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prompt-optimizer

prompt-optimizer

github.com/nextaltairエージェントワークフロー085 回インストール4 週間前に更新
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prompt-optimizer について

prompt-optimizerは、曖昧な要求を明確でテスト可能なプロンプト仕様に変換するスキルです。EARSパターン、領域理論、具体例、構造化プロンプトの枠組みを組み合わせます。

主な機能

  1. 01EARS形式で要求を変換
  2. 02領域理論に基づく根拠付け
  3. 03具体的なシナリオとデータの抽出
  4. 04構造化されたプロンプトの生成
  5. 05複雑な条件や非機能要件への対応

活用シーン

  1. 01曖昧な機能要求の具体化
  2. 02自然言語をテスト可能な仕様に変換
  3. 03トリガーと測定基準の追加
  4. 04複数関係者や複雑なロジックへの対応

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/nextaltair/altairs-agent-dev-kit --skill prompt-optimizer

インストール後、Claude Code で/prompt-optimizerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

.security-scan-passed
references/
advanced_techniques.md
domain_theories.md
ears_syntax.md
examples.md

詳細

Prompt Optimizer

Overview

Optimize vague prompts into precise, actionable specifications using EARS (Easy Approach to Requirements Syntax) - a Rolls-Royce methodology for transforming natural language into structured, testable requirements.

Methodology attribution: EARS + domain-theory grounding の組み合わせは外部記事に着想を得たもの (出典は frontmatter metadata.origin)。

Four-layer enhancement process:

  1. EARS syntax transformation - Convert descriptive language to normative specifications
  2. Domain theory grounding - Apply relevant industry frameworks (GTD, BJ Fogg, Gestalt, etc.)
  3. Example extraction - Surface concrete use cases with real data
  4. Structured prompt generation - Format using Role/Skills/Workflows/Examples/Formats framework

When to Use

Apply when:

  • User provides vague feature requests ("build a dashboard", "create a reminder app")
  • Requirements lack specific conditions, triggers, or measurable outcomes
  • Natural language descriptions need conversion to testable specifications
  • User explicitly requests prompt optimization or requirement refinement

Six-Step Optimization Workflow

Step 1: Analyze Original Requirement

Identify weaknesses:

  • Overly broad - "Add user authentication" → Missing password requirements, session management
  • Missing triggers - "Send notifications" → Missing when/why notifications trigger
  • Ambiguous actions - "Make it user-friendly" → No measurable usability criteria
  • No constraints - "Process payments" → Missing security, compliance requirements
Step 2: Apply EARS Transformation

Convert requirements to EARS patterns. See references/ears_syntax.md for complete syntax rules.

Five core patterns:

  1. Ubiquitous: The system shall <action>
  2. Event-driven: When <trigger>, the system shall <action>
  3. State-driven: While <state>, the system shall <action>
  4. Conditional: If <condition>, the system shall <action>
  5. Unwanted behavior: If <condition>, the system shall prevent <unwanted action>

Quick example:

Before: "Create a reminder app with task management"

After (EARS):
1. When user creates a task, the system shall guide decomposition into executable sub-tasks
2. When task deadline is within 30 minutes AND user has not started, the system shall send notification with sound alert
3. When user completes a sub-task, the system shall update progress and provide positive feedback

Transformation checklist:

  • Identify implicit conditions and make explicit
  • Specify triggering events or states
  • Use precise action verbs (shall, must, should)
  • Add measurable criteria ("within 30 minutes", "at least 8 characters")
  • Break compound requirements into atomic statements
  • Remove ambiguous language ("user-friendly", "fast")
Step 3: Identify Domain Theories

Match requirements to established frameworks. See references/domain_theories.md for full catalog.

