Promptstudio

PromptStudio

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PromptStudio は、最新の .NET アーキテクチャで構築された、AI を活用した高度なプロンプト管理およびワークフローオーケストレーションプラットフォームです。エンタープライズ自動化、コード分析、デバッグ、コンテンツ生成、品質保証向けの専門的なプロンプトテンプレートを備え、高度な AI エージェントワークフローの作成、管理、実行に必要な包括的なツール群を提供します。

📋 目次

• 🚀 主な機能
• 🏗️ アーキテクチャとプロジェクト構成
• 🚀 はじめに
• 🐳 Docker によるデプロイ
• 🤖 AI エージェントワークフロー
• 🌐 アプリケーションの実行
• 🔌 Model Context Protocol (MCP) との統合
• 💾 データベース管理
• 🧪 テストと品質保証
• 📚 ドキュメントとリソース
• 🤝 コントリビューション

🚀 主な機能

• 🏗️ 最新の .NET アーキテクチャ：関心事を分離したクリーンなレイヤードアーキテクチャ
• 🤖 AI エージェントワークフロー：複雑な複数ステップの AI 自動化向けに設計された高度なプロンプトテンプレート
• 🔍 エンタープライズ品質のコード分析：包括的なコードレビューとリファクタリング機能
• 🐛 インテリジェントなデバッグ：技術的な問題に対応する体系的な問題解決フレームワーク
• 🎨 マルチモーダルコンテンツ生成：マルチプラットフォームキャンペーン向けのクリエイティブなコンテンツ作成
• ⚡ ワークフローオーケストレーション：エラー処理と監視を備えた、複雑な AI エージェントワークフロー管理
• 🧪 テスト生成と QA 自動化：CI/CD 統合を備えたインテリジェントなテスト戦略
• 🌐 インタラクティブな Web インターフェース：プロンプト管理のための最新の ASP.NET Core アプリケーション
• 🔌 RESTful API：統合と自動化のための包括的な API
• 🔗 Model Context Protocol (MCP) サポート：AI 開発ワークフローとのシームレスな統合
• 📊 GitHub 統合：MCP サーバーを介した、イシューの直接作成とワークフローオーケストレーション
• 🐳 Docker サポート：Docker Compose による完全なコンテナ化デプロイ

🏗️ アーキテクチャとプロジェクト構成

PromptStudio は、最新の .NET のベストプラクティスに従い、クリーンなレイヤードアーキテクチャを採用しています。

PromptStudio/
├── PromptStudio/           # 🌐 ASP.NET Core Web Application (Presentation Layer)
├── PromptStudio.Core/      # 🧠 Business Logic & Domain Models (Core Layer)
├── PromptStudio.Data/      # 💾 Data Access & Entity Framework (Data Layer)
├── PromptStudio.Tests/     # 🧪 Unit & Integration Tests
├── mcp-server/             # 🟢 Node.js MCP Server Implementation
└── PromptStudio.VSCodeExt/ # 📝 VS Code Extension

主なコンポーネント

• プレゼンテーション層：レスポンシブ UI を備えた最新の ASP.NET Core Web アプリケーション
• ビジネスロジック：サービス、リポジトリ、ドメインモデルによるクリーンアーキテクチャ
• データ層：SQLite／SQL Server をサポートする Entity Framework Core
• テスト：信頼性と保守性を高める包括的なテストスイート
• MCP 統合：AI ワークフロー統合のための Node.js ベースの MCP サーバー
• VS Code 拡張機能：プロンプト管理による開発体験の向上

🚀 はじめに

前提条件

• .NET 8.0 SDK 以降
• SQL Server（LocalDB、SQL Server Express、または完全版 SQL Server）
• Node.js 18+（MCP サーバーコンポーネント用）
• Visual Studio 2022 または VS Code（推奨）
• Docker と Docker Compose（任意。コンテナ化デプロイ用）

