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「JavaScript を勉強する前に、適切なプロンプトを作る力を勉強しておけばよかった」

案件でたまたま JavaScript を使うことになった。本来であれば「JavaScriptを勉強 → 案件獲得」という流れが一般的だと思っていたが、実際にはそうならない場面も多い

エンジニアと名乗ると、
「プログラムが書ける = ITなら何でもできる」
と思われがちだ
実際、エンジニアの 80% はそういう期待を一度は向けられたことがあるのではないだろうか

そんな状況での強い相棒が生成AIだった
この文明がある時代に生まれて本当によかったと思う

──でも、現実は違った

コードは出てくる それらしく動きそうなコードも出てくる
しかし、自分が何をしたいのかをうまく伝えられないと、欲しいものには辿り着けない

このとき初めて、
「JavaScript を勉強する前に、適切なプロンプトを作る力を勉強しておけばよかった」
と強く感じた

ダメだったプロンプト例

JavaScript がほぼ初見だった当時、生成AIにはこんな聞き方をしていた

JavaScript でチャットボットを作りたい

もしくは

このコードが動かないので直して

今見るとかなり雑だが、そのときは
「AIなんだから察してくれるだろう」と思っていた
また、pythonもできるし違う言語であれなんとかなるだろうと思っていた

もちろん、なぜそのコードになるのか分からないので、ひたすら生成AIに聞きまくっていた

プロンプト設計のテンプレ

現実問題、言語が違うとできなくはないが、相当苦戦した
いつものように、アイディアがないので太刀打ちできない
そこで以下のようなテンプレを作った
もしよかったら、使っていただきたい

① 基本テンプレ

# Role(役割)
あなたは {専門領域} のエンジニアです

# Goal(目的)
{何をしたいか}

# Context(前提・背景)
- 想定読者 / 利用者: {対象}
- 利用環境: {技術スタック・状況}

# Constraints(制約条件)
- {守ってほしい条件}
- {やらないでほしいこと}

# Output Format(出力形式)
{箇条書き / 表 / JSON / Markdown など}

② 技術解説を生成したいとき

# Role
あなたはシニアソフトウェアエンジニアです

# Goal
{技術名} を初心者エンジニア向けに解説してください

# Context
- 対象レベル: 実務経験1年未満
- 利用言語: {Python / JavaScript など}

# Constraints
- 数式は使わない
- 抽象論より具体例を優先

# Output Format
- 概要
- なぜ必要か
- 簡単なコード例
- よくあるミス

③ 設計レビュー・改善案を出したいとき

# Role
あなたはアーキテクトです

# Goal
以下の設計をレビューし、改善案を提示してください

# Context
- システム概要: {概要}
- 想定トラフィック: {規模}

# Constraints
- 既存構成を大きく壊さない
- 現実的な改善案のみ

# Output Format
- 問題点
- 改善案
- 改善によるメリット

④ コード生成を依頼するとき

# Role
あなたはプロダクション品質のコードを書くエンジニアです

# Goal
以下の要件を満たすコードを生成してください

# Context
- 言語: {言語}
- 実行環境: {OS / バージョン}

# Constraints
- 可読性を重視
- コメントを適切に入れる

# Output Format
- 完成コード
- 処理の簡単な説明

⑤ アイデア出し・壁打ち用テンプレ

# Role
あなたはプロダクト企画とエンジニアリング両方に詳しい人です

# Goal
{テーマ} に関するアイデアを出してください

# Constraints
- 実装可能性を考慮
- 技術的な観点を含める

# Output Format
- アイデア名
- 概要
- 技術的ポイント

精度を上げるための運用テクニック

✔ 一発で完璧を狙わない

  • まず粗い仕様で投げる
  • 出力をレビュー
  • 差分を追加プロンプトで調整

✔ 「修正指示」を明確に

上記の回答を踏まえ、
- {修正点1}
- {修正点2}
を反映してください

✔ 出力を前提に次を聞く

AIを一連の処理パイプラインの一部として扱うと安定する


まとめ

「まずは JavaScript を勉強すべき」
その意見は正しいと思います

ただ、現実として勉強時間がそのまま評価や給料に反映されるわけではありません
重要なのは手段ではなく、結果を出せたかどうかです

今回は学習プロセスよりも成果を優先し、
生成AIを使って最短でアウトプットを出すことにフォーカスしました

本記事が「結果を出すための一つの考え方」として参考になれば幸いです
最後まで読んでいただき、ありがとうございました

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