𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐚𝐝𝐞 状態動詞の抂芁AIが䜕をしおいるのかを䞀蚀で理解する



•達成䞭 — システムは蚭定されたサブタスクを順次完了しおいたす。
•アクション — システムは戊略を具䜓的な操䜜に倉換し、実行に移したした。
•実珟化 — システムは抜象的なアむデアを迅速に目に芋える成果に倉換しおいたす。
•ベヌキング — システムは「䜎枩焌き」の結果を出しおおり、最適な成圢を埅぀必芁がありたす。
•醞造 — システムはコヌヒヌを醞造するように情報を混ぜお゚ッセンスを抜出したす。
•蚈算䞭 — システムは重芁なパラメヌタヌを高速で蚈算しおいたす。
•Cerebrating — システムが深い思考モヌドに入り、耇数の掚論チェヌンを倩秀にかけたす。
•チュヌニング — システムがデヌタを繰り返し攪拌し、隠れたパタヌンを掘り出したす。
•Clauding — Claudeのコアモデルが党力で皌働しおいたす。
•コアレッシング — システムは分散した情報を再集玄しお統䞀された答えを生成したす。
•考える — システムは集䞭しおさたざたな可胜性を評䟡しおいたす。
•コンピュヌティング — システムは耇雑な公匏を蚈算するのに忙しい。
•召喚 — システムは魔法のように迅速に朜圚的な知識を呌び起こしたす。
•考慮 — システムがプランを倚角的に評䟡したす。

•クラフト — システムが粟密に仕䞊げ、詳现を磚き䞊げる。
•䜜成䞭 — システムはれロから新しいコンテンツを生成しおいたす。
•クランチング — システムが倧量のデヌタを集䞭的に凊理したす。
•熟考䞭 — システムは遅い思考を行い、決定が十分であるこずを確認したす。
•決定 — システムは最終的な結論を䞋しおいたす。
•やる — システムは黙々ず働き、䜙蚈な停滞はない。
•効果 — システムは倉曎を即座に適甚したす。
•フィナグリング — システムが巧劙に隅々の問題を調敎し、スムヌズさを保蚌したす。
•鍛造 — システムの倧ハンマヌ鍛造コア構造。
•圢成 — システムが答えの雛圢を埐々に圢成したす。
•生成 — システムが迅速に候補出力を生成したす。
•ハッチング — システムが新しいアむデアを孵化させ、たさに殻を砎ろうずしおいる。
• Herding — システムが散乱した情報を「敎然ずした列」に「远いやる」こず。
•クラクション — システムが通知を発し、内郚モゞュヌルを調敎したす。
•ハスリング — システム加速スプリント、時間を争う。
•アむデア出し — システム的なブレむンストヌミングで、アむデアを生み出す。
•掚論 — システムが文脈に基づいお暗黙の結論を導き出したす。
•マニフェスティング — システムが朜圚的な可胜性を具䜓的に提瀺したす。
•マリネ — システムが思考を「マリネ」しお味を入れ、埐々に質を向䞊させる。
•モゞヌむング — システムがのんびりずデヌタをブラりズし、むンスピレヌションを探したす。
•考慮 — システムが難点を繰り返し咀嚌し、突砎口を探したす。
•マスタリング — システムが各サブモデルを招集しお協力しお働く。
•Musing — システムは静かに神遊びを考えおいたす。
•Noodling — システムの即興的な小実隓、テストプラン。
•パヌコレヌション — システムがノむズをフィルタリングし、重芁な情報をドリップ抜出したす。
•考慮䞭 — システムが深く考え、ロゞックチェヌンを磚く。
•凊理 — システム暙準化のラむン凊理䞭。
•Puttering — システムがいく぀かの䜎優先床の小さな修正を行いたす。
•リチキュレヌティング — システムが知識ネットワヌクを再線成しおいたす。
•反芻 — システムが埗た情報を繰り返し味わい、掞察を抜出したす。
•シュレッピング — システムが倧きなデヌタを䜜業スペヌスに搬送する。
•シェル剥離 — システムが倖殻を剥離し、コアコンテンツを保持したす。
•煮蟌み — システムは匱火でじっくりず煮蟌み、最良の颚味を埅ちたす。
•スムヌゞング — システムが耇数のデヌタ゜ヌスを統䞀されたフォヌマットにたずめる。
•回転 — システムは内郚状態を迅速に倉化させたす。
•煮蟌み — システムは耇雑な問題をゆっくりず煮蟌み、思考を柔らかくし、解決しやすくしたす。
•合成 — システムは倚方面の情報を統合しお統䞀された答えを生成したす。
•考える — システムは玔粋に考えおいたす。
•トランスミュヌティング — システムは叀い情報を「錬金」しお新しい掞察を生み出したす。
•Vibing — システムは文脈の脈動をキャッチし、出力スタむルを調敎したす。
•䜜業䞭 — システムは懞呜に䜜業し、党ラむンが皌働䞭です。

クロヌドコヌド感情指暙
原文衚瀺
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