llm-patterns

llm-patterns スキルの概要

llm-patterns は何のためのものか

llm-patterns スキルは、LLM に推論・抽出・生成を担わせ、アプリ側のコードが周辺処理を受け持つという、AI ファーストなアプリケーションロジックの設計を助けます。特に、プロンプトをどう構成するか、スキーマ検証をどこに置くか、そして本番環境で LLM の挙動をどうテスト可能に保つかを考えるときに役立ちます。

こんな用途に向いている

分類、抽出、要約、変換、その他の自然言語ベースの判断に依存するアプリなら、llm-patterns スキルを使う価値があります。単に「なんとなく動く」1本のプロンプトではなく、LLM 駆動機能をどう設計すべきかをきちんと整理したいビルダーに向いています。

何が違うのか

llm-patterns の主な価値は、役割分担を明確にすることです。つまり、ロジックは LLM、配線や処理の土台はコード、という考え方です。この切り分けは、壊れやすいビジネスルールを減らしたいとき、プロンプトの保守性を上げたいとき、そして検証・ルーティング・エラー処理を通常のコード側で管理したいときに特に重要です。

llm-patterns スキルの使い方

llm-patterns の導入と最初に読む場所

まずこのスキルをエージェントのワークフローに導入し、最初に skills/llm-patterns/SKILL.md を開いてください。この repo には README.md、rules/、scripts/ のような補助ファイルがないため、スキル本文が主なガイドになります。素早く判断したいなら、コア原則、プロジェクト構成、クライアントラッパー、プロンプトパターン、テストの各セクションを読むのが近道です。

ざっくりした目的を使えるプロンプトに落とし込む

llm-patterns usage のワークフローは、具体的なタスク、期待する出力の形、そして気にする失敗ケースを渡したときに最も機能します。たとえば「アプリに AI を追加したい」ではなく、「サポートチケット向けの LLM 抽出フローを設計して。Zod 検証、信頼度が低い場合のフォールバック経路、決定的な回帰テスト用の fixture を含めて」という具合です。こうすると、スキルは一般論ではなく、実際のアーキテクチャを提案しやすくなります。

事前に伝えるべきこと

llm-patterns for Skill Authoring でもアプリ設計でも、ドメイン、対象の LLM タスク、出力スキーマ、許容レイテンシ、そして人間が結果を確認するポイントを含めてください。このスキルは、モデルが分類・抽出・生成・意思決定支援のどれを担うのかを明示したときに最も強く働きます。というのも、それぞれで必要なプロンプト設計やテストの考え方が違うからです。

より良い出力につながる進め方

まずビジネス上の仕事を定義し、LLM の役割を1つの狭い責務に絞り、そのあとで検証とテストの方法を聞く、という順番が有効です。実用的な llm-patterns guide は、たいてい最終的にプロンプトテンプレート、スキーマ、フォールバック動作、テスト戦略、そしてどこをモデルではなくコードに持たせるべきか、までまとまっています。決定的な挙動が必要なら、fixture ベースのテストや評価ケースを早い段階で依頼してください。

llm-patterns スキル FAQ

llm-patterns は上級チーム向けだけですか？

いいえ。特に機能を明確に説明できるなら、初心者にも有用です。ただし、システムが複雑になるほど価値は大きくなります。なぜなら、プロンプトのロジックとアプリケーションロジックのあいまいさを減らすことが、最も大きな改善につながるからです。

普通のプロンプトと何が違うのですか？

普通のプロンプトは、その場限りの出力を得るためのものです。llm-patterns skill は、再現性のあるシステム設計を扱います。つまり、プロンプトをどこに置くか、レスポンスをどう検証するか、何をテストするか、そしてコードが担うべき責務を LLM に奪わせないようにするにはどうするか、という観点です。

どんなときに使わないほうがいいですか？

単純なルールベースのロジックなら、llm-patterns は使わないでください。決定的なアルゴリズムのほうが安くて信頼できるなら、そちらが適しています。また、出力制約を定義できない場合や、モデル品質を評価する計画がない場合も、あまり向いていません。

llm-patterns スキルを改善するには

タスクの境界をもっと明確にする

最良の結果は、狭くてテスト可能な依頼から生まれます。「AI アシスタントを作って」と言うと曖昧な指針しか返ってきませんが、「受信したチケットを3つのラベルに分類し、2つのフィールドを JSON に抽出する」と言えば、ずっと実用的なアーキテクチャが得られます。

設計を変える制約を明示する

レイテンシ制限、コスト感度、エラー許容度、出力の機械可読性が必要かどうか、人間レビューが必要かどうかを指定すると、このスキルはよりうまく働きます。こうした条件によって、適切なパターンが直接呼び出しなのか、型付きラッパーなのか、段階的なパイプラインなのか、フォールバック付きワークフローなのかが変わります。

検証とテスト戦略まで求める

LLM アプリでよくある失敗は、プロンプトの文言ばかりに気を取られ、回帰を見落とすことです。llm-patterns の出力を良くしたいなら、スキーマ、保存済み fixture、モック応答、そして成功例だけでなく実際の境界入力を反映した評価ケースを求めてください。

出力から本番運用へ詰めていく

最初の設計が出たら、実運用で何が壊れるかを確認してください。たとえば、壊れた JSON、曖昧な入力、信頼度の低下、プロンプトのずれ、危険な生成などです。そのうえで、そうした失敗モードを前提にプロンプト仕様やラッパー設計を詰め直します。llm-patterns の実用価値が最も高いのは、まさにその部分です。