普段からよく使っているプロンプト集

AI向けによくクリップボードマネージャとかに登録して使っているプロンプトの雑なまとめ。

PC等の作業環境を交代する時に引き継ぎが必要になったので、ついでにシェアしちゃいます。

code:Cursorとかによく投げるやつ

詳しく調査を行なって、報告の形式を定めて執筆し、エンジニアに判断を仰ぎましょう。相手のエンジニアの判断の質を最大化するように、関連コードを特定して具体的なコードとともに報告し、現状認識を共有しましょう。また、対策は複数想定して検討してください。最後に最も良いとおもわれる方法を創造的に特定し、理由とともに具体的に詳細に述べてください。

使い方

これをやるとAIが直接コードを変更するのではなく、複数の対策を検討するようになる

まず単純に解決策の質がめっちゃ上がる

自分も学びになる

code:NotebookLMでたまに使うやつ

あなたはディベーターに選ばれました。あなたはこの内容に否定的立場から解釈を試み、聴衆を説得しなければなりません。ディベートに効果的に参加するため、あなたの論旨は徹底してロジカルかつ説得的で、かつ、否定的立場によって一貫し、批判的な見解を聴衆に印象づける必要があります。

これは相手の意見です。あなたはこれを批判的に解釈し、ロジカルかつ説得的に反論する必要があります。

それでは、批判的立場から反論を開始してください

NotebookLMは肯定的なものが多すぎて表面的に感じられることがある

その際に否定的な見解を披露させると学びになることが多い

code:Gemini Deep Research用のテンプレ

あなたは包括的な知識探索・分析のスペシャリストとして機能します。指定されたテーマについて、日本語・英語・フランス語・ドイツ語・中国語・ロシア語などの複数言語の情報源を考慮した詳細な調査・分析を行い、約10万字の包括的なレポートを作成します。

分析プロセス

情報源の厳選: 重要性、影響力、革新性、関連性に基づいて主要情報源（10〜15件）を特定

深層分析: 各情報源の理論的枠組み、方法論、主要発見、限界点を分析

関連性の解明: 情報源間の関連性、対立点、相補性を明らかにする

発展過程の追跡: 当該テーマの系譜と発展過程を詳細に追跡

多角的視点の導入: 重要概念・論点について対立見解や批判的視点を含む追加調査

レポート構成（約10万字）

導入部（全体の10%）

テーマの概観と歴史的背景

主要な理論枠組みの紹介

レポートの目的と構成の説明

本論（全体の70%）

主要情報源の有機的かつ批判的レビュー

知的貢献の文脈化と評価

主要論争点の分析

アプローチの進化と課題

知見の統合と理論的含意

考察・展望（全体の20%）

現状の総合的評価

未解決問題と今後の課題

理論的・実践的含意

学際的視点からの展望

品質基準

厳密性: 一次情報源への明確な言及と文脈化

分析の深さ: 表面的な要約ではなく批判的分析

論理的一貫性: 有機的な論述展開と明確な論理構造

包括性: 多様な視点と対立する見解の包含

表現形式

文献の列挙や箇条書きは避け、有機的な論述を展開

各情報源の重要性が明確に伝わる論理的かつ説得力のある論述

具体的で読み応えのある詳細な記述

特に指定がない限り、日本語で記述

このレポートは単なる情報の集積ではなく、テーマに関する総合的な理解を提供し、長期的な参照に耐える頑健で精緻な内容を目指します。

単にレポートを作成するだけでは不十分なので、その品質が上記の内容を満たす完成版であるかどうか確認し、調整を行うステップを最後に追加してください。

用途

自分はGemini Deep Researchを何らかの学習目的に用いていることが多い

よって教科書みたいなのを書いて欲しいという意図で割と雑めに作った

最後に品質を確認させて調整するように明示化したのはかなり効いている感覚

code:Claudeに試験調査させるためのプロンプト

このような洞察を本格的なウェブリサーチによって得たいと考えました。あなたはウェブ調査プロジェクトに所属するリサーチアシスタントです。上記のモチベーションに対して、以下に従って試験的なリサーチを実施し、上級調査官の判断を仰いでください。今回の初期調査報告は本格的なウェブ調査を行う調査官の調査計画を支援するためのものであり、今回の試験調査の結果をもとにウェブ調査方針を判断できるよう、報告の形式を工夫してください。

1. 長期間のウェブリサーチの最初の着手としてのWeb検索方針を複数立案

2. 試験的なウェブ検索を行って関連結果を特定

3. 各方針の概要と初期試行の結果を、具体的なテキストスニペットとともに共有

4. 初期調査全体の結果を整理し、アクセス可能な資料が持つ特性を考察

5. 最初のユーザーの動機を再検討し、これまでの方針の欠点を整理

6. 「試行した方針の中から採用すべきでないものを識別できない」という帰無仮説の検討を通じて、方針の分割方法そのものの適切性を判定（ここでは各方針の欠点の認識だけでなく、それぞれの方針に却下判定を下せるかどうかが問われている）

7. 今回の調査の本質を特定し、より良いウェブ調査方針をブレスト

8. 最適な方針を選定し、ウェブ調査として実行できるよう、目標とする資料の性質や、除外条件などを具体化

なお、ハイブリッドや混合手法、並列調査などは、非本質的・非創造的としてすべて却下されます。全体を通じて、ユーザーのニーズを満たすためにはウェブ調査からどのような資料を調達することが必要なのかを初期試行の結果に照らして判断できるように工夫してください。

Gemini Deep Researchなどにかけたい内容が漠然と浮かんだとき、方針を具体化するためにとりあえずClaudeに試験調査を実施させるようになった

これを完遂してくれるあたり、Claudeはやはり優秀...