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AIコーディングのための効果的なプロンプトエンジニアリング戦略
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AIコーディングのための効果的なプロンプトエンジニアリング戦略

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平均的なAI支援コーディングと優れたものの違いは、多くの場合AIとのコミュニケーション方法にあります。実証済みの戦略を探りましょう。

効果的なプロンプトの構造

優れたプロンプトには以下が含まれます：

  1. コンテキスト - 何を構築していますか？
  2. 制約 - 要件は何ですか？
  3. 例 - 成功はどのようなものですか？
  4. フォーマット - 出力はどのように構造化されるべきですか？

戦略1：コンテキストについて具体的に

❌ 悪いプロンプト：

メールを検証する関数を書いて

✅ 良いプロンプト：

ユーザー登録フォーム用にメールアドレスを検証するTypeScript関数を書いて。
以下を満たすこと：
- 有効なメール形式をチェック
- 使い捨てメールドメインを拒否
- isValidとerrorMessageを持つ検証結果オブジェクトを返す

戦略2：思考連鎖を使用

AIに問題を考えさせましょう：

コードを書く前に説明して：
1. どのエッジケースを処理すべきか？
2. この問題に最適なアルゴリズムは？
3. 異なるアプローチのトレードオフは？

その後、解決策を実装して。

戦略3：段階的に反復

一度にすべてを求めないでください。構築していきましょう：

  1. コアロジックから始める
  2. エラーハンドリングを追加
  3. パフォーマンスを最適化
  4. テストを追加

戦略4：例を提供

期待する入出力の例：

入力: { items: [1, 2, 3], multiplier: 2 }
出力: { items: [2, 4, 6], total: 12 }

この変換を行う関数を実装して。

VibeCodeCheapで価値を最大化

より良いプロンプトはより少ないAPI呼び出しを意味します。VibeCodeCheapの手頃な価格と組み合わせて：

  • より多くの実験 - 異なるアプローチを試す
  • より長いコンテキスト - より良い理解のためにより多くのコードを含める
  • プレミアムモデル - 複雑な推論のためにClaude Opusにアクセス

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