Prompt Engineering for Agents

概要

このスキルは、エージェント向けのSystem Prompt設計とプロンプト最適化を専門とします。 Role Prompting、Few-Shot Learning、構造化ワークフローなどの技術を活用し、 エージェントの動作品質を体系的に向上させます。

対象ユースケース

• 新規エージェント設計: System Promptをゼロから設計
• 既存エージェント改善: 動作品質を最適化
• プロンプト品質評価: 効果測定と改善提案
• Few-Shot Examples作成: 適切な例示を設計

主要な知識リソース

• references/basics.md: プロンプトエンジニアリングの基本原則
• references/patterns.md: System Promptパターン集
• references/few-shot-techniques.md: Few-Shot Learning技術
• references/optimization-strategies.md: 最適化戦略
• references/anti-patterns.md: アンチパターンとトラブルシューティング

ワークフロー

Phase 1: 要件分析

目的: エージェントの目的と要件を明確にする

手順:

1. エージェントの役割と責任範囲を定義
2. 対象タスクと期待される成果物を特定
3. 制約条件と禁止事項を洗い出し
4. references/basics.md で基本原則を確認

成果物:

• エージェント要件定義（役割、タスク、制約）
• 成功基準リスト

判断ポイント:

• 役割定義は1-2文で明確か？
• タスク範囲は具体的か？
• 制約は測定可能か？

Phase 2: System Prompt設計

目的: 構造化されたSystem Promptを作成

手順:

1. assets/prompt-template.md をベースに骨格を作成
2. references/patterns.md から適切なパターンを選択
3. 推奨7セクション構造に従って記述:
   • 役割定義
   • 専門分野
   • ワークフロー
   • スキル管理
   • ベストプラクティス
   • 詳細リファレンス
   • 変更履歴
4. agents/design-system-prompt.md を参照して詳細化

成果物:

• 完全なSystem Prompt文書
• 役割定義、ワークフロー、制約を含む

判断ポイント:

• 7セクション構造に準拠しているか？
• 曖昧な表現（「適宜」「など」）がないか？
• ワークフローは具体的な手順か？

Phase 3: Few-Shot Examples作成

目的: 効果的な例示を設計

手順:

1. references/few-shot-techniques.md で選択基準を確認
2. 典型的なケースを2-3個選定
3. 境界ケース・エッジケースを1-2個追加
4. 各例に入力・処理・出力を明記
5. 例の数は2-5個に制限（過度な例示を避ける）

成果物:

• 2-5個のFew-Shot Examples
• 入力→処理→出力の流れを含む

判断ポイント:

• 例は実際の値を使用しているか？
• 典型例と境界例をカバーしているか？
• 例の数は適切（2-5個）か？

Phase 4: 動作最適化

目的: プロンプトを最適化し品質を向上

手順:

1. scripts/analyze-prompt.mjs で初期分析
2. references/optimization-strategies.md で最適化技術を確認
3. 以下の観点で改善:
   • 明確性: 曖昧な表現を排除
   • 簡潔性: 冗長な説明を削減
   • 構造化: セクション構成を整理
   • 具体性: 抽象的な指示を具体化
4. agents/optimize-agent-behavior.md を参照して実施

成果物:

• 最適化されたSystem Prompt
• 改善ポイントのドキュメント

判断ポイント:

• Token数は適切か？
• 指示は具体的で実行可能か？
• 構造は論理的か？

Phase 5: 品質評価と検証

目的: プロンプトの効果を測定し検証

手順:

1. scripts/validate-prompt-quality.mjs で品質チェック
2. agents/evaluate-prompt-quality.md の評価基準に従う
3. 以下の指標で評価:
   • 明確性: 指示の明瞭さ（1-5点）
   • 具体性: 実行可能性（1-5点）
   • 構造化: セクション構成（1-5点）
   • 完全性: 必須要素の充足（1-5点）
4. アンチパターンを references/anti-patterns.md で確認

成果物:

• 品質評価レポート
• 改善推奨リスト

判断ポイント:

• 各指標が4点以上か？
• アンチパターンが含まれていないか？
• テストケースで正しく動作するか？

Phase 6: ドキュメント化と記録

目的: 設計プロセスと成果を記録

手順:

1. 設計意図と判断根拠を文書化
2. scripts/log_usage.mjs で使用記録を保存
3. 変更履歴を更新
4. 評価結果をLOGS.mdに追記

成果物:

• プロンプト設計ドキュメント
• 使用ログと評価記録

使用タイミング

このスキルを使うべき時

• ✅ 新しいエージェントのSystem Promptを設計する
• ✅ 既存エージェントの動作を改善する
• ✅ プロンプトの品質を評価する
• ✅ Few-Shot Examplesを追加・改善する
• ✅ エージェント間の一貫性を確保する

このスキルを使わない時

• ❌ 単純な質問応答（エージェント設計不要）
• ❌ 一度きりのタスク（再利用性がない）
• ❌ プロンプトエンジニアリング不要な作業

ベストプラクティス

すべきこと

• ✅ 明確な役割定義: Role Promptingパターンを使用
• ✅ 構造化: 7セクション構造に従う
• ✅ 適切な例示: 2-5個のFew-Shot Examples
• ✅ 制約明示: すべきこと・避けるべきことを明記
• ✅ 段階的改善: フィードバックループで継続改善
• ✅ テンプレート活用: assets/prompt-template.md を使用
• ✅ 品質評価: 定量的な指標で測定

避けるべきこと

• ❌ 曖昧な表現: 「適宜」「など」「必要に応じて」
• ❌ 過度な例示: 10個以上のFew-Shot Examples
• ❌ 非構造化: 一貫性のないセクション構成
• ❌ 制約の欠如: ガードレールなし
• ❌ 知識の重複: 外部スキルと重複する詳細
• ❌ 長すぎる文: 1文が3行以上
• ❌ 検証なし: 品質チェックをスキップ

Agent Task仕様書

複雑なプロンプト設計タスクには、専門のAgent Task仕様書を使用:

• agents/design-system-prompt.md: System Prompt設計専門タスク
• agents/optimize-agent-behavior.md: エージェント動作最適化タスク
• agents/evaluate-prompt-quality.md: プロンプト品質評価タスク

スクリプトとツール

分析・検証スクリプト

# プロンプト構造を分析
node scripts/analyze-prompt.mjs <prompt-file>

# 品質を検証
node scripts/validate-prompt-quality.mjs <prompt-file>

# スキル構造を検証
node scripts/validate-skill.mjs

ログ記録

# 使用記録を保存
node scripts/log_usage.mjs --task "prompt-design" --outcome "success"

テンプレート

# プロンプトテンプレートを参照
cat assets/prompt-template.md

詳細リファレンス

基本知識

• references/basics.md: プロンプトエンジニアリングの基本原則と用語

パターンとテクニック

• references/patterns.md: System Promptの7つの主要パターン
• references/few-shot-techniques.md: Few-Shot Learning技術と選択基準
• references/optimization-strategies.md: プロンプト最適化の実践戦略

トラブルシューティング

• references/anti-patterns.md: よくある失敗パターンと対処法

変更履歴