ドキュメント

PromptFlowEngine ドキュメント

PromptFlowEngine は、プロンプトの解析、分析、再構成、最適化、検証、採点を行う、決定論的な TypeScript エンジン（@promptflow/engine）ひとつでできています。Web ワークスペース、Chrome 拡張機能、VS Code 拡張機能、MCP サーバー、HTTP API、CLI はすべてこの同じエンジンのインターフェースなので、どこでもプロンプトは同じ結果になります。初めての方ははじめにからどうぞ。

学ぶ

基本概念

連携

セキュリティ

トピック別ガイド

プロンプトエンジニアリングガイドでは、エンジンのルールが検査する手法を解説しています。以下の各トピックから、ガイド一覧の該当セクションを開けます。

  • 基礎 (5): プロンプトエンジニアリングとは何か、それを段階的に進める方法、そして一度だけ動くプロンプトと毎回動くプロンプトを分ける習慣。
  • プロンプトの種類 (4): プロンプトの基本的な形：例の有無、ロールの指定、システムプロンプト、そして必須の出力形式を軸にしたもの。
  • 手法 (5): 難しいタスクのための方法：段階的な推論、複数のプロンプトへの作業分割、モデルへのツールの付与、計測によるプロンプト改善。
  • 最適化、テスト、セキュリティ (6): 本番でのプロンプト運用：トークンとコンテキストの予算、評価、バージョン管理、インジェクション対策、プロンプトから秘密情報を締め出す方法。
  • AI エージェントと MCP (3): 一度の返答ではなくツールを動かすプロンプト：エージェントへの指示、検索、そして Model Context Protocol。
  • モデル別ガイド (3): プロバイダーによって何が変わるのか：OpenAI、Anthropic、Google のモデルが指示、コンテキスト、形式をどう読み分けるか。

プロンプトライブラリとテンプレート

プロンプトライブラリには、コピーして調整できる単一目的のプロンプトがそろっています。開発者向けのカテゴリから始めるのがおすすめです。

  • ソフトウェア開発のプロンプト: 変更の計画、コードレビュー、テスト作成、デバッグ用のプロンプト。アシスタントが確認できる成果物を返すように構造化されています。
  • AI エンジニアリングのプロンプト: モデルを使った開発向けのプロンプト：評価の設計、ツール定義の作成、検索パイプラインの計画。
  • プロンプトエンジニアリングのプロンプト: プロンプトについてのプロンプト：下書きの批評、テストケースの生成、依頼の構造化システムプロンプトへの変換。
  • DevOpsのプロンプト: デリバリーと運用向けのプロンプト：パイプラインのレビュー、ランブックの作成、コンテナイメージの堅牢化。
  • リサーチのプロンプト: 情報源の読解と比較向けのプロンプト：知見と主張を分けた論文要約、文献比較表。
  • 生産性のプロンプト: 日々の業務向けのプロンプト：メモの計画化、タスクリストの優先順位付け、分かりやすいメール返信の下書き。

プロンプトテンプレートは、変わる部分に {{variables}} を備えた、より長い再利用可能な出発点です。 プルリクエストのレビュー、カスタマーサポートの返信、構造化データの抽出、会議の要約、チケットの分類、ツールを使うエージェントのシステムプロンプト.

中心となるワークフロー

コードベース → プロンプト → AI → コードベース。手元のコードから始め、ざっくりした依頼をそのコードに根ざした構造化エンジニアリングプロンプトに変え、いつも使うモデルに送り、返ってきた結果をタスクに照らしてレビューします。VS Code 拡張機能はこのループ全体を実行し、他の製品は、作業している場所でのプロンプトの工程を担います。

製品

これらのページはリファレンスです。各製品の概要は AI プロンプトツールをご覧ください：プロンプトアナライザー、プロンプトオプティマイザー、プロンプトセキュリティスキャナー、プロンプトテスト、プロンプト評価。

できないこと

  • 言語モデルは呼び出しません。すべての結果は文書化されたルールに基づくため、無料・即時・プライベートで再現可能です。
  • 足りない内容を作り出しません。出力形式が未指定といった空白は、あなたへの提案として返されます。
  • プロンプトをモデルで実行しません。モデルベースのテストはロードマップにあります。