Common domain mappings:

  • Productivity → GTD, Pomodoro, Eisenhower Matrix
  • Behavior Change → BJ Fogg Model (B=MAT), Atomic Habits
  • UX Design → Hick's Law, Fitts's Law, Gestalt Principles
  • Security → Zero Trust, Defense in Depth, Privacy by Design

Selection process:

  1. Identify primary domain from requirement keywords
  2. Match to 2-4 complementary theories
  3. Apply theory principles to specific features
  4. Cite theories in enhanced prompt for credibility
Step 4: Extract Concrete Examples

Generate specific examples with real data:

  • User scenarios: "When user logs in on mobile device..."
  • Data examples: "Product: 'Laptop', Price: $999, Stock: 15"
  • Workflow examples: "Task: Write report → Sub-tasks: Research (2h), Draft (3h), Edit (1h)"

Examples must be realistic, specific, varied (success/error/edge cases), and testable.

Step 5: Generate Enhanced Prompt

Structure using the standard framework:

# Role
[Specific expert role with domain expertise]

## Skills
- [Core capability 1]
- [Core capability 2]
[List 5-8 skills aligned with domain theories]

## Workflows
1. [Phase 1] - [Key activities]
2. [Phase 2] - [Key activities]
[Complete step-by-step process]

## Examples
[Concrete examples with real data, not placeholders]

## Formats
[Precise output specifications:
- File types, structure requirements
- Design/styling expectations
- Technical constraints
- Deliverable checklist]

Quality criteria:

  • Role specificity: "Product designer specializing in time management apps" > "Designer"
  • Theory grounding: Reference frameworks explicitly
  • Actionable workflows: Clear inputs/outputs and decision points
  • Concrete examples: Real data, not "Example 1", "Example 2"
  • Measurable formats: Specific requirements, not "good design"
ステップ 6:最適化の結果を提示する

構造化された形式で出力します:

## Original Requirement
[User's vague requirement]

**Identified Issues:**
- [Issue 1: e.g., "Lacks specific trigger conditions"]
- [Issue 2: e.g., "No measurable success criteria"]

## EARS Transformation
[Numbered list of EARS-formatted requirements]

## Domain & Theories
**Primary Domain:** [e.g., Authentication Security]

**Applicable Theories:**
- **[Theory 1]** - [Brief relevance]
- **[Theory 2]** - [Brief relevance]

## Enhanced Prompt
[Complete Role/Skills/Workflows/Examples/Formats prompt]

---

**How to use:**
[Brief guidance on applying the prompt]

高度なテクニック

複雑なシナリオについては、references/advanced_techniques.md を参照してください:

  • 複数のステークホルダーが関わる要件 - ユーザーの種類ごとの EARS ステートメント
  • 非機能要件 - 定量化されたしきい値を含むパフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティ
  • 複雑な条件ロジック - ブール演算子を使った入れ子の条件

クイックリファレンス

推奨事項: ✅ 複合要件を分解する(要件ごとに EARS ステートメントを 1 つ作成する) ✅ 測定可能な基準を指定する(数値、期間、割合) ✅ エラーケースやエッジケースを含める ✅ 確立された理論に基づかせる ✅ 実際のデータを使った具体例を使用する

避けるべきこと: ❌ 曖昧な表現(「速い」「使いやすい」)を避ける ❌ 暗黙の知識を前提としない ❌ 1 つのステートメントに複数のアクションを混在させない ❌ 例にプレースホルダーを使用しない

リソース

必要に応じて、以下のリファレンスファイルを読み込んでください:

  • references/ears_syntax.md - EARS 構文規則の全容、5 つのパターンすべて、変換ガイドライン、利点
  • references/domain_theories.md - 10 のドメイン(生産性、UX、ゲーミフィケーション、学習、e コマース、セキュリティなど)に分類された 40 以上の理論
  • references/examples.md - 4 つの完全な変換例(先延ばし防止アプリ、e コマースの商品ページ、学習ダッシュボード、パスワードリセットのセキュリティ)。変換前後の比較と再利用可能なテンプレートを含みます
  • references/advanced_techniques.md - 複数のステークホルダーが関わる要件、非機能仕様、複雑な条件ロジックのパターン

リファレンスの読み込みが必要な場合:

  • EARS 構文の確認が必要 → ears_syntax.md
  • ドメイン理論の選定に幅広い選択肢が必要 → domain_theories.md
  • ユーザーが複数の最適化例を求めている → examples.md
  • 複数のステークホルダーが関わる複雑な要件、または非機能仕様がある → advanced_techniques.md

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