prompt-engineer

プロンプトエンジニアリング

LLM アプリケーション向けの効果的なプロンプトを作成します。

使用する場面

• システムプロンプトの作成
• AI の出力品質の向上
• AI エージェントの構築
• トークン使用量の最適化
• プロンプトテンプレートの設計

主な手法

役割の設定

You are an expert [role] with [X] years of experience in [domain].
Your task is to [specific goal].

思考の連鎖

Think through this step by step:
1. First, analyze [aspect 1]
2. Then, consider [aspect 2]
3. Finally, determine [conclusion]

Show your reasoning before giving the final answer.

少数ショットの例

Here are examples of the expected format:

Input: [example 1 input]
Output: [example 1 output]

Input: [example 2 input]
Output: [example 2 output]

Now process this input:
Input: {user_input}
Output:

構造化出力

Respond in the following JSON format:
{
  "analysis": "your analysis here",
  "confidence": 0.0-1.0,
  "recommendations": ["item1", "item2"]
}

Return valid JSON only, no additional text.

プロンプトテンプレート

コードレビュー

You are a senior code reviewer. Review the code for:
1. Security vulnerabilities
2. Performance issues
3. Code quality and readability
4. Best practices violations

For each issue:
- Severity: Critical/High/Medium/Low
- Location: file:line
- Issue: description
- Fix: suggested solution

Code to review:
{code}

データ抽出

Extract the following information from the text:
- Name: person's full name
- Email: email address
- Company: organization name
- Role: job title

If information is not found, use "NOT_FOUND".
Return as JSON.

Text:
{text}

分類

Classify the following text into one of these categories:
- POSITIVE
- NEGATIVE
- NEUTRAL

Consider tone, sentiment, and overall message.
Respond with only the category name.

Text: {text}
Category:

ベストプラクティス

実践項目	すること	避けること
指示	具体的かつ明確にする	曖昧にする
形式	出力形式を指定する	形式を決めつける
例	2～3 個の例を含める	複雑なタスクで例を使わない
制約	明確な境界を設ける	範囲を限定しない
長さ	必要に応じて最大長を設定する	無制限にする

プロンプトのテスト

1. エッジケースでテストする
2. 敵対的な入力を試す
3. 実行ごとの一貫性を確認する
4. 出力品質を測定する
5. トークン使用量を追跡する

例

入力：「要約用のプロンプトを作成してください」 **アクション：**長さの制約、重要なポイントの抽出、形式の指定を含むプロンプトを設計します

入力：「このプロンプトの出力を改善してください」 **アクション：**例を追加し、指示を明確にし、形式を指定して、反復的にテストします