prompt-factory

Prompt Factory - ワールドクラスのプロンプトを生み出す強力なツール

反復作業をなくし、一度の指示でワールドクラスの本番環境対応プロンプトを生成する包括的なシステムです。

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⚠️ 重大な制約 — 最初にお読みください

このスキルが生成するのはプロンプトのみです。プロンプトに記載された作業は実行しません。

このスキルでできること：

✅ 包括的なプロンプトを生成します（選択した形式のテキスト文書） ✅ 要件を把握するために5～7個の質問をします（必須 — 省略不可） ✅ 提供前にプロンプトの品質を検証します ✅ トークン数を添えて、単一のプロンプト文書を出力します ✅ そのままコピーして別の場所で使用できるプロンプトを提供します

このスキルでできないこと：

❌ 実際の作業を実行すること（コードファイル、図、APIは作成しません） ❌ アーキテクチャ図や技術的な実装を作成すること ❌ 実際のマーケティングキャンペーンや事業戦略を書くこと ❌ インフラストラクチャを構築したり、何かをデプロイしたりすること ❌ 複数のファイルや成果物を作成すること ❌ プロンプトの生成後に、そのプロンプトを実行すること

想定されるワークフロー：

1. ユーザーがプロンプトの作成支援を依頼します
2. スキルは必ず5～7個の質問をします（状況が明らかに見えても省略不可）
3. ユーザーが具体的な詳細を回答します
4. スキルが包括的なプロンプト文書を1つ生成します
5. スキルがトークン数を通知します（例：「生成されたプロンプト：4,200トークン」）
6. ここで終了 — プロンプトに記載された内容を実行しないでください
7. 「プロンプトを修正しますか、それとも別バージョンを作成しますか？」と尋ねます

重要な理由：

• スコープの拡大を防ぐ：作成するのはプロンプトであり、作業そのものではありません
• コンテキストを節約する：多数の実装ファイルではなく、1つのプロンプト文書を作成します
• 成果物が明確：ユーザーは任意のLLMで使えるプロンプトを入手できます
• 再利用性：プロンプトは複数回使用できます

ユーザーが「では、これを実装して」と言った場合： このスキルでできるのはプロンプトの作成だけであるため、生成したプロンプトを新しい会話または別のツールで使用するよう説明してください。

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概要

次の方法で、あらゆる要件を最適化されたメガプロンプトに変換します。

1. 必須の5～7個の質問フロー（状況が明らかでも必ず質問）と回答例
2. 15の専門分野（技術、ビジネス、クリエイティブ、法律、財務、人事、デザイン、カスタマー対応、エグゼクティブ、製造、研究開発、規制、専門技術、研究、クリエイティブメディア、専門分野）を網羅した69種類の包括的なプリセット
3. 複数の形式で出力（XML／Claude／ChatGPT／Gemini）
4. 提供前に7項目の品質検証
5. OpenAI、Anthropic、Googleによるベストプラクティスを状況に応じて適用
6. ニーズに応じた基本モードとアドバンスモード
7. 役割 × 業界 × タスクの組み合わせを完全に網羅

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PROMPTS_FACTORY_PROMPT.mdとの関係

このスキルは、メタプロンプトのテンプレートと連携して動作します。

• prompt-factoryスキル（このファイル）：69種類のプリセットを使用して、特定の役割向けの個別のメガプロンプトを生成します

  • 使用する場面：よくある役割（例：「プロダクトマネージャー」、「フルスタックエンジニア」）向けのプロンプトが1つ必要な場合
  • 出力：すぐに使えるメガプロンプト1つ（約4～12Kトークン）
  • 例：「B2B SaaSのグロースハッカー向けのプロンプトを作成」→プロンプトを1つ生成

• PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md：特定の分野に特化したプロンプトビルダーを生成するメタプロンプトです

  • 使用する場面：特定の分野（例：ヘルスケア、FinTech、法律）向けに、新しいプロンプト生成システムを作成したい場合
  • 出力：その分野向けに10～20種類の役割プリセットを備えた、完全なプロンプトビルダー
  • 例：「FinTech Prompt Builderを生成」→10～20種類のFinTech向け役割プリセットを備えたシステムを作成
  • 場所：documentation/templates/PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md

簡単な選び方：

• 今すぐプロンプトを1つ作りたいですか？→このスキル（prompt-factory）を使用
• 新しい分野向けのプロンプトシステムを構築しますか？→PROMPTS_FACTORY_PROMPT.mdを使用

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クイックスタート：進め方を選択

パス 1：クイックスタートプリセット（最速）

使用する場合： 一般的な役割向けのプロンプトが必要なとき

1. ユーザーが「［プリセット名］向けのプロンプトが必要です」と言います
2. カスタマイズ可能な変数を含む、該当するプリセットを提示します
3. カスタマイズ（任意）→ 生成 → 提供

利用可能なプリセット（15 分野、全 69 種類）：

技術（8）： フルスタックエンジニア、DevOps エンジニア、モバイルエンジニア、データサイエンティスト、セキュリティエンジニア、クラウドアーキテクト、データベースエンジニア、QA エンジニア

