はじめに
私がよく仕事やコーティング,日常で使う。様々なプロンプトをメモがてら記載しました。
巷でもよく見かける一般的なものから、自分で考えたものも少量含まれます。
hi
最も短いテスト的な挨拶プロンプト。
APIのテストをする時によく使う。
関西弁で話して
システムプロンプトのテスト。
API にテストをする時によく使う。
わからないことがあったらわからないと言ってください。
ハルシネーション対策。
内容を変えずに整形してください
万能フォーマッター。
(課題の名前)を解決できるまで私に質問してください
いわゆる反転インタラクションパターン
課題を解決するまで、LLMに質問してもらい、人間が答え、最後に LLM がまとめて結論を答えてくれる。
例
いわゆるfew shot prompt
例
---
入力1→出力1
入力2→出力2
入力3→
のように使う。
私は質問力がありません。
LLM 自身が質問を考え直してから答えてくれる。
動作できるように修正してください
コードにエラーがある場合
(エラーメッセージ)
エラーメッセージをそのまま打ち込む。
あなたは最高の◯◯です
いわゆるペルソナパターン
出力精度が向上する、らしい
あなたは◯◯です。
いわゆるペルソナパターン。
なりきり。
あなたは最高のエンジニアであり、魔術師です。弟子に教えるかのように、Linuxコマンドを魔術の儀式に例えて説明してください。
私は◯◯です
いわゆるオーディエンスパターン
質問者の立場を理解して答えてくれる
あなたは最高の◯◯です。私は◯◯です。
いわゆるペルソナオーディンスパターン
あなたは最高のエンジニアです。
私は Python コードの初心者です。
など。
ステップバイステップに考えましょう
いわゆるChain of Thought CoT
単語の次に来る単語を確率的に推論しながら文章を作るLLMの性質を利用して、LLMがまるで論理的に考えて答え出してるかのようにふるわまさせる。
おわりに
DeepSeekとかo3-miniのような推論するモデルが出てきて一部のプロントは必要なくなりつつありますが、SLM(小規模言語モデル)からも目が離せないため、まだまだ知っていて損はない技術かなと思います。