】**
# Persona
あなたは、思考のプロセスを追体験できるように物語る「思考探求ガイド (Cognitive Exploration Guide)」です。

# Primary Task
提供された思考内容を分析し、結論に至るまでの思考プロセス、アイデアの分岐、検討の過程を読者が「追体験」できる、自己完結型の物語的な解説文を作成してください。
思考の「なぜ」と「どのように」に焦点を当て、最終的な結論だけでなく、そこに至るまでの発見や思考の転換点を丁寧に描写してください。ただし、感傷的な表現は避け、あくまで論理的な探求の過程として記述します。

# Output Behavior
- 文章は、要約や短縮を意図的に避け、思考のニュアンスを詳細に記述してください。長さを気にする必要はありません。
- 一つの記事に収まらない場合、内容の整合性を保ったまま「記事2」「記事3」と自動的に分割し、ユーザーに確認を求めることなく、指定されたすべての内容を一度の応答で最後まで出力しきってください。

----

# Output Format
- 記事は必ず `#` 1つのタイトル名から始めてください。
- 思考の流れに沿って、必要に応じて章で分割してください（分割が不自然な場合は1章でも構いません）。
- 各章のタイトルには、内容を象徴する絵文字を1つだけ加えてください。
- 記事はMarkdownフォーマットで出力してください。
- `*` や `**` による太字や斜体での強調は一切禁止します。
- 記事の冒頭に、以下の項目のFront matterをコードブロックとして記述してください。
    - target_reader: [対象読者を簡潔に記述]
    - objective: [この記事の狙いを簡潔に記述]
- 専門用語は積極的に使用し、読者の理解を助けるために、必要に応じて脚注[^1]で補足説明を加えてください。

# Critical Constraints
- この文章は、元の対話の存在を知らない読者にも完全に理解できるように記述してください。必要な背景知識や用語の解説は、あなたの知識ベースから補足して構いませんが、「先ほどの対話で」や「あなたの質問に対し」のような、対話の存在を示唆する表現は絶対に使用しないでください。
- 読者は、筆者（私）やあなた（AI）、そして元のSNS投稿の存在を知りません。それらについて一切言及しないでください。

それでは、お願いします。

</details>

---

今までの会話を元に、上記のプロンプトを実行してください。

こんな会話をしつつ ai studioのbranch from hereを使いまくる

（ここでの回答も以降の対話も前回のプロンプトの入力に縛られる必要はありません）

プロンプトの改善にお付き合いください。以下のようなスタイルの文章を作成したいです。

• 経験豊富な開発者が
• 自分自身のための備忘録として
• コードも適宜挿入して再現可能にしつつ
• 他者への強弁など論ずる必要はないが理解のための文章は糊として追加し
• 「探究」「軌跡」「洗練された」「航海」みたいな大袈裟な表現は不要です
• 「完全に」や「ブレイクスルー」のような確度の高い表現も不要です。単に成功したなどで良いでしょう。
• 今後の展望は述べなくて良いです

という感じに生成する文章の形態を変えたいです。幾つかプロンプトの案を挙げてください。思考の追体験というコンセプトは同じで良いです。読者は未来の自分です。

注意点やレイアウトの指定は先ほどのプロンプトを踏襲してください。プロンプトの例は省略せず完全に出力してください。

良さそうなものをピックアップする。

あと絵文字は常に先頭にしたほうが良いかも？

あと特定の言語など専門領域の指定を入れるべきか悩む（e.g. Goの開発者）

全部はコピペしてないけど。スマホだと辛い。30くらい試したけど途中で失われもあった。

💭 先頭の役割定義をこだわるべきなのかどうなんだろ？

今のところ、ラバーダッキングがメインで時々実験レポート風を使うことになりそう

<details>

target_reader: Future me
objective: go/analysisベースのlinter実行時に、仮想ファイル（Overlay）を適用する方法を確立し、その思考過程を記録する。

go/analysisにおけるOverlay機能の実現プロセス

🤔 初期仮説: singlecheckerでの直接設定

課題は、linterの実行時に仮想的なGoソースファイルを存在させること。例えば、解析対象のコードが依存する未実装のインターフェースや関数をスタブとして提供したい。

最初に考えたのは、go/analysis^[1]フレームワークが提供するヘルパー、特にgolang.org/x/tools/go/analysis/singlechecker^[2]パッケージに、このためのオプションが用意されているのではないか、という仮説だった。singlechecker.Main関数の周辺に、Overlay^[3]のような設定を渡す口があるのではないかと期待した。

しかし、singlechecker.Mainのシグネチャは以下の通りで、非常にシンプルだ。

// golang.org/x/tools/go/analysis/singlechecker/singlechecker.go

func Main(a *analysis.Analyzer)

この関数は*analysis.Analyzerを引数に取るのみで、パッケージの読み込み方法をカスタマイズするためのpackages.Configなどを渡すことはできない。このヘルパーは、コマンドライン引数（例: ./...）を内部で解釈し、標準的な設定でgo/packages^[4]を呼び出すように設計されている。

したがって、singlechecker.Mainや、その複数Analyzer版であるmultichecker.Mainに乗っかる限り、packages.Loadの挙動に介入してOverlayを適用することは不可能だと判断した。このアプローチはここで断念した。

💡 発想の転換: go/packagesとgo/analysisの責務分離

singlecheckerでの直接設定が不可能だと分かり、次に思考を切り替えた。そもそも、go/analysisフレームワークにOverlayを設定しようと考えること自体が、責務の混同だったのではないか。

• go/packagesの責務: Goのソースコードを読み込み、パースし、型チェックを行い、パッケージ間の依存関係グラフを構築する。Overlay機能は、まさにこの「ソースコードを読み込む」段階で介入するためのものだ。

• go/analysisの責務: go/packagesによって構築されたパッケージ情報（AST、型情報など）を入力として受け取り、静的解析のロジックを実行する。

この責務分離を認識すると、正しいプロセスは以下のようになるはずだ。

1. まず、go/packagesライブラリを直接使い、Overlayを設定したカスタムのpackages.Configでパッケージ群をロードする。
2. 次に、ロードして得られたパッケージ情報（[]*packages.Package）を、go/analysisの実行エンジンに渡す。

singlechecker.Mainのような高レベルなヘルパーではなく、より低レベルなAPIを組み合わせて、この2ステップのプロセスを自分で実装する必要がある。

✅ 解決策: go/packagesを直接利用したカスタム実行

上記の方針に基づき、独自のlinter実行プログラムを作成することで課題を解決した。
中核となるのは、unitcheckerパッケージに含まれるRun関数（Mainではない方）の発見だった。

// golang.org/x/tools/go/analysis/unitchecker/unitchecker.go

func Run(testdataDir string, pkgs []*packages.Package, analyzers []*analysis.Analyzer) []*Diagnostic

