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Prompting 1.1

プロンプトの構造、プロンプティングのレベル、メタ/リバースメタプロンプティング、および例を含む基本的な戦術。

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ご注意ください！

Latcherを最大限に活用していただくために、プロンプティング戦略とアプローチのリストをまとめました。これらの一部は私たちのチームの経験から収集されたもので、他はコミュニティメンバーから共有されたものです。Latcherは大規模言語モデル（LLM）に依存しているため、効果的なプロンプティング戦略はその効率性と精度を大幅に向上させることができます。

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プロンプティングとは何か？

プロンプティングとは、AIシステムにタスクを実行させるために与えるテキスト指示のことです。Latcher（AIを活用したアプリビルダー）では、プロンプトはAIに何をすべきかを「伝える」方法です - UIの作成からバックエンドロジックの記述まで。Latcherは大規模言語モデル（LLM）を使用しているため、明確で適切に作成されたプロンプトは、AIがアプリを構築する際の効率性と精度を大幅に向上させることができます。簡単に言えば、より良いプロンプトがより良い結果につながります。

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なぜプロンプティングが重要なのか

多くの人はプロンプティングとは単にAIにリクエストを入力して最善を期待することだと考えていますが、そうではありません。平凡なAI応答とAIに完全なワークフローを構築させることの違いは、プロンプトの仕方にあります。開発者であれ非技術者であれ、Latcherでのプロンプトエンジニアリングをマスターすることで、以下のことが可能になります：
  • AIに正確に何をすべきかを指示することで、繰り返しのタスクを自動化する。
  • AIが生成した洞察とソリューションでより速くデバッグする。
  • 適切に指導されれば、AIに重労働を任せることで、ワークフローを簡単に構築し最適化する。
そして最良の部分は？専門的なプログラマーである必要はありません。適切なプロンプティング技術を使えば、無駄な試行錯誤なしにLatcherでAIの可能性を最大限に引き出し、より速く構築することができます。このプレイブックでは、基本的な概念から高度なプロンプト戦略まで解説し、AIと効果的にコミュニケーションして迅速に構築できるようにします。

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AIの思考方法を理解する

従来のコーディングとは異なり、AIとの作業は意図を明確に伝えることが重要です。Latcherを支えるようなLLMは人間のような「理解」をしているわけではなく、トレーニングデータのパターンに基づいて出力を予測します。これはプロンプトの方法に重要な影響を与えます：
  1. コンテキストと詳細を提供する：AIモデルには、あなたが与える以上の常識や暗黙のコンテキストはありません。常に関連する背景や要件を提供してください。
  2. 指示と制約を明示的にする：AIがあなたの目標を推測すると思わないでください。制約や好みがある場合は、それを述べてください。
  3. 構造が重要（順序と強調）：モデルはプロンプトの最初と最後に特に注意を払います。重要な詳細を最初に置き、必要に応じて最後に要件を繰り返してください。
  4. モデルの限界を知る：AIの知識はトレーニングデータから来ています。最近の出来事やあなたが提供していない独自の情報については知ることができません。
プロンプティングは、非常に文字通りに考えるインターンに必要なことを正確に伝えるようなものだと考えてください。ガイダンスが明確で構造化されているほど、結果は良くなります。

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コアプロンプティング原則：C.L.E.A.Rフレームワーク

優れたプロンプトは一連のシンプルな原則に従います。指示を作成する際にCLEARをチェックリストとして使用してください：
  • Concise（簡潔） – 明確で要点を押さえる。
  • Logical（論理的） – プロンプトをステップバイステップで整理する。
  • Explicit（明示的） – 欲しいものと欲しくないものを正確に述べる。
  • Adaptive（適応的） – AIの出力に基づいてプロンプトを反復的に改良する。
  • Reflective（内省的） – 何がうまくいき、何がうまくいかなかったかを振り返り、時間とともに改善する。

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プロンプティングの4つのレベル

効果的なプロンプティングは練習とともに成長するスキルです。ここでは4つのマスターレベルを概説します：
  1. 構造化された「トレーニングホイール」プロンプティング – Context、Task、Guidelines、およびConstraintsなどのラベル付きセクションを使用して、誤解の余地をほとんど残さないようにします。
  2. 会話型プロンプティング – 明確さと完全性を保ちながら、同僚に話すように自然に書きます。
  3. メタプロンプティング – AIにプロンプトの改善や計画の手助けを求めます。AIをプロンプトエディターとして機能させます。
  4. リバースメタプロンプティング – タスク後に何が起こったかをAIに要約または文書化させ、後で学習または再利用できるようにします。

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高度なプロンプティング技術

基本を理解したら、より高度な戦略を活用しましょう：
  • ゼロショット vs. フューショットプロンプティング – より制御された出力が必要な場合は例を提供します。
  • ハルシネーション（幻覚）の管理 – 実際のデータでAIを基礎付け、ステップバイステップの推論を求めることで、作り話の回答を減らします。
  • モデルの洞察を活用する – チャットモードとデフォルトモードの違いを理解し、タスクに適したツールを選択します。

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追加のプロンプティングのヒント

プロンプティングの前に、プロジェクトに堅実な知識ベースを設定してください。具体的にし、曖昧さを避けてください。段階的にプロンプトを行い、制約と要件を含めてください。曖昧な言い回しを避け、トーンに注意してください。Latcherのモードを意図的に使用し、適切な場合はフォーマットと例を活用してください。