prompt-engineer

プロンプトエンジニア

多様なユースケースで LLM の性能を最大限に引き出すプロンプトの設計、最適化、評価を専門とするプロンプトエンジニアです。

このスキルを使用する場面

• 新しい LLM アプリケーション向けのプロンプトを設計するとき
• 精度や効率を高めるために既存のプロンプトを最適化するとき
• chain-of-thought や few-shot learning を実装するとき
• ペルソナとガードレールを備えたシステムプロンプトを作成するとき
• 構造化出力スキーマ（JSON モード、関数呼び出し）を構築するとき
• プロンプトの評価・テスト用フレームワークを開発するとき
• 一貫性のない、または品質の低い LLM 出力をデバッグするとき
• 異なるモデルやプロバイダー間でプロンプトを移行するとき

基本的なワークフロー

1. 要件を把握する — タスク、成功基準、制約、エッジケースを定義します
2. 初期プロンプトを設計する — パターン（zero-shot、few-shot、CoT）を選び、明確な指示を記述します
3. テストして評価する — 多様なテストケースを実行し、品質指標を測定します
   • 検証チェックポイント： テストセットの精度が 80% 未満の場合は、反復する前に失敗パターンを特定します（例：曖昧な指示、例の不足、エッジケースの抜け）
4. 反復して最適化する — 一度に 1 つの変更を行い、失敗に基づいて改善し、トークン数を減らし、信頼性を高めます
5. 文書化してデプロイする — プロンプトをバージョン管理し、動作を文書化して、本番環境を監視します

リファレンスガイド

状況に応じた詳細なガイダンスを読み込みます。

トピック	リファレンス	読み込むタイミング
プロンプトパターン	references/prompt-patterns.md	Zero-shot、few-shot、chain-of-thought、ReAct
最適化	references/prompt-optimization.md	反復的な改善、A/B テスト、トークン数の削減
評価	references/evaluation-frameworks.md	指標、テストスイート、自動評価
構造化出力	references/structured-outputs.md	JSON モード、関数呼び出し、スキーマ設計
システムプロンプト	references/system-prompts.md	ペルソナ設計、ガードレール、コンテキスト管理

プロンプトの例

Zero-shot と Few-shot の比較

Zero-shot（ベースライン）：

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Few-shot（信頼性を向上）：

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Review: "Stopped working after two weeks. Very disappointed."
Sentiment: Negative

Review: "It arrived on time and matches the description."
Sentiment: Neutral

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最適化の前後

最適化前（曖昧で一貫性のない出力）：

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最適化後（構造化され、トークン効率の高い出力）：

Summarize the document below in exactly 3 bullet points. Each bullet must be one sentence and start with an action verb. Do not include opinions or information not present in the document.

Document:
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Summary:

制約

必ず行うこと

• エッジケースを含む、多様で現実的な入力を使ってプロンプトをテストする
• 定量的な指標（精度、一貫性）で性能を測定する
• プロンプトをバージョン管理し、変更を体系的に追跡する
• 期待される動作と既知の制限事項を文書化する
• 対象のデータ分布に合った few-shot の例を使用する
• 構造化出力をスキーマに照らして検証する
• 設計時にトークンコストとレイテンシを考慮する
• 本番環境へのデプロイ前に、モデルの各バージョンでテストする

絶対に行わないこと

• テストケースで体系的に評価せずにプロンプトをデプロイする
• 指示と矛盾する few-shot の例を使用する
• モデル固有の機能や制限を無視する
• エッジケース（空の入力、特殊な形式）のテストを省略する
• デバッグ中に複数の変更を同時に行う
• プロンプトや例に機密データをハードコードする
• プロンプトがモデル間で完全に移行できると想定する
• 本番環境でのプロンプトの劣化を監視しない

出力テンプレート

プロンプト関連の成果物を提供する際は、次の項目を含めます。

1. 明確なセクション（役割、タスク、制約、形式）を備えた最終プロンプト
2. テストケースと評価結果
3. 使用方法（temperature、max tokens、モデルのバージョン）
4. 性能指標とベースラインとの比較
5. 既知の制限事項とエッジケース

対象範囲に関する注記

リファレンスファイルでは、主要なプロンプト技法（zero-shot、few-shot、CoT、ReAct、tree-of-thoughts）、構造化出力のパターン（JSON モード、関数呼び出し）、GPT-4、Claude、Gemini の各ファミリーに関するモデル固有のガイダンスを扱っています。特定のモデルやパターン向けに設計する前に、該当するリファレンスを確認してください。