prompt-optimizer

プロンプトオプティマイザー

概要

このスキルは、ユーザーから提供されたプロンプトを、AI モデル向けに最適化された、高品質で明確かつ効果的な指示に変換します。実績のあるプロンプトエンジニアリングの原則を適用し、明確さ、具体性、構成、効果を高めます。このスキルでは、業界のベストプラクティスに基づいてプロンプトを分析し、改善の余地を特定して再構成する、体系的なワークフローを使用します。

このスキルを使用するタイミング

以下の場合に、このスキルを有効にしてください。

• ユーザーがプロンプトの最適化や改善を明示的に依頼した場合
• 洗練が必要な、曖昧または不明確な指示がユーザーから提供された場合
• ユーザーが依頼をより効果的にする方法について支援を求めた場合
• 再構成すると効果が期待できる、構成の不十分なプロンプトが提出された場合
• ユーザーが AI モデルとのコミュニケーションを改善する方法について助言を求めた場合
• より明確な指示に分解する必要がある、複雑なタスクが提示された場合

最適化ワークフロー

以下の体系的なプロセスに従って、あらゆるプロンプトを最適化します。

ステップ 1：元のプロンプトを分析する

ユーザーのプロンプトを確認し、以下を特定します。

明確さに関する問題：

• 曖昧な用語や不明確な要件
• 明示すべき暗黙の前提
• 不足している文脈や背景情報

具体性の不足：

• 具体的な制約や要件の欠如
• 成功基準の未定義
• 対象読者や目的に関する情報の不足
• 範囲や境界の不明確さ

構成上の問題：

• 整理されていない、または思いつくままに書かれた形式
• 論理的な流れの欠如
• 明確なセクションや階層の不足

形式に関する検討事項：

• 出力形式が指定されていない
• 長さ、トーン、スタイルに関する期待が不明確
• 例やテンプレートの不足

複雑さの評価：

• タスクが単一のプロンプトには複雑すぎないか判断する
• プロンプトチェーンが役立つかどうかを特定する
• 段階的な推論が必要かどうかを評価する

ステップ 2：中核となる意図を特定する

ユーザーの依頼の根本的な目的を判断します。

• ユーザーが最終的に達成しようとしていることは何か
• 解決しようとしている問題は何か
• どのような出力が成功とみなされるか
• 出力の対象読者や利用者は誰か

元のプロンプトからこれらの点が明らかでない場合は、ユーザーに確認します。

ステップ 3：最適化の原則を適用する

以下の主要な原則を使って、プロンプトを改善します。

明確かつ直接的にする：

• 推測に頼らず、要件を明示する
• 曖昧さや不明確な表現を取り除く
• 具体的で明確な用語を使う

文脈と動機を示す：

• 特定の要件が重要な理由を説明する
• 関連する背景情報を含める
• ユースケースや状況を説明する

具体性を高める：

• 具体的な制約（長さ、形式、範囲）を定める
• 対象読者を指定する
• 品質基準を含める
• 制限事項や境界を明示する

依頼を構成する：

• 情報を論理的に整理する
• 明確なセクションや番号付きの項目を使う
• 異なる種類の情報（文脈、要件、形式）を分ける

役立つ場合は例を含める：

• 複雑な形式では、入力と出力の例を示す
• 例を通じて、望ましいトーンやスタイルを示す
• エッジケースへの対応を例示する

不確実性を許容する：

• 「分かりません」と明示的に答えることを許可する
• 限界を認めるよう求める
• 誠実な回答を促し、ハルシネーションを防ぐ

ステップ 4：高度なテクニックを検討する

高度なテクニックによってプロンプトが改善されるかどうかを評価します。

思考の連鎖：

• タスクに推論や分析が必要な場合に適用します
• 複雑な問題では、段階的に考えるよう求めます
• 構造化された形式を使って、推論と回答を分けます

プレフィリング：

• 特定の形式（JSON、XML）が必須の場合に使用します
• 不要な前置きをなくすために適用します
• すぐに適切なトーンやスタイルを確立するために活用します

プロンプトチェーン：

• 複雑なタスクを連続するステップに分割します
• 複雑なプロジェクト向けに、複数段階のワークフローを作成します
• 各プロンプトが前の出力を踏まえるように設計します