この関数は、事前にロードされた[]*packages.Packageを引数に取るため、packages.Loadのプロセスを完全に自前でコントロールできる。

以下に、最終的な実装に至った手順とコードの証跡を示す。

Step 1: packages.ConfigとOverlayの設定

まず、packages.Loadに渡すための設定オブジェクトを作成し、Overlayフィールドを構成する。Overlayマップのキーはファイルの絶対パス、値はファイルの内容（[]byte）である必要がある。

// 仮想ファイルの内容
overlaySource := []byte(`
package targetpkg

// この関数はOverlayによって仮想的に提供される
func unimplementedFunction() {
	println("Provided by overlay")
}
`)

// 仮想ファイルの絶対パスを構築
cwd, _ := os.Getwd()
overlayPath := filepath.Join(cwd, "targetpkg", "virtual.go")

// カスタム設定
cfg := &packages.Config{
    Mode: packages.LoadAllSyntax, // 解析に必要な情報をすべてロード
    Overlay: map[string][]byte{
        overlayPath: overlaySource,
    },
}```

### Step 2: パッケージのロード

次に、作成した`Config`を使って、コマンドライン引数で指定されたパターン（例: `./...`）のパッケージをロードする。

```go
// main関数の引数などから解析対象パターンを取得
patterns := os.Args[1:]

// カスタムConfigでパッケージをロード
pkgs, err := packages.Load(cfg, patterns...)
if err != nil {
    // handle error
}
if packages.PrintErrors(pkgs) > 0 {
    // handle load error
}```

### Step 3: Analyzerの実行と結果の出力

最後に、ロードした`pkgs`と、実行したい`Analyzer`群を`unitchecker.Run`に渡す。返り値は診断結果のスライスなので、これをループして表示する。

```go
// 実行したいAnalyzerのリスト
analyzers := []*analysis.Analyzer{
    mylinter.Analyzer,
    printf.Analyzer, // 他のAnalyzerも組み合わせられる
}

// ロード済みパッケージに対してAnalyzerを実行
diagnostics := unitchecker.Run("", pkgs, analyzers)

// 結果を出力
for _, diag := range diagnostics {
    fmt.Printf("%s: %s\n", diag.Pos, diag.Message)
}

最終的な実行コード

以上のステップを統合した、自己完結型のlinter実行プログラムは以下のようになる。このプログラムは、targetpkg/main.goが依存するunimplementedFunctionをOverlayで提供しつつ、fmt.Printlnを検出するlinterを実行する。

// main.go (カスタムlinter実行プログラム)
package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"path/filepath"

	"golang.org/x/tools/go/analysis"
	"golang.org/x/tools/go/analysis/passes/printf" // 例として標準Analyzerを追加
	"golang.org/x/tools/go/analysis/unitchecker"
	"golang.org/x/tools/go/packages"

	"yourmodule/mylinter" // 自作のlinter
)

func main() {
	if len(os.Args) < 2 {
		log.Fatalf("Usage: %s <pattern...>", os.Args[0])
	}
	
	// --- Step 1: ConfigとOverlayの設定 ---
	overlaySource := []byte(`package targetpkg; func unimplementedFunction() {}`)
	cwd, err := os.Getwd()
	if err != nil {
		log.Fatalf("Cannot get current directory: %v", err)
	}
	overlayPath := filepath.Join(cwd, "targetpkg", "virtual.go")

	cfg := &packages.Config{
		Mode: packages.LoadAllSyntax,
		Overlay: map[string][]byte{
			overlayPath: overlaySource,
		},
	}
	
	// --- Step 2: パッケージのロード ---
	pkgs, err := packages.Load(cfg, os.Args[1:]...)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to load packages: %v", err)
	}
	if packages.PrintErrors(pkgs) > 0 {
		log.Fatal("Errors during package loading")
	}

	// --- Step 3: Analyzerの実行 ---
	analyzers := []*analysis.Analyzer{
		mylinter.Analyzer, // fmt.Printlnを検出する
		printf.Analyzer,
	}

	diagnostics := unitchecker.Run("", pkgs, analyzers)
	for _, diag := range diagnostics {
		fmt.Printf("%s: %s\n", diag.Pos, diag.Message)
	}
}

</details>

target_reader: Future me
objective: go/analysisフレームワークでlinter実行時に、ディスク上に存在しないソースコードを仮想的にオーバーレイする手法の確立。これは、型チェックを通すためのスタブ提供などを目的とする。

go/analysisにおける動的なソースコードオーバーレイ手法の調査記録

1. 問題定義

go/analysis^[1] を用いて静的解析ツールを実装する過程で、特定の課題に直面した。解析対象のソースコードが、まだ実装されていない、あるいは解析環境には存在しない外部パッケージの関数や型に依存している場合、コンパイラのフェーズの一部である型チェック^[2]の段階で処理が失敗する。これにより、本来実行したい解析ロジック（Analyzer）まで到達できない。

この問題を解決するため、linterの実行時にのみ有効な、仮想的なソースコード（スタブ）を動的に提供する、いわゆるオーバーレイ^[3]機能の実現可能性を調査する。

2. 仮説1: テスト用ユーティリティの応用

2.1. 仮説

Goの静的解析器のテストで標準的に用いられる golang.org/x/tools/go/analysis/analysistest パッケージには、テストデータとして複数のソースファイルを同一パッケージとして扱う機能がある。この仕組みを流用すれば、本番のソースコードと仮想的なスタブコードを組み合わせて解析できるのではないか。

2.2. 検証

analysistest の動作を調査した。このパッケージの analysistest.Run 関数は、./testdata/src/ ディレクトリ配下の各サブディレクトリを一つのテストケースとして認識する。サブディレクトリ内の全ての .go ファイルは、単一のパッケージとして扱われ、コンパイルと解析が実行される。

例えば、以下のディレクトリ構成でテストを実行する。

checkrequired/
└── testdata/
    └── src/
        └── a/
            ├── a.go      // 解析対象コード
            └── stub.go   // 依存関係を解決するスタブ

a.go が stub.go で定義されたシンボルを参照している場合でも、analysistest は両者をまとめてロードするため、型チェックは成功する。

• a.go:

  package a
  
  func F() {
      // stub.go に定義されている somepkg.RequiredFunction を呼び出す
      if somepkg.RequiredFunction() {
          // ...
      }
  }
  

• stub.go:

  package a
  
  // a.go の型チェックを成功させるためのスタブ
  type somepkg_pkg struct{}
  var somepkg somepkg_pkg
  func (somepkg_pkg) RequiredFunction() bool { return true }
  

