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belt CLI スキルのインストール: npx skills add belt-sh/cli

プロンプトエンジニアリングガイド

inference.sh CLI を使って、AIモデルのプロンプトエンジニアリングをマスターしましょう。

クイックスタート

inference.sh CLI（belt）が必要です。インストール手順

belt login

# 適切に構造化されたLLMプロンプト
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "あなたはシニアソフトウェアエンジニアです。次のコードをセキュリティの脆弱性についてレビューしてください：\n\n```python\nuser_input = request.args.get(\"query\")\nresult = db.execute(f\"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}\")\n```\n\n具体的な問題点と修正方法を示してください。"
}'

LLMプロンプティング

基本構造

[役割/文脈] + [タスク] + [制約] + [出力形式]

役割プロンプティング

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "あなたは15年の機械学習経験を持つ熟練データサイエンティストです。勾配降下法について、初心者にもわかるように簡単な例えを使って説明してください。"
}'

タスクの明確化

# 悪い例：曖昧
"コードを手伝って"

# 良い例：具体的
"次のPython関数をデバッグしてください。この関数はリストから偶数を合計して返すはずですが、すべての入力に対して0を返します：

def sum_evens(numbers):
    total = 0
    for n in numbers:
        if n % 2 == 0:
            total += n
        return total

バグを特定し、修正したコードを提供してください。"

連鎖思考（Chain-of-Thought）

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "ステップバイステップで解いてください：\n\nある店ではリンゴが1個2ドル、オレンジが1個3ドルで売られています。誰かが5個の果物を買って合計12ドル支払った場合、それぞれ何個ずつ買ったでしょうか？\n\n最終的な答えを出す前に、ステップバイステップで考えてください。"
}'

Few-shot 学習

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "次の文をフォーマルなビジネス英語に変換してください：\n\n例1：\n入力：gonna send u the report tmrw\n出力：I will send you the report tomorrow.\n\n例2：\n入力：cant make the meeting, something came up\n出力：I apologize, but I will be unable to attend the meeting due to an unforeseen circumstance.\n\n次を変換：\n入力：hey can we push the deadline back a bit?"
}'

出力形式の指定

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "これらのカスタマーレビューの感情を分析してください。"text"、"sentiment"（positive/negative/neutral）、"confidence"（0-1）をキーとするオブジェクトのJSON配列を返してください。\n\nレビュー：\n1. "Great product, fast shipping!"\n2. "Meh, its okay I guess"\n3. "Worst purchase ever, total waste of money"\n\n有効なJSONのみを返し、説明は不要です。"
}'

制約の設定

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "この記事を正確に3つの箇条書きで要約してください。各箇条書きは20語以内にしてください。背景情報ではなく、実用的な洞察だけに焦点を当ててください。\n\n[記事のテキスト]"
}'

画像生成プロンプティング

基本構造

[主題] + [スタイル] + [構図] + [照明] + [技術的要素]

主題の説明

# 悪い例：曖昧
"猫"

# 良い例：具体的
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "緑色の目をしたふわふわのオレンジ色のトラ猫、ビンテージの革張りの肘掛け椅子に座っている"
}'

スタイルキーワード

belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "女性のポートレート写真、Kodak Portra 400フィルムで撮影、柔らかい自然光、浅い被写界深度、ノスタルジックな雰囲気、アナログ写真の美学"
}'

構図の制御

belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "夜のサイバーパンク都市のスカイラインを広角でワンショット、三分割法の構図、前景にネオンサイン、背景にそびえ立つ超高層ビル、雨で濡れた通り"
}'

品質キーワード

フォトリアリスティック、8K、超高精細、シャープな焦点、プロフェッショナル、
傑作、高品質、最高品質、緻密なディテール

ネガティブプロンプト

belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "プロフェッショナルなヘッドショットポートレート、クリーンな背景",
  "negative_prompt": "ぼやけている、歪んでいる、余分な手足、透かし、テキスト、低品質、漫画、アニメ"
}'

動画プロンプティング

基本構造

[ショットタイプ] + [主題] + [アクション] + [設定] + [スタイル]

カメラワーク

belt app run google/veo-3-1-fast --input '{
  "prompt": "日光の差し込む森を歩く女性を追うスロートラッキングショット、ゴールデンアワーの照明、浅い被写界深度、映画的、4K"
}'

アクションの説明

belt app run google/veo-3-1-fast --input '{
  "prompt": "木の台の上でパン生地をこねる手のクローズアップ、朝の光に舞う小麦粉、スローモーション、居心地の良いベーキングの美学"
}'

時間的キーワード

スローモーション、タイムラプス、リアルタイム、滑らかな動き、
連続ショット、クイックカット、一瞬の静止

高度なテクニック

システムプロンプト

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "system": "あなたは役立つコーディングアシスタントです。常にコメント付きのコードを提供してください。何か確信が持てない場合は、推測せずにその旨を伝えてください。",
  "prompt": "正規表現を使ってメールアドレスを検証するPython関数を書いてください。"
}'

構造化出力

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "このテキストから情報を抽出し、JSONとして返してください：\n\n"John Smith, CEO of TechCorp, announced yesterday that the company raised $50 million in Series B funding. The round was led by Venture Partners."\n\nスキーマ：\n{\n  "person": string,\n  "title": string,\n  "company": string,\n  "event": string,\n  "amount": string,\n  "investor": string\n}"
}'

反復的なリファインメント

# 大まかに開始
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "丘の上の城"
}'

# 詳細を追加
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "草の生えた丘の上にある中世の石造りの城"
}'

# スタイルを追加
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "草の生えた丘の上にある中世の石造りの城、ドラマチックな夕焼け空、ファンタジーアートスタイル、壮大な構図"
}'

# 技術的要素を追加
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "草の生えた丘の上にある中世の石造りの城、ドラマチックな夕焼け空、Greg Rutkowski風のファンタジーアートスタイル、壮大な構図、8K、超高精細"
}'

マルチターン推論

# 最初：分析
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "このビジネス上の問題を分析してください：私たちのECサイトのカート放棄率は70%です。考えられる原因を列挙してください。"
}'

# 次：優先順位付け
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "これらのカート放棄の原因を考慮して：[前の出力]、影響の大きさと修正の容易さでランク付けし、優先度マトリックスとしてフォーマットしてください。"
}'

# 三番目：アクションプラン
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "特定されたトップ3の原因に対して、それぞれの課題を検証し修正するために実行できる具体的なA/Bテストを提供してください。"
}'

モデル別のヒント

Claude

• ニュアンスのある指示を得意とする
• ロールプレイによく反応する
• 複雑な制約をよく守る
• 明示的な出力形式を好む

GPT-4

• コード生成に強い
• 例があるとうまく機能する
• 構造化出力が得意
• 「ステップバイステップで考えましょう」に反応する

FLUX

• 詳細な主題の説明を得意とする
• スタイルの参照がうまく機能する
• 照明キーワードが重要
• ネガティブプロンプトをサポート

Veo

• カメラワークのキーワード
• 映画的な表現が効果的
• アクションの説明が重要
• 時間的コンテキストを含める

よくある間違い

間違い	問題	解決策
曖昧すぎる	予測不能な出力	具体性を追加する
長すぎる	モデルが集中力を失う	重要な情報を優先する
矛盾している	モデルを混乱させる	矛盾を削除する
形式がない	一貫性のない出力	形式を指定する
例がない	期待が不明確	Few-shotを追加する

プロンプトテンプレート

コードレビュー

この[言語]のコードを次の点についてレビューしてください：
1. バグと論理エラー
2. セキュリティの脆弱性
3. パフォーマンスの問題
4. コードスタイル/ベストプラクティス

コード：
[コード]

見つかった各問題について、以下を提供してください：
- 行番号
- 問題の説明
- 深刻度（高/中/低）
- 修正の提案

コンテンツ作成

[トピック]について[コンテンツタイプ]を書いてください。

対象読者：[ターゲットオーディエンス]
トーン：[フォーマル/カジュアル/プロフェッショナル]
長さ：[単語数]
カバーすべき重要ポイント：
1. [ポイント1]
2. [ポイント2]
3. [ポイント3]

含めるもの：[特定の要素]
避けるもの：[除外するもの]

画像生成

[詳細を含む主題]、[設定/背景]、[照明タイプ]、
[アートスタイルまたは写真スタイル]、[構図]、[品質キーワード]

関連スキル

# 動画プロンプティングガイド
npx skills add inference-sh/skills@video-prompting-guide

# LLMモデル
npx skills add inference-sh/skills@llm-models

# 画像生成
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation

# プラットフォーム全体のスキル
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli

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