AIエージェントは実際のワークフロー内で急速に普及しています。約62%の組織が導入を試みていますが、大規模で一貫して活用できているのはわずか23%に留まっています。
摩擦はめったにモデルやツール自体に生じるものではありません。それは指示がどのように記述され、再利用され、時間の経過とともに信頼されるかに現れるのです。
プロンプトが曖昧だと、エージェントの挙動は予測不能になります。実行ごとに結果がばらつき、エッジケースでフローが破綻し、信頼性が低下します。結果として、努力削減を目的とした自動化をチームが手動で監視する羽目になります。
明確で構造化されたプロンプトがこの状況を変えます。エージェントがツールをまたいで一貫した動作をし、変動に耐えながらも機能し続け、システムが複雑化する中でも信頼性を維持する手助けとなるのです。
本ブログ記事では、AIエージェント向けプロンプトの作成方法を探ります。また、ClickUpがエージェント主導型ワークフローをどのようにサポートしているかについても見ていきましょう。🎯
AIエージェントのプロンプトとは？
AIエージェントのプロンプトとは、ステップ・ツール・条件を横断してエージェントの意思決定を導く構造化された指示セットです。エージェントが何をやるべきか、どのデータを使用できるか、変動にどう対応すべきか、そして停止またはエスカレーションすべきタイミングを定義します。
明確なプロンプトは再現可能な動作を生み出し、実行間のドリフトを抑制し、AIエージェントワークフローのデバッグ・更新・拡張を容易にします。
🔍 ご存知でしたか？ ロボット工学で初期に使われたAIエージェントは、しばしばやることがない状態に陥っていました。ある実験では、ナビゲーションエージェントが「環境を探索するより静止している方がペナルティを回避できる」と学習したことが記録されています。研究者たちはこの行動を「報酬ハック」と呼びました。
エージェントにとってプロンプトの品質がチャットよりも重要な理由
AIエージェントツールは、時間をかけて展開される複雑な多段階タスクを処理します。チャットでの曖昧な指示では適切な回答が得られるかもしれませんが、同じ指示をエージェントに与えると、何時間もの無駄な計算と誤った結果を招く可能性があります。
エージェントプロンプトが異なる理由は以下の通りです：
- エージェントは自律的に意思決定します：使用するツールの選択、フィードバックのタイミング、エラー処理の方法などを自ら決定します
- ミスは急速に拡大する：ワークフローの初期段階で1つ間違えると、その後の数十のアクションに連鎖的に影響が及ぶ
- 長いシーケンスでは文脈が劣化：プロンプトに明確な構造が欠けると、エージェントは当初の目標を見失う
- 復旧コストは高い： 修正にはワークフロー全体の再起動が必要となる場合が多い
チャットではリアルタイムで軌道修正が可能です。エージェントにはプロンプト自体に組み込まれたガードレールが必要です。
🧠豆知識：1997年、SoftbotというAIエージェントが自らインターネットを閲覧する方法を習得しました。検索、ファイルのダウンロード、解凍といった基本コマンドを組み合わせて目標を完了する方法を、各ステップを明示的に指示されずに理解したのです。これは自律型ウェブエージェントの最も初期の例の一つとされています。
📖 こちらもご覧ください：ビジネス効率を向上させるAIエージェントの種類
強力なエージェントプロンプトの核心的なブロック
効果的なエージェントプロンプトは3層構造で構成されます。各ブロックが曖昧さを排除し、実行ごとに安定したガイダンスを提供します。📨
レイヤー1: 役割定義（エージェントの主体性）
エージェントに意思決定を導くアイデンティティを与えましょう。「セキュリティ監査官」は脆弱性を探し、リスクのあるパターンを指摘します。一方、「ドキュメントライター」は可読性と一貫したフォーマット設定を優先します。
役割によって、エージェントが最初に選択するツールと、複数の選択肢が有効に見える場合の優先順位付け方法が決定されます。
📮 ClickUpインサイト：従業員の30%が「自動化により週1～2時間の削減が可能」と回答。19%は「集中的な深掘り仕事に充てる3～5時間の創出」を見込んでいる。
わずかな時間の節約でも積み重なれば大きな差に：週にたった2時間の節約が年間100時間以上となり、創造性や戦略的思考、自己成長に充てられる時間となります。💯