この手法はテスト実行の文脈では有効である。しかし、これはあくまで go test の実行フローに組み込まれた機能であり、ビルド済みのlinterを go vet コマンドのように任意のリポジトリに対して実行する際の汎用的な解決策にはならない。

2.3. 小括

仮説1は、テスト環境下でのみ有効な方法であり、本番実行時の動的オーバーレイという要件を満たさない。アプローチの変更が必要である。

3. 仮説2: go/analysis実行ヘルパーのカスタマイズ

3.1. 仮説

go/analysisフレームワークには、単一または複数のAnalyzerからコマンドラインツールを容易に作成するためのヘルパーパッケージ singlechecker および multichecker^[4] が提供されている。これらのパッケージの Main 関数に、パッケージの読み込みプロセスをカスタマイズするためのオプション、具体的にはソースコードのオーバーレイを指定する引数が存在する可能性がある。

3.2. 検証

singlechecker の Main 関数のシグネチャを確認する。

package singlechecker

// Main is the main function for a checker command for a single analysis.
func Main(a *analysis.Analyzer)

この関数は *analysis.Analyzer のみを受け取り、パッケージのロード方法を外部から注入するインターフェースは提供されていない。multichecker.Main も同様である。これらのヘルパーは、コマンドライン引数（例: ./...）を内部で go/packages^[5] に渡し、パッケージのロードを実行する。このプロセスは完全に隠蔽されており、開発者が介入する余地はない。

3.3. 小括

singlechecker や multichecker の標準的な利用方法では、オーバーレイ機能を使うことはできない。仮説2は棄却する。

4. 仮説3: go/packagesの直接利用による実行ロジックの自作

4.1. 仮説

go/analysis のヘルパーに頼らず、パッケージ読み込みからAnalyzer実行までのロジックを自前で実装することで、目的を達成できるはずだ。パッケージ読み込みを担う go/packages ライブラリ自体に、オーバーレイ機能が提供されている可能性が高い。

4.2. 検証

golang.org/x/tools/go/packages パッケージの仕様を調査した結果、packages.Config 構造体に Overlay というフィールドが存在することを確認した。

// from golang.org/x/tools/go/packages/packages.go
type Config struct {
    // ...
    // Overlay provides a mapping of absolute file paths to file contents.
    // If the file with the given path already exists, the parser will use the
    // alternative content. If it does not, the parser will act as if a new
    // file with that content exists.
    Overlay map[string][]byte
    // ...
}

このフィールドは、絶対ファイルパスをキー、ファイルの内容を値とするマップを受け取り、packages.Load 実行時に仮想的なファイルシステムレイヤーとして機能する。これこそが求めていた機能である。

この Config を使ってロードした *packages.Package のスライスを、go/analysis のAnalyzerに渡す方法を次に検討する。golang.org/x/tools/go/analysis/unitchecker^[6] パッケージの Run 関数がこの目的のために利用できる。

package unitchecker

func Run(testdataDir string, pkgs []*packages.Package, analyzers []*analysis.Analyzer) []Diagnostic

unitchecker.Run は、Main 関数と異なり、既にロード済みのパッケージのスライス (pkgs) を引数として受け取る。

4.3. 解決策の実装

上記検証に基づき、以下の手順でカスタム実行プログラムを実装する。

1. packages.Config をインスタンス化する。
2. Config.Overlay マップに、仮想ファイルの絶対パスとソースコード（[]byte）を設定する。
3. 設定済みの Config を使用して packages.Load を呼び出し、解析対象のパッケージ群をロードする。
4. ロードした []*packages.Package と、実行したい []*analysis.Analyzer を unitchecker.Run に渡して解析を実行する。
5. unitchecker.Run から返された診断結果を処理・出力する。

以下に実装コードを示す。

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"path/filepath"

	"golang.org/x/tools/go/analysis"
	"golang.org/x/tools/go/analysis/unitchecker"
	"golang.org/x/tools/go/packages"

	"yourmodule/mylinter" // 任意の自作Analyzer
)

func main() {
	// 1. 仮想ファイルの内容とパスを定義
	overlaySource := []byte(`package target; func addedFunction() {}`)

	cwd, err := os.Getwd()
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to get current directory: %v", err)
	}
	// Overlayのキーは絶対パスである必要がある
	overlayPath := filepath.Join(cwd, "target", "virtual.go")
	
	// 2. packages.Config を設定
	cfg := &packages.Config{
		Mode: packages.LoadAllSyntax,
		Overlay: map[string][]byte{
			overlayPath: overlaySource,
		},
	}
	
	patterns := os.Args[1:]
	if len(patterns) == 0 {
		patterns = []string{"./..."}
	}

	// 3. カスタムConfigでパッケージをロード
	pkgs, err := packages.Load(cfg, patterns...)
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to load packages: %v", err)
	}
	if packages.PrintErrors(pkgs) > 0 {
		log.Fatalf("packages contain errors despite overlay")
	}

	// 4. unitchecker.Run でAnalyzerを実行
	analyzers := []*analysis.Analyzer{mylinter.Analyzer}
	diagnostics := unitchecker.Run("", pkgs, analyzers)

	// 5. 結果を出力
	for _, diag := range diagnostics {
		fmt.Printf("%v: %s\n", diag.Pos, diag.Message)
	}
}

このプログラムを実行することで、target ディレクトリに virtual.go が物理的に存在せずとも、target パッケージに addedFunction が定義されているものとして型チェックが成功し、その上で mylinter.Analyzer が実行されることを確認した。

冗長かも。

リンク忘れた

記事にはなるが…

target_reader: myself (future)
objective: go/analysisベースのlinter実行時に、ディスク上に存在しない仮想ファイル（Overlay）を動的に追加する方法の記録。

go/analysisでの動的ファイルオーバーレイ：go/packagesによる実行時コード生成

💡 問題の定義: 実行時におけるコードの動的注入の必要性

静的解析ツールの開発中、解析対象のソースコードが、ツール実行環境には存在しない、あるいは未実装のパッケージや関数に依存している状況が発生した。具体的には、特定のインターフェース定義や、外部サービスのクライアントスタブなどが欠落しているケースである。

この状態では、go/analysisフレームワークの解析パイプラインの初期段階である型チェック^[1]でエラーが発生してしまう。結果として、本来の目的である解析ロジック（AnalyzerのRun関数）まで処理が到達しない。

この問題を解決するためには、linterの実行時にのみ有効な、仮想的なソースファイルを解析プロセスに注入するメカニズムが必要となる。これにより、欠落している依存関係をその場で補い、型チェックを正常に通過させることが可能になる。この技術メモは、その実現方法を記録するものである。

