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prd-to-appspec
78PRDをエージェント向けアプリ仕様に変換
技術的なPRDには、エージェントの計画を遅らせるコードの詳細が含まれることがよくあります。このスキルは、それらをClaude、Codex、Claude Code向けの構造化されたXMLアプリ仕様に変換します。
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スキル prompting
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prompting
コンテンツリビジョン r3 安全 ⚙️ 外部コマンド
より良いAIエージェントプロンプトを書く
プロンプトが曖昧、冗長、または価値の低いコンテキストで過負荷になると、AIエージェントは失敗します。このスキルはAnthropicのコンテキストエンジニアリングの原則を適用し、明確で構造化された、シグナルの強いプロンプトの作成を支援します。
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 "prompting" from https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaronabuusama-prompting/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
「prompting」を使用しています。 コンテキストエンジニアリングの中核原則を説明してください。
期待される結果:
このスキルは3つの中核原則を返します。コンテキストは有限のリソースであるため、すべてのトークンには存在する価値が必要です。直接的な表現を優先して冗長性を取り除くことで信号対雑音比を最適化します。そして、詳細な情報は必要になったときにのみ読み込む段階的な探索を使用します。
「prompting」を使用しています。 この冗長な指示を最適化してください: You should always make sure to validate the user's input before you process it.
期待される結果:
このスキルは、次のような直接的な書き換えを提案します: Validate user input before processing. 命令形にすることで余分な語句を取り除き、トークン数を減らし、要件をより明確に示せると説明します。
セキュリティ監査
安全v13 • 2026/7/23 バージョン別レポートを開く
This skill is documentation-only: Markdown files describing prompt- and context-engineering standards, with two template workflows. All ten static findings are false positives. The 'Ruby/shell backtick execution' matches are Markdown inline code spans (identifiers like `calculate_tax` and `tool_name(params)`) used as prose examples, and the 'system reconnaissance' matches are ordinary English sentences. No scripts, network access, filesystem writes, environment access, or prompt-injection content is present.
4
スキャンされたファイル
536
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: claude 監査履歴を表示 →
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https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting/audits/13?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaronabuusama-prompting/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaronabuusama-prompting.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
AaronAbuUsama. (2026). prompting security audit report (audit version 13) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting/audits/13BibTeX形式の引用
@techreport{aaronabuusama-aaronabuusama-prompting-2026,
author = {AaronAbuUsama},
title = {prompting security audit report (audit version 13)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {13},
url = {https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting/audits/13},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "prompting security audit report (audit version 13)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "AaronAbuUsama"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting/audits/13"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaronabuusama-prompting:audit:13"
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
85
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
新しいシステムプロンプトを構造化する
AIエージェントを構築する開発者がcreate-promptワークフローを使用し、システムプロンプトを明確な背景、指示、例、制約のセクションに整理します。
既存プロンプトのトークン使用量を減らす
プロンプト作成者がoptimize-promptワークフローを使用して冗長なテキストを削除し、長い提案を直接的な指示に変換して、明確さを保ちながらトークン数を削減します。
チームにプロンプトエンジニアリングの標準を教える
技術リーダーがこれらの標準を共有し、チームが一貫性のあるシグナルの強いプロンプトを書き、一般的なアンチパターンを避けられるようにします。
これらのプロンプトを試す
プロンプトの基本を学ぶ
prompting skillを使用して、コンテキストエンジニアリングの中核原則と、簡潔でシグナルの強いプロンプトの方が優れた結果を出す理由を説明してください。
構造化されたプロンプトを作成する
create-promptワークフローに従って、サポートチケットを要約するエージェント向けのシステムプロンプトを書くのを手伝ってください。まず、目標、対象読者、必要なコンテキストについて質問してください。
既存のプロンプトを最適化する
以下のプロンプトにoptimize-promptワークフローを使用してください。冗長性を取り除き、指示を明確にし、構造を追加して、変更前と変更後の比較を示してください。
標準に照らしてプロンプトをレビューする
私のエージェントプロンプトをprompting skillのベストプラクティスチェックリストとアンチパターンに照らしてレビューしてください。合格または不合格の各項目を一覧にし、不合格項目には具体的な修正案を示してください。
ベストプラクティス
- 明確なMarkdownセクションでプロンプトを構造化し、モデルが背景、指示、例、制約をすばやく見つけられるようにする
- 直接的な命令形を優先し、冗長または重複する情報を取り除いて信号対雑音比を高める
- すべてのプロンプトに完全なデータダンプを貼り付けるのではなく、参照を使って詳細なコンテキストを必要な時点で読み込む
回避
- 価値の低いトークンでプロンプトを水増しする冗長な説明を書く
- モデルが必要としない履歴コンテキストやデータセット全体をダンプする
- 明確な指示ではなく、might、could、should considerのような曖昧で婉曲的な表現を使用する
よくある質問
このスキルは何をしますか？
Anthropicのコンテキストエンジニアリング原則に基づき、AIエージェント向けの明確で構造化されたシグナルの強いプロンプトを作成するための標準とワークフローを提供します。
プロンプトを書いたり実行したりしてくれますか？
プロンプトの作成と改善を案内します。単独でモデルに対してプロンプトを実行したり、トークン数を測定したりはしません。
どのAIツールをサポートしていますか？
Claude、Claude Code、Codexをサポートしています。
使用するにはコーディング経験が必要ですか？
いいえ。このスキルはドキュメントとガイダンスです。AIエージェント向けのプロンプトを書く人なら誰でも使用できます。
コンテキストエンジニアリングとは何ですか？
コンテキストエンジニアリングとは、モデル推論時に望ましい出力が得られる可能性を最大化する、高価値なトークンの最小セットを選別する実践です。
2つのワークフローはどのように異なりますか？
create-promptワークフローは、新しいプロンプトをゼロから作成するのに役立ちます。optimize-promptワークフローは、冗長性を削減して構造を追加することで、既存のプロンプトを改善するのに役立ちます。
開発者情報
作成者
AaronAbuUsamaライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r3
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
78a92e43ebef463a25ff4e338201e38672130086
メンテナンスの新しさ
2026/7/24
利用状況
13 ダウンロード · 203 閲覧
ファイル構成
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