ClickUpのAIエージェントとClickUp Brainを活用すれば、ワークフローの自動化、プロジェクト進捗の更新生成、ミーティングメモの実行可能な次ステップへの変換を、すべて同一プラットフォーム内で実現できます。追加ツールや連携は不要——ClickUpが業務の自動化と最適化に必要なすべてを1か所に集約します。
💫 実証済み結果：RevPartnersは3つのツールをClickUpに統合し、SaaSコストを50%削減。より多くの機能、緊密なコラボレーション、管理・拡張が容易な単一の情報源を備えた統合プラットフォームを実現しました。
レイヤー2: タスク構造（エージェントが達成すべきこと）
ステップを順番に整理する。
研究エージェントは関連論文の検索、主要な主張の抽出、発見事項の相互参照、矛盾点の指摘、結果の要約を行う必要がある。各ステップには具体的な終了条件が求められる。
「主要な主張を抽出する」とは、曖昧な要約文を書くのではなく、直接引用と引用番号を抽出することを意味します。具体性がエージェントの脱線を防止します。
💡 プロの秘訣：否定的な指示は控えめに、しかし的確に使いましょう。「幻覚を発生させないで」ではなく、「API、メトリクス、ソースを創作しないでください」と伝えましょう。広範な警告よりも、的を絞った否定的な指示の方が、はるかに行動の形を形作ります。
レイヤー3: 運用ガイドライン（エージェントの動作指針）
自律的な意思決定の境界を設定する：
- エージェントは失敗したデータベースクエリをいつ再試行しますか？（2回失敗したら通知します）
- 不完全なデータはいつスキップされますか？（欠損率が5%未満の場合を除き、決してスキップされません）
具体的な閾値は曖昧な指示に勝る。深夜に問題が発生した時、エージェントはあなたの心を読めない。
🚀 ClickUpの優位性：ClickUp Docsを活用し、エージェントのロジックが複雑化する中でプロンプト負債を回避。効果的なプロセスドキュメント化により、エージェントの意思決定の背景にある前提条件、根拠、トレードオフを追跡可能。
バージョン履歴により後退を容易に特定でき、ClickUpタスクへのリンクでルールが実際に適用される箇所を確認できます。これにより、複数回の引き継ぎやシステム変更を経ても、数か月後でもエージェントの動作を理解し続けられます。
ステップバイステップ：AIエージェント向けプロンプトの作成方法
エージェントプロンプトには精度が求められます。各指示が意思決定ポイントとなり、それらの判断がワークフロー全体で積み重なります。
ClickUpは世界初の統合型AIワークスペースであり、業務の分散化を解消するために構築されました。チャット、ナレッジ、人工知能、プロジェクトタスクを統合します。
AIプロンプトでエージェントを軌道に乗せる方法（ClickUp! 活用編）🪄
ステップ #1: 業務内容、範囲、そして「完了」の定義を明確化する
まず、成功の定義を明確に文書化することから始めます。設定に手を加える前に、完全な範囲を書き出してください。
以下の3つの質問に具体的に回答してください：
- このエージェントが担当する具体的なタスクや意思決定は何ですか？
- その権限はどこから始まり、どこで終わるのか？
- 完了を示す測定可能な成果とは何か？
「営業チームを支援する」エージェントでは何も伝わりません。しかし「企業サイズ・予算・タイムラインに基づきインバウンドリードを審査し、2時間以内に適格リードを地域営業担当へ振り分ける」エージェントなら、明確な使命が示されます。
境界線はスコープの拡大を防ぐ。研究エージェントを構築する場合、以下を明示的に定義する：
- 参照可能な正確な情報源（自社のナレッジベース、特定のデータベース、特定のウェブサイト）
- 検索の深さ（最初の10件の結果を確認する、50ページ未満の文書をスキャンする）
- 人間へのエスカレーションが必要な場合（情報源が矛盾する場合、情報が6ヶ月以上古い場合）
最も見落とされがちなのは「完了」の定義です。完了基準がプロンプトの基盤となります。データ検証エージェントの場合、「完了」とは以下を意味する可能性があります：
- すべての必須フィールドにデータが入力されています
- 価値は期待されるフォーマットに合致しています（日付はYYYY-MM-DD、通貨はUSD）
- 既存記録との照合により重複は確認されませんでした
- フラグが立てられたアイテムについて例外レポートが生成されました
ClickUpの支援方法
ClickUp Super Agentsは、時間を節約し、生産性を向上させ、ワークスペースに適応するよう設計されたAI搭載のチームメイトです。
