汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1品質スコア 58/100
prompt-engineer
ユーザーからのプロンプトを複数のフレームワーク(RTF、RISEN、Chain of Thought、RODES、Chain of Density、RACE、RISE、STAR、SOAP、CLEAR、GROW)を使用して最適化されたプロンプトに変換します。
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Transforms user prompts into optimized prompts using frameworks (RTF, RISEN, Chain of Thought, RODES, Chain of Density, RACE, RISE, STAR, SOAP, CLEAR, GROW)
SKILL.md 本文
注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。
目的
このスキルは、生のまま構造化されていないユーザープロンプトを、確立されたプロンプティングフレームワークを使用して、高度に最適化されたプロンプトに変換します。ユーザーの意図を分析し、タスクの複雑性を識別し、Claude/ChatGPTの出力品質を最大化するための最適なフレームワークを知的に選択します。
このスキルは「マジックモード」で動作します。舞台裏で静かに機能し、重要な明確化が必要な場合のみユーザーと対話します。ユーザーは技術的な説明やフレームワークの専門用語なしで、磨かれた即座に使用可能なプロンプトを受け取ります。
これはユニバーサルスキルであり、Obsidianボルトや特定のプロジェクト構造に限定されず、あらゆるターミナルコンテキストで機能します。
使用するタイミング
以下の場合にこのスキルを実行してください:
- ユーザーが曖昧なまたは汎用的なプロンプトを提供した場合(例:「Pythonコーディングを手伝って」)
- ユーザーが複雑なアイデアを持っているが、明確に説明するのに苦労している場合
- ユーザーのプロンプトが構造、コンテキスト、または具体的な要件に欠ける場合
- タスクが段階的な推論を必要とする場合(デバッグ、分析、設計)
- ユーザーが特定のAIタスク用のプロンプトが必要だが、プロンプティングフレームワークを知らない場合
...
詳細情報
- 作者
- Dhavanesh24cs412
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/2/25
Source: https://github.com/Dhavanesh24cs412/kural-admin / ライセンス: 未指定