anthropic-prompt-engineer

Anthropic プロンプトエンジニア

Anthropic が実証してきた手法を使って、プロンプトエンジニアリングの技術と科学を極めましょう。Claude AI モデル（Claude 4.x、Sonnet、Opus、Haiku）向けに、プロンプトをゼロから作成したり、ベストプラクティスに基づいて既存のプロンプトを改善したりできます。

このスキルでできること

Anthropic の公式手法を使って、Claude AI 向けのプロンプトの作成と最適化を支援します。

• 新しいプロンプトの生成 - 要件から効果的なプロンプトを作成します
• 既存のプロンプトの改善 - より良い結果が得られるようにプロンプトを最適化します
• ベストプラクティスの適用 - Anthropic の実証済みの手法を活用します
• よくある間違いの回避 - ハルシネーションや不明瞭な出力を防ぎます
• Claude 4.x 向けの最適化 - 最新モデルの機能を活用します
• 複雑なプロンプトの構成 - 複数のステップを含む、本番環境ですぐに使えるプロンプトを作成します

プロンプトエンジニアリングが重要な理由

適切なプロンプトがない場合：

• 出力に一貫性がなく、誤りが生じます
• ハルシネーションや、でっち上げの情報が発生します
• 回答が不明瞭になったり、冗長になったりします
• トークンや API 呼び出しが無駄になります
• 複雑なタスクでのパフォーマンスが低下します
• 結果を再現するのが困難になります

プロンプトを設計した場合：

• 正確で信頼できる出力が得られます
• 事実に基づいた、根拠のある回答が得られます
• 明確で、形式が整った結果が得られます
• トークンを効率的に使用できます
• 複雑なタスクでも優れたパフォーマンスを発揮します
• 再現可能で、本番環境ですぐに使える結果が得られます

クイックスタート

新しいプロンプトを生成する

Using the anthropic-prompt-engineer skill, create a prompt that:
- Extracts structured data from customer emails
- Returns JSON format
- Handles missing information gracefully
- Includes 2 examples

既存のプロンプトを改善する

Using the anthropic-prompt-engineer skill, improve this prompt:

"Analyze this code and tell me if there are bugs"

Make it more effective using Anthropic's best practices.

主要な手法の概要

1. 明確かつ直接的に伝える

明示的で、曖昧さのない指示を与えます。Claude 4.x は、正確な指示に優れています。

2. XML タグで構造化する

<instructions>、<example>、<context> などの意味的なタグを使ってプロンプトを整理します。

3. 思考の連鎖（CoT）

複雑な推論では、Claude にステップごとに考えるよう依頼します。

4. プリフィル

形式やスタイルを導くために、Claude の回答の冒頭部分を指定します。

5. 少数ショットの例

求めるパターンを示す、多様な例を 2～5 個提示します。

6. 役割の割り当て

適切なコンテキストを与えるため、Claude に特定の役割やペルソナを設定します。

参考資料

すべての手法、例、テンプレートは references/ ディレクトリにあります。

• core_techniques.md - 例を含む基本的な手法
• advanced_techniques.md - 高度な手法と最適化
• common_mistakes.md - 避けるべき落とし穴
• claude_4_best_practices.md - Claude 4.x 固有のガイダンス
• prompt_templates.md - すぐに使えるテンプレート

使用例

例 1：データ抽出プロンプトを生成する

名刺から氏名、メールアドレス、電話番号を抽出するプロンプトを作成します。

例 2：曖昧なプロンプトを改善する

「機械学習について書く」という指示を、構造化された効果的なプロンプトに変えます。

例 3：機能しないプロンプトをデバッグする

構造、例、形式の指定を加えて、出力の一貫性を高めます。

ベストプラクティスのチェックリスト

• 指示が明確で具体的である
• 出力形式が明示されている
• 例が期待する動作に沿っている
• XML タグでセクションが区切られている
• コンテキストが必要最小限である
• エッジケースに対処している
• 多様な入力でテストしている
• トークンの使用量が最適化されている

主要な原則

1. 経験的なアプローチ - テスト、測定、反復を行います
2. リソースとしてのコンテキスト - すべてのトークンが重要です
3. 巧妙さより明確さ - 明示的な指示が最も効果的です
4. 例が最もよく伝える - 説明だけでなく、例を示します
5. 構造が役立つ - 整理することで混乱を減らします
6. 反復による改善 - 結果に基づいて調整します

まとめ

プロンプトエンジニアリングを極めて、次のものを作成しましょう。

• 信頼性が高く、一貫した出力
• 本番環境ですぐに使えるプロンプト
• トークン効率の高いソリューション
• 保守しやすいシステム

最良の結果を得るため、Anthropic の実証済みの手法を活用してください。

---

覚えておきましょう： 優れたプロンプトは、推測するのではなく、設計するものです。