llm-application-dev-ai-assistant
ClaudeでAIアシスタントを構築
開発者は、適切な会話フローやNLP統合を備えた本番対応AIアシスタントの作成に苦戦しています。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeを使用したインテリジェントな会話型インターフェース構築のための包括的なパターン、コード例、ベストプラクティスを提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「llm-application-dev-ai-assistant」を使用しています。 レストラン予約アシスタントの会話フローを設計してください
期待される結果:
- 挨拶: 'ようこそ！本日はどのようなご用件でしょうか？'
- 意図検出: reservation_request
- 必要なスロット: date, time, party_size, restaurant_name
- 確認: '3月15日の午後7時に4名様でItalian Palaceへの予約をいたします。よろしいですか？'
- 確認時: 予約機能を実行し、確認番号を提供
「llm-application-dev-ai-assistant」を使用しています。 Eコマースアシスタントの意図分類器を作成してください
期待される結果:
- 意図カテゴリ: product_search, price_inquiry, order_status, return_request, complaint
- 信頼度閾値: 0.75
- フォールバック: '申し訳ございません。もう一度お試しいただけますか？'
- コンテキスト保持: 直近5ターン
セキュリティ監査
安全This skill provides documentation and code examples for building AI assistants. All 59 static analyzer findings are false positives: (1) Backtick patterns are markdown code fences, not shell execution; (2) Method names like _design_dialog_manager incorrectly flagged as weak crypto; (3) 0.0.0.0:8080 is standard Docker bind address, not a vulnerability. No actual security risks detected.
低リスクの問題 (1)
品質スコア
作れるもの
カスタマーサポートチャットボットの構築
ユーザーの意図を理解し、会話コンテキストを維持し、適切なハンドラーにクエリをルーティングするインテリジェントなカスタマーサポートアシスタントを作成します。
社内生産性アシスタントの開発
スケジュール設定、文書取得、組織内のプロセス自動化などのタスクで従業員を支援するAIアシスタントを構築します。
教育チューターシステムの作成
生徒のクエリを理解し、進捗を追跡し、パーソナライズされた説明を提供する適応型学習アシスタントを開発します。
これらのプロンプトを試す
カスタマーサポートチャットボット用の基本的なAIアシスタントアーキテクチャを設計してください。意図認識、対話管理、応答生成のコンポーネントを含めるしてください。
注文状況の問い合わせを処理するためのマルチターン会話フローを作成してください。挨拶、検証、状況検索、解決のための状態を含めるしてください。
トークン化、意図分類、エンティティ抽出、感情分析を通じてユーザーメッセージを処理するNLPパイプラインを実装してください。
LLMがデータベースクエリ、API呼び出し、カレンダー操作などの外部ツールを呼び出すことができる関数呼び出しインターフェースを設計してください。
ベストプラクティス
- AIサービスが利用できない 경우에는、適切なエラー処理とグレースフルデグラデーションを常に実装してください
- 古い会話履歴を要約することで、コンテキストウィンドウを効果的に使用してください
- エッジケースや予期しないクエリを含む多様なユーザー入力で会話フローをテストしてください
回避
- ユーザーが単一のメッセージで常に完全な情報を提供してくれると想定しないでください
- 外部API応答を同期的に待機するのを避け、非同期パターンを使用してください
- アシスタント設定に機密情報をハードコードしないでください