AI Agent 向けプロンプトの品質を評価・改善するための包括的ベストプラクティス集です。実際のプロンプト改善プロセスで培った知見を体系化し、曖昧性の排除・情報統合・強制力強化・追跡システム・継続改善など、すべての重要観点を網羅しています。
AI Agent 向けプロンプトの品質を評価・改善する包括的チェックリスト。曖昧性排除・情報統合・強制力強化・追跡システム・継続改善など、実証済みのベストプラクティスを網羅。
/plugin marketplace add wasabeef/claude-code-cookbook/plugin install cook@claude-code-cookbookAI Agent 向けプロンプトの品質を評価・改善するための包括的ベストプラクティス集です。実際のプロンプト改善プロセスで培った知見を体系化し、曖昧性の排除・情報統合・強制力強化・追跡システム・継続改善など、すべての重要観点を網羅しています。
# プロンプトファイルの品質をチェック
cat your-prompt.md
/check-prompt
「このプロンプトの品質をチェックして改善案を提示して」
--category <name> : 特定カテゴリのみをチェック (structure/execution/restrictions/quality/roles/improvement)--score : 品質スコアのみを算出--fix : 検出された問題を自動修正提案--deep : 深層分析モード (曖昧性・情報分散・強制力を重点チェック)# プロンプト全体の品質評価
cat devin/playbooks/code-review.md
/check-prompt
「このプロンプトの品質を 6 つのカテゴリで評価して、問題点と改善案を提示して」
# 深層分析モード
/check-prompt --deep
「曖昧性・情報分散・強制力不足を重点的にチェックして根本的な改善案を提示して」
# 特定カテゴリのチェック
/check-prompt --category structure
「構造と明確性の観点でこのプロンプトをチェックして」
# 曖昧表現の検出と修正
/check-prompt --fix
「曖昧表現を検出して明確な表現に修正提案して」
# ❌ 改善前 (曖昧)
「指摘事項は、原則として GitHub 上の該当する変更箇所にインラインコメントとして記述してください」
# ✅ 改善後 (明確)
「指摘事項は GitHub 上の該当する変更箇所にインラインコメントとして必ず記述してください。例外はセクション 3.3 で定義された 3 つの条件のみです」
# ❌ 改善前 (分散)
セクション 2.1: 「必須 6 セクション使用」
セクション 3.5: 「📊 総合評価、📋 指摘事項...」
セクション 4.2: 「セクション削除禁止」
# ✅ 改善後 (統合)
実行チェックリスト:
□ 10. サマリーコメントを投稿 (必須 6 セクション使用)
🔴 必須 6 セクション： 1) 📊 総合評価 2) 📋 指摘事項の分類別集計 3) ⚠️ 主要な懸念事項 4) ✅ 評価できる点 5) 🎯 結論 6) 🤖 AI レビュー品質の自己評価
❌ 絶対禁止：セクション削除・追加・名前変更
# 実行結果の厳格な追跡
POSTED_COMMENTS=0
FAILED_COMMENTS=0
TOTAL_COMMENTS=0
# 各操作の結果記録
if [ $? -eq 0 ]; then
echo "✅ 成功: $OPERATION" >> /tmp/execution_log.txt
POSTED_COMMENTS=$((POSTED_COMMENTS + 1))
else
echo "❌ 失敗: $OPERATION" >> /tmp/execution_log.txt
FAILED_COMMENTS=$((FAILED_COMMENTS + 1))
fi
# 虚偽報告の防止
if [ $POSTED_COMMENTS -ne $REPORTED_COMMENTS ]; then
echo "🚨 警告: 報告数と実際の投稿数が不一致"
exit 1
fi
基本スコア = Σ(各カテゴリスコア × 配点) / 100
致命的問題ペナルティ:
- レベル 1 問題: -20 点/件
- レベル 2 問題: -10 点/件
- レベル 3 問題: -5 点/件
ボーナス要素:
- 自動化対応: +5 点
- 学習機能実装: +5 点
- 実証済み改善事例: +5 点
最終スコア = 基本スコア + ボーナス - ペナルティ
95-100 点: 世界最高水準 (業界標準として推奨可能)
90-94 点: 優秀 (本番運用可能)
80-89 点: 良好 (軽微な改善で運用可能)
70-79 点: 普通 (改善必要)
60-69 点: 要改善 (大幅な修正必要)
50-59 点: 要大幅修正 (根本的な見直し必要)
49 点以下: 使用禁止 (完全な再設計必要)
品質スコア: 70 点/100 点
- 曖昧表現: 15 箇所発見
- 情報分散: 6 箇所に重要情報が散在
- 強制力不足: 推奨レベル表現が 80%