クイックスタートの選択肢

🐳 オプション 1：Docker Compose（本番環境に推奨）

1. 📂 リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/BodieCoding/promptstudio.git
   cd promptstudio
   

2. 🚀 Docker Compose で起動する

   # Production deployment
   docker-compose up -d
   
   # Development with hot reload
   docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up
   

3. 🌐 アプリケーションにアクセスする

   • PromptStudio Web UI：http://localhost:5000
   • MCP サーバー：http://localhost:3001
   • SQL Server：localhost:1433

💻 オプション 2：ローカル開発

1. 📂 リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/BodieCoding/promptstudio.git
   cd promptstudio
   

2. 🗄️ データベースのセットアップ2. 🗄️ データベースのセットアップ このアプリケーションには、エンタープライズグレードの AI エージェント用プロンプトテンプレートを含む、包括的なシードデータがあらかじめ用意されています。

   dotnet ef database update --startup-project PromptStudio/PromptStudio.csproj --project PromptStudio.Data/PromptStudio.Data.csproj
   

3. ⚙️ 環境のセットアップ 初回起動時に、アプリケーションが包括的なシードデータを含むデータベースを自動的に作成し、構成します。

4. 🔨 ソリューションをビルドする

   dotnet build PromptStudio.sln
   

5. ▶️ PromptStudio を実行する

   dotnet run --project PromptStudio/PromptStudio.csproj
   

   http://localhost:5131 からアプリケーションにアクセスできます。

6. 🔗 MCP サーバーを実行する（任意）

   cd mcp-server && npm install && npm start
   

🤖 AI エージェントのワークフロー

PromptStudio には、エンタープライズオートメーション向けに設計された高度な AI エージェント用プロンプトテンプレートがあらかじめ設定されています。

利用可能なコレクション

AI エージェントのワークフロー 🧠

複雑なマルチステップ AI オートメーション向けの高度なプロンプトテンプレートです。

1. 高度なコード分析とリファクタリング（21 個の変数）

   • ビジネスの背景を考慮した包括的なコード品質評価
   • アーキテクチャレビューとパフォーマンスの最適化
   • 影響分析を伴うリファクタリングの提案
   • リスク評価と実装計画

2. AI を活用したデバッグと問題解決（40 個以上の変数）

   • 体系的な問題診断と解決のフレームワーク
   • 環境の状況を踏まえた根本原因分析
   • ソリューションの検証とテスト戦略
   • パフォーマンスへの影響評価

3. マルチモーダルなクリエイティブコンテンツジェネレーター（60 個以上の変数）

   • 複数のプラットフォーム向けのコンテンツ作成と最適化
   • A/B テストフレームワークの統合
   • ブランドの一貫性とコンプライアンスの確認
   • パフォーマンス指標と ROI の追跡

4. AI エージェントのワークフローオーケストレーション（80 個以上の変数）

   • 複雑なマルチステップワークフローの設計と管理
   • エラー処理とフォールバック戦略
   • モニタリングとアラートの構成
   • スケーラビリティとパフォーマンスの最適化

5. インテリジェントなテスト生成と QA オートメーション（80 個以上の変数）

   • 包括的なテスト戦略の策定
   • CI/CD パイプラインとの統合
   • 品質指標とコンプライアンスレポート
   • リスク評価と軽減計画

サンプルコレクション 📚

すぐに使い始められる基本的なテンプレートです。

• コードレビューのテンプレート
• 基本的なプロンプトの構成

🐳 Docker のデプロイ

PromptStudio では、Web アプリケーション、SQL Server データベース、MCP サーバーを含む、Docker Compose による完全なコンテナ化デプロイが可能です。

含まれるサービス

• 🌐 PromptStudio Web アプリケーション：ポート 5000 で実行される ASP.NET Core アプリ
• 💾 SQL Server：ポート 1433 で実行される Microsoft SQL Server 2019
• 🔗 MCP サーバー：ポート 3001 で実行される Node.js ベースの MCP サーバー

本番環境へのデプロイ

# Start all services
docker-compose up -d

# View logs
docker-compose logs -f

# Stop all services
docker-compose down

ホットリロードを使った開発

# Development mode with file watching
docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up

# Rebuild specific service
docker-compose build promptstudio
docker-compose up -d promptstudio

サービス URL

• PromptStudio：http://localhost:5000
• MCP サーバー：http://localhost:3001
• SQL Server：localhost:1433 (sa/Two3RobotDuckTag!)

