prompt-optimizer

prompt-optimizer skill の概要

prompt-optimizer ができること

prompt-optimizer skill は、ざっくりしたプロンプトを、より強くそのまま貼り付けられる形に整えます。目的はプロンプトのレビュー、抜け漏れの発見、書き直しであり、元のタスクを実行することではありません。Claude Code やほかの AI ワークフローで使うために、まず依頼内容、制約、出力形式を明確にしたいときに、prompt-optimizer skill が役立ちます。

どんな人に向いているか

prompt-optimizer は、やりたいことは分かっているけれど、プロンプトが曖昧だったり、不十分だったり、AI に誤読されやすかったりする場合に向いています。特に、コーディングタスク、エージェントワークフロー、構造化出力のように、情報が少し足りないだけで結果が大きく崩れるプロンプトを書く人に有効です。逆に、モデルにその場で作業を進めてほしいだけなら、あまり向きません。

何が一番の差別化ポイントか

prompt-optimizer の価値は、タスク完了ではなくプロンプト品質にフォーカスしている点です。依頼が十分に具体的かを確認し、不足している文脈を指摘し、skills、commands、agents、hooks といった ECC エコシステムの要素に依頼内容を合わせます。つまり、単なる言い換えではなく、その先の実行品質を上げたい人向けの実用的な prompt-optimizer ガイドです。

prompt-optimizer skill の使い方

まずは正しいインストール前提を押さえる

prompt-optimizer install を行う場合は、リポジトリの skills/prompt-optimizer パスから Claude Code の skill セットに追加します。この repo は追加スクリプトやサポート用フォルダを含まないため、skill 自体が挙動の中心です。まず SKILL.md を読み、frontmatter と trigger ルールを、この skill がいつ有効になるかを定める契約として扱ってください。

下書き、目的、制約をセットで渡す

prompt-optimizer usage で成果を出しやすいのは、ラフなプロンプトに加えて、実際に達成したい結果も一緒に渡す使い方です。タスク、対象読者、必要な出力形式、制約、やってはいけないことを含めてください。弱い入力の例は「このプロンプトを良くして」です。より強い入力は「このプロンプトを Claude Code 用に書き直して。簡潔な Python リファクタリング計画を出力し、既存動作は維持し、API 契約が不明な場合だけ確認質問をして」です。後者なら、skill が最適化できる材料が揃います。

先に SKILL.md を読む

この repository は意図的に最小構成なので、最短ルートはまず SKILL.md を読み、そのあと trigger セクション、When to Use, Do Not Use When, そして分析ワークフローを確認することです。これらの部分を見れば、どんな依頼が有効な prompt-optimization request なのか、どこで skill が対応を拒否するのかが分かります。自分の環境向けに skill を調整するなら、汎用的な prompt リライターに変えてしまうのではなく、この境界をそのまま再現してください。

2 パスのワークフローで使う

1 回目: 下書きプロンプトを渡し、批評と書き直し案を依頼します。2 回目: スコープ不足、出力長、形式、ツール制約など、モデルが見落とした点をフィードバックします。このループは、特に初稿が曖昧だったり情報過多だったりする場合に、prompt-optimizer for Prompt Writing でプロンプト精度を上げる最も確実な方法です。

prompt-optimizer skill FAQ

prompt-optimizer は実行用か、書き直し用か？

書き直し用です。prompt-optimizer skill は依頼内容を分析してプロンプトを改善しますが、モデルにタスクそのものを直接実行させたい場合には使うべきではありません。目的が「とにかくやってほしい」なら、この skill は合いません。

通常のプロンプト編集と何が違うのか？

通常のプロンプト編集は、言い回しを整えるだけで終わることがよくあります。prompt-optimizer はもっと構造的で、意図の不足、スコープのあいまいさ、呼び出すべき ECC コンポーネントまで確認します。そのため、単に文章をきれいにしたいのではなく、AI に渡せる実用的なプロンプトが必要なときに向いています。

どんなときに prompt-optimizer を使うべきではないか？

コードのリファクタリング、パフォーマンス改善、あるいは「optimize」がソフトウェア自体の改善を意味する依頼には使わないでください。この skill の trigger ルールは、そうしたケースを明確に除外しています。すでに正確で十分なプロンプトがあり、修正の必要がない場合も適しません。

初心者でも使いやすいか？

はい、下書きを貼り、その結果どうなってほしいかを伝えられるなら使えます。prompt-optimizer を使うのに深い ECC 知識は不要です。この skill は、その構造を表に出すためのものだからです。タスクと期待する出力について、最低限の文脈でも与えられれば十分に機能します。

prompt-optimizer skill の改善方法

入力は「増やす」より「良くする」

品質向上に最も効くのは、ソースプロンプトをより明確にすることです。タスクの種類、対象モデルまたは環境、読者、出力の構成、厳密な制約を入れてください。たとえば、「1 ページの計画を、箇条書きとリスク付きで書いて」のほうが、「これを良くして」よりも prompt-optimizer に残すべき具体性があります。

避けたい失敗パターンを明示する

プロンプトがいつも間違った答えを返すなら、その理由を書いてください。よくある失敗は、冗長すぎる、境界条件が抜ける、ツール前提が違う、確認質問を飛ばす、などです。失敗パターンを名前で示すと、prompt-optimizer は表現を整えるだけでなく、実際の問題を避ける形で書き直せます。

書き直したプロンプトと理由を一緒に求める

最も役立つ出力は、たいてい改訂版プロンプトと、何を変えたのかの短い説明です。そうすれば、次の実行に貼る前に、スコープ、構成、制約が本当に改善されたかを判断できます。最適化後の内容がまだずれるなら、足りない要素を 1 つずつ絞って再調整してください。

skill の trigger ルールに合わせて使う

prompt-optimizer skill が力を発揮するのは、依頼が本当に prompt design に関するもののときです。prompt の相談と直接実行を混ぜるなら、別ステップに分けてください。そうすると skill の役割がぶれず、最終的なプロンプトもエージェントが扱いやすくなります。