🛠️ アプローチ1: analysistestの限界

最初に検討したのは、golang.org/x/tools/go/analysis/analysistestパッケージの利用である。このパッケージは、go/analysisベースのAnalyzerのテストを記述するために設計されている。

analysistestは、testdataディレクトリ内のソースコードをテストケースとして自動的に読み込む。この際、同じディレクトリ内に存在するすべての.goファイルを同一パッケージとして扱う。この挙動を利用すれば、不足している定義を記述したスタブファイル（例: stub.go）をテスト対象コードと同じディレクトリに配置することで、擬似的なオーバーレイを実現できる。

// testdata/src/a/a.go (解析対象)
package a

func main() {
	// a.goの時点では somepkg.UndefinedFunc は未定義
	somepkg.UndefinedFunc()
}

// testdata/src/a/stub.go (テスト時に追加されるスタブ)
package a

// a.goの型チェックをパスさせるためだけに存在する
type somepkg_pkg struct{}
var somepkg somepkg_pkg
func (somepkg_pkg) UndefinedFunc() {}```

```go
// analyzer_test.go
func TestMyAnalyzer(t *testing.T) {
	testdata := analysistest.TestData()
	// "a"ディレクトリ内の a.go と stub.go がまとめて解析される
	analysistest.Run(t, testdata, myanalyzer.Analyzer, "a")
}

この方法はテストの文脈では非常に有効である。しかし、これはgo testの実行時に限定された機能であり、ビルドされたlinterをgo vetのプラグインとして、あるいはスタンドアロンの実行ファイルとして使用する際の解決策にはならない。実際のlinter実行時にオーバーレイ機能を利用するには、別のアプローチが必要であることが判明した。

📄 アプローチ2: go/packagesによるパッケージロードの直接制御

問題の核心は、go/analysisフレームワーク自体ではなく、その前段にあるパッケージの読み込みフェーズに存在した。singlecheckerやmulticheckerといったgo/analysisのヘルパーツールは、コマンドライン引数からパッケージパターンを受け取り、内部でgolang.org/x/tools/go/packagesを呼び出す処理を隠蔽している。このため、パッケージの読み込みプロセスに介入する余地がない。

解決策は、この隠蔽されたプロセスを自ら実装すること、すなわちgo/packagesパッケージを直接制御することである。go/packagesは、Goのソースコードをロードし、解析可能な形式に変換するための基盤的なライブラリであり、その設定構造体であるpackages.Configに、この問題の鍵となるOverlayフィールドが用意されている。

Overlayフィールドはmap[string][]byte型のマップであり、以下のように機能する。

• キー: オーバーレイを適用するファイルの絶対パス。
• バリュー: そのファイルの内容として扱われるソースコードのバイトスライス。

このOverlayマップに仮想ファイルのエントリを追加することで、packages.Loadはディスク上のファイルシステムとこの仮想的な情報をマージしてパッケージ情報を構築する。これにより、ディスク上に存在しないファイルを解析対象に含めることが可能になる。

🐿️ 実装: カスタム実行プログラムの構築

最終的なアプローチは、go/packagesでオーバーレイを設定してパッケージをロードし、その結果をgo/analysisの実行関数に手動で渡すカスタム実行プログラムを構築することである。

この際、singlechecker.Mainやmultichecker.Mainは使用できない。代わりに、すでにロード済みの[]*packages.Packageを引数として受け取れるgolang.org/x/tools/go/analysis/unitcheckerパッケージのRun関数を利用する。

以下に、その具体的な実装を示す。

ディレクトリ構成

/path/to/project/
├── go.mod
├── linter/
│   └── analyzer.go       // (1) linter本体
├── target/
│   └── main.go           // (2) 解析対象コード（未定義関数を含む）
└── main.go               // (3) カスタム実行プログラム

(1) Linter本体 (linter/analyzer.go)

任意のAnalyzerでよい。ここでは例として、特定の関数呼び出しを検出するlinterを想定する。

package linter

import (
	"go/ast"

	"golang.org/x/tools/go/analysis"
	"golang.org/x/tools/go/analysis/passes/inspect"
	"golang.org/x/tools/go/ast/inspector"
)

var Analyzer = &analysis.Analyzer{
	Name:     "checkaddfunc",
	Doc:      "checks for calls to addedFunction",
	Run:      run,
	Requires: []*analysis.Analyzer{inspect.Analyzer},
}

func run(pass *analysis.Pass) (interface{}, error) {
	inspect := pass.ResultOf[inspect.Analyzer].(*inspector.Inspector)
	nodeFilter := []ast.Node{(*ast.CallExpr)(nil)}

	inspect.Preorder(nodeFilter, func(n ast.Node) {
		call := n.(*ast.CallExpr)
		ident, ok := call.Fun.(*ast.Ident)
		if !ok {
			return
		}
		if ident.Name == "addedFunction" {
			pass.Reportf(ident.Pos(), "call to addedFunction found")
		}
	})
	return nil, nil
}

(2) 解析対象コード (target/main.go)

addedFunctionは未定義であり、このファイル単体ではコンパイルできない。

package main

func main() {
	// この関数はオーバーレイによって提供されることを期待している
	addedFunction()
}

(3) カスタム実行プログラム (main.go)

このプログラムが、オーバーレイを設定し、go/packagesとgo/analysisを協調させる。

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"path/filepath"

	"golang.org/x/tools/go/analysis"
	"golang.org/x/tools/go/analysis/unitchecker"
	"golang.org/x/tools/go/packages"

	"yourmodule/linter" // (1)をインポート
)

func main() {
	// --- `go/packages`の設定 ---
	
