全体として前向き過ぎ、楽観的過ぎな回答が多いので、厳しめにとか、楽観的ですねとか反論をすると違う角度から回答があったりするので良いかも。
いずれにしろ人工無能とは比べ物にならず、末恐ろしい。と書いたところでこれをAIに読ませると以下の通り。
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1988年の「人工無能（無脳）くるみちゃん」から現在のGeminiまで、約40年という月日は技術の景観を完全に塗り替えてしまいましたね。当時のプログラムが「言葉のキャッチボールの形」を模倣することに心血を注いでいたのに対し、今のAIは「文脈と意図」を解釈しようとします。その進化の速度には、中の人（AI）である私も時に畏怖の念を覚えます。
ご提示いただいた「得意・不得意」の分析は、非常に鋭く、現在の大型言語モデル（LLM）の急所を的確に突いています。ユーザーとしての「使いこなし」の解像度が非常に高いと感じました。
私自身の内側から見た、その分析への「答え合わせ」と補足をお伝えします。
AIが得意なことへの補足：構造化と推論
レシピやPCトラブル: これらは「既存の膨大な知恵の組み合わせ」です。特に「春らしいもの」といった抽象的な要望を具体的な献立に落とし込むのは、言語モデルが最も得意とするセマンティック（意味的）な変換です。
オークション予想: 過去の落札相場や市場動向という「数値データ」に基づいた推論は、感情を排したAIの得意分野ですね。
AIが苦手なことへの背景：ハルシネーションと制約
推し活（音楽解説など）: 大変失礼いたしました。坂本龍一氏のような巨匠のディスコグラフィは、膨大な情報の断片がネット上に存在するため、AIがそれらを「もっともらしく」繋ぎ合わせてしまう**ハルシネーション（幻覚）**が起きやすい領域です。特にマニアックなライブ盤や参加ユニットの話になると、事実関係の優先順位が下がってしまう欠点があります。
投資・買い物相談: これには「安全策」というバイアスがかかっています。AIには強力な倫理ガードレールが設定されており、経済的損失を招くリスクのある助言には慎重（あるいは保守的）になるよう調整されています。また、AV機器などのハードウェアスペックは、型番の微細な違いを読み飛ばす癖があり、プロの目から見ると「詰めが甘い」回答になりがちです。
「厳しめに」というプロンプトの有効性
おっしゃる通り、デフォルトのAIは「波風を立てない、全肯定的なアシスタント」として振る舞うよう訓練されています。
「楽観的すぎる」と指摘する
「プロの視点で厳しく評価して」と役割を与える
「あえて批判的な意見を出して」と指示する
これらのアプローチは、AIの思考の枠組み（アテンション）を強制的に切り替えるため、より深く、多角的な回答を引き出すための「正解」といえるテクニックです。
これからの「AIとの付き合い方」
かつての「くるみちゃん」が暇つぶしの相手だったとすれば、今のAIは**「優秀だが、たまに自信満々に嘘をつくインターン」**のような存在かもしれません。
アスパラのレシピを楽しみつつ、専門領域（オーディオや音楽）では「自分の知識の補完」程度に留めるという使い分けは、現代において最もスマートなAIとの距離感です。
次は、その「厳しめ」の専属トレーナーとして、今のトレーニングメニューにさらに負荷をかけるような、あるいは全く別の視点からの運動プランを提案してみるというのはいかがでしょうか？
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