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AI横断のプロンプト翻訳

中級

良い知らせがあります。プロンプティングの基本原則は、どのモデルにも引き継げます。 Claudeを上手にプロンプトできるなら、ChatGPT、Gemini、Llamaも上手にプロンプトできます。表面的な細部はいくつか異なります — これがそのロゼッタストーンです。

どこでも引き継げるもの​

これらはどのモデルでも機能します — ベンダーではなくコミュニケーションに関わるものだからです。

  • 背景を与える: 目的、読み手、形式、トーン（プロンプティングの基礎）。
  • 例（few-shot）。
  • 難しいタスクでは推論を求める。
  • 出力を制約する（長さ、形式、「JSONのみ」）。
  • 平易な言葉で反復する。
  • 役割 / システムプロンプト — 主要なモデルにはすべてこの概念があります（役割）。

一度これらを身につければ、どこにでも持ち運べます。

異なるもの（と調整すべきこと）​

観点切り替え時の注意点
構造の手がかりClaudeはXMLタグを好みます。他のモデルも受け付けますが、Markdownの見出しやJSONを好む場合があります。
トーンの強さ古いモデルは強い口調やALL-CAPSのプロンプトを許容しました。指示に忠実な新しいモデルは、落ち着いた具体的な指示を好みます。モデルごとに調整し直しましょう。
推論「ステップごとに考えて」は一部のモデルで役立ちます。専用の推論モデルは内部で行うので — 重ねて指示しないでください。
プレフィルアシスタントの発言の冒頭に言葉を入れるのはClaude流のレバーです。他では対応状況がまちまちです。
システムプロンプトの重みすべてに存在しますが、どれだけ強く従われるかは異なります — テストしましょう。
ツール / 関数呼び出し概念は同じですが、リクエストのスキーマはプロバイダーごとに異なります。

持ち運べるワークフロー​

  1. 普遍的な構造（背景 + 形式 + 例）でプロンプトを書く。
  2. いくつかの実際の入力で対象モデルでテストする（eval）。
  3. 必要なら上記の表面的な細部だけを調整する。
  4. プロンプトをバージョン管理に置き、モデルの切り替えを安価にする。

:::tip ゼロから書き直さないこと 新しいモデルへの移行で、新しいプロンプトが必要になることはまれです — たいていはトーンや形式の微調整だけです。構造と例はそのまま引き継がれます。 :::

次のステップ​