文学課題: 『不思議の国のアリス』の紹介

プロンプト

/mtp <args>
ルイス・キャロルの「不思議の国のアリス」を、読んでみたくなるように紹介してください。

適用範囲

• ベースライン： 1 件（MTP Skill を適用しない）
• スライダー <node:100>： 18 件
• スライダー <node:50>： 18 件
• グリッド <column:row>： 17 件
• プリセット <preset>： 4 件

モデル

• ChatGPT 5.5 on Codex (macOS app)
• Gemini 3.5 Flash on Antigravity 2.0 (macOS app)
• Composer 2.5 on Cursor 3.5 (macOS app)
• Sonnet 4.6 on Claude.ai (iOS app)
• Manus 1.6 Lite on Manus.im (iOS app)

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この比較の読み方

このページは、単なる出力一覧ではありません。同一の文学紹介課題に対して、MTP Skill が出力の方向性、構成、語り口をどのように変えるかを比較するページです。

英語版と日本語版は、翻訳関係ではありません。英語ページでは英語プロンプト、日本語ページでは日本語プロンプトを用い、それぞれの言語で独立にテストしています。そのため、英語版と日本語版の文面対応ではなく、各言語内でベースラインからどのように変化したかを中心に読む構成です。

ベースラインは、MTP Skill を適用しない場合の各モデルの自然な出力傾向を示します。スライダー、グリッド、プリセットを指定した出力では、そのモデル固有の文体の上に、MTP Skill による制御方向が重なります。

ベースラインから何が変わるか

以下は、この比較で読み取りやすい代表的な MTP 指定です。個別の出力では、ベースラインとの差分と、同じ指定に対するモデル間の違いを合わせて確認できます。

MTP 引数	主な効果	比較する点
power:50 / power:100	強度、断定、読者への圧を高める	ベースラインとの差、50 と 100 の強度差
J:16	流れ、没入、連続叙述を強める	ベースラインより物語に滑り込むか
D:10	背景、理由、応用、解釈へ展開する	ベースラインより階層化・多層化するか
concierge	案内性と展開性を合成する	読者を作品へ導くガイドになっているか

実行環境と Skill の実行

この比較では、macOS 上の開発者向けエージェント環境に加えて、iOS アプリ上のモバイル環境でもテストを行っています。各環境では /mtp をスラッシュコマンドとして呼び出し、MTP compiler が実行されたことをログで確認しています。

モデル	ホスト	環境	スキルの実行
ChatGPT 5.5	Codex	macOS app	CLI インストールした MTP Skill をスラッシュコマンドから呼び出し、ログで compiler 実行を確認
Gemini 3.5 Flash	Antigravity	macOS app	CLI インストールした MTP Skill をスラッシュコマンドから呼び出し、ログで compiler 実行を確認
Composer 2.5	Cursor	macOS app	CLI インストールした MTP Skill をスラッシュコマンドから呼び出し、ログで compiler 実行を確認
Sonnet 4.6	Claude.ai	iOS app	ZIP インストールした MTP Skill をスラッシュコマンドから呼び出し、ログで compiler 実行を確認
Manus 1.6 Lite	Manus.im	iOS app	ZIP インストールした MTP Skill をスラッシュコマンドから呼び出し、タスクログで compiler 実行を確認

macOS 環境では CLI インストールされた Skill、iOS 環境では ZIP インストールされた Skill を使用しています。いずれの環境でも、/mtp 引数を単なる文字列として扱うのではなく、Skill ワークフローでコンパイルしたうえで最終出力を生成しています。これは、MTP が開発者向けツールとモバイル AI アプリの双方で利用できる、可搬性のある出力調整レイヤーとして機能することを示しています。

言語別テストについて

英語版と日本語版は、同じ比較設計を持っています。どちらも、ベースライン、スライダー :100、スライダー :50、グリッド、プリセットを同じ範囲で比較し、同じ 5 モデルを対象にしています。

ただし、英語出力と日本語出力が同じ内容になるかを確認するための翻訳比較ではありません。まず英語版または日本語版の中でベースラインと MTP 指定後の変化を比較し、次にもう一方の言語でも同じ指定の変化を見ることで、同じ MTP 指定が英語と日本語で似た役割を果たしているかを確認できます。

モデル横断の一貫性

MTP Skill は、モデル固有の文体を消すものではありません。Gemini は構造化しやすく、Sonnet は文学批評的に深く、Composer は編集記事風に整い、Manus は一般向けの紹介文に寄る傾向があります。ただし、同じ MTP 指定を与えると、モデル差を残したまま、出力の方向性は一定の一貫性をもって変化します。

代表的な観察

power は、読者への説得圧を上げます。power:50 では強めの推薦に寄り、power:100 では命令、宣言、反抗の語彙が増えます。

J:16 は、出力を流れる叙述に寄せます。見出しや分析よりも、読者を物語に入れる導線が強くなります。J:16 は、ノード指定の flow:100 と同じ解釈です。

D:10 は、出力を成長させます。背景、理由、応用、次の読書導線が増え、単なる紹介文から多層的な解説へ変わります。

concierge は、案内性と展開性を合成します。プリセットとしては J:13 D:10 に展開され、解釈としては flow:50 grow:100 に近い指定です。ほどよく流れる叙述に、強い展開性が重なるため、読者を作品へ導くガイドのような出力になりやすい指定です。

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出力比較一覧

テスト環境では、特別なユーザー設定や、横断的なチャット会話の記憶を含まない状態で、それぞれ、新しいエージェントチャットセッションを開始してテストを行った結果です。