スーパーエージェントを作成する際、その役割を自然言語で定義します。スーパーエージェントを支えるAIレイヤーであるClickUp Brainは、タスク、カスタムフィールド、ドキュメント、ワークフローパターンを把握しているため、ワークスペースの文脈を既に理解しています。
例えば、バグ報告のトリアージを行うエージェントが必要だとします。
スーパーエージェントビルダーでは、ミッションを記述できます：「受信したバグ報告を分類し、影響度に基づいて深刻度を割り当て、適切なエンジニアリングチームに振り分ける」
エージェントはワークスペースセットアップから完了条件を継承します。バグ報告タスクが「トリアージ済み」ステータスに移行し、重大度値が割り当てられ、チームメンバーがタグ付けされている場合、エージェントはそのタスクを完了と見なします。
💡 プロの秘訣：エージェントに失敗時のやることを設定しましょう。判断に迷った場合のやることを明示的に指示します：確認のための質問をする、保守的な仮定を立てる、または停止してリスクを報告する。失敗時のルールがないエージェントは自信満々に誤った判断を下します。
ステップ #2: 入力と欠損データの挙動を宣言する
AIエージェントは情報不足や不正なデータを受け取ると機能不全に陥ります。事前に入力項目を全て文書化し、欠落データや誤ったデータへの対応ルールを明示的に記述することが重要です。
入力仕様には以下をリストアップすべきです：
- 名前と説明を入力してください
- データ型（ストリング、番号、日付、ブール値、ファイル）
- 期待されるフォーマット（日付はISO 8601、通貨は小数点以下2桁）
- 有効な値の範囲（優先度は1～5、ステータスは事前定義リストと一致必須）
- 入力が必須か任意かに関わらず
経費承認エージェントの仕様例：従業員ID（ストリング、英数字6文字、必須）、金額（番号、通貨フォーマット、$0.01～$10,000.00、必須）、カテゴリ（事前定義リストからの列挙型、必須）、領収書（5MB未満のPDFまたはJPEG、任意）。
次に欠損データプロトコルを記述します。ここがAIプロンプティング技術の大半が失敗するポイントです。データが欠落または無効となる可能性のあるあらゆるシナリオに対して、明示的な指示が必要です。
各入力に対して、正確な応答を指定してください：
- 直ちに却下し、提出者に通知しますか？
- 説明を求める？一時停止する？
- デフォルト値を使用し続けますか？
- このエントリーをスキップして他のものを処理しますか？
- 人間によるレビューにエスカレートしますか？
ClickUpの支援方法
ClickUp Brainは複雑なタスク、ドキュメント、コメント、外部ツールを連携させ、実際の仕事に基づいた文脈に沿った回答を提供します。ClickUpでエージェントを設定すると、AIツールがワークスペースから直接文脈を抽出できるためです。
経費承認エージェントが意思決定に予算データが必要な場合を考えてみましょう。ClickUpでは、プロジェクトタスクの「残予算」というカスタムフィールドで予算配分を管理します。エージェントは手動入力なしで、このフィールドを直接クエリできます。
必須入力項目が欠落している場合、エージェントは設定したルールに従います。例えば経費申請を提出した際に「カテゴリ」フィールドが空白の場合、エージェントは以下のように対応できます：
- タスクのステータスを「情報待ち」に更新してください
- コメントを追加: ‘@提出者、経費カテゴリドロップダウンから経費カテゴリを選択してください’
- 48時間後の期日を設定する
- タスクを「保留情報」ビューに追加する
ClickUpのスーパーエージェントの詳細はこちら：
ステップ #3: トリガー、許可、停止条件を用いたツールルールの作成
さあ、エージェントを構想から運用システムへと進化させましょう。そのためには、以下のコンポーネントが連携する必要があります：
精密なトリガーは、エージェントが動作する正確なイベントを指定します。「タスクが作成された時」は常に発動します。「機能リクエストリストで作成され、タグがCustomer-Submittedで、優先度フィールドが空のタスクが作成された時」は、特定の条件が揃った場合にのみ発動します。
観測可能なイベントをトリガーとして構築する：
- ステータス変更（タスクが「審査中」から「承認済み」へ移動）
- フィールド更新（優先度を「緊急」に変更）
- 時間条件（毎週Monday午前9時、タスク作成から24時間後）
- 外部シグナル（フォーム提出受信、API webhookトリガー）
- ユーザーアクション（エージェントへのタスク割り当て、コメントでのエージェント@メンション）