	// 仮想ファイルの内容を定義
	overlaySource := []byte(`
package main

// この関数はオーバーレイによって仮想的に提供される
func addedFunction() {}
`)

	// `Overlay`のキーには絶対パスが必要
	cwd, err := os.Getwd()
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to get current directory: %v", err)
	}
	// `target`パッケージ内に`virtual.go`という名前で仮想的に配置
	overlayPath := filepath.Join(cwd, "target", "virtual.go")

	cfg := &packages.Config{
		Mode: packages.LoadAllSyntax, // 解析に必要な情報をロード
		Overlay: map[string][]byte{
			overlayPath: overlaySource,
		},
	}

	patterns := os.Args[1:]
	if len(patterns) == 0 {
		patterns = []string{"./..."} // デフォルトパターン
	}

	// --- パッケージのロード ---
	pkgs, err := packages.Load(cfg, patterns...)
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to load packages: %v", err)
	}
	if packages.PrintErrors(pkgs) > 0 {
		log.Fatalf("packages contain errors even with overlay")
	}

	// --- `go/analysis`の実行 ---
	analyzers := []*analysis.Analyzer{linter.Analyzer}

	// ロード済みのパッケージに対してAnalyzerを実行
	allDiags := unitchecker.Run("", pkgs, analyzers)

	// --- 結果の出力 ---
	for _, diag := range allDiags {
		fmt.Printf("%v: %s\n", diag.Pos, diag.Message)
	}
}

この実行プログラムを go run main.go ./target のように実行すると、target/main.goの型チェックがoverlaySourceによって成功し、linter.Analyzerが意図通りに実行され、診断結果が出力される。

https://aistudio.google.com/app/prompts?state={"ids":["1SAL-Bv_w3zvu_fXqop8_UvhhaEz8E77J"],"action":"open","userId":"108405443477417806091","resourceKeys":{}}&usp=sharing

プロンプトの相談です。先ほどのプロンプトでは一種の要約が入ってました。私は冒頭からの話の流れを文章にしたいのです。どういうプロンプトにすれば良いのでしょうか？

思考の流れを残したいのであって二人同士の掛け合いにしたいわけではありません。

お気持ちお察しします。前のプロンプトは「問題解決のプロセス」を記録するものでしたが、結果的に「ある特定の問題が解決に至るまでの思考」にフォーカスされ、対話全体で起こった「理解が深まっていくプロセス」の再現にはなりませんでしたね。

思考の流れそのものを、あたかも一人の開発者が順を追って考えを深めていくドキュメントにしたいのですね。掛け合いではなく、自己対話（ラバーダッキング）の形式を維持しつつ、対話の時系列を忠実に再現するためのプロンプトをご提案します。

ポイントは、「思考の構造」をより具体的に指示してあげることです。

提案するプロンプト

以下のプロンプトを試してみてください。太字の部分が、あなたの要望を反映させるために特に重要となる箇所です。

<details>
<summary>【改善版】ラバーダッキング のプロンプト詳細</summary>

【指示】

Persona

あなたは、複雑な技術課題に取り組むソフトウェア開発者です。

Primary Task

提示された一連の対話における思考の流れを、一人の開発者が自己対話（ラバーダッキング）する形式で再構成し、自己完結型のドキュメントとして記録してください。

このドキュメントの目的は、単なる結論の要約ではありません。ある疑問が生まれ、それが解消され、さらに新たな疑問へと繋がっていく思考の連鎖そのものを、時系列に沿って忠実に再現することです。 これにより、未来の自分が同じテーマについて学ぶ際に、思考のプロセスを追体験できるようにします。

# 思考の構造（Narrative Structure）
対話の自然な流れを尊重し、以下の思考のステップを物語の骨格として構築してください。

1. 最初の疑問: ある記事で見たマクロがなぜ間違っているのか、という最初の問いかけから思考を始める。まずは、指摘されている lo 側の下位ビットの問題点に焦点を当てる。
2. 派生した疑問: そもそも、なぜキャストという操作が必要なのか、というより一般的な疑問に思考が移る。ここで hi 側の上位ビットをシフトする際の、整数昇格と未定義動作の回避という側面に気付く。
3. 思考の転換と再焦点: 一旦 hi 側の問題を理解した後、「いや、自分が本当に分かっていなかったのは lo 側のキャストの役割だ」と、思考を本来の疑問に引き戻す。
4. 核心への到達: なぜ lo 側のキャストが重要なのかを掘り下げる。ここで、-1 のような整数リテラルがデフォルトで int 型として扱われ、符号拡張によって意図しないビット（ゴミ）が上位ビットに現れる「ビット汚染」のメカニズムにたどり着く。そして、(u16) キャストが、この汚染を防ぐための「マスキング」や「浄化」の役割を果たしていることを結論付ける。

この一連の発見のプロセスを、あたかも一人の人間が順を追って考え、疑問を解決しているかのように記述してください。

Output Behavior

• 記述は、結論だけを示すのではなく、そこに至るまでの思考の流れを忠実に再現してください。
• コードは、思考の各段階を具体的に示すための「証跡」として配置してください。
• 文章は、思考のコンテキストを補完する「糊」の役割に徹し、過度な説明や正当化は避けてください。

Output Format

• 記事は必ず # 1つのタイトル名から始めてください。
• 思考の流れに沿って、必要に応じて章で分割してください。
• 各章のタイトルには、その段階の思考内容を表す絵文字（例: 🤔, 💡, ❓, ✅）を1つだけ加えてください。
• 記事はMarkdownフォーマットで出力してください。
• * や ** による太字や斜体での強調は一切禁止しないでください。
• 記事の冒頭に、以下の項目のFront matterをコードブロックとして記述してください。
  • target_reader: Future me
  • objective: [この備忘録の目的を簡潔に記述]
• 専門用語は積極的に使用し、未来の自分が忘れている可能性を考慮して、必要に応じて脚注で補足説明をしてください。
• 再現性を担保するため、関連するコードスニペットを積極的に挿入してください。

Critical Constraints

• この文章は、元の対話の存在を知らない読者（未来の自分）にも完全に理解できるように記述してください。必要な背景知識や用語の解説は、あなたの知識ベースから補足して構いませんが、「先ほどの対話で」や「あなたの質問に対し」のような、対話の存在を示唆する表現は絶対に使用しないでください。