- 追跡機能: 実行結果の記録なし
- エラー処理: 失敗時の対処法不明確
# 1. 曖昧性排除 (2 日間)
- 「原則として」→「例外はセクション 3.3 の 3 つの条件のみ」
- 「推奨」→「必須」(重要度レベル 2 以上)
- 「適宜」→具体的な判断基準の明示
# 2. 情報統合 (1 日間)
- 分散していた必須 6 セクション情報→実行チェックリストに統合
- 関連する禁止事項→1 つのセクションに集約
- 参照の循環を解消→線形の情報フロー
# 3. 追跡システム実装 (1 日間)
- 実行結果の自動ログ記録
- 虚偽報告防止の検証機能
- リアルタイム統計表示
# 4. エラー処理強化 (半日)
- 想定エラーパターンの完全カタログ化
- 段階的対処プロセスの明文化
- 自動回復機能の実装
品質スコア: 90 点/100 点 (+20 点向上)
- 曖昧表現: 0 箇所 (完全排除)
- 情報統合: 重要情報を 3 箇所に集約
- 強制力: 必須レベル表現 95%
- 追跡機能: 完全自動化
- エラー処理: 90% の問題を自動解決
実際の改善効果:
- 判断ミス: 85% 減少
- 実行時間: 40% 短縮
- エラー発生率: 70% 減少
- ユーザー満足度: 95% 向上
# プロンプトファイルと組み合わせた品質チェック
cat your-prompt.md
/check-prompt
「このプロンプトの品質を評価して、改善点を提案して」
# 複数のプロンプトファイルの比較
cat prompt-v1.md && echo "---" && cat prompt-v2.md
/check-prompt
「2 つのバージョンを比較して、改善された点と残る課題を分析して」
# 実際のエラーログと組み合わせた分析
cat execution-errors.log
/check-prompt --deep
「このエラーを引き起こした可能性のあるプロンプトの問題点を特定して」
このチェックリストは実際のプロンプト改善プロジェクトで実証された知見の完全版であり、継続的に進化し続けます。
/check-promptAI Agent 提示詞質量評估與改進的全面最佳實践集。基于實際提示詞改進過程中积累的經驗，系統化地涵蓋了消除歧義、資訊整合、強制力強化、追蹤系統、持續改進等所有重要方面。
/check-promptColeção abrangente de melhores práticas para avaliar e melhorar a qualidade de prompts para AI Agent. Sistematiza conhecimentos obtidos através de processos reais de melhoria de prompts, cobrindo todos os aspectos importantes: eliminação de ambiguidade, integração de informações, reforço de obrigatoriedade, sistema de rastreamento e melhoria contínua.
/check-promptAI Agent 提示词质量评估与改进的全面最佳实践集。基于实际提示词改进过程中积累的经验，系统化地涵盖了消除歧义、信息整合、强制力强化、追踪系统、持续改进等所有重要方面。
/check-promptA comprehensive collection of best practices for evaluating and improving the quality of prompts for AI Agents. It systematizes knowledge gained from actual prompt improvement processes, covering all important aspects such as ambiguity elimination, information integration, enforcement enhancement, tracking systems, and continuous improvement.
/check-promptUne collection complète de meilleures pratiques pour évaluer et améliorer la qualité des prompts pour les agents IA. Elle systématise les connaissances acquises lors de processus d'amélioration de prompts réels, couvrant tous les aspects importants comme l'élimination d'ambiguïtés, l'intégration d'informations, le renforcement d'application, les systèmes de suivi et l'amélioration continue.