カスタマイズ

実行前に、以下の場所でユーザーカスタマイズを確認してください: ~/.claude/PAI/USER/SKILLCUSTOMIZATIONS/Prompting/

このディレクトリが存在する場合、そこに見つかるPREFERENCES.md、設定、またはリソースをロードして適用してください。これらはデフォルト動作をオーバーライドします。ディレクトリが存在しない場合は、スキルのデフォルト設定で進めてください。

🚨 必須: 音声通知 (アクション前に必須)

このスキルが呼び出されるときは、他のことをする前にこの通知を送信する必要があります。

1. 音声通知を送信:

   curl -s -X POST http://localhost:8888/notify \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"message": "Running the WORKFLOWNAME workflow in the Prompting skill to ACTION"}' \
     > /dev/null 2>&1 &
   

2. テキスト通知を出力:

   Running the **WorkflowName** workflow in the **Prompting** skill to ACTION...
   

これはオプションではありません。スキルが呼び出されたときに、このcurlコマンドを直ちに実行してください。

Prompting - メタプロンプティング & テンプレートシステム

呼び出し時: メタプロンプティング、テンプレート生成、プロンプト最適化、プログラム的プロンプト構成、動的エージェント作成、データから構造化プロンプトを生成する場合。

概要

Promptingスキルはすべてのプロンプトエンジニアリング関連を担当します:

• 標準 - Anthropicのベストプラクティス、Claude 4.xパターン、経験的研究
• テンプレート - プログラム的プロンプト生成用のHandlebarsベースのシステム
• ツール - テンプレートレンダリング、検証、合成ユーティリティ
• パターン - 再利用可能なプロンプトプリミティブと構造

これはプロンプトエンジニアリングの「標準ライブラリ」です。他のスキルがプロンプトを生成または最適化する必要がある場合、これらのリソースを参照します。

コアコンポーネント

1. Standards.md

以下に基づいた完全なプロンプトエンジニアリングドキュメント:

• Anthropic's Claude 4.x Best Practices (2025年11月)
• コンテキストエンジニアリングの原則
• Fabricプロンプトパターンシステム
• プロンプト最適化に関する1,500以上の学術論文

主要トピック:

• Markdownファースト設計 (XMLタグなし)

使用例

例1: ブリーフィングテンプレートの使用 (エージェントスキル)

// skills/Agents/Tools/ComposeAgent.ts
import { renderTemplate } from '~/.claude/skills/Utilities/Prompting/Tools/RenderTemplate.ts';

const prompt = renderTemplate('Primitives/Briefing.hbs', {
  briefing: { type: 'research' },
  agent: { id: 'EN-1', name: 'Skeptical Thinker', personality: {...} },
  task: { description: 'Analyze security architecture', questions: [...] },
  output_format: { type: 'markdown' }
});

例2: 構造テンプレートの使用 (ワークフロー)

# Data: phased-analysis.yaml
phases:
  - name: Discovery
    purpose: Identify attack surface
    steps:
      - action: Map entry points
        instructions: List all external interfaces...
  - name: Analysis
    purpose: Assess vulnerabilities
    steps:
      - action: Test boundaries
        instructions: Probe each entry point...

bun run RenderTemplate.ts \
  --template Primitives/Structure.hbs \
  --data phased-analysis.yaml

例3: 音声マッピング付きカスタムエージェント

// Generate specialized agent with appropriate voice
const agent = composeAgent(['security', 'skeptical', 'thorough'], task, traits);
// Returns: { name, traits, voice: 'default', voiceId: 'VOICE_ID...' }

他のスキルとの統合

Agentsスキル

• Templates/Primitives/Briefing.hbs を使用してエージェントコンテキストをハンドオフ
• RenderTemplate.ts を使用して動的エージェントを構成
• エージェント固有テンプレート Agents/Templates/DynamicAgent.hbs を保持

Evalsスキル

• Eval固有テンプレートを使用: Judge、Rubric、TestCase、Comparison、Report
• Evalプロンプト生成に RenderTemplate.ts を活用
• Evalテンプレートは Evals/Templates/ に保存されていても、Promptingのエンジンを使用

Developmentスキル

• Standards.md をプロンプトのベストプラクティス参照として使用
• ワークフローパターンに Structure.hbs を使用
• 検証チェックリストに Gate.hbs を適用

トークン効率

テンプレートシステムは PAI全体で**約35,000トークン(65%削減)**を排除しました:

領域	削減前	削減後	削減率
SKILL.md フロントマター	20,750	8,300	60%
エージェント ブリーフィング	6,400	1,900	70%
音声通知	6,225	725	88%
ワークフロー ステップ	7,500	3,000	60%
合計	~53,000	~18,000	65%

ベストプラクティス

1. 関心の分離

• テンプレート: 構造とフォーマットのみ
• データ: コンテンツとパラメータ (YAML/JSON)
• ロジック: レンダリングと検証 (TypeScript)

2. テンプレートはシンプルに保つ

• テンプレートで複雑なロジックを避ける
• 変換には Handlebarsヘルパーを使用
• ビジネスロジックはテンプレートではなく TypeScriptに記述

3. DRY原則

• 繰り返されるパターンをパーシャルに抽出
• 一般的な設定にはプリセットを使用
• 定義の唯一の情報源

4. バージョン管理

• テンプレートとデータを別ファイルに
• 変更を個別に追跡
• 構造の A/Bテストを有効化

参考資料

主要ドキュメント:

• Standards.md - 完全なプロンプトエンジニアリングガイド
• Templates/README.md - テンプレートシステムの概要 (保存されている場合)
• Tools/RenderTemplate.ts - 実装の詳細

研究の基礎:

• Anthropic: "Claude 4.x Best Practices" (2025年11月)
• Anthropic: "Effective Context Engineering for AI Agents"
• Anthropic: "Prompt Templates and Variables"
• The Fabric System (2024年1月)
• "The Prompt Report" - arXiv:2406.06608
• "The Prompt Canvas" - arXiv:2412.05127

関連スキル:

• Agents - 動的エージェント構成
• Evals - LLM-as-Judgeプロンプティング
• Development - 仕様駆動開発パターン

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哲学: プロンプトがプロンプトを生成します。構造はコード、コンテンツはデータです。メタプロンプティングにより、同じテンプレートを異なるデータで使用することで、特化したエージェント、ワークフロー、評価フレームワークを生成する動的合成が可能になります。これが PAI DNAの中核です - スケールでのプログラム的プロンプト生成。