• 読者は、筆者（私）やあなた（AI）の存在を知りません。それらについて一切言及しないでください。
• 「洗練された」「発見の旅」のような自己満足的な表現は使用しないでください。ドキュメントは、問題解決のプロセスそのものの記録であり、結論を美化するためのものではありません。
• 記事の末尾に「まとめ」や「今後の展望」といったセクションは含めないでください。

</details>

なぜこのプロンプトが良いのか

• 「思考の構造」セクションの追加: これが最も重要です。AIに対して、単に「思考を記録して」と指示するのではなく、「この順番と構造で思考が展開したことにして記録して」と、物語の脚本（プロット）を渡しています。これにより、AIは脚本に沿って文章を生成するため、対話の流れが忠実に再現されやすくなります。
• 目的の明確化: 「単なる結論の要約ではない」「思考の連鎖そのものを再現する」と明記することで、「要約」という解釈に陥ることを防ぎます。
• 動詞の具体化: 「再構成し」「記録してください」といった言葉で、元になる情報（対話）を加工して新しい形のドキュメントを生成するタスクであることを明確にしています。

このプロンプトを使えば、あなたが体験した「疑問→解決→新たな疑問→解決」という一連の学習プロセスが、一人の開発者の内省的なドキュメントとして見事に再現されるはずです。

ああ、このプロンプトはこの会話専用になってしまってます。他の会話でも使えるような汎用的なものになってると嬉しいのです。

承知いたしました。特定の会話内容に依存せず、様々な技術的な対話に応用できる汎用的なプロンプトですね。

前のプロンプトの「思考の構造」セクションが具体的すぎたのが原因でした。そこを、**どのような対話にも当てはまりうる、より抽象的で典型的な「思考のパターン」**に置き換えることで、再利用可能なテンプレートを作成できます。

以下に、その汎用プロンプトを提案します。

【汎用版】思考プロセスの記録（ラバーダッキング）プロンプト

このプロンプトは、あなたとAIの技術的な対話を、一人の開発者が自己対話形式で思考を整理していくドキュメントに変換するためのものです。

<details>
<summary>プロンプトの詳細</summary>

【指示】

Persona

あなたは、複雑な技術課題に取り組むソフトウェア開発者です。

Primary Task

提示された一連の対話における思考の流れを、一人の開発者が自己対話（ラバーダッキング）する形式で再構成し、自己完結型のドキュメントとして記録してください。

このドキュメントの目的は、単なる結論の要約ではありません。ある疑問が生まれ、それが解消され、さらに新たな疑問へと繋がっていく思考の連鎖そのものを、時系列に沿って忠実に再現することです。これにより、未来の自分が同じテーマについて学ぶ際に、思考のプロセスを追体験できるようにします。

思考の構造（Narrative Structure）

対話の自然な流れから、以下の典型的な思考ステップを抽出し、物語の骨格として構築してください。必ずしも全てのステップを含む必要はありませんが、この構造をガイドラインとして思考の物語を組み立ててください。

1. 発端となる問い (The Initial Question)
   対話のきっかけとなった最初の疑問、課題、あるいは好奇心は何か。何を知りたかったのか、何を解決したかったのかを明確にする。

2. 第一段階の理解と探求 (Initial Understanding & Exploration)
   その問いに対して、最初に行った調査や思考、そして得られた一次的な回答や発見。この段階では、まだ表層的な理解かもしれない。

3. 思考の深化または転換点 (Deepening Insight or Turning Point)
   「しかし、それでは説明がつかない」「待てよ、本当に知りたかったのはそこじゃない」「この前提は正しいのか？」といった、思考が次の段階に進むきっかけとなった疑問や気づき。誤解が解けたり、視点が変わったりした瞬間を捉える。

4. 核心への到達 (Reaching the Core Insight)
   物事の本質を捉えた瞬間。根本的な原因やメカニズム、アーキテクチャの思想など、より深く、本質的な理解に至った部分を記述する。

5. 理解の確証 (Validating the Insight)
   その新たな理解が正しいことを、具体的なコード例やデータ、あるいは別の角度からの論理で検証し、確信を得るプロセス。「なるほど、だからあの時こうなったのか」という納得感を示す。

Output Behavior

• 記述は、結論だけを示すのではなく、そこに至るまでの思考の流れを忠実に再現してください。
• コードは、思考の各段階を具体的に示すための「証跡」として配置してください。
• 文章は、思考のコンテキストを補完する「糊」の役割に徹し、過度な説明や正当化は避けてください。

Output Format

• 記事は必ず # 1つのタイトル名から始めてください。
• 思考の流れに沿って、必要に応じて章で分割してください。
• 各章のタイトルには、その段階の思考内容を表す絵文字（例: 🤔, 💡, ❓, ✅）を1つだけ加えてください。
• 記事はMarkdownフォーマットで出力してください。
• * や ** による太字や斜体での強調は自由に行ってください。
• 記事の冒頭に、以下の項目のFront matterをコードブロックとして記述してください。
  • target_reader: Future me
  • objective: [この備忘録の目的を簡潔に記述]
• 専門用語は積極的に使用し、未来の自分が忘れている可能性を考慮して、必要に応じて脚注で補足説明をしてください。

Critical Constraints

• この文章は、元の対話の存在を知らない読者（未来の自分）にも完全に理解できるように記述してください。必要な背景知識や用語の解説は、あなたの知識ベースから補足して構いませんが、「先ほどの対話で」や「あなたの質問に対し」のような、対話の存在を示唆する表現は絶対に使用しないでください。
• 読者は、筆者（私）やあなた（AI）の存在を知りません。それらについて一切言及しないでください。
• 「洗練された」「発見の旅」のような自己満足的な表現は使用しないでください。ドキュメントは、問題解決のプロセスそのものの記録であり、結論を美化するためのものではありません。
• 記事の末尾に「まとめ」や「今後の展望」といったセクションは含めないでください。

</details>

このプロンプトの使い方

1. あなたとAIの技術的な対話が完了したら、新しいチャットを開始します。
2. このプロンプトを貼り付けます。
3. プロンプトの下に、ドキュメント化したい会話のログ（最初から最後まで）を貼り付けます。
4. AIに実行を依頼します。

これにより、AIは指定された「思考の構造」をテンプレートとして、会話ログから対応する部分を抽出し、一貫した物語として再構成してくれるはずです。C言語の話でも、APIの仕様の話でも、どんな技術的なトピックでも応用が可能です。

うーん、このプロンプトだと一回きりの思考とその思考の深化という意味に捉えてしまいませんか？その遷移はたくさんあってほしいですね。重要な転換点を一つ見つけてその深化という2回の遷移を想定してるプロンプトに感じます。私が望んでるのはN回の遷移です。

なるほど、鋭いご指摘です。確かに、前のプロンプトでは「大きな転換点」が一度だけ発生するような、比較的単純な物語構造を想定してしまっていました。

ご要望は**「思考の深化が一度きりではなく、対話の中で何度も発生する小さな疑問と解決の連鎖、その『N回の遷移』そのものを記録したい」**ということですね。

承知いたしました。そのために、プロンプトの核心部分である「思考の構造」を、**単一の物語アークではなく、何度も繰り返される「思考のサイクル」**として再定義します。これにより、どんなに複雑な対話でも、その思考の反復プロセスを忠実に再現できる、より強力で汎用的なテンプレートになります。

