Vibe Codingのプロンプト作成は技術的なスキルです。Lovableの公式プロンプトガイドを翻訳したところですが、実用的な情報が満載です。AIの可能性を最大限に引き出すために、時間とコストを最小限に抑えたいなら、この記事を読んで視野を広げることを強くお勧めします。🧵👇
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AIに書き込む指示は「プロンプト」と呼ばれます。プロンプトが明確であればあるほど、AIはインターフェースの構築とロジックの記述において、より正確かつ効率的に作業を進めます。簡単に言えば、良いプロンプト＝良い結果です。プロンプトは単なるランダムな文章ではありません。適切に記述されたAIは、反復的なタスクの自動化、デバッグのアイデアの迅速な発見、ワークフローの構築と最適化など、プロセス全体を支援してくれます。しかも、始めるのにプログラマーである必要はありません。
プロンプトを書くときは明確にしてください: ブロックで記述してください: コンテキスト/タスク/ガイドライン/制限 背景を提供してください: 単に「ログイン ページを作成」と言うのではなく、フレームワーク、ツール、詳細を指定してください 制限を明確に定義してください: 使用するライブラリと超過する範囲はすべて書き出す必要があります 順序は重要です: 最初と最後が最も重要です。前後に焦点を当て、繰り返すことができます 忘れないように注意してください: プロンプトが長すぎると、モデルは前のテキストを忘れます。必要に応じて重要なポイントを繰り返します 限界を認識してください: モデルには常識がなく、最新のニュースを知らないため、独自にギャップを埋めると想定しないでください AI を真面目だが常識のあるインターンとして扱ってください。指示が明確であればあるほど、結果はより信頼できます。
ライティングプロンプトには、覚えやすいフレームワークがあります。CLEAR（明確）：簡潔で率直、無駄を省く。Logical（論理）：整理され、段階的に説明する。Explicit（明示）：望むことと望まないことを明確に述べ、できれば例を挙げる。Adaptive（適応）：満足できない場合は書き直し、繰り返し検討する。Reflective（反省）：効果的なライティング手法を見直し、要約して改善する。CLEAR（明確）に従うことで、プロンプトはより効率的になり、結果もよりコントロールしやすくなります。
1️⃣ 構造化されたプロンプト（補助輪）：プロンプトの作成を初めて行う場合や複雑なタスクに遭遇した場合は、「コンテキスト／タスク／ガイドライン／制約」という4つの部分からなる構造が最も安全なアプローチです。コンテキスト、目的、方法、制約を項目ごとに明確に概説します。これはAIに補助輪を装着するようなものです。これにより、要件を明確に考えるようになり、AI内の曖昧さを防ぐことができます。初心者や大規模なタスクに最適です。
2️⃣ 会話プロンプトに慣れたら、「補助輪」を外して、同僚と話すときのように自然なコミュニケーションをとれるようになります。重要なのは、明確なロジックを維持し、詳細を網羅し、条件を見落とさないことです。例えば、機能的なポイントをセクションごとに説明しましょう。アバターのアップロード、保存場所、エラー処理などです。これにより柔軟性が高まり、複数回の会話の中で迅速な反復処理が可能になります。
3. メタプロンプティング：より高度なアプローチとして、AIにプロンプトの書き直しや最適化を依頼する方法があります。これは基本的に、AIを言語の専門家として活用し、曖昧な点を特定して詳細情報を提供するというものです。例えば、AIに曖昧な点を指摘したり、より正確なフレーズを生成させたりすることができます。このアプローチはプロンプトの品質を迅速に向上させ、いわばパーソナルなプロンプトコーチのような存在となるでしょう。
4️⃣ リバースメタ：タスクを完了した後、ただ終わらせるのではなく、AIにプロセスを要約させ、将来に役立つプロンプトを生成させましょう。例えば、JWTエラーの原因と解決策を整理し、再利用可能なテンプレートを出力して、将来的に活用できます。こうすることで、自分だけのプロンプトライブラリを構築し、過去の失敗を貴重な経験に変えることができます。
上級者向けヒント：Zero-Shot vs. Few-Shot：Zero-Shotは例題なしで指示を与えるだけで、モデルは既存の学習データに基づいてタスクを完了できます。「この文をスペイン語に翻訳する」といった、シンプルで効率的な一般的なタスクに適しています。一方、Few-Shotはプロンプトでいくつかの入力例と出力例を提供し、「例題による指導」に相当します。モデルは指示されたフォーマットに従って記述を続けるため、スタイルを制御したり、コードコメントやテストケースといった複雑なタスクを処理したりするのに最適です。使用方法の提案：まずZero-Shotを試してみて、結果が満足のいくものでなければFew-Shotの例題を追加してください。Zero-Shotは高速で直接的な処理ですが、Few-Shotはより正確で制御性に優れています。
Lovableでは、AIがしばしば「幻覚」を起こします。つまり、関数、インターフェース、エラーサマリーなどを自信たっぷりに作り上げてしまうのです。これを完全に避けることは不可能ですが、リスクを軽減することは可能です。信頼できるコンテキストを提供する：PRD、ユーザープロセス、テクノロジースタックなどを知識ベースに組み込むことで、AIが推測ではなく実際の根拠を持つようになります。プロンプトに実際のデータを添付する：例えば、APIドキュメントのスニペットやJSONの例を追加し、架空のフィールドやメソッドの使用は避けます。段階的な推論を要求する：コードを提示する前に、AIにアイデアを説明させることで、潜在的なエラーを明らかにできます。正直に答えることを促す：「わからない場合は、勝手に考えないでください」と明確に記述すれば、多くのモデルがそれに従います。反復的な検証：出力を取得した後、AIに要件との整合性を確認またはレビューさせます。「魔法のように見える」結果に遭遇した場合は、必ずレビューを行い、盲目的に信じ込まないでください。これが、幻覚を軽減し、出力の正確性を確保する唯一の方法です。
AIツールのコンプライアンスを強化したいですか？そのためには、その「気質」と使用上のヒントを理解する必要があります。2つの動作モードを区別しましょう。チャットモードは、ブレインストーミング、解決策の議論、問題の分析に適しています。コードを直接変更することはありません。デフォルトモードは、コードの記述やコンポーネントの作成など、明示的な指示を実行するために使用されます。推奨されるワークフローは、まずチャットモードで解決策を「議論」し、その後デフォルトモードに切り替えて「実行」することです。（翻訳者注：Claude Codeのようなソフトウェアでは、プランモードと実行モードに分かれています。）大きなタスクを小さなリクエストに分割する：AIの出力長制限（トークン制限）に注意してください。AIが複雑なモジュール全体を一度に書き込むことを期待しないでください。途中で簡単に機能不全に陥ったり、混乱したりする可能性があります。最適なアプローチは、一度に1つの関数を生成するなど、大きなタスクを小さなタスクに分割することです。書式設定とコードの好みを明確にしましょう。AIはあなたの考えを読むことはできませんし、チームの基準も知りません。自分のスタイルに適切に従うためには、「このプロジェクトの ESLint ルールに従ってください」や「コードを出力するために markdown 形式を使用してください」など、プロンプトで明示的に伝える必要があります。