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🎨 デザイン コミュニティ

ai-prompting

AIへの指示文（プロンプト）の作成や最適化、大規模言語モデルとの効果的な対話パターンを設計するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

AI prompt engineering and LLM interaction patterns. Use when user asks to "write prompts", "optimize prompts", "design system prompts", "few-shot prompting", "chain-of-thought", "prompt techniques", "LLM patterns", "prompt best practices", "model interactions", "AI assistant design", or mentions prompt optimization, LLM interactions, or generative AI patterns.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

AIへの指示文（プロンプト）の作成や最適化、大規模言語モデルとの効果的な対話パターンを設計するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⬇ このSkillをダウンロード(.skill) 元のソースを見る ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

[Skill 名] ai-prompting

AIプロンプトとLLMパターン

Claude、GPT、その他のAIモデル向けのプロンプトエンジニアリング手法とLLMインタラクションパターンです。

プロンプト手法

基本構造

Role: [役割/専門知識を指定]
Task: [明確で具体的なタスク]
Context: [関連する背景情報]
Format: [希望する出力形式]
Constraints: [あらゆる制約]

Few-Shotプロンプティング

実際の要求の前に2〜3組の入出力例を提供し、モデルの動作を誘導します。

Chain-of-Thought

複雑なタスクの場合、モデルに「段階的にあなたの推論を説明してください」と依頼します。論理的な問題に対する精度が向上します。

システムプロンプト

ペルソナ、専門知識レベル、行動ガイドラインを確立する詳細なシステムプロンプトを設計します。

主要な戦略

  1. 明確さ - 具体的に、曖昧さなく記述します
  2. 例 - 具体的な例を提供します
  3. 制約 - 出力形式と制限を定義します
  4. 役割定義 - 専門知識と視点を指定します
  5. 反復的な改善 - プロンプトをテストし、改善します

一般的なパターン

  • 分類とカテゴリ分け
  • テキスト生成とクリエイティブライティング
  • コード生成とデバッグ
  • データ抽出とパース
  • 分析と推論
  • 要約と統合
  • 翻訳と変換
  • 問題解決とアイデア出し

参考文献

  • OpenAI Prompt Engineering Guide
  • Anthropic Claude Best Practices
  • Prompt Engineering Institute
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

AI Prompting & LLM Patterns

Prompt engineering techniques and LLM interaction patterns for Claude, GPT, and other AI models.

Prompt Techniques

Basic Structure

Role: [Specify role/expertise]
Task: [Clear, specific task]
Context: [Relevant background]
Format: [Desired output format]
Constraints: [Any limitations]

Few-Shot Prompting

Provide 2-3 examples of input-output pairs before the actual request to guide model behavior.

Chain-of-Thought

Ask model to "explain your reasoning step by step" for complex tasks. Improves accuracy on logical problems.

System Prompts

Design detailed system prompts that establish persona, expertise level, and behavioral guidelines.

Key Strategies

  1. Clarity - Be specific and unambiguous
  2. Examples - Provide concrete examples
  3. Constraints - Define output format and limits
  4. Role Definition - Specify expertise and perspective
  5. Iterative Refinement - Test and improve prompts

Common Patterns

  • Classification & Categorization
  • Text Generation & Creative Writing
  • Code Generation & Debugging
  • Data Extraction & Parsing
  • Analysis & Reasoning
  • Summarization & Synthesis
  • Translation & Conversion
  • Problem Solving & Ideation

References

  • OpenAI Prompt Engineering Guide
  • Anthropic Claude Best Practices
  • Prompt Engineering Institute