reviewing-agent-prompting
コーディングエージェント向けプロンプトのレビューと改善を行います。エージェントの指示、システムプロンプト、またはタスク委譲テキストを監査、確認、評価する際に積極的に活用してください。ステートマシン思考を適用して、構造的なギャップを特定し、効果性を向上させます。
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Review and improve prompts for coding agents. Use PROACTIVELY when auditing, checking, or evaluating agent instructions, system prompts, or task delegation text. Applies state-machine thinking to identify structural gaps and improve effectiveness.
SKILL.md 本文
<essential_principles> なぜ構造が重要か: LLMは自由度が高く構造が低いとき、幻覚を生じます。曖昧なプロンプトはモデルに意図、アプローチ、ツール、完了基準を推測させます。推測が重なると不確実性が増幅されます。
核心となる洞察: プロンプトを散文ではなく状態機械として扱います。効果的なプロンプトには以下があります:
- エントリ条件(このフェーズをトリガーするもの)
- アクション(何をするか)
- 出口基準(完了をどう判断するか)
- トランジション(次は何か)
逆説: 厳密な構造が信頼できる自律性を生み出します。制約は明確化します。制限ではなく。 </essential_principles>
<intake> **何をレビューしますか?**分析対象のプロンプトテキストを提供してください。これは以下のいずれかです:
- エージェントシステムプロンプト
- タスク委譲プロンプト
- コーディングアシスタント向け命令
- 自律動作を導くことを目的とした任意のプロンプト
プロンプトテキストを待ってから進めます。 </intake>
<review_framework> フェーズ 1: 構造分析
これらの要素をチェックします(有/無/部分的):
1. リクエスト分類 プロンプトはアクション前に分類を
...
詳細情報
- 作者
- mikekelly
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/1/13
Source: https://github.com/mikekelly/reviewing-agent-prompting / ライセンス: 未指定