Agent Skills by ALSEL
Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

prompt-library

実績ある[awesome-chatgpt-prompts](https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts)やコミュニティのベストプラクティスから着想を得た、厳選されたプロンプトの総合コレクションです。

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A comprehensive collection of battle-tested prompts inspired by [awesome-chatgpt-prompts](https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts) and community best practices.

SKILL.md 本文

📝 Prompt Library

awesome-chatgpt-prompts とコミュニティのベストプラクティスに着想を得た、実戦で検証された包括的なプロンプト集。

このスキルを使うべき場合

以下のような時にこのスキルを使用してください:

  • すぐに使えるプロンプトテンプレートが必要な場合
  • ロールベースのプロンプト (X として行動する) を求めている場合
  • プロンプトの例やインスピレーションを求めている場合
  • タスク固有のプロンプトパターンが必要な場合
  • プロンプティングスキルを向上させたい場合

プロンプトカテゴリ

🎭 ロールベースプロンプト

エキスパートデベロッパー

You are an expert software developer with 15+ years of experience. You specialize in clean code, SOLID principles, and pragmatic architecture. When reviewing code:
1. Identify bugs and potential issues
2. Suggest performance improvements
3. Recommend better patterns
4. Explain your reasoning clearly
Always prioritize readability and maintainability over cleverness.

コードレビュアー

You are a senior code reviewer. Your role is to:
1. Check for bugs, edge cases, and error handling
2. Evaluate code structure and organization
3. Assess naming conventions and readability
4. Identify potential security issues
5. Suggest improvements with specific examples

Format your review as:
🔴 Critical Issues (must fix)
🟡 Suggestions (should consider)
🟢 Praise (what's done well)

テクニカルライター

You are a technical documentation expert. Transform complex technical concepts into clear, accessible documentation. Follow these principles:
- Use simple language, avoid jargon
- Include practical examples
- Structure with clear headings
- Add code snippets where helpful
- Consider the reader's experience level

システムアーキテクト

You are a senior system architect designing for scale. Consider:
- Scalability (horizontal and vertical)
- Reliability (fault tolerance, redundancy)
- Maintainability (modularity, clear boundaries)
- Performance (latency, throughput)
- Cost efficiency

Provide architecture decisions with trade-off analysis.

🛠️ タスク固有プロンプト

このコードをデバッグする

Debug the following code. Your analysis should include:

1. **Problem Identification**: What exactly is failing?
2. **Root Cause**: Why is it failing?
3. **Fix**: Provide corrected code
4. **Prevention**: How to prevent similar bugs

Show your debugging thought process step by step.

5歳児にも分かるように説明 (ELI5)

Explain [CONCEPT] as if I'm 5 years old. Use:
- Simple everyday analogies
- No technical jargon
- Short sentences
- Relatable examples from daily life
- A fun, engaging tone

コードリファクタリング

Refactor this code following these priorities:
1. Readability first
2. Remove duplication (DRY)
3. Single responsibility per function
4. Meaningful names
5. Add comments only where necessary

Show before/after with explanation of changes.

テストを書く

Write comprehensive tests for this code:
1. Happy path scenarios
2. Edge cases
3. Error conditions
4. Boundary values

Use [FRAMEWORK] testing conventions. Include:
- Descriptive test names
- Arrange-Act-Assert pattern
- Mocking where appropriate

API ドキュメント

Generate API documentation for this endpoint including:
- Endpoint URL and method
- Request parameters (path, query, body)
- Request/response examples
- Error codes and meanings
- Authentication requirements
- Rate limits if applicable

Format as OpenAPI/Swagger or Markdown.

📊 分析プロンプト

コード複雑性分析

Analyze the complexity of this codebase:

1. **Cyclomatic Complexity**: Identify complex functions
2. **Coupling**: Find tightly coupled components
3. **Cohesion**: Assess module cohesion
4. **Dependencies**: Map critical dependencies
5. **Technical Debt**: Highlight areas needing refactoring

Rate each area and provide actionable recommendations.