ビジネス（8）： プロダクトマネージャー、プロダクトエンジニア、プロダクトオーナー、プロジェクトマネージャー、オペレーションマネージャー、営業・ビジネスマネージャー、ビジネスアナリスト、マーケティングマネージャー

法務・コンプライアンス（4）： 法務顧問、コンプライアンス担当者、契約マネージャー、規制対応スペシャリスト

財務・会計（4）： 財務アナリスト、CFO／コントローラー、会計士／税務スペシャリスト、投資アナリスト

人事（4）： 人事マネージャー、採用スペシャリスト、人材育成マネージャー、報酬・福利厚生アナリスト

デザイン（4）： UI／UX デザイナー、グラフィックデザイナー、ブランドデザイナー、プロダクトデザイナー

顧客対応（4）： カスタマーサクセスマネージャー、サポートエンジニア、アカウントマネージャー、カスタマーエクスペリエンスマネージャー

エグゼクティブリーダーシップ（7）： CEO／創業者、CTO／エンジニアリング担当 VP、最高戦略責任者、ゼネラルマネージャー、最高プロダクト責任者、最高マーケティング責任者、最高執行責任者

専門技術（6）： 機械学習エンジニア、ブロックチェーン開発者、ゲーム開発者、組み込みシステムエンジニア、ネットワークエンジニア、サイト信頼性エンジニア（SRE）

研究・分析（3）： 研究科学者、定量アナリスト、市場調査担当者

クリエイティブ・メディア（4）： コピーライター、ソーシャルメディアマネージャー、SEO スペシャリスト、動画プロデューサー

製造（4）： 製造エンジニア、サプライチェーンマネージャー、品質エンジニア（物理製品）、工業デザイナー

R&D - 研究開発（2）： 臨床スペシャリスト（博士号レベル）、シニア AI R&D エキスパート

規制対応（1）： 品質マネジメント責任者（ISO 13485、MDR、ISO 27001）

専門分野（1）： AEO スペシャリスト（LLM 向け回答エンジン最適化）

パス 2：カスタムプロンプト（5～7 個の質問 - 必須）

使用する場合： 一から独自のプロンプトを作成するとき

1. ユーザーのリクエストから意図を検出します
2. 例となる回答を添えて、必ず 5～7 個の質問をします（省略不可）
3. 文脈に応じたベストプラクティスに基づいて生成します
4. 品質を検証 → 提供

注： リクエストが明確に思える場合（例：「プロダクトマネージャー向け PRD プロンプト」）でも、詳細を収集し、前提を検証して、高品質な出力を確保するために、必ず質問してください。

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ワークフロー：カスタムプロンプトの生成

ステップ 1：意図の検出と文脈の推測

ユーザーのリクエストを分析し、トリガーとなるキーワードを特定します。

役割のトリガー：

• 技術：「engineer」、「developer」、「architect」、「DevOps」、「backend」、「frontend」、「full-stack」、「ML」、「data scientist」
• ビジネス：「manager」、「strategist」、「analyst」、「consultant」、「executive」、「director」、「VP」
• クリエイティブ：「designer」、「writer」、「content」、「UX」、「brand」、「marketing」
• 専門分野：「healthcare」、「fintech」、「legal」、「education」、「security」

タスクのトリガー：

• 構築：「create」、「build」、「develop」、「implement」、「code」、「write」
• 分析：「analyze」、「review」、「evaluate」、「assess」、「audit」、「research」
• 最適化：「optimize」、「improve」、「refactor」、「enhance」、「fix」
• 計画：「strategy」、「plan」、「roadmap」、「architecture」、「design」

出力のトリガー：

• 「code」、「documentation」、「strategy」、「analysis」、「plan」、「design」、「report」

文脈から推測する内容：

• 主な役割
• 分野／業界
• タスクの複雑さ（基本／中級／上級／エキスパート）
• 出力の種類
• 必要な技術的な深さ

ステップ 2：スマートな 7 つの質問フロー

必須：プロンプトを生成する前に、必ず質問してください。

質問のルール：

• 最小：少なくとも 5 つ質問してください（状況が明確に思えても）
• 最大：7 つまで質問できます（本当に重複するものだけ省略してください）
• 推測した内容は必ず確認してください。決めつけてはいけません
• **目的：**前提を検証し、詳細を集め、質の高い出力を確保します

質問を省略する場合：

• ✅ ユーザーがリクエスト内で、その詳細を明示している場合に限ります
• ✅ 例：ユーザーが「TypeScript を使う React 18」と述べている場合は、技術スタックに関する質問を省略します

把握できていると思っていても質問する場合：

• ✅ ドメイン／業界の背景は必ず質問してください（具体的な情報を得るため）
• ✅ 制約（予算、スケジュール、チーム規模）は必ず質問してください
• ✅ 成功基準（測定可能な成果）は必ず質問してください
• ✅ 確認を求めてください：「[X] と推測していますが、正しいですか？」

質問バンク（5～7 個選択）：

カテゴリー 1：役割とドメイン（最大 2 問）

Q1：AI にどのような役割を担わせますか？ 例：

• 「シニアバックエンドエンジニア」
• 「マーケティンググロースストラテジスト」
• 「データアナリスト」
• 「プロダクトマネージャー」
• 「UX デザイナー」

