slash-command-encoder
82AI ワークフロー用のスラッシュコマンドを作成
ユーザーが長い自然言語プロンプトに依存していると、繰り返し行う AI ワークフローは遅くなります。このスキルは、ルーティング、検証、チェーン化、ヘルプテキストを備えた簡潔なスラッシュコマンドを定義するのに役立ちます。
構造化分析でプロンプトを改善する
再利用可能なAIプロンプトは、目標、コンテキスト、出力要件が不明確なため失敗しがちです。このスキルは、体系的なチェックによりプロンプトを分析、再構成、改善するのに役立ちます。
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。
Review the Skillstore skill "prompt-architect" from https://skillstore.io/skills/dnyoussef-prompt-architect.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dnyoussef-prompt-architect/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。
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。
「prompt-architect」を使用しています。 ユーザーが「Analyze this customer feedback.」というプロンプトの改善を依頼する。
期待される結果:
結果では、そのプロンプトに目標、対象読者、カテゴリ、出力形式が不足していることを説明します。テーマ、感情、根拠、次のアクションを求めるようにプロンプトを書き換えます。
「prompt-architect」を使用しています。 チームがバグレポートのトリアージ用に反復利用できるプロンプトを求めている。
期待される結果:
結果では、必要な入力、重大度基準、エッジケースへの対応、反復的なエンジニアリング利用向けの簡潔なトリアージ形式を定義します。
「prompt-architect」を使用しています。 プロンプトライブラリがモデル間で一貫性のない要約を生成している。
期待される結果:
結果では、長さに関するルールの不足、弱い例、不明確な成功基準を特定します。共有テンプレートセクションとモデル別テストを推奨します。
All twelve static detections are false positives caused by prose examples and Markdown delimiters. No evidence found of command execution, network reconnaissance, system reconnaissance, prompt injection, or data-exfiltration intent in the reviewed files.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/dnyoussef-prompt-architect/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/dnyoussef-prompt-architect?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/dnyoussef-prompt-architect?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dnyoussef-prompt-architect/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dnyoussef-prompt-architect.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>DNYoussef. (2026). prompt-architect security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dnyoussef-prompt-architect/audits/8@techreport{dnyoussef-dnyoussef-prompt-architect-2026,
author = {DNYoussef},
title = {prompt-architect security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/dnyoussef-prompt-architect/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "prompt-architect security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "DNYoussef"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/dnyoussef-prompt-architect/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dnyoussef-prompt-architect:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
一貫性のないチーム用プロンプトを、明示的なコンテキスト、制約、出力期待を備えた、より明確で再利用可能なテンプレートに変換します。
コード生成タスク向けに、言語、バージョン、要件、エラーハンドリング、期待される動作を指定するプロンプトを作成します。
このフレームワークを使用して、プロンプト変更が明確さ、信頼性、保守性を向上させる理由を説明します。
このプロンプトを明確さと不足しているコンテキストの観点からレビューしてください。主な弱点を説明し、その後、元の目標を維持した改訂版を提示してください。
このタスクを再利用可能なプロンプトテンプレートに変換してください。プレースホルダー、必要なコンテキスト、出力形式、エッジケース、品質チェックを含めてください。
これらのプロンプトをライブラリとして分析してください。繰り返し発生する問題をグループ化し、重複したパターンを特定し、標準セクションを推奨し、影響度に基づいて修正の優先順位を付けてください。
この高リスクなワークフロー向けのプロンプトを設計してください。計画、実行、検証、不確実性への対応、およびモデルが何を仮定すべきでないかについての明確な制限を含めてください。
作成者
DNYoussefライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
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
72d5025b022c77f7a51bdf5c1637c689c80e89d1
メンテナンスの新しさ
2026/7/29
利用状況
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ファイル構成
AI ワークフロー用のスラッシュコマンドを作成
ユーザーが長い自然言語プロンプトに依存していると、繰り返し行う AI ワークフローは遅くなります。このスキルは、ルーティング、検証、チェーン化、ヘルプテキストを備えた簡潔なスラッシュコマンドを定義するのに役立ちます。
焦点を絞ったAIマイクロスキルを作成
再利用可能なAIワークフローは、範囲が広くなりすぎてテストが難しくなりがちです。このスキルは、専門的なプロンプト、契約、検証計画を備えた焦点の明確なスキルの定義を支援します。
マルチモデル・スキルカスケードをオーケストレーションする
複雑なAI作業では、複数のスキル、モデル、品質チェックが必要になることがよくあります。このスキルは、ルーティング、サンドボックステスト、スウォーム連携、メモリを備えたカスケードの設計を支援します。
Claude Code Web と CLI を選択する
タスクに対して誤った Claude Code インターフェースを選ぶと、チームは時間を失います。このスキルは Web、CLI、またはハイブリッドな引き継ぎワークフローを推奨します。
AgentDB セマンティック検索を構築する
チームには、RAG やナレッジベース向けに関連性の高いドキュメント検索が必要です。このスキルは、AgentDB のセットアップ、埋め込みの保存、インデックス作成、API 検索、関連性チューニングをガイドします。
アクセシブルなPowerPointデッキを作成
手作業でのプレゼンテーション制作は、時間がかかり、一貫性を保ちにくい場合があります。このスキルは、Claude、Codex、またはClaude Codeが構造化されたPPTX生成と検証を進められるよう支援します。
専門的な構造でプロンプトを最適化
作成者 YYH211
不適切なプロンプトは、曖昧で不安定、または安全でない AI 応答を生み出します。このスキルは、診断、アーキテクチャの選択、例、安全制約を通じて、構造化されたプロンプト改善を支援します。
本番環境向けLLMプロンプトを最適化
作成者 wshobson
LLMプロンプトは、指示、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code、および同様のツールでプロンプトを改善するためのテンプレートとワークフローを提供します。
再利用可能なAIプロンプトテンプレートを設計する
作成者 92Bilal26
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。
LLMアプリケーションのプロンプトを最適化
作成者 sickn33
弱いプロンプトは、LLMの動作のばらつき、トークンコストの増加、テストの難化を招きます。このスキルは、粗い指示を、評価・安全性・デプロイの指針を備えた構造化プロンプトに変換します。
Claude Codeエージェントの構築
作成者 Dami-Randle
信頼性の高いClaude Codeエージェントを設計するのは、構造がなければ困難です。このスキルは、エージェントのプロンプト、トリガー、ツール、メタデータのためのテンプレート、検証ルール、例を提供します。
LLMプロンプトとエージェント指示の最適化
作成者 89jobrien
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。