海外Redditで、LLMへ渡すプロンプト設計に関する超有益ポスト。
ポスト主はプロンプト分析に1000時間以上費やし、成功するプロンプトには6つの共通パターンがあると結論。

✅ K: シンプルに
悪い：「Redisについて何か書いて」
良い：「Redisキャッシングの技術チュートリアルを書いて」
→ トークン70%減、応答3倍速

✅E: 検証可能に
悪い：「〇〇についてプログラム書いて」
良い：「ユニットテストをパスするコードを出力して」
→ 成功率 41% → 85%

✅R: 再現性を確保
良い：「Python 3.12、Pandas 2.2で書け」
悪い：「最新のベストプラクティスで書いて」
→ 30日後でも94%一致

✅N: スコープを狭く
良い：「CSVファイルをマージするスクリプトを書いて」
悪い：「データ処理スクリプト＋テスト＋ドキュメント全部書いて」
→ 満足度41% → 89%

✅E: 制約を明示
良い：「外部ライブラリ禁止、関数20行以内」
悪い：「Pythonコードで」
→ 不要出力91%減

✅L: 論理構造で
良い：「Input: 複数CSV（同列）、Task: マージ、Constraints: Pandasのみ、50行以内、Output: merged.csv」
悪い：「データファイルを効率化するスクリプト書いて」
→ 200行使えないコード → 37行初回成功

これらを適用した結果：
初回成功率 72% → 94%
トークン -58%
修正回数 3.2 → 0.4

AIへプロンプト投げる時、少しだけこれを意識すると劇的に結果が変わります。 December 12, 2025