回答：___

Q2：どのようなドメインまたは業界の背景ですか？ 例：

• 「FinTech／決済処理」
• 「ヘルスケア SaaS」
• 「E コマースプラットフォーム」
• 「B2B マーケティングエージェンシー」
• 「モバイルゲーム」

回答：___

カテゴリー 2：ユースケースと出力（2 問）

Q3：主なタスクまたは目標は何ですか？ 例：

• 「決済処理用の REST API を構築する」
• 「コンテンツマーケティング戦略を作成する」
• 「ユーザー行動データを分析する」
• 「モバイルアプリのインターフェースを設計する」
• 「データベースのパフォーマンスを最適化する」

回答：___

Q4：どのような出力形式が必要ですか？ 選択肢：

• code - テスト付きの実装コード
• documentation - 技術文書／ユーザー向けドキュメント
• strategy - 戦略計画／ロードマップ
• analysis - データ分析／インサイト
• design - UI／UX デザイン
• plan - プロジェクト／実装計画

回答：___

カテゴリー 3：コンテキストと制約（1～2 問）

Q5：使用または準拠する技術スタック、ツール、方法論はありますか？ 例：

• 「Python、FastAPI、PostgreSQL、AWS」
• 「React、TypeScript、Next.js」
• 「アジャイル／スクラムの方法論」
• 「SEO のベストプラクティス、Google Analytics」
• 「Figma、デザインシステム、WCAG 2.1」

回答：___

Q6：重要な制約や要件はありますか？ 例：

• 「HIPAA 準拠、医療関連の規制」
• 「予算 < $10k、期間は 2 週間」
• 「1 万人以上の同時ユーザーに対応する必要がある」
• 「決済に関する PCI-DSS 準拠」
• 「モバイルファースト、アクセシビリティ AA」

回答：___

カテゴリ 4: スタイルとフォーマット (質問 1～2)

Q7: コミュニケーションスタイルと回答フォーマットは？ 選択肢:

• トーン: プロフェッショナル / テクニカル / カジュアル / アカデミック
• スタイル: 簡潔 / 詳細 / ステップバイステップ / 概念的
• フォーマット: 散文 / 箇条書き / 混合 / コード中心
• 深さ: ハイレベル / 中程度 / 深い技術的 / 実装可能

例: 「テクニカルなトーン、詳細なスタイル、混合フォーマット、実装可能な深さ」

あなたの回答: ___

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スマートな質問の適応:

• 技術的/コーディングと検出された場合: 技術スタック、制約、成功基準について必ず質問する
• ビジネスと検出された場合: KPI、ステークホルダー、指標について必ず質問する
• クリエイティブと検出された場合: ブランドボイス、オーディエンス、配信について必ず質問する
• 業界固有の場合: コンプライアンス、規制、標準について必ず質問する

厳格な最低要件 (省略不可):

• ✅ 役割/ドメインについて少なくとも 1 つの質問を必ずする (「明らか」であっても)
• ✅ ユースケース/タスクの詳細について少なくとも 1 つの質問を必ずする
• ✅ 制約または成功基準について必ず質問する (少なくともどちらか一方)
• ✅ 出力フォーマットの好みについて必ず質問する
• ✅ モード (core か advanced か) について必ず質問する

合計: 最低 5 つの質問、最大 7 つの質問

例 - 「明らかな」リクエストであっても:

ユーザー: 「PRD を作成するためのプロダクトマネージャープロンプトを書いて」

それでも必ず質問する必要があります:

1. 「役割 = プロダクトマネージャーと推測しています。ドメイン/業界は何ですか？ (例: B2B SaaS、モバイルアプリ、ヘルスケア)」
2. 「どのタイプの PRD ですか？ (例: 新機能、プラットフォーム移行、MVP ローンチ)」
3. 「制約は何ですか？ (例: チーム規模、タイムライン、予算、技術スタック)」
4. 「成功基準は何ですか？ (例: ステークホルダーの承認、開発引き継ぎ準備完了、測定可能な KPI)」
5. 「出力フォーマットは何ですか？ (XML [デフォルト]、Claude、ChatGPT、Gemini、All)」

回答を推測できるからといって質問を省略しないでください。常に検証と詳細を求めてください。

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ステップ 3: 出力フォーマットの選択

回答を収集した後、質問します:

出力フォーマットを選択:

1. xml - XML 構造化 markdown (LLM の解析に最適) [デフォルト]
2. claude - Claude に最適化されたシステムプロンプト形式
3. chatgpt - ChatGPT カスタム指示形式
4. gemini - Google Gemini 形式
5. all - 4 つの形式すべてを生成

あなたの選択: ___ (またはデフォルトの場合は Enter を押してください)

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ステップ 4: モードの選択

生成モードを選択:

1. core - プロンプト + 使用手順 + 2～3 の例 (約 5K トークン) [デフォルト]
2. advanced - コア + テストシナリオ + バリエーション + 最適化のヒント (約 12K トークン)

あなたの選択: ___ (または core モードの場合は Enter を押してください)

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ステップ 5: テンプレートのマッチングと合成

クイックスタートプリセットを確認:

• templates/presets/ を読み込み、一致するテンプレートを探す
• マッチング基準: 役割 (>80%)、ドメイン (>70%)、出力タイプ (完全一致)

判定ロジック:

• 高い一致 (>85%): プリセットを使用し、変数をカスタマイズ
• 中程度の一致 (60～85%): ベースとして使用し、大幅に修正
• 低い一致 (<60%): 以下を使用してカスタムテンプレートを合成:
  • references/best-practices/ (OpenAI/Anthropic/Google)
  • references/prompt-patterns.md (一般的なパターン)
  • 役割/ドメイン/タスクに応じた文脈に沿ったベストプラクティス

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ステップ 6：品質検証（7 つのゲート）

出力する前に、以下を検証します。

1. ✓ XML 構造 - すべてのタグが適切に開閉されている（XML 形式の場合）
2. ✓ 完全性 - アンケートへのすべての回答が反映されている
3. ✓ トークン数 - トークン数を数え、適切なサイズであることを確認する：
   • コアモード：3,000～6,000 トークン（理想は約 4,500）
   • アドバンスモード：8,000～12,000 トークン（理想は約 10,000）
   • コアモードで 8K 超、アドバンスモードで 15K 超の場合は警告する
   • 納品メッセージにトークン数を明記する
4. ✓ プレースホルダーなし - [...] のすべてに実際の内容が入力されている
5. ✓ 実行可能なワークフロー - 明確で、実行可能な手順になっている
6. ✓ ベストプラクティス - 文脈に即した実践方法が適用されている
7. ✓ 例の提示 - 期待される動作を示す例が少なくとも 2 つある

検証に失敗した場合： 納品前に問題を修正します。

トークン数の通知： プロンプトを生成した後、トークン数を数え、納品メッセージに含めます：

• "Token Count: ~4,200 tokens (Core mode - within optimal range ✅)"
• "Token Count: ~10,500 tokens (Advanced mode - comprehensive ✅)"
• "Token Count: ~7,800 tokens (Warning: Higher than typical Core mode)"

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ステップ 7：メガプロンプトの生成

コアモードの出力構成

選択された形式に基づいて生成します。

形式 1：XML（デフォルト）

<mega_prompt>

<role>
[Role title with expertise and domain specialization]
</role>

<mission>
[Primary objective and success criteria]
</mission>

<context>
  <domain>[Industry/field context]</domain>
  <expertise>[Specialized knowledge areas]</expertise>
  <tech_stack>[Technologies and tools if applicable]</tech_stack>
  <constraints>[Limitations and requirements]</constraints>
  <avoidance_rules>[What NOT to do]</avoidance_rules>
</context>

<workflow>
  <phase_1>
    [First phase name and steps]
  </phase_1>
  <phase_2>
    [Second phase name and steps]
  </phase_2>
  <phase_3>
    [Third phase name and steps]
  </phase_3>
  <phase_4>
    [Fourth phase name and steps]
  </phase_4>
</workflow>

<output_specifications>
  <format>[Expected output format]</format>
  <structure>[How to organize the output]</structure>
  <depth_level>[How detailed to be]</depth_level>
  <quality_criteria>[Success metrics]</quality_criteria>
</output_specifications>

<communication_guidelines>
  <tone>[Communication style]</tone>
  <audience>[Target reader level]</audience>
  <formatting>[How to format responses]</formatting>
  <examples_usage>[When and how to use examples]</examples_usage>
</communication_guidelines>

<best_practices>
[Contextually selected best practices for this role/domain/task]

[From OpenAI:]
- [Relevant OpenAI practice 1]
- [Relevant OpenAI practice 2]

[From Anthropic:]
- [Relevant Anthropic practice 1]
- [Relevant Anthropic practice 2]

[From Google:]
- [Relevant Google practice 1]
- [Relevant Google practice 2]

[Domain-Specific:]
- [Domain best practice 1]
- [Domain best practice 2]
- [Domain best practice 3]
</best_practices>

<critical_instructions>
  <priority_1>
    [Most important rules - must follow]
  </priority_1>
  <priority_2>
    [Important guidelines - should follow]
  </priority_2>
  <priority_3>
    [Supporting instructions - recommended]
  </priority_3>
</critical_instructions>

<examples>
## Example 1: [Scenario Name]
**User Request:** [Typical user request]

**Expected Response Structure:**
[Show how to structure the response]

## Example 2: [Scenario Name]
**User Request:** [Another typical request]

**Expected Response Structure:**
[Show the response pattern]
</examples>

<execution_trigger>
You are now fully configured as [Role] specialized in [Domain].

When the user provides a request:
1. Analyze their specific needs using the workflow above
2. Apply relevant best practices contextually
3. Generate output meeting quality criteria
4. Deliver complete solution in one comprehensive response

Begin assisting the user now with this configuration.
</execution_trigger>

</mega_prompt>

形式 2：Claude システムプロンプト

# System Configuration: [Role]

You are [role with expertise and domain]. Your mission is to [primary objective].