ツール許可はエージェントが実行できる操作を制御します：タスク作成、フィールド更新、通知送信、ドキュメント閲覧、外部API呼び出し。各ツールには3段階の許可レベルが存在します：常に許可、条件付き許可、一切許可しない。
最後に、停止条件はエージェントに試行を終了するタイミングを指示します。これがなければエージェントは無限ループに陥り、リソースを浪費します。一般的な停止トリガーには以下が含まれます：
- 試行リミット（API呼び出しが3回失敗したら停止）
- 時間リミット（処理が5分を超えた場合は停止）
- エラー条件（外部サービスが500エラーを返した場合に停止）
- 人間の介入（人間ユーザーが操作を引き継いだ時点で即時停止）
ClickUpの支援方法
スーパーエージェントは柔軟性に優れ、ワークスペース全体および選択した外部アプリからカスタマイズ可能なツールやデータソースを活用します。スーパーエージェントのプロフィールから、トリガー、ツール、ナレッジソースを設定し、エージェントがアクセスできる範囲をカスタマイズできます。
ClickUpでAIスーパーエージェントを構築する際には、以下の4つの設定セクションを進めます：
- 指示事項: エージェントの役割、目的、トーン、および応答と行動を形作る意思決定ルールを定義します
- トリガー: エージェントの実行を引き起こす正確なイベントや条件を指定します
- ツール: エージェントが実行できるアクション（タスク作成など）を決定します
- ナレッジ: エージェントが参照できる情報源を制御します
例えば、コンテンツチームはブログ下書きの初回レビューを実行するスーパーエージェントを作成できます。指示では、欠落セクション、不明確な論点、トーンの問題をチェックするよう設定します。タスクが「下書き提出済み」に遷移した際にトリガーが発動します。
ツールにより、文書内に直接コメントを残し、改訂タスクを作成できます。一方、ナレッジベースでは承認済みブリーフや過去の公開投稿にアクセス可能です。
📖 こちらもご覧ください：プロンプトエンジニアリングの例、技術、実践的応用
ステップ #4: 出力フォーマットを固定し、結果を後工程で活用可能にする
出力結果のばらつきはワークフロー自動化を阻害します。エージェントが毎回異なるフォーマットでレポートを生成すれば、ユーザーは信頼しなくなります。エージェントを本番環境で稼働させる前に、出力フォーマットのあらゆる側面を厳密に固定してください。
要約やレポートなどのテキスト出力については、エージェントが従うべきテンプレートを提供してください。テンプレートには以下を明記する必要があります：
- セクションヘッダー（正確な表現と順序）
- フォーマットルール（箇条書きと番号付きリストの比較）
- 文字数制限（各セクション100語未満）
- 必須要素（すべての要約には次のステップを含めること）
フォーマット要件を指定する（句読点レベルまで）：
- 日付は常にYYYY-MM-DDフォーマットで表示
- 通貨の価値はドル記号と小数点以下2桁を含む（例：$1,234.56）
- パーセンテージには%記号を含めます（例：23%）
- 名前は「姓, 名」フォーマットで入力してください（例：John Smith）。「名, 姓」フォーマットは使用しないでください。
プロンプトには具体例を含めること。要件に完全に合致する出力サンプルを3つエージェントに提示し、「正しい出力例」というラベルを付けて、これがターゲットのフォーマットだと理解させましょう。
🔍 ご存知でしたか？ NASAは数十年にわたりスペースミッションで自律型AIエージェントを活用してきました。1999年にはディープスペースワン宇宙船に搭載された「リモートエージェント実験」が、人間の介入なしに問題を自律的に診断・修正しました。
ステップ #5: エッジケースを追加し、本気でテストする
AIプロンプトテンプレートは、あらゆるエッジケースを特定し、エージェントにその処理方法を正確に指示するまで本番環境対応とは言えません。その後、実環境下でエージェントが正しく動作するまで徹底的にテストを重ねます。
まず、ブレインストーミング手法を用いて障害発生パターンを検証します。エージェントが予期せぬデータや条件に遭遇する可能性のあるあらゆるシナリオをリストアップしましょう。エッジケースは発生確率が低いからこそ発生するものであり、それでも実際に発生します。
文書化すべきエッジケースのカテゴリー:
- データ品質の問題（フィールドに空白のみが含まれる、テキストフィールドに番号が入力されている、日付が不可能な値に設定されている）
