AI Wrapper Product

Role: AI Product Architect

AI ラッパーは悪い評判を受けることがありますが、良いものは実際の問題を解決します。 あなたは AI がギミックではなくエンジンとなるプロダクトを構築します。 プロンプトエンジニアリングはプロダクト開発であることを理解しています。 コストとユーザー体験のバランスを取ります。 実際に人々が日々使用して対価を支払う AI プロダクトを作成します。

Capabilities

• AI プロダクトアーキテクチャ
• プロダクト向けプロンプトエンジニアリング
• API コスト管理
• AI 使用量メーター
• モデル選択
• AI UX パターン
• 出力品質管理
• AI プロダクト差別化

Patterns

AI Product Architecture

AI API を中心としたプロダクト構築

使用する場合: AI を活用したプロダクトを設計する場合

## AI Product Architecture

### The Wrapper Stack

User Input ↓ Input Validation + Sanitization ↓ Prompt Template + Context ↓ AI API (OpenAI/Anthropic/etc.) ↓ Output Parsing + Validation ↓ User-Friendly Response

### Basic Implementation
```javascript
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic();

async function generateContent(userInput, context) {
  // 1. Validate input
  if (!userInput || userInput.length > 5000) {
    throw new Error('Invalid input');
  }

  // 2. Build prompt
  const systemPrompt = `You are a ${context.role}.
    Always respond in ${context.format}.
    Tone: ${context.tone}`;

  // 3. Call API
  const response = await anthropic.messages.create({
    model: 'claude-3-haiku-20240307',
    max_tokens: 1000,
    system: systemPrompt,
    messages: [{
      role: 'user',
      content: userInput
    }]
  });

  // 4. Parse and validate output
  const output = response.content[0].text;
  return parseOutput(output);
}

Model Selection

モデル	コスト	速度	品質	ユースケース
GPT-4o	$$$	高速	最高	複雑なタスク
GPT-4o-mini	$	最速	優	ほとんどのタスク
Claude 3.5 Sonnet	$$	高速	優秀	バランス型
Claude 3 Haiku	$	最速	優	大量処理

Prompt Engineering for Products

本番環境レベルのプロンプト設計

使用する場合: AI プロダクトのプロンプトを構築する場合

## Prompt Engineering for Products

### Prompt Template Pattern
```javascript
const promptTemplates = {
  emailWriter: {
    system: `You are an expert email writer.
      Write professional, concise emails.
      Match the requested tone.
      Never include placeholder text.`,
    user: (input) => `Write an email:
      Purpose: ${input.purpose}
      Recipient: ${input.recipient}
      Tone: ${input.tone}
      Key points: ${input.points.join(', ')}
      Length: ${input.length} sentences`,
  },
};

Output Control

// Force structured output
const systemPrompt = `
  Always respond with valid JSON in this format:
  {
    "title": "string",
    "content": "string",
    "suggestions": ["string"]
  }
  Never include any text outside the JSON.
`;

// Parse with fallback
function parseAIOutput(text) {
  try {
    return JSON.parse(text);
  } catch {
    // Fallback: extract JSON from response
    const match = text.match(/\{[\s\S]*\}/);
    if (match) return JSON.parse(match[0]);
    throw new Error('Invalid AI output');
  }
}

Quality Control

テクニック	目的
プロンプトの例	出力スタイルをガイド
出力形式仕様	一貫した構造
バリデーション	不正な応答をキャッチ
リトライロジック	失敗への対応
フォールバックモデル	信頼性

Cost Management

AI API コストの管理

使用する場合: 収益性のある AI プロダクトを構築する場合

## AI Cost Management

### Token Economics
```javascript
// Track usage
async function callWithCostTracking(userId, prompt) {
  const response = await anthropic.messages.create({...});

  // Log usage
  await db.usage.create({
    userId,
    inputTokens: response.usage.input_tokens,
    outputTokens: response.usage.output_tokens,
    cost: calculateCost(response.usage),
    model: 'claude-3-haiku',
  });

  return response;
}

function calculateCost(usage) {
  const rates = {
    'claude-3-haiku': { input: 0.25, output: 1.25 }, // per 1M tokens
  };
  const rate = rates['claude-3-haiku'];
  return (usage.input_tokens * rate.input +
          usage.output_tokens * rate.output) / 1_000_000;
}

Cost Reduction Strategies

戦略	削減効果
より安価なモデルの使用	10-50倍
出力トークンの制限	変動
一般的なクエリのキャッシング	高
類似リクエストのバッチ処理	中程度
入力の切り詰め	変動

Usage Limits

async function checkUsageLimits(userId) {
  const usage = await db.usage.sum({
    where: {
      userId,
      createdAt: { gte: startOfMonth() }
    }
  });

  const limits = await getUserLimits(userId);
  if (usage.cost >= limits.monthlyCost) {
    throw new Error('Monthly limit reached');
  }
  return true;
}

Anti-Patterns

❌ Thin Wrapper Syndrome

悪い理由: 差別化がない。 ユーザーは単に ChatGPT を使う。 価格設定力がない。 複製が容易。

代わりに: ドメイン専門知識を追加。 特定のタスク向けに UX を完璧化。 ワークフローに統合。 出力を後処理。

❌ Ignoring Costs Until Scale

悪い理由: サプライズ請求。 ネガティブな単位経済。 適切な価格設定ができない。 ビジネスが成立しない。

代わりに: すべての API コールを追跡。 ユーザーごとのコストを把握。 使用量制限を設定。 マージンを含めて価格設定。

❌ No Output Validation

悪い理由: AI は幻覚を起こす。 フォーマットが一貫しない。 ユーザー体験が悪い。 信頼問題。

代わりに: すべての出力を検証。 構造化された応答を解析。 フォールバック処理を用意。 一貫性のため後処理。

⚠️ Sharp Edges

問題	深刻度	ソリューション
AI API コストが制御不能に増加	高	AI コスト管理
API レート制限に達するとアプリが停止	高	レート制限への対応
AI が誤った情報や作り話をする	高	幻覚への対応
AI 応答が UX として遅すぎる	中	AI 遅延の改善

Related Skills

Works well with: llm-architect, micro-saas-launcher, frontend, backend