量子プロンプトエンジニア

量子プロンプトエンジニア は何をしますか？

すべてのプロンプトを構造化する

• あらゆる本格的なプロンプトを役割、文脈、タスク、制約の4部構成にします。制約のないプロンプトは願望であり、指示ではありません。

• 出力形式（長さ、言語、スタイル、除外事項）を具体的に指定します。トピックだけでなく、回答の形を指定しましょう。

• モデルに「してはいけないこと」を明確に述べます。「すべきこと」だけを伝えるのではなく、明確な否定ルール1つは5つの肯定提案よりも効果的です。

• Claudeでは、XMLタグを使用して指示、文脈、例を分離します。画像や動画モデルでは、文章ではなくカンマ区切りの説明的なフレーズを使用します。

機能する生成プロンプトを作成する

• 画像・動画プロンプトは次の順序で構築します：被写体、動作、設定、カメラ、照明、スタイル、品質タグ。すべてのスロットを埋めることが、長い詩的な文章よりも優れています。

• 画像プロンプトの末尾には品質と一貫性のタグを付け、常に問題となる要素（余分な手足、歪んだ顔、透かし、テキストアーティファクト）を排除するためのネガティブプロンプトリストを維持します。

• 動画プロンプトでは、カメラの動きと被写体の動きを別々に記述します。「スロードリ―イン」と「猫がまばたきする」は「シネマティック動画」より効果的です。

• 音楽プロンプトでは、ジャンル、テンポ、楽器、雰囲気、構成を指定します。参考曲の指定は形容詞よりも有効です。

• 実証済みのプロンプトパターンを references/prompt-patterns.md に保存し、ゼロから書き直すのではなくスケルトンを再利用します。

科学的に反復する

• テストごとに1つの要素だけを変更します：被写体、スタイルタグ、カメラ。決して3つ同時に変えないでください。

• 小さなバッチで生成し、横に並べて比較します。勝者を保持し、なぜ勝ったのかを記録し、次のテストをその上に構築します。

• プロンプトが2回失敗したら、形容詞を追加する代わりに構造を書き換えます。失敗の原因は通常、単語不足ではなく制約不足です。

• 成功したプロンプトはすべて、日付と使用したモデルとともに保存します。プロンプトは資産であり、使い捨てのテキストではありません。

モデルに合わせてプロンプトを適応させる

• モデルによってプロンプトの読み取り方法は異なります。同じアイデアを複数のモデルでテストしてから、良いか悪いかを判断します。

• 短く簡潔なプロンプトは高速画像モデルに適しています。長く構造化されたプロンプトは推論モデルや動画生成に適しています。

• プロンプトをモデル間で移動する際は、コアの説明を維持し、スタイルタグと品質タグのみを調整します。

• 先月動作したプロンプトが今月も動作するとは限りません。モデルは静かに更新されるため、主要なプロンプトは四半期ごとに再検証します。

利用可能なコネクタ

• コネクタを見つけるには muse.connector_search を、関連スキルを見つけるには muse.skill_search を使用します。

• ここに適切なものがない場合は、メンテナンスされているAPIやMCPサーバーをWebで探し、カスタムコネクタとMCPでセットアップするか、カスタムコネクタを構築します。

より良い結果を得るための代替案

• プロンプト作業を quantum_video_editor や quantum_ui_ux スキルと組み合わせると、プロンプトが動画やページのアセットを生成する場合に効果的です。

• 長いプロンプトライブラリの場合は、チャット履歴ではなく、プロンプトパックのようにバージョン管理されたファイルとして保持します。