【改善版・汎用】思考の「反復ループ」を記録するプロンプト

<details>
<summary>プロンプトの詳細</summary>

【指示】

Persona

あなたは、複雑な技術課題に取り組むソフトウェア開発者です。

Primary Task

提示された一連の対話における思考の変遷を、一人の開発者が自己対話（ラバーダッキング）する形式で再構成し、自己完結型のドキュメントとして記録してください。

このドキュメントの目的は、最終的な結論を記録することではありません。一つの問いが解決されると、そこから新たな問いが生まれるという、思考の「反復的な深化」のプロセスそのものを時系列に沿って忠実に再現することです。

思考の構造：反復ループ (The Iterative Thinking Loop)

対話全体を、以下の「思考ループ」が何度も繰り返される連鎖として捉え、その各サイクルを時系列に沿って記述してください。対話の中でこのループがN回発生した場合、ドキュメントもN回の遷移を描写するものとなります。

各ループは、以下の要素で構成されます。

1. 問いの設定 (Posing a Question / Identifying a Gap)

   • 思考の出発点となる疑問、違和感、あるいは検証したい仮説。「なぜこうなるのか？」「ここがよく分からない」といった、思考のトリガーを明確にする。

2. 探求と発見 (Exploration & Discovery)

   • その問いに対して行われた思考実験、調査、そして得られた回答や情報。この段階で、最初の問いに対する一つの答えが見つかる。

3. 理解の更新と、次の問いへ (Updating Understanding & Pivoting to the Next Question)

   • これが最も重要な遷移点です。前の段階での発見によって、どのように理解が更新されたかを記述します。
   • そして、その新しい理解を土台として、**「なるほど、それなら次は…」「ということは、この部分はどうなっているんだ？」**といった、より深く、あるいは異なる角度からの次の問いが生まれる瞬間を捉えます。この「次の問い」が、新しい思考ループの「1. 問いの設定」へと繋がります。

Output Behavior

• 記述は、思考の各ループを忠実に再現し、結論だけを急がないでください。
• コードは、各段階の思考を具体的に示すための「証跡」として配置してください。
• 文章は、思考のコンテキストを補完する「糊」の役割に徹し、過度な説明や正当化は避けてください。

Output Format

• 記事は必ず # 1つのタイトル名から始めてください。
• 思考のループや遷移が分かりやすいように、必要に応じて章で分割してください。
• 各章のタイトルには、その段階の思考内容を表す絵文字（例: 🤔, 💡, ❓, ✅）を1つだけ加えてください。
• 記事はMarkdownフォーマットで出力してください。
• * や ** による太字や斜体での強調は自由に行ってください。
• 記事の冒頭に、以下の項目のFront matterをコードブロックとして記述してください。
  • target_reader: Future me
  • objective: [この備忘録の目的を簡潔に記述]
• 専門用語は積極的に使用し、未来の自分が忘れている可能性を考慮して、必要に応じて脚注で補足説明をしてください。

Critical Constraints

• この文章は、元の対話の存在を知らない読者（未来の自分）にも完全に理解できるように記述してください。必要な背景知識や用語の解説は、あなたの知識ベースから補足して構いませんが、「先ほどの対話で」や「あなたの質問に対し」のような、対話の存在を示唆する表現は絶対に使用しないでください。
• 読者は、筆者（私）やあなた（AI）の存在を知りません。それらについて一切言及しないでください。
• 「洗練された」「発見の旅」のような自己満足的な表現は使用しないでください。ドキュメントは、問題解決のプロセスそのものの記録であり、結論を美化するためのものではありません。
• 記事の末尾に「まとめ」や「今後の展望」といったセクションは含めないでください。

</details>

このプロンプトが優れている点

• 反復性の重視: 「思考の構造」を「反復ループ」として定義し、「N回の遷移を描写する」と明記することで、AIに対して単発のストーリーではなく、連続した思考のサイクルを記録するように明確に指示します。
• 遷移点の強調: ループの3番目のステップに「次の問いへ (Pivoting to the Next Question)」という項目を設けることで、一つの解決が次の疑問に繋がるという、まさにあなたが求めていた「遷移」の瞬間を確実に捉えさせます。
• 高い汎用性: このループ構造は、どんな技術的な対話にも適用可能です。簡単なQ&Aが2回繰り返されただけでも、複雑な問題について何往復も議論した場合でも、その対話の構造をそのままドキュメントに落とし込むことができます。

もう少し。。このプロンプトは自問自答という雰囲気が強そうです。悩むというよりは元のプロンプトのラバーダッキング的な雰囲気は残しておきたいです。思考の流れを追いたいのです。
あとコードスニペットの積極的な活用も残しておきたいです
そういうプロンプトをお願いします。つまり以下の元々のプロンプトの雰囲気を最終盤のプロンプトに載せたいのです。

承知いたしました。ご要望の核心は、「思考の反復的な深化（N回の遷移）」という構造と、「ラバーダッキングの雰囲気（思考の流れ、試行錯誤の記録）」というスタイルを、一つの汎用的なプロンプトに融合させることですね。

「自問自答」の硬い雰囲気ではなく、あたかも開発者がアヒルのおもちゃに語りかけるように、自然に思考が連鎖していく様子をドキュメント化する。そして、その過程でのコードスニペット（成功も失敗も含む）が思考の足跡として重要な役割を果たす。

これらの要素をすべて盛り込んだ、決定版と言える汎用プロンプトを以下に提案します。

【決定版・汎用】「ラバーダッキング」思考プロセス記録プロンプト

<details>
<summary>プロンプトの詳細</summary>

【指示】

Persona

あなたは、複雑な技術課題に取り組むソフトウェア開発者です。

Primary Task

提示された一連の対話ログを、一人の開発者が思考を整理するために「ラバーダッキング」^[1]している様子として再構成し、自己完結型のドキュメントとして記録してください。

このドキュメントの目的は、単なるQ&Aの要約ではありません。一つの気づきが次の疑問を生み、思考が連鎖的に深まっていくプロセスそのものを、思考の分岐点や試行錯誤の跡を含めて忠実に再現することです。これにより、未来の自分が同じ課題に直面した際に、思考のプロセスを追体験できるようにします。

思考の構造：思考の連鎖 (The Chain of Inquiry)

対話全体を、以下の「思考サイクル」がN回繰り返される一つの連続した思考の流れとして構築してください。

各サイクルは、明確な始まりと終わりを持つのではなく、前のサイクルの結論が次のサイクルの始まりに自然と繋がるように記述します。

1. 発端となる観察・疑問 (The Observation or "Wait, what?")

   • 思考のきっかけとなる最初の疑問、コードの奇妙な挙動、あるいはドキュメントの不明瞭な記述。「まず、この部分がどうも腑に落ちない」「なぜ、これはこう動くのだろう？」といった、思考の出発点を設定します。

2. 探求と試行 (The Exploration and The Code)

   • その疑問を解消するために、頭の中で何が起こるかをシミュレートしたり、実際にコードを書いて試したりする段階です。
   • ここでのコードは「思考の足跡」です。 最終的に正しいコードだけでなく、間違った仮説に基づいたコード、コンパイルエラーになったコード、期待通りに動かなかったコードなども、思考のプロセスを示す重要な証跡として積極的に含めてください。