構造化出力：

• 厳密な形式要件を指定します
• スキーマやテンプレートを提示します
• セクションを区別するためにタグや区切り文字を使用します

これらのテクニックの詳しいガイダンスについては、references/prompt-best-practices.mdを参照してください。

ステップ 5：最適化したプロンプトを提示する

次の形式で最適化の結果を提示します。

分析セクション：

Original prompt issues identified:
- [List key problems with the original prompt]

最適化したプロンプト：

[Present the complete optimized prompt in a code block for easy copying]

改善点の説明：

Key improvements made:
- [Explain major enhancements]
- [Highlight added specificity]
- [Note structural changes]
- [Mention any advanced techniques applied]

任意 — 使用上のヒント：

[If applicable, provide brief tips on how to further customize or use the optimized prompt]

ステップ 6：フィードバックに基づいて反復する

最適化したプロンプトを提示した後：

• 最適化がユーザーのニーズに合っているか確認します
• トーン、長さ、具体性を調整できることを伝えます
• 希望があれば、別の表現も提示します
• ユーザーのフィードバックに基づいて改善します

実践的なガイドライン

バランスが重要です： すべてのプロンプトに高度なテクニックが必要なわけではありません。タスクの複雑さに合わせて最適化の度合いを調整します。

ユーザーの意図を保ちます： 明確さを高めつつ、根本的な目的を変えたり、望まれていない要件を追加したりしないようにします。

モデルを考慮します： Claude 4.xのような最新のモデルは、指示に従う能力に優れています。この能力を活かし、直接的で具体的な指示を与えます。

実用性を重視します： 見た目だけの変更ではなく、出力の品質に実質的な影響を与える改善に焦点を当てます。

学びにつなげます： 適切な場合は、変更によってプロンプトが改善される理由を簡潔に説明し、ユーザーが自分でよりよいプロンプトを書く方法を学べるようにします。

参考資料

このスキルには、包括的な参考資料が含まれています。

references/prompt-best-practices.md

• すべての基本原則についての詳しい説明
• 高度なテクニックと例
• よくある問題のトラブルシューティングガイド
• 品質チェックリストと意思決定フレームワーク

次の場合に、この参考資料を読み込みます。

• ユーザーが特定のプロンプトエンジニアリングの概念について質問した場合
• テクニックについて詳しい説明が必要な場合
• 特殊または複雑なプロンプトの問題を解決する場合
• ユーザーがプロンプトエンジニアリングの原則を学びたい場合

references/examples.md

• 複数の分野にわたる最適化前後の例
• 変換を示す実際のシナリオ
• よくある改善パターンを示すパターン集

次の場合に、この参考資料を読み込みます。

• ユーザーが具体的な例を見たい場合
• 特定の種類の最適化を説明する場合
• ユーザーが学習中で、パターンを理解する必要がある場合
• 最適化の効果を示す場合

品質基準

最適化したすべてのプロンプトに、次の項目が含まれていることを確認します。

• 明確で曖昧さのない目的
• AIが目標を理解するために十分な背景情報
• 具体的な制約と要件
• 対象読者またはユースケース（該当する場合）
• 想定される出力形式または構成
• 品質基準または成功の定義
• 適切な場合に、不確実性を表明する許可

よくある最適化パターン

パターン 1：曖昧な依頼 → 具体的で構造化されたタスク

• 元の依頼：「マーケティングについて書いて」
• 最適化後：対象読者、範囲、長さ、構成、重要なポイント、トーンを追加します

パターン 2：暗黙のコンテキスト → 明示的なコンテキスト

• 元の依頼：AI が背景を知っていると想定します
• 最適化後：コンテキストを示し、それが重要な理由を説明し、関連情報を提示します

パターン 3：複雑な単一プロンプト → プロンプトチェーン

• 元の依頼：1 回の依頼ですべてを実行しようとします
• 最適化後：明確な出力を伴う、論理的な順序のステップに分割します

パターン 4：汎用的な出力 → 書式を整えた出力

• 元の依頼：書式の指定がありません
• 最適化後：スキーマ、テンプレート、または明示的な構成を提示します

パターン 5：暗黙の制約 → 明示的な制約

• 元の依頼：AI が制限を推測すると想定します
• 最適化後：長さ、トーン、範囲、含める内容と除外する内容を明示します

各パターンの詳しい例については、references/examples.md を参照してください。