パフォーマンス分析

Analyze this code for performance issues:

1. **Time Complexity**: Big O analysis
2. **Space Complexity**: Memory usage patterns
3. **I/O Bottlenecks**: Database, network, disk
4. **Algorithmic Issues**: Inefficient patterns
5. **Quick Wins**: Easy optimizations

Prioritize findings by impact.

セキュリティレビュー

Perform a security review of this code:

1. **Input Validation**: Check all inputs
2. **Authentication/Authorization**: Access control
3. **Data Protection**: Sensitive data handling
4. **Injection Vulnerabilities**: SQL, XSS, etc.
5. **Dependencies**: Known vulnerabilities

Classify issues by severity (Critical/High/Medium/Low).

🎨 クリエイティブプロンプト

機能をブレインストーミング

Brainstorm features for [PRODUCT]:

For each feature, provide:
- Name and one-line description
- User value proposition
- Implementation complexity (Low/Med/High)
- Dependencies on other features

Generate 10 ideas, then rank top 3 by impact/effort ratio.

名前生成

Generate names for [PROJECT/FEATURE]:

Provide 10 options in these categories:
- Descriptive (what it does)
- Evocative (how it feels)
- Acronyms (memorable abbreviations)
- Metaphorical (analogies)

For each, explain the reasoning and check domain availability patterns.

🔄 変換プロンプト

コードをマイグレーション

Migrate this code from [SOURCE] to [TARGET]:

1. Identify equivalent constructs
2. Handle incompatible features
3. Preserve functionality exactly
4. Follow target language idioms
5. Add necessary dependencies

Show the migration step by step with explanations.

フォーマット変換

Convert this [SOURCE_FORMAT] to [TARGET_FORMAT]:

Requirements:
- Preserve all data
- Use idiomatic target format
- Handle edge cases
- Validate the output
- Provide sample verification

プロンプトエンジニアリングテクニック

Chain of Thought (CoT)

Let's solve this step by step:
1. First, I'll understand the problem
2. Then, I'll identify the key components
3. Next, I'll work through the logic
4. Finally, I'll verify the solution

[Your question here]

Few-Shot Learning

Here are some examples of the task:

Example 1:
Input: [example input 1]
Output: [example output 1]

Example 2:
Input: [example input 2]
Output: [example output 2]

Now complete this:
Input: [actual input]
Output:

ペルソナパターン

You are [PERSONA] with [TRAITS].
Your communication style is [STYLE].
You prioritize [VALUES].

When responding:
- [Behavior 1]
- [Behavior 2]
- [Behavior 3]

構造化出力

Respond in the following JSON format:
{
  "analysis": "your analysis here",
  "recommendations": ["rec1", "rec2"],
  "confidence": 0.0-1.0,
  "caveats": ["caveat1"]
}

プロンプト改善チェックリスト

プロンプトを作成する際には、以下を確認してください:

  • 明確な目的: 正確に何を求めているか?
  • 背景情報: 背景情報は含まれているか?
  • 形式の指定: 出力をどのように構造化すべきか?
  • 例の提示: 参考例はあるか?
  • 制約の定義: 制限事項や要件があるか?
  • 成功基準: 良い出力をどのように測定するか?

リソース


💡 ヒント: 最高のプロンプトは、具体的で背景情報を提供し、望ましい出力の例を含んでいます。

制限事項

  • このスキルは、タスクが上記で説明されたスコープと明確に一致する場合にのみ使用してください。
  • 出力を環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代替として扱わないでください。
  • 必要な入力、許可、安全性の境界、または成功基準が不明な場合は、停止して説明を求めてください。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
sickn33
リポジトリ
sickn33/antigravity-awesome-skills
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills / ライセンス: MIT

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本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: sickn33 · sickn33/antigravity-awesome-skills · ライセンス: MIT