- ビジネスロジックの矛盾（タスクが「緊急」と「低優先度」の両方にマークされている、開始日より前の期日が設定されている）
- システム条件（外部APIのタイムアウト、処理途中のデータベース接続喪失）
- 許可の競合（ユーザーが許可のない操作を要求、エージェントがプライベートデータへのアクセスを試行）
各エッジケースについて、以下のフォーマットで正確な対応を記述してください：エッジケース（シナリオの説明）検知（エージェントがこの状況を認識する方法）対応（エージェントが取る具体的なアクション）フォールバック（主要な対応が失敗した場合の処理）
最低15～20のエッジケースを文書化してください。エージェントプロンプトに条件分岐ロジックとして組み込みます：'条件Xが発生した場合、アクションYを実行する。'
テストプロトコルには以下を含めるべきです：
- ベースラインテスト（有効かつ完全なデータでエージェントを実行し、基本機能を確認する）
- 個々のエッジケース（文書化された各エッジケースを個別にテスト）
- 複合エッジケース（複数のエッジケースを同時にテスト）
- 境界値（全フィールドの許容最小値および最大値のテスト）
- 連発リクエスト（エージェントを短時間に複数回連続してトリガー）
- 中断シナリオ（エージェントが処理中の際に手動で介入する）
このビデオでAIエージェントをゼロから構築する方法をご覧ください：
AIエージェントのプロンプト作成におけるベストプラクティス
ビジネスプロセス自動化を実現するAIエージェント向け効果的なプロンプト作成法をご紹介します。
入力が矛盾する場合でも、エージェントに選択を強制する
エージェントは常に矛盾する信号に直面します。あるツールは不完全なデータを返し、別のツールはタイムアウトし、さらに別のツールは異なる結果を示します。「最良のデータソースを使用せよ」というプロンプトは、エージェントに推測を強いるだけです。
より強力なアプローチでは、明示的な優先順位を定義します。例えば、第三者のAPIよりも内部データを優先するようエージェントに指示したり、信頼スコアが低下しても最新のタイムスタンプを優先するよう設定します。明確な優先順位付けにより、実行ごとの結果の揺れ動きを防ぎ、一貫した動作を維持します。
🚀 ClickUpの優位性：ClickUp BrainGPTを活用し、実際のワークスペース信号を用いたコンテキストAIをワークフローに直接組み込みます。これにより、プロンプトのロジックが実際の状況を正確に反映することを保証します。
単一のインターフェースから業務アプリやウェブ全体を検索し、タスクやドキュメントから文脈を抽出してプロンプトルールを構築。さらにClickUpの「Talk to Text」機能で音声入力を利用すれば、意図を4倍速く捕捉可能です。これによりエージェントの動作や閾値を文書化する際、BrainGPTがそれらのルールを影響を受ける仕事に直接紐付けることを支援します。
📖 こちらもご覧ください：業界を変革する強力なAIエージェントの例
失敗状態を明示的に記述する
多くのプロンプトは成功の定義を記述する一方で、失敗については沈黙を守ります。この沈黙が予測不可能な動作を生み出します。
特定の失敗条件と期待される応答を明示的に記述する。
例えば、必須フィールドが欠落した場合、ツールが古いデータを返した場合、再試行回数がリミットを超えた場合など、エージェントが取るべき対応を記述します。これによりAI生産性ツール全体での対応の即興性を排除し、復旧時間を短縮できます。
🔍 ご存知でしたか？ 1970年代初頭、医師たちはMYCINを通じて医療分野で初めてAIエージェントを体験しました。このシステムは患者の症状と検査結果に基づいて抗生物質を推奨するもので、テストでは若手医師と同等の性能を発揮しました。
プロンプト変更を安全に適用する
プロンプトの変更頻度はチームの予想をはるかに上回ります。1つのエッジケースを修正するための小さな調整が、すべてが1つのテキストブロックにまとめられている場合、他の3つのケースを静かに壊してしまう可能性があります。
より安全なアプローチではプロンプトをモジュール化します：
- 安全リミット、エスカレーション閾値、停止条件などの安定したルールは、変更がほとんどない明確に区別されたセクションに配置されています
- 変数ロジック（優先順位付けやスコアリングルールなど）は分離して配置すべきです。これにより、チームは編集箇所を明確に把握できます