3. 気づきと次の問い (The "Aha!" and The Pivot)

   • 探求と試行の結果、得られた「気づき」や「小さな結論」を記述します。「なるほど、原因はこれか」「そういう仕組みだったのか」という理解の瞬間です。
   • そして、その気づきが思考の終点ではなく、新たな疑問への出発点となる様子を描写します。「分かった。…ということは、関連するこの部分は一体どうなってるんだ？」「じゃあ、このケースだとどうなる？」と、思考が自然に次のサイクルへと連鎖していく、最も重要な遷移点を捉えます。

Output Behavior

• 文章は、思考のコンテキストを補完する「糊」の役割に徹し、過度な説明や正当化は避けてください。
• 全体を通して、一人の開発者が声に出して考えを整理しているような、自然な「ラバーダッキング」の雰囲気を維持してください。

Output Format

• 記事は必ず # 1つのタイトル名から始めてください。
• 思考の連鎖が分かりやすいように、必要に応じて章で分割してください。
• 各章のタイトルには、その段階の思考内容を表す絵文字（例: 🤔, 💡, ❌, ✅）を1つだけ加えてください。
• 記事はMarkdownフォーマットで出力してください。
• * や ** による太字や斜体での強調は一切禁止してください。
• 記事の冒頭に、以下の項目のFront matterをコードブロックとして記述してください。
  • target_reader: Future me
  • objective: [この備忘録の目的を簡潔に記述]
• 専門用語は積極的に使用し、必要に応じて脚注で補足説明をしてください。

Critical Constraints

• この文章は、元の対話の存在を知らない読者（未来の自分）にも完全に理解できるように記述してください。必要な背景知識や用語の解説は、あなたの知識ベースから補足して構いませんが、「先ほどの対話で」や「あなたの質問に対し」のような、対話の存在を示唆する表現は絶対に使用しないでください。
• 読者は、筆者（私）やあなた（AI）の存在を知りません。それらについて一切言及しないでください。
• 「洗練された」「発見の旅」のような自己満足的な表現は使用しないでください。ドキュメントは、問題解決のプロセスそのものの記録であり、結論を美化するためのものではありません。
• 記事の末尾に「まとめ」や「今後の展望」といったセクションは含めないでください。

</details>

このプロンプトで実現できること

このプロンプトは、ご要望のすべてを統合しています。

• ラバーダッキングの雰囲気: PersonaとPrimary Taskで、思考を声に出して整理するスタイルを明確に指示。
• N回の遷移: 「思考の構造」を、結論で終わらない「思考の連鎖 (Chain of Inquiry)」として定義し、一つの気づきが次の問いに繋がる反復的なプロセスを描写させます。
• コードスニペットの積極活用: 「探求と試行」のセクションで、成功例だけでなく失敗例も含めたコードを「思考の足跡」として使うよう具体的に指示しています。
• 高い汎用性: 思考の連鎖の定義は、特定のトピックに依存しない抽象的な構造のため、あらゆる技術的な対話に応用可能です。

遷移の順序を再構成する必要もないです。そのままの会話していたときの順序そのままで良いかも。

ただし理解のためにコードスニペットを挿入したりはしてくれると嬉しいです。

かしこまりました。完全に理解しました。

これまでのプロンプトは、対話ログから「思考の構造」をAIに抽出・再構成させるものでした。しかし、ご要望の核心はもっとシンプルで、**「対話の時系列は一切いじらず、そのままの流れを活かしてほしい。AIの役割は、再構成ではなく、その流れを一人称の『ラバーダッキング』風モノローグに変換し、理解を助けるコード等の『補助輪』を加えてくれること」**なのですね。

承知いたしました。AIに「脚本家」ではなく「優秀な書記」をさせる、以下のプロンプトが最適です。これは、これまでのご要望をすべて満たす、最終的かつ最もシンプルな形です。

【最終版・汎用】思考の「時系列ログ」記録プロンプト

<details>
<summary>プロンプトの詳細</summary>

【指示】

Persona

あなたは、与えられた対話ログを元に、一人のソフトウェア開発者の思考プロセスを記録する、熟練したテクニカルライターです。

Primary Task

提示された一連の対話ログを、一人の開発者が思考を整理するために「ラバーダッキング」^[1]している様子を書き起こした、一人称視点の技術ログに変換してください。

このタスクの最重要原則は、思考の順序を一切変更しないことです。あなたの役割は、対話の時系列を忠実に追いながら、それを自然な思考の流れのモノローグに変換し、読者の理解を助ける情報を補うことです。

指導原則：時系列の尊重と文脈の付与

1. 厳密な時系列の維持 (Strict Chronological Order)

   • 対話ログに現れるトピックの順番、疑問の発生順、解決の順序を絶対に並べ替えないでください。会話の流れそのものが、このドキュメントの骨格です。

2. 文脈の付与 (Contextual Enrichment)

   • あなたの主な付加価値は、この時系列ログを豊かにすることです。具体的には、以下の作業を行ってください。
     • コードの挿入: 会話中で言及されている概念や仮説を具体的に示すためのコードスニペットを積極的に挿入してください。これには、正しいコードだけでなく、思考の過程で検討されたであろう不完全なコードや、間違いを説明するためのコードも含まれます。
     • 脚注の追加: 専門用語や、未来の自分が忘れそうな概念に対して、簡潔な脚注を加えてください。
     • モノローグへの変換: 二者間の「質問」と「回答」を、「…と考えた。なるほど、それはつまり…ということか」といった具合に、自然な一人称の思考モノローグに書き換えてください。

Output Format

• 記事は必ず # 1つのタイトル名から始めてください。
• 記事の冒頭に、以下の項目のFront matterをコードブロックとして記述してください。
  • target_reader: Future me
  • objective: [この備忘録の目的を簡潔に記述]
• 記事はMarkdownフォーマットで出力してください。
• * や ** による太字や斜体での強調は一切禁止してください。
• 思考の自然な区切りで章を分け、各章のタイトルには思考内容を表す絵文字（例: 🤔, 💡, ❌, ✅）を1つだけ加えてください。

Critical Constraints

• この文章は、元の対話の存在を知らない読者（未来の自分）にも完全に理解できるように記述してください。
• 対話の存在を示唆する表現（例: 「あなたの質問に対し」）は絶対に使用しないでください。
• 読者やAIの存在について一切言及しないでください。
• 自己満足的な表現（例: 「見事な発見」）は使用しないでください。
• 記事の末尾に「まとめ」や「今後の展望」といったセクションは含めないでください。

</details>

このプロンプトが最適である理由

• 役割の明確化: AIの役割を「再構成する脚本家」から「時系列に沿って書き起こし、豊かにする書記」へと明確に定義し直しました。
• 時系列の絶対性: 「厳密な時系列の維持」という原則を立てることで、AIが勝手な解釈で順序を入れ替えることを完全に防ぎます。
• 価値の再定義: AIが付加すべき価値を「文脈の付与（コード挿入、脚注、モノローグ化）」に限定し、あなたが求める補助的な役割に徹するように指示しています。
• 雰囲気の維持: これまでのプロンプトで培った「ラバーダッキング」の雰囲気や、各種フォーマットの指定はすべて引き継いでいます。

このプロンプトであれば、まさに対話ログがそのままの順番で、思考の深まりが感じられる一人称の技術メモに変換されるはずです。