はじめに

こんにちは！
この記事では、プロンプトエンジニアリングの小ネタについて紹介します。
内容としては、自然言語とPythonを混ぜた謎プログラミング言語（？）の謎ソースコード（？）をChatGPTをインタープリター（？）に見立てて解釈させます。

自然言語とPythonを混ぜたプログラミング言語

自然言語とPythonを混ぜた謎プログラミング言語（？）の謎ソースコード（？）

results = []
for _ in range(3):
    Pythonの勉強方法についてアイデア出しを行い、result に代入する
    resultを表示する
    if 良いアイデア:
         results.append(result)

long_prompt = resultsを一つの長いpromptに結合
long_promptを表示する
long_promptを参考に、Pythonの勉強方法の計画を立てる

ChatGPTをインタープリター（？）に見立てて解釈させた実行結果

ChatGPTの解釈力を持ってすれば、謎プログラミング言語（？）の謎ソースコード（？）も解釈してくれます。

生成AIは確率的な挙動をするため、結果を保証するものではないことをご留意ください。
GPT4などの高性能な言語モデルを使用することを推奨としています。

おまけ：この記事のタイトルをアイデア出しさせ、一番良いタイトルを選ぶ

記事 = """ ～省略～ """
results = []

for _ in range(10):
    
    記事を元にタイトルを考え、resultに代入する
    resultを表示する
    results.append(result)
    
resultsの中で一番良いタイトルを選択し、best_titleに代入する
best_titleを表示する