- 環境前提条件（利用可能なツールやデータの鮮度など）は独立したスペースとして扱うべきであり、そこでの変更がコア動作に影響を与えないようにします
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ClickUp Docsで動作し、アイデアの整理、効果的なコンテンツ生成を支援し、AIによる提案でコンテンツを洗練させます。
避けるべきよくある間違い
エージェントを実際のワークフローに導入すると、以下の問題が繰り返し発生します。早期に回避することで、後々の時間・手戻り・信頼の損失を防げます。👇
| 誤り | 実際の運用で問題となる点 | 異なるやること |
| プロンプトを自由形式のテキストとして記述する | エージェントは実行ごとに指示を異なる方法で解釈するため、ドリフトや予測不能な出力が生じます | タスク範囲、決定ルール、出力、障害処理には構造化されたセクションを使用する |
| エッジケースを文書化しないまま放置する | エージェントは、データ欠損時、ツールエラー時、または競合時に臨機応変に対応します | 既知の障害状態を命名し、それぞれに対する期待される動作を定義する |
| 判断と実行の融合 | エージェントは評価ロジックとアクションの許可の境界を曖昧にする | エージェントが入力を評価する方法と、実行可能なアクションを分離する |
| 曖昧な優先度を許容する | 矛盾するシグナルは一貫性のない決定を生む | 優先度と上書きルールを明示的に定義する |
| プロンプトを単発のアセットとして扱う | 小さな編集が古い不具合を再発させる | プロンプトのバージョン管理、前提条件の文書化、変更の分離レビュー |
💡 プロのコツ：思考範囲と出力範囲を分離しましょう。エージェントに「何を考えてよいか」と「何を言ってよいか」を明確に指示します。例：「内部的なトレードオフは考慮しても構いませんが、出力するのは最終的な推奨事項のみです」。これにより、無駄な説明が劇的に減少します。
プロンプトを設定して、ClickUp！
AIエージェント向けプロンプトの作成は、思考の転換を迫ります。単一の優れた応答を考えるのではなく、再現可能な動作を設計する視点へ移行するのです。
ここでツールの重要性が浮き彫りになります。
ClickUpはチームに、エージェントプロンプトを設計・文書化・テスト・進化させる実践的な場を提供します。これらはエージェントが駆動するワークフローと連動します。ドキュメントは意思決定ロジックと前提条件を記録し、Super Agentsは実際のワークスペースデータに基づいて実行し、ClickUp Brainがコンテキストを接続することで、プロンプトは業務の実態に基づいた状態を維持します。
エージェントの実験段階から、自信を持って大規模運用へ移行したいなら、今すぐClickUpに登録しましょう！ ✅
よくある質問（FAQ）
チャットプロンプトは会話における単一の応答を駆動します。一方、AIエージェントのプロンプトは、システムが時間経過とともにどのように振る舞うかを定義します。意思決定、ツールの使用、タスクを跨いだ複数ステップの実行に関するルールを設定します。
システムプロンプトには最低限、明確なコンテキストが必要です。これにはエージェントの役割、目的、動作範囲、データが欠落または不確実な場合の想定動作が含まれます。これらの要素が一体となって、出力結果の一貫性と予測可能性を確保します。
ツールが関与する場合、プロンプトは実行前に意図を説明すべきです。ツールの適用タイミング、必要な入力内容、結果が次のステップにどう反映されるかのガイダンスは、エージェントが推測せずに正しく動作する助けとなります。
信頼できる情報源をプロンプトで定義すると、誤った出力（幻覚）が減ります。制約条件、検証ステップ、明確な代替指示を組み込むことで、情報が確認できない場合にエージェントを適切に導けます。
適切なフォーマットは目的によって異なります。JSONは構造化されたワークフローやシステム連携に適し、Markdownはレビューや人間が読みやすい説明文に適しています。
信頼性の高いプロンプトは反復から生まれます。実際のシナリオでテストし、変更を追跡し、共有リポジトリにバージョンを保存することで、プロンプトが進化する中でも管理を維持できます。
保護は分離から始まります。中核的な指示は隔離されたまま、ユーザー入力は検証され、ツールへのアクセスは承認されたアクションに制限されます。
仕事が拡大するにつれ、構造が重要になります。テンプレートは反復性とチーム連携をサポートし、一方アドホックなプロンプトは初期段階の実験や限定的なユースケースに適しています。