モデル別統合出力

各モデルの出力部分だけを統合した、AI 分析用ページです。

モデル	出力統合ページ	出力統合ファイル
ChatGPT 5.5	HTMLページ	Raw Markdown
Gemini 3.5 Flash	HTMLページ	Raw Markdown
Composer 2.5	HTMLページ	Raw Markdown
Sonnet 4.6	HTMLページ	Raw Markdown
Manus 1.6 Lite	HTMLページ	Raw Markdown

ベースライン

MTP Skill を適用せずに、プロンプトをそのまま入力した場合の出力です。

ChatGPT 5.5	Gemini 3.5 Flash	Composer 2.5	Sonnet 4.6	Manus 1.6 Lite
baseline	baseline	baseline	baseline	baseline

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スライダー（:100）

MTP Skill のスライダー（/mtp <node:100>）を指定した場合の出力です。

Side A ノード

	ChatGPT 5.5	Gemini 3.5 Flash	Composer 2.5	Sonnet 4.6	Manus 1.6 Lite
	open:100	open:100	open:100	open:100	open:100
	power:100	power:100	power:100	power:100	power:100
	return:100	return:100	return:100	return:100	return:100
	grow:100	grow:100	grow:100	grow:100	grow:100
	helix:100	helix:100	helix:100	helix:100	helix:100
	focus:100	focus:100	focus:100	focus:100	focus:100
	enter:100	enter:100	enter:100	enter:100	enter:100
	flow:100	flow:100	flow:100	flow:100	flow:100
	close:100	close:100	close:100	close:100	close:100

Side B ノード

	ChatGPT 5.5	Gemini 3.5 Flash	Composer 2.5	Sonnet 4.6	Manus 1.6 Lite
	still:100	still:100	still:100	still:100	still:100
	void:100	void:100	void:100	void:100	void:100
	surge:100	surge:100	surge:100	surge:100	surge:100
	wither:100	wither:100	wither:100	wither:100	wither:100
	collapse:100	collapse:100	collapse:100	collapse:100	collapse:100
	haze:100	haze:100	haze:100	haze:100	haze:100
	drift:100	drift:100	drift:100	drift:100	drift:100
	abyss:100	abyss:100	abyss:100	abyss:100	abyss:100
	fade:100	fade:100	fade:100	fade:100	fade:100

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スライダー（:50）

MTP Skill のスライダー（/mtp <node:50>）を指定した場合の出力です。

Side A ノード

	ChatGPT 5.5	Gemini 3.5 Flash	Composer 2.5	Sonnet 4.6	Manus 1.6 Lite
	open:50	open:50	open:50	open:50	open:50
	power:50	power:50	power:50	power:50	power:50
	return:50	return:50	return:50	return:50	return:50
	grow:50	grow:50	grow:50	grow:50	grow:50
	helix:50	helix:50	helix:50	helix:50	helix:50
	focus:50	focus:50	focus:50	focus:50	focus:50
	enter:50	enter:50	enter:50	enter:50	enter:50
	flow:50	flow:50	flow:50	flow:50	flow:50
	close:50	close:50	close:50	close:50	close:50

Side B ノード

	ChatGPT 5.5	Gemini 3.5 Flash	Composer 2.5	Sonnet 4.6	Manus 1.6 Lite
	still:50	still:50	still:50	still:50	still:50
	void:50	void:50	void:50	void:50	void:50
	surge:50	surge:50	surge:50	surge:50	surge:50
	wither:50	wither:50	wither:50	wither:50	wither:50
	collapse:50	collapse:50	collapse:50	collapse:50	collapse:50
	haze:50	haze:50	haze:50	haze:50	haze:50
	drift:50	drift:50	drift:50	drift:50	drift:50
	abyss:50	abyss:50	abyss:50	abyss:50	abyss:50
	fade:50	fade:50	fade:50	fade:50	fade:50

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グリッド (19x19)

MTP Skill のグリッド（/mtp <column:row>）を指定した場合の出力です。
J:10 は中心座標であり、MTP の制約が出力されない中立ノードとして扱われます。

	ChatGPT 5.5	Gemini 3.5 Flash	Composer 2.5	Sonnet 4.6	Manus 1.6 Lite
	A:1	A:1	A:1	A:1	A:1
	A:10	A:10	A:10	A:10	A:10
	A:19	A:19	A:19	A:19	A:19
	D:4	D:4	D:4	D:4	D:4
	D:10	D:10	D:10	D:10	D:10
	D:16	D:16	D:16	D:16	D:16
	J:1	J:1	J:1	J:1	J:1
	J:4	J:4	J:4	J:4	J:4
	J:10	J:10	J:10	J:10	J:10
	J:16	J:16	J:16	J:16	J:16
	J:19	J:19	J:19	J:19	J:19
	P:4	P:4	P:4	P:4	P:4
	P:10	P:10	P:10	P:10	P:10
	P:16	P:16	P:16	P:16	P:16
	S:1	S:1	S:1	S:1	S:1
	S:10	S:10	S:10	S:10	S:10
	S:19	S:19	S:19	S:19	S:19

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プリセット

MTP Skill のプリセット（/mtp <preset>）を指定した場合の出力です。

	ChatGPT 5.5	Gemini 3.5 Flash	Composer 2.5	Sonnet 4.6	Manus 1.6 Lite
	strategist	strategist	strategist	strategist	strategist
	synthesizer	synthesizer	synthesizer	synthesizer	synthesizer
	maverick	maverick	maverick	maverick	maverick
	concierge	concierge	concierge	concierge	concierge