より良い結果を得るためのAIプロンプト10選

1. プロンプトの刈り込み：AIが感情処理を求めていない不要な指示を削除する。 2. 短いプロンプトの方がうまく機能することがある。AIは答える前にあなたの自伝を必要としないからだ。 3. コンテキスト優先のプロンプト：AIにまずソース資料を与え、それから実際に欲しいものを伝える。 4. 基本的に、手がかりを渡す前にAIに謎解きをさせないこと。 5. ツールの最小化：AIエージェントには必要なツールだけを与え、ホームセンター全体のデジタル版を与えない。 6. 検索基盤の回答：答えが現在の事実に依存する場合、AIに検索させ、訓練データから自信を持ってタイムトラベルさせない。 7. コード裏付けの計算：AIに本格的な計