ナレッジセンター

プロンプトエンジニアリングを、最初のプロンプトから本番運用まで。

大規模言語モデル向けのプロンプトを書き、最適化し、テストし、保護するための実践ガイドを 26 本掲載しています。実際のソフトウェアでプロンプトを運用する人に向けて、コピーして使える例とトレードオフの率直な説明を添えています。

読む順番

トピックは順に積み重なっています。プロンプトとは何かから始めて、形と手法を学び、その後エージェントやツールを使ったプロンプトの計測、保護、自動化へ進みましょう。

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。

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。

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。

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。

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。

読んだら実践へ

これらのガイドの助言は、PromptFlowEngine エンジンのルールとして組み込まれています。プロンプトを貼り付ければ、どのルールに反しているかを報告します。モデル呼び出しもアップロードもありません。

登録不要。分析はブラウザ内で実行されます。