環境変数

Docker のセットアップには、以下の環境変数があらかじめ構成されています。

• データベース接続：コンテナ化された SQL Server 用に自動構成されます
• MCP 統合：サービスは内部 Docker ネットワーク経由で通信できます
• API URL：サービス間通信が構成されています

トラブルシューティング

# Check service status
docker-compose ps

# View specific service logs
docker-compose logs promptstudio
docker-compose logs mcp-server
docker-compose logs sqlserver

# Restart specific service
docker-compose restart promptstudio

アプリケーションの実行

Web インターフェースを使用する

1. PromptStudio を起動します：dotnet run --project PromptStudio/PromptStudio.csproj
2. ブラウザーで http://localhost:5131 を開きます
3. 高度なオートメーション用テンプレートを利用できる AI エージェントのワークフローコレクションを確認します
4. 豊富な変数をサポートする高度なプロンプトワークフローを作成して実行します

API 統合

PromptStudio は、自動化と統合のための包括的な REST API を提供します。

• コレクション API：/api/prompts/collections - プロンプトコレクションを管理します
• プロンプト API：/api/prompts/prompts - プロンプトテンプレートを作成、管理します
• 実行 API：/api/prompts/execute - 変数を指定してプロンプトを実行します
• バッチ処理：/api/prompts/batch - 変数コレクションを指定してプロンプトを実行します

API の使用例：

# Get all collections
curl http://localhost:5131/api/prompts/collections

# Execute a prompt
curl -X POST http://localhost:5131/api/prompts/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"id": 1001, "variables": "{\"code_type\":\"microservice\", \"project_name\":\"PaymentAPI\"}"}'

🛠️ 開発ツール

VS Code タスクの使用

ワークスペースには、コマンドパレット（Ctrl+Shift+P → 「Tasks: Run Task」）から実行できる、事前設定済みのタスクが含まれています。

• 🌐 Run PromptStudio：http://localhost:5131 で Web アプリケーションを起動します
• 🔗 Run MCP Server：Node.js MCP サーバーを起動します
• 🔨 build：ソリューション全体をビルドします
• 📦 publish：本番環境対応のビルドを作成します
• 👀 watch：開発用のホットリロードを有効にして実行します

.NET CLI の使用

# Run the main web application
dotnet run --project PromptStudio/PromptStudio.csproj

# Run with hot reload (development)
dotnet watch run --project PromptStudio/PromptStudio.csproj

# Run the Node.js MCP server  
cd mcp-server && npm install && npm start

🔌 Model Context Protocol（MCP）統合

PromptStudio は、AI ワークフローとシームレスに統合できる、Node.js ベースの MCP サーバーを提供します。

MCP サーバー

• ** mcp-server**（Node.js ベース）：PromptStudio と完全に統合された、軽量でクロスプラットフォーム対応の実装

設定

MCP サーバーは、さまざまな AI 開発ツールと統合できます。設定例とセットアップ手順については、mcp-server/ ディレクトリを参照してください。

GitHub 統合

付属の GitHub MCP サーバーにより、次のことが可能になります。

• 🎯 分析結果から直接イシューを作成
• 📋 プロンプトワークフローによるプロジェクト管理の自動化
• 🔄 分析サイクルの連携による継続的な改善

💾 データベース管理

Entity Framework のマイグレーション

PromptStudio は Entity Framework Core を使用し、SQLite（デフォルト）または SQL Server に対応しています。

データベースのセットアップ

# Install EF tools (if not already installed)
dotnet tool install --global dotnet-ef

# Apply migrations and seed data
dotnet ef database update --startup-project PromptStudio/PromptStudio.csproj --project PromptStudio.Data/PromptStudio.Data.csproj

