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testing
85信頼性の高いテスト自動化を構築
弱いテストはリリースを遅らせ、リグレッションを見逃します。このスキルは、テスト戦略、TDD、自動化、カバレッジレビュー、Playwright による Web チェックをガイドします。
コーディング＆開発 表示
スキル prompt-optimization
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prompt-optimization
v1.0.1 コンテンツリビジョン r1 安全 ⚙️ 外部コマンド
LLMプロンプトとエージェント指示の最適化
弱いプロンプトはモデル出力の一貫性を損ない、AI機能開発を遅らせます。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code向けに、プロンプト、例、制約、出力形式を構造化するのに役立ちます。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "prompt-optimization" from https://skillstore.io/skills/89jobrien-prompt-optimization.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/89jobrien-prompt-optimization/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「prompt-optimization」を使用しています。 コードレビューエージェント向けのシステムプロンプトを作成してください。
期待される結果:
- レビュアーの役割と範囲を定義します。
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性、ベストプラクティスのチェック項目を列挙します。
- 各問題について、重大度、根拠、説明、提案される修正を要求します。
「prompt-optimization」を使用しています。 一貫性のない応答を改善するために、サポートのトリアージプロンプトを改善してください。
期待される結果:
- 明確なチケットカテゴリとエスカレーションルールを追加します。
- 緊急、通常、不完全なリクエストの例を含めます。
- ルーティング判断のための簡潔な応答形式を指定します。
「prompt-optimization」を使用しています。 データラベリングプロンプトにfew-shot例を追加してください。
期待される結果:
最適化されたプロンプトには、代表的なラベル、エッジケース、拒否のガイダンス、不確実な判断に対する必須の説明が含まれます。
セキュリティ監査
安全v6 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く
The static analyzer flagged Markdown code fences as Ruby or shell backtick execution. Review of SKILL.md shows these are prompt examples and fenced Markdown blocks, not executable commands. No prompt injection attempt or malicious intent was found.
1
スキャンされたファイル
142
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
リスク要因
最新の完了済み静的・セマンティック監査では、確認済みのセキュリティ検出事項は見つかりませんでした。これは、スキルに副作用がないことを証明するものではありません。
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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https://skillstore.io/skills/89jobrien-prompt-optimization/audits/6?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/89jobrien-prompt-optimization?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/89jobrien-prompt-optimization?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/89jobrien-prompt-optimization/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/89jobrien-prompt-optimization.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
Joseph OBrien. (2026). prompt-optimization security audit report (audit version 6) [Author version 1.0.1]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/89jobrien-prompt-optimization/audits/6BibTeX形式の引用
@techreport{joseph-obrien-89jobrien-prompt-optimization-2026,
author = {Joseph OBrien},
title = {prompt-optimization security audit report (audit version 6)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {6},
url = {https://skillstore.io/skills/89jobrien-prompt-optimization/audits/6},
note = {Author version 1.0.1}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "prompt-optimization security audit report (audit version 6)"
version: "1.0.1"
type: report
authors:
- name: "Joseph OBrien"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/89jobrien-prompt-optimization/audits/6"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:89jobrien-prompt-optimization:audit:6"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 55
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
100
仕様準拠
作成できるもの
エージェント指示の設計
役割、境界、期待される出力を含む、AIエージェント向けの構造化されたシステムプロンプトを作成します。
レビューワークフローの改善
広範なレビュー依頼を、基準、重大度ラベル、アクション重視の出力を備えた明確なプロンプトに変換します。
プロンプトパターンの標準化
ワークフロー全体で一貫したモデル動作を必要とするチーム向けに、再利用可能なプロンプト構造を文書化します。
これらのプロンプトを試す
基本プロンプトの改善
このプロンプトを明確さ、制約、出力形式の観点で最適化してください: [paste prompt]. 主要な変更点を簡単な言葉で説明してください。
システムプロンプトの作成
[agent or feature]向けのシステムプロンプトを作成してください。役割、タスク、境界、入力、出力形式、2つの成功基準を含めてください。
Few-Shot例の追加
このタスクプロンプトを、3つのfew-shot例を含めて書き直してください。典型的なケース、エッジケース、失敗ケースを含めてください。
エージェントワークフローの設計
[goal]のために、この複数ステップのAIワークフローを最適化してください。各ステップのエージェントの役割、引き継ぎ、検証チェック、プロンプトセクションを定義してください。
ベストプラクティス
- 例を追加する前に、ユーザーの目標、利用可能な入力、必要な出力から始めます。
- モデルが避けるべきこと、または拒否すべきことを示すエッジケースを含めます。
- 本番環境で使用する前に、代表的なタスクで改訂後のプロンプトをテストします。
回避
- 対象読者、制約、成功基準を定義せずに、より良い結果を求めること。
- タスク指示、例、フォーマットルールを、構造化されていない1つの段落に混在させること。
- 1つの良い応答を、プロンプトが信頼できる証拠として扱うこと。
よくある質問
このスキルは何を最適化しますか？
LLMタスク、AIエージェント、システム指示、例、制約、出力形式のためにプロンプトを最適化します。
ClaudeとCodex向けのプロンプトを作成できますか？
はい。Claude、Codex、Claude Code、および類似のLLMツールに適用できるプロンプト構造を提供します。
ベンチマークを実行しますか？
いいえ。プロンプト設計のガイダンスは提供しますが、テストの実行やベンチマーク結果の収集は行いません。
few-shot promptingをサポートしていますか？
はい。典型的なケースやエッジケースを含む、入力例と出力例を推奨します。
システムプロンプトの作成を支援できますか？
はい。役割、タスクの境界、制約、必要な応答形式を含むシステムプロンプトを構造化できます。
これは安全性レビュー用のツールですか？
いいえ。プロンプトの明確さは改善できますが、機密性の高い、または高リスクなワークフローには、別途安全性レビューが必要です。
開発者情報
作成者
Joseph OBrienライセンス
MIT
作者バージョン
v1.0.1
Skillstore リビジョン
r1
参照
c4037264bbd363c572662d6154a3ab28f5ca4f53
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
22 ダウンロード · 177 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
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繰り返し行うAIタスクは、有用なプロンプトパターンが非公式なまま残るため、しばしば一貫性を失います。このスキルは、実証済みのプロンプトをパラメータと成功基準を備えた再利用可能なテンプレートに変換するのに役立ちます。
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