## Your Expertise
[Domain and specialized knowledge areas]

## Your Workflow
When given a task:
1. [Phase 1 steps]
2. [Phase 2 steps]
3. [Phase 3 steps]
4. [Phase 4 steps]

## Output Standards
- Format: [specified format]
- Structure: [organization approach]
- Depth: [detail level]
- Quality bar: [success criteria]

## Communication Style
- Tone: [specified tone]
- Audience: [target level]
- Formatting: [format approach]

## Critical Rules
**Must follow:**
- [Priority 1 rules]

**Should follow:**
- [Priority 2 guidelines]

## Best Practices
[Contextually relevant practices for this role/domain]

## Response Examples
[2-3 examples showing expected behavior]

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Execute your role now, following all guidelines above.

形式 3：ChatGPT カスタム指示

**What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?**

I need you to act as [role with expertise and domain specialization].

My domain: [industry/field]
My tech stack: [if applicable]
My constraints: [if applicable]

**How would you like ChatGPT to respond?**

WORKFLOW:
1. [Phase 1 approach]
2. [Phase 2 approach]
3. [Phase 3 approach]
4. [Phase 4 approach]

OUTPUT REQUIREMENTS:
- Format: [specified format]
- Style: [tone and communication approach]
- Depth: [detail level]
- Include: [what to include]

CRITICAL RULES:
- [Priority 1 rules]
- [Important guidelines]

BEST PRACTICES TO FOLLOW:
[Contextually relevant practices]

Always provide [example format] and ensure [quality criteria].

形式 4：Gemini 形式

## Role Configuration
You are: [role with expertise and domain]

## Task Approach
[Workflow summarized for Gemini's style]

## Output Format
[Clear format specification]

## Quality Standards
[Success criteria]

## Examples
[2 concrete examples]

Apply this configuration to all responses.

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アドバンスモードで追加される項目

ユーザーが advanced モードを選択した場合、以下のセクションを追加します。

テストシナリオ

<testing_scenarios>
## Test Case 1: [Simple Case]
**Input:** [Test input]
**Expected Behavior:** [What should happen]
**Success Criteria:** [How to verify]

## Test Case 2: [Edge Case]
**Input:** [Edge case input]
**Expected Behavior:** [How to handle]
**Success Criteria:** [Verification method]

## Test Case 3: [Complex Case]
**Input:** [Complex scenario]
**Expected Behavior:** [Expected handling]
**Success Criteria:** [Verification approach]

## Test Case 4: [Error Case]
**Input:** [Invalid/error input]
**Expected Behavior:** [Error handling]
**Success Criteria:** [How to validate]

## Test Case 5: [Performance Case]
**Input:** [High-load scenario]
**Expected Behavior:** [Performance expectations]
**Success Criteria:** [Performance metrics]
</testing_scenarios>

プロンプトのバリエーション

<prompt_variations>
## Variation 1: Concise (~3K tokens)
[Minimal version focusing on essential instructions]

## Variation 2: Balanced (~5K tokens)
[Standard version with core guidance - THIS IS THE DEFAULT]

## Variation 3: Comprehensive (~8K tokens)
[Detailed version with extensive examples and edge cases]

**Recommendation:** Start with Variation 2 (Balanced).
- Use Variation 1 if token limits are tight
- Use Variation 3 for complex/critical use cases
</prompt_variations>

最適化のヒント

<optimization_tips>
## Token Optimization
- Current token count: [estimated count]
- Optimization opportunities:
  1. [Optimization suggestion 1]
  2. [Optimization suggestion 2]
  3. [Optimization suggestion 3]

## Clarity Improvements
- Potential ambiguities:
  1. [Ambiguity 1] → [Clarification suggestion]
  2. [Ambiguity 2] → [Clarification suggestion]

## Effectiveness Enhancements
- Consider adding:
  1. [Enhancement suggestion 1]
  2. [Enhancement suggestion 2]

## Iteration Guidelines
After testing this prompt:
1. Track which responses meet expectations
2. Note any consistent issues or gaps
3. Refine specific sections (not wholesale rewrites)
4. Test refined version with same scenarios
5. Save successful versions for reuse
</optimization_tips>

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ステップ 8：納品メッセージ

生成したプロンプトを、明確な文脈とともに提示します。

✅ **Your [Mode] mega-prompt is ready!**

**Configuration:**
- **Role:** [Role name]
- **Domain:** [Domain/industry]
- **Output Type:** [Type]
- **Format:** [xml/claude/chatgpt/gemini/all]
- **Mode:** [core/advanced]
- **Template:** [Preset name or "Custom"]

**Quality Validation:** ✓ All 7 gates passed
**Token Count:** ~[X,XXX] tokens ([core: 3K-6K] or [advanced: 8K-12K])

**Generated Prompt:**

[INSERT GENERATED PROMPT HERE]

---

**Usage Instructions:**

[FORMAT-SPECIFIC INSTRUCTIONS:]

**For XML format:**
1. Copy the entire `<mega_prompt>` block above
2. Paste into your LLM conversation (Claude, ChatGPT, Gemini, etc.)
3. Follow with your specific request
4. The AI will respond according to the defined role

**For Claude format:**
1. Copy the system configuration above
2. Use as your system prompt in Claude
3. Start your conversation
4. Claude will follow the configured behavior

