疑似コードによるプロンプト記述、どのくらい正確に実行される？ by 黒曜

ClaudeやChat GPTなどの生成AIでは、プロンプトを記述することで出力をコントロールします。
この際、自然言語ではなく疑似コードを用いてプロンプトを記述することで、手順や論理構造を端的に指示するテクニックが知られています。
疑似言語にはJavaScriptの文法を用いる例が多いですが、SudoLangなど専用の文法も考案されています。

この手法は一見便利そうですが、実際にどれだけ正確に意図が伝わるのでしょうか？
if文のネストは正しく解釈されるのか？ for文やwhile文によるループは正確な回数繰り返されるのか？ C言語のマクロ・Go言語のGoroutine・Prologのバックトラックなど、言語ごとの特殊な機能は正しくエミュレートされるのか？

わたし、気になります！

というわけで試した結果を共有します。

想定する参加者層
生成AIに関心を持っているエンジニア。
特にプロンプトエンジニアリングの経験は問いません。

テーマ
生成AIの疑似言語によるプロンプティングの正確性・限界を確認する

(レギュラーセッションと同内容で応募していますが、LT枠に収めるため事前説明は省いてプロンプト例と結果を出して一言解説つけるくらいのテンポ感を想定しています)