新しいマイグレーションの作成

# Add a new migration when making schema changes
dotnet ef migrations add MigrationName --startup-project PromptStudio/PromptStudio.csproj --project PromptStudio.Data/PromptStudio.Data.csproj

# Apply the new migration
dotnet ef database update --startup-project PromptStudio/PromptStudio.csproj --project PromptStudio.Data/PromptStudio.Data.csproj

シードデータ

アプリケーションには、包括的なプロンプトテンプレートが自動的にシードされます。

• 📚 サンプルコレクション：すぐに使い始められる基本的なテンプレート
• 🤖 AI エージェントワークフロー：合計 280 個以上の変数を含む、エンタープライズグレードの自動化テンプレート 5 種類
• 🎯 コード分析オーケストレーター：継続的なコード改善に特化したワークフロー

🧪 テストと品質保証

PromptStudio には、包括的なテストおよび検証ツールが含まれています。

自動テスト

# Run all tests
dotnet test PromptStudio.sln

# Run specific test project
dotnet test PromptStudio.Tests/PromptStudio.Tests.csproj

統合テスト

プロジェクトには、さまざまな機能を検証するためのテストユーティリティが含まれています。

• 🔗 test-mcp-connection.js：MCP サーバーの統合をテストします
• 🧪 API テストユーティリティ：API エンドポイントとワークフローを検証します
• 🤖 MCP 統合の検証：AI 開発ワークフローとの統合をテストします

品質保証

• コード分析：組み込みの静的コード分析
• 統合テスト：API とワークフローの包括的なテスト
• MCP 検証：MCP サーバー実装の自動テスト

📚 ドキュメントとリソース

ヘルプ

• 🌐 Web インターフェース：http://localhost:5131 で PromptStudio にアクセスします
• 📖 API ドキュメント：包括的な使用例を含む RESTful エンドポイント
• 🔗 MCP 統合ガイド：Node.js サーバーの実装と設定
• 🎯 エンタープライズテンプレート：高度なプロンプトテンプレートの組み込みセット
• 📋 コード分析ガイド：ワークフローオーケストレーションに関する包括的なドキュメント

主なリソース

• CODE_ANALYSIS_ORCHESTRATOR_GUIDE.md：コード分析ワークフローの自動化に関する完全ガイド
• VSCODE_EXTENSION_TEST_GUIDE.md：VS Code 拡張機能のテストと開発に関するガイド
• mcp-server/README.md：MCP サーバーのセットアップと設定に関するガイド
• API の使用例：すべてのエンドポイントを網羅した、包括的な cURL および JavaScript の使用例

🚀 次のステップ

1. 🌐 Web インターフェースを探索する：AI Agent Workflows コレクションから始めましょう
2. 🎯 高度なテンプレートを試す：実際のシナリオで Code Analysis Orchestrator を使用しましょう
3. 🔌 API 統合：PromptStudio を既存の自動化ワークフローに統合しましょう
4. 🔗 MCP のセットアップ：付属の Node.js MCP サーバーを使用して、AI 開発環境を設定しましょう
5. 📝 カスタムプロンプト：エンタープライズ品質のプロンプトテンプレートを作成しましょう
6. 🤖 GitHub 統合：課題の自動作成とプロジェクト管理を設定しましょう

🤝 貢献

皆様からの貢献を歓迎します！貢献ガイドラインをご確認のうえ、以下に従ってください：

• 確立されたアーキテクチャパターンに従う
• 新機能には包括的なテストを含める
• 新しい機能を追加した場合はドキュメントを更新する
• MCP 統合を十分にテストする

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

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PromptStudio：高度なプロンプト管理とワークフローのオーケストレーションを通じて、エンタープライズ AI 自動化を実現します。