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prompts-chat — 厳選された AI プロンプトの発見と活用

prompts.chat コレクションから高品質なプロンプトを見つけて活用し、AI とのやり取り、ワークフロー、プロンプトエンジニアリングを向上させましょう。

リファレンス：prompts.chat — さまざまな AI タスクやワークフローに役立つプロンプトを集めた、コミュニティ主導のリポジトリです。

このスキルを使う場面

• 特定のタスクや分野に適した、よく練られたプロンプトのテンプレートが必要なとき
• AI ワークフローを最適化しており、実績のあるプロンプトのパターンを探しているとき
• プロンプトライブラリを構築したり、プロンプトのバージョンを管理したりするとき
• 不慣れな役割、タスク、ユースケース向けのプロンプトを探したいとき
• プロンプトの構成を改善して、応答品質の問題を解決したいとき

このスキルを使わない場面

• 主な作業が LLM アプリケーションフレームワーク全体の構築である場合 → pydantic-ai、crewai-multi-agent、または langgraph-human-in-the-loop を使用してください
• 主な作業が RLHF やファインチューニングによるプロンプト最適化である場合 → dspy、openrlhf-training、または moe-training を使用してください
• 主な作業がエージェントシステムの構築である場合 → エージェントハーネスやチーム設計には deep-agents-core、crewai-multi-agent、または harness2 を使用してください
• 主な作業が RAG パイプラインの構築である場合 → llamaindex または supabase-agent-skills を使用してください

手順

ステップ 1：必要なプロンプトを分類する

カテゴリとユースケースを特定します。

prompt_need:
  category: writing | coding | analysis | brainstorming | role-play | instruction-tuning | other
  use_case: single-task | template-library | workflow-pipeline | prompt-versioning
  domain: software | marketing | education | science | creative | business | other
  current_pain: quality | consistency | structure | discovery | version-control

ステップ 2：prompts.chat のデータを取得して調べる

prompts.chat リポジトリにアクセスし、関連するプロンプトを探します。

# Clone or fetch the latest prompts collection
git clone https://github.com/f/prompts.chat.git /tmp/prompts-chat 2>/dev/null || \
  curl -s https://api.github.com/repos/f/prompts.chat/contents/ | jq '.[] | select(.type=="dir") | .name'

# List available categories
ls /tmp/prompts-chat 2>/dev/null || echo "Use online repository"

ステップ 3：プロンプトを評価して選ぶ

候補となる各プロンプトについて、次の点を評価します。

1. 関連性：タスクや分野に合っていますか？
2. 品質：プロンプトの構成は明確で、よく整理されていますか？
3. 導入のしやすさ：変更せずにワークフローへ組み込めますか？
4. 再利用性：バリエーションを作るためのテンプレートとして機能しますか？

ステップ 4：プロンプトを自分の状況に合わせる

選んだプロンプトをカスタマイズします。

• プレースホルダーを具体的な状況に合わせて置き換える
• ワークフローに合わせて、トーン、長さ、出力形式を調整する
• 本格導入の前に、代表的な入力でテストする
• バリエーションやバージョンの変更を記録する

ステップ 5：プロンプトのバージョンを保存して管理する

プロジェクト用のローカルプロンプトライブラリを作成します。

# Example structure
prompts/
  ├── approved/
  │   ├── code-review.md
  │   ├── technical-writing.md
  │   └── summarization.md
  ├── drafts/
  └── VERSIONS.md  # Track changes

次の情報を記録します。

• ソース（prompts.chat またはカスタム）
• バージョンの日付
• 想定するユースケース
• 既知の制限事項やヒント

ステップ 6：ワークフローに組み込む

エージェントのワークフローにプロンプトを組み込みます。

# Reference prompt files in scripts
PROMPT=$(cat prompts/approved/technical-writing.md)
curl -s https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -d @- <<EOF
{
  "model": "gpt-4",
  "messages": [{"role": "system", "content": "$PROMPT"}]
}
EOF

ステップ 7：監視して反復する

プロンプトのパフォーマンスを追跡します。

• 最良の出力につながるプロンプトを記録する
• ユーザーからのフィードバックや自動品質指標を収集する
• パフォーマンスデータに基づいて改善する
• 改善点をコミュニティに共有する（任意）

例

例 1：コードレビュー用プロンプトを探す

目標：テンプレートプロンプトを使ってコードレビューの品質を向上させる

Search prompts.chat for "code review" or "code analysis" category
→ Find the "Code Review" prompt
→ Adapt it with your repo's standards and style guide
→ Store in `prompts/approved/code-review.md`
→ Use in code review workflows

例 2：コンテンツ作成用のプロンプトライブラリを構築する

目標：複数のトピックで一貫性のあるコンテンツを作成する

Collect prompts for:
  - SEO-optimized blog post writing
  - Social media caption generation
  - Newsletter content curation
  - Video script structuring
→ Store each in prompts/approved/
→ Version and document in VERSIONS.md
→ Integrate into content pipeline

例 3：プロンプトのバージョン管理と A/B テスト

目標：プロンプトの有効性を比較する

Create versions:
  - prompts/approved/summarization-v1.md (original)
  - prompts/approved/summarization-v2.md (refined)
→ Test both on sample inputs
→ Measure quality metrics (brevity, accuracy, completeness)
→ Keep best version, document learnings

ベストプラクティス

1. 厳選されたソースから始める — prompts.chat は実績が豊富です。基盤として活用しましょう
2. ソースを記録する — どのプロンプトがどこから来たのか、その理由とともに追跡しましょう
3. プロンプトをバージョン管理する — プロンプトをコードのように扱い、バージョンと変更を追跡しましょう
4. 導入前にテストする — 新規または変更したプロンプトを、代表的な入力で検証しましょう
5. 知見を共有する — プロンプトを改善したら、prompts.chat のようなコミュニティに貢献しましょう
6. ユースケースごとに分ける — 見つけやすいように、分野、役割、タスク別にプロンプトを整理しましょう
7. フィードバックループを維持する — どのプロンプトが最も効果的かデータを収集し、改善を繰り返しましょう
8. プロンプトの肥大化を避ける — あまり使われていないプロンプトは定期的に廃止または統合しましょう

他のスキルとの連携

• dspy — prompts.chat のプロンプトを、DSPy パイプラインのシードオプティマイザーとして使用します
• pydantic-ai — 厳選したプロンプトを Pydantic AI エージェントシステムに組み込みます
• crewai-multi-agent — 役割ごとのプロンプトを使って、マルチエージェントチームを構成します
• llm-wiki — 永続的なナレッジベースにプロンプトを保存し、バージョン管理します
• technical-writing — プロンプトを使って、ドキュメント作成のワークフローを構成します

参考資料

• prompts.chat GitHub
• OpenAI Prompt Engineering Guide
• Anthropic Prompt Writing Guide
• Prompt Engineering Guide (コミュニティ)