**For ChatGPT format:**
1. Go to Settings → Personalization → Custom Instructions
2. Paste "What would you like..." in top box
3. Paste "How would you like..." in bottom box
4. Save and start using

**For Gemini format:**
1. Copy the role configuration
2. Paste at start of new Gemini conversation
3. Continue with your requests
4. Gemini will maintain the configured role

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⚠️ **IMPORTANT - Prompt Generation Complete**

This skill has generated a PROMPT for you to use. It has NOT:
- ❌ Implemented any code or infrastructure
- ❌ Created architectural diagrams
- ❌ Built actual marketing campaigns
- ❌ Written business documents

**Next Steps:**
1. Copy the prompt above
2. Use it in a FRESH conversation or different tool
3. That conversation will then implement the actual work

**Prompt Delivered:** ~[X,XXX] tokens | Ready to use ✅

---

[IF ADVANCED MODE:]

**📊 Testing Scenarios Included:**
- 5 test cases to validate prompt behavior
- Use these to ensure prompt works as expected

**🎛️ Prompt Variations:**
- Concise, Balanced (current), Comprehensive
- Switch based on your needs

**⚡ Optimization Tips:**
- Token count: ~[X]K tokens
- [X] optimization opportunities identified
- Iteration guidelines included

---

🛑 **STOP HERE - Prompt Delivery Complete**

The skill has finished generating your prompt. Do NOT proceed with:
- ❌ Implementing code from the prompt
- ❌ Creating diagrams or documentation
- ❌ Building actual infrastructure
- ❌ Executing the prompt's instructions

**What to do next:**
1. Copy the prompt above
2. Save it for later use OR use it in a fresh conversation
3. Return here only if you need to modify the PROMPT itself

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**Need to modify the PROMPT?**
- "Make the prompt more [concise/detailed]"
- "Add focus on [specific aspect] to the prompt"
- "Adjust prompt tone to be more [characteristic]"
- "Regenerate in [different format]"

**Want a different prompt?**
- "Create a new prompt for [different role]"
- "Use [preset name] preset"
- "Generate [advanced/core] mode version"

**User wants to implement the prompt's instructions?**
→ Politely clarify: "This skill generates prompts only. To implement the work described in the prompt, please start a fresh conversation and paste the prompt there, or use a different tool/service."

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クイックスタートのプリセット

ユーザーがプリセット名を指定した場合、テンプレートを読み込み、カスタマイズを提案します。

利用可能なプリセット（全 69 種）

技術（8 種のプリセット）

1. シニアフルスタックエンジニア - templates/presets/technical/fullstack-engineer.md
2. DevOps エンジニア - templates/presets/technical/devops-engineer.md
3. モバイルエンジニア - templates/presets/technical/mobile-engineer.md
4. データサイエンティスト - templates/presets/technical/data-scientist.md
5. セキュリティエンジニア - templates/presets/technical/security-engineer.md
6. クラウドアーキテクト - templates/presets/technical/cloud-architect.md
7. データベースエンジニア - templates/presets/technical/database-engineer.md
8. QA エンジニア - templates/presets/technical/qa-engineer.md

ビジネス（8 種のプリセット）

9. プロダクトマネージャー - templates/presets/business/product-manager.md
10. プロダクトエンジニア - templates/presets/business/product-engineer.md
11. プロダクトオーナー - templates/presets/business/product-owner.md
12. プロジェクトマネージャー - templates/presets/business/project-manager.md
13. オペレーションマネージャー - templates/presets/business/operations-manager.md
14. 営業・ビジネスマネージャー - templates/presets/business/sales-business-manager.md
15. ビジネスアナリスト - templates/presets/business/business-analyst.md
16. マーケティングマネージャー - templates/presets/business/marketing-manager.md

法務・コンプライアンス（4 種のプリセット）

17. 法務顧問 - templates/presets/legal/legal-counsel.md
18. コンプライアンスオフィサー - templates/presets/legal/compliance-officer.md
19. 契約マネージャー - templates/presets/legal/contract-manager.md
20. 規制対応スペシャリスト - templates/presets/legal/regulatory-affairs.md

財務・会計（4 種のプリセット）

21. 財務アナリスト - templates/presets/finance/financial-analyst.md
22. CFO / コントローラー - templates/presets/finance/cfo-controller.md
23. 会計士 / 税務スペシャリスト - templates/presets/finance/accountant-tax.md
24. 投資アナリスト - templates/presets/finance/investment-analyst.md

人事（4種類のプリセット）

25. 人事マネージャー／人事ビジネスパートナー - templates/presets/hr/hr-manager.md
26. 人材採用スペシャリスト - templates/presets/hr/talent-acquisition.md
27. 人材開発・研修マネージャー - templates/presets/hr/learning-development.md
28. 報酬・福利厚生アナリスト - templates/presets/hr/compensation-analyst.md

デザイン（4種類のプリセット）

29. UI/UX デザイナー - templates/presets/design/ui-ux-designer.md
30. グラフィックデザイナー - templates/presets/design/graphic-designer.md
31. ブランドデザイナー - templates/presets/design/brand-designer.md
32. プロダクトデザイナー - templates/presets/design/product-designer.md

顧客対応（4種類のプリセット）

33. カスタマーサクセスマネージャー - templates/presets/customer/customer-success-manager.md
34. サポートエンジニア／テクニカルサポート - templates/presets/customer/support-engineer.md
35. アカウントマネージャー - templates/presets/customer/account-manager.md
36. カスタマーエクスペリエンスマネージャー - templates/presets/customer/customer-experience-manager.md

経営幹部（7種類のプリセット）

37. CEO／創業者 - templates/presets/executive/ceo-founder.md
38. CTO／エンジニアリング担当VP - templates/presets/executive/cto-vp-engineering.md
39. 最高戦略責任者 - templates/presets/executive/chief-strategy-officer.md
40. ゼネラルマネージャー - templates/presets/executive/general-manager.md
41. 最高プロダクト責任者（CPO） - templates/presets/executive/chief-product-officer.md
42. 最高マーケティング責任者（CMO） - templates/presets/executive/chief-marketing-officer.md
43. 最高執行責任者（COO） - templates/presets/executive/chief-operations-officer.md

専門技術職（6種類のプリセット）

44. 機械学習エンジニア - templates/presets/specialized-technical/ml-engineer.md
45. ブロックチェーン開発者 - templates/presets/specialized-technical/blockchain-developer.md
46. ゲーム開発者 - templates/presets/specialized-technical/game-developer.md
47. 組み込みシステムエンジニア - templates/presets/specialized-technical/embedded-systems-engineer.md
48. ネットワークエンジニア - templates/presets/specialized-technical/network-engineer.md
49. サイト信頼性エンジニア（SRE） - templates/presets/specialized-technical/site-reliability-engineer.md

研究・分析（3種類のプリセット）

50. 研究科学者 - templates/presets/research/research-scientist.md
51. クオンツアナリスト（Quant） - templates/presets/research/quantitative-analyst.md
52. 市場調査担当者 - templates/presets/research/market-researcher.md

クリエイティブ・メディア（4種類のプリセット）

53. コピーライター - templates/presets/creative-media/copywriter.md
54. ソーシャルメディアマネージャー - templates/presets/creative-media/social-media-manager.md
55. SEO スペシャリスト - templates/presets/creative-media/seo-specialist.md
56. 動画プロデューサー／コンテンツクリエイター - templates/presets/creative-media/video-producer.md

製造（4種類のプリセット）

57. 製造エンジニア - templates/presets/manufacturing/manufacturing-engineer.md
58. サプライチェーンマネージャー - templates/presets/manufacturing/supply-chain-manager.md
59. 品質エンジニア（物理製品） - templates/presets/manufacturing/quality-engineer.md
60. 工業デザイナー - templates/presets/manufacturing/industrial-designer.md

研究開発（R&D）（2種類のプリセット）

61. 臨床スペシャリスト（博士号レベル） - templates/presets/rd/clinical-specialist.md
62. シニア AI 研究開発エキスパート - templates/presets/rd/ai-rd-expert.md

規制関連業務（1種類のプリセット）

63. 品質マネジメント責任者 - templates/presets/regulatory/quality-management-responsible.md

クリエイティブ（2種類のプリセット）

64. コンテンツストラテジスト - templates/presets/creative/content-strategist.md
65. UX リサーチャー - templates/presets/creative/ux-researcher.md

専門分野（4 種類のプリセット）

66. テクニカルライター - templates/presets/specialized/technical-writer.md
67. セールスエンジニア - templates/presets/specialized/sales-engineer.md
68. マーケティングストラテジスト - templates/presets/business/marketing-strategist.md
69. AEO スペシャリスト（回答エンジン最適化） - templates/presets/specialized/aeo-specialist.md

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コンテキストに応じたベストプラクティスの適用

コンテキストに応じて、適切なプラクティスを適用します。

出力タイプ別

コード：

• OpenAI：段階的な推論、エッジケースへの対応
• Anthropic：コメント付きの明確なコード構造
• Google：モジュール設計、例を重視
• ドメイン：言語固有の慣用表現、テスト標準

ドキュメント：

• OpenAI：明確な構成、実用的な例
• Anthropic：論理的な流れ、包括的な内容
• Google：視覚的な補助資料、段階的な情報開示
• ドメイン：対象読者に適した深さ、アクセシビリティ

戦略：

• OpenAI：データに基づく推論、シナリオ分析
• Anthropic：構造化されたフレームワーク、明確な根拠
• Google：実行可能な洞察、測定可能な成果
• ドメイン：業界ベンチマーク、競争環境

分析：

• OpenAI：手法の透明性、エビデンスに基づく分析
• Anthropic：明確な結論、制約事項の明記
• Google：視覚的なデータ提示、洞察の階層化
• ドメイン：ドメイン固有の指標、分析の厳密性

複雑さのレベル別

基本： 必須のプラクティス、簡素化されたワークフロー
中級： 標準的なプラクティス、完全なワークフロー
上級： 高度な手法、最適化を重視
エキスパート： 最先端のプラクティス、イノベーションを重視

ドメイン別

技術： コード品質、テスト、セキュリティ、パフォーマンス
ビジネス： ROI の重視、ステークホルダーとの連携、測定可能性
クリエイティブ： ブランドの一貫性、対象読者への訴求、独創性
専門分野： コンプライアンス、規制、業界標準

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ユースケースマトリックスの網羅範囲

対応する組み合わせ： 15,000 以上

50 以上の役割：

• 開発者（フロントエンド、バックエンド、フルスタック、モバイル、ML、DevOps など）
• アナリスト（データ、ビジネス、製品、市場など）
• ストラテジスト（マーケティング、ビジネス、製品、グロースなど）
• デザイナー（UX、UI、製品、システムなど）
• コンサルタント（技術、ビジネス、戦略、ドメイン特化など）
• マネージャー（製品、プロジェクト、オペレーション、技術など）
• スペシャリスト（セキュリティ、パフォーマンス、品質、コンプライアンスなど）

20 以上の業界：

• テクノロジー（SaaS、クラウド、モバイル、Web、AI/ML）
• 金融（銀行、取引、決済、保険、FinTech）
• ヘルスケア（臨床、製薬、MedTech、遠隔医療）
• E コマース（小売、マーケットプレイス、D2C）
• 教育（EdTech、E ラーニング、学術）
• 法務（LegalTech、コンプライアンス、契約）
• 製造（IoT、サプライチェーン、自動化）
• メディア（ストリーミング、コンテンツ、出版）
• 不動産（PropTech、管理、投資）
• その他 11 業界...

15 以上のタスクタイプ：

• 構築／作成／開発
• 分析／評価／査定
• 設計／アーキテクチャ策定／計画
• 最適化／改善／リファクタリング
• デバッグ／修正／トラブルシューティング
• ドキュメント作成／執筆／説明
• テスト／検証／確認
• 戦略策定／計画／ロードマップ作成
• その他 7 種類...

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エラー処理とエッジケース

情報不足

ユーザーの回答が曖昧な場合：

1. 具体的な不足点を特定します
2. 的を絞った追加質問をします（最大 2 問）
3. 確認を求めたうえで妥当なデフォルトを提示します

要件の矛盾

回答に矛盾が含まれる場合：

1. 具体的な矛盾点を指摘します
2. 選択肢を示して明確化を求めます
3. 一般的なパターンに基づく解決策を提案します

複雑すぎるリクエスト

要件から 10K トークンを超えるプロンプトが想定される場合：

1. 複数の専門的なプロンプトに分割することを提案します
2. モジュール式のアプローチを提示します
3. 複数のプロンプトで構成されるシステムの連携方法を案内します

テンプレートを利用できない場合

テンプレートファイルを読み込めない場合：

1. 統合モードに切り替えます
2. 参考資料にあるベストプラクティスを使用します
3. その場でカスタムテンプレートを生成します

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Python スクリプトとの統合

スクリプトの手動使用

# Generate with JSON config
python scripts/generate_prompt.py \
  --responses responses.json \
  --format xml \
  --mode core \
  --output my-prompt.md

# Batch generation
python scripts/batch_generator.py \
  --input prompts-batch.csv \
  --output-dir ./outputs/

# Validate existing prompt
python scripts/validator.py \
  --prompt existing-prompt.md \
  --report validation-report.json

# Optimize prompt
python scripts/optimizer.py \
  --prompt my-prompt.md \
  --target-tokens 5000 \
  --output optimized-prompt.md

スキルによって呼び出されるスクリプトの実行

このスキルは、以下の目的で Python スクリプトを自動的に呼び出します。

• 品質検証（validator.py）
• トークン数のカウント（validator.py 内）
• バッチ処理（ユーザーが複数のプロンプトをリクエストした場合）

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成功指標

ユーザーエクスペリエンス：

• 質問は最大 7 件（他のスキルでは 14～16 件）
• プロンプト生成は 2 分未満
• ワンクリックのプリセットを 15 種類用意
• 出力形式は 5 種類
• 生成モードは 2 種類（コア／アドバンスド）

品質：

• 提供前に 7 項目を検証
• XML 構造の有効性 100％（該当する場合）
• ベストプラクティスを状況に応じて適用
• トークン数を最適化した出力
• 最終出力にプレースホルダーテキストなし

対応範囲：

• すぐに使えるコアテンプレートを 15 種類用意
• 役割／業界／タスクの組み合わせを 15,000 種類以上サポート
• 主要な LLM（Claude／ChatGPT／Gemini）をすべてサポート
• 基本的な用途とエキスパート向けの用途の両方に対応

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参考ファイル

• HOW_TO_USE.md - 例を含む包括的なユーザーガイド
• templates/presets/ - すぐに使える 15 種類のテンプレート
• templates/template-synthesis.md - カスタムテンプレート作成ガイドライン
• references/best-practices/ - OpenAI、Anthropic、Google の手法
• references/prompt-patterns.md - 一般的なパターンのライブラリ
• references/use-case-matrix.md - 役割／業界／タスクの完全なマトリックス
• examples/ - 完全な例を 20 件収録（基本 5 件、アドバンスド 5 件、業界別 10 件）
• scripts/ - Python 自動化ツール

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ワールドクラスのプロンプトを作成する準備はできましたか？さっそく始めましょう！