prompt-engineering-patterns

Name: prompt-engineering-patterns
Author: wshobson

安全 ⚙️ 外部コマンド📁 ファイルシステムへのアクセス🌐 ネットワークアクセス

プロンプトエンジニアリングの極意 ― AI結果の劇的向上

LLMは不適切なプロンプトを使うと一貫性のない結果を生成します。このスキルは、Chain-of-Thought推論、Few-shot学習体系的なプロンプト最適化のための実証済みのパターンとテンプレートを提供し、出力品質を向上させます。

対応: Claude Codex Code(CC)

🥈 81 シルバー

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Claudeでアップロード

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オンにして利用開始

テストする

「prompt-engineering-patterns」を使用しています。 Write a prompt to summarize customer feedback

期待される結果:

システムロールから始める: あなたは専門的なアナリストです。
具体的な制約を追加する: 3つの箇条書きで要約します。
例を含める: フィードバックカテゴリの入出力例を示します。
形式を定義する: 各要約に一貫した構造を使用します。

セキュリティ監査

安全

v4 • 1/17/2026

This is a documentation-focused skill containing markdown guides and a local Python utility script for prompt optimization. The 228 static findings are false positives triggered by documentation patterns: backticks in Python code examples misinterpreted as shell commands, cryptographic terminology (SHA, MD5) mentioned in text, and references to API keys and file paths. The skill makes no network calls, has no sensitive filesystem access, and does not execute external commands. The optimize-prompt.py script uses a mock LLM client for local testing only.

スキャンされたファイル

2,919

解析された行数

検出結果

総監査数

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (169)

📁 ファイルシステムへのアクセス (3)

references/prompt-optimization.md:128 references/prompt-optimization.md:128 scripts/optimize-prompt.py:229

🌐 ネットワークアクセス (1)

skill-report.json:6

監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

アーキテクチャ

100

保守性

コンテンツ

コミュニティ

100

セキュリティ

仕様準拠

作れるもの

本番プロンプトの最適化

A/Bテストフレームワークを使用して、本番LLMアプリケーションのプロンプ트를体系的にテスト・改良します。

テンプレートライブラリの構築

変数補間可能な再利用可能なプロンプトテンプレートを作成し、一貫したコンテンツ生成を実現します。

高度な技術の適用

複雑な推論タスクにChain-of-Thoughtと自己整合性パターンを実装します。

これらのプロンプトを試す

シンプルな分類

Classify this text into one of these categories: Positive, Negative, Neutral.

Text: {text}

Category:

Few-shot抽出

Extract information in JSON format.

Example:
Text: Apple CEO Tim Cook announced new iPhone.
Output: {"persons":["Tim Cook"],"organizations":["Apple"],"products":["iPhone"]}

Text: {text}

Output:

Chain-of-Thought

Solve this step by step.

Problem: {problem}

Step 1: Identify what we know
Step 2: Determine the approach
Step 3: Calculate
Step 4: Verify

Answer:

自己整合性

Solve this problem three different ways. Then identify which answer appears most frequently.

Problem: {problem}

Approach 1:
Result:

Approach 2:
Result:

Approach 3:
Result:

Final Answer (most common):