AIのプロンプトエンジニアリングにおいて、細かすぎる制約や大量のルールが逆効果になる現象を分析しています。指示が増えすぎるとAIは「良い答えを出すこと」より「条件から外れないこと」を優先し、出力が保守的かつ無難になる「コンテキスト汚染」や、重要な情報が埋もれる「Lost in the Middle」問題が発生します。特に「簡潔に」と「詳細に」といった矛盾する指示や、思考過程（Chain of Thought）を奪う過度な制約は、AIの本来の性能を阻害します。解決策として、禁止事項の羅列ではなく「何を重視するか」という評価基準の提示、ルールの階層化、推論余地の確保といった実務的なアプローチを推奨しています。