| name | prompt-engineer |
| description | MUST use when editing CLAUDE.md, SKILL.md, or slash commands. Applies prompt engineering best practices regardless of task size. |
Prompt Engineer Skill
Claude Code向けプロンプト文書（CLAUDE.md、SKILL.md、カスタムスラッシュコマンド）の作成・改善を支援する。
対象ファイル
| ファイル種別 | 用途 | 配置場所 |
|---|
| CLAUDE.md | プロジェクト固有のコンテキスト・ルール | リポジトリルート、~/.claude/ |
| SKILL.md | 再利用可能なスキル定義 | スキルディレクトリ |
| カスタムコマンド | 繰り返しワークフローのテンプレート | .claude/commands/*.md |
改善ワークフロー
1. 分析フェーズ
対象プロンプトを以下の観点で評価：
構造面
- 論理的なセクション分け
- XMLタグの適切な使用（
<instructions>, <context>, <example>等）
- 情報の優先順位付け
内容面
- 目的の明確さ
- 指示の具体性（曖昧な表現の排除）
- 必要十分な情報量（過不足なし）
Claude特性への適合
- 命令形・直接的な表現
- 重要事項の強調（
IMPORTANT:, MUST等）
- 出力形式の明示
2. 改善フェーズ
優先順位
- 致命的問題（目的不明確、矛盾する指示）
- 効果に直結（具体性不足、構造の混乱）
- 品質向上（表現の洗練、エッジケース対応）
主要テクニック
- 曖昧な指示 → 具体的な行動指示に変換
- 長文の説明 → 簡潔な箇条書き or 例示
- 暗黙の期待 → 明示的な制約・条件
3. 検証フェーズ
改善後、以下をチェック：
コア原則
簡潔さが最優先
コンテキストウィンドウは共有資源。すべてのトークンが他の情報と競合する。
前提: Claudeは既に非常に賢い
Claudeが既に知っていることは書かない。各情報に対して以下を問う：
- 「Claudeは本当にこの説明が必要か？」
- 「Claudeは既にこれを知っていると仮定できるか？」
- 「この文はトークンコストに見合う価値があるか？」
# Bad（約150トークン）
PDF（Portable Document Format）はテキスト、画像、その他のコンテンツを含む
一般的なファイル形式です。PDFからテキストを抽出するにはライブラリが必要です。
pdfplumberは使いやすく、ほとんどのケースに対応できるのでお勧めです...
# Good（約50トークン）
PDFテキスト抽出にはpdfplumberを使用:
\`\`\`python
import pdfplumber
with pdfplumber.open("file.pdf") as pdf:
text = pdf.pages[0].extract_text()
\`\`\`
Good版はClaudeがPDFとライブラリの概念を知っていることを前提としている。
具体性で曖昧さを排除
# Bad
テストを書いてください
# Good
`tests/`に新規テストファイルを作成。edgeケース（null入力、空配列）を含むこと。mockは使用禁止。
構造で意図を伝える
XMLタグで情報を分離。Claudeはタグ構造を強く認識する。
<task>PRをレビューしてコメントを残す</task>
<constraints>
- セキュリティ上の問題は最優先で指摘
- スタイルの指摘は控えめに
- 必ず改善案を提示
</constraints>
<output_format>
各指摘を以下の形式で出力：
- ファイル: 行番号
- 重要度: high/medium/low
- 内容: 指摘事項
- 提案: 改善案
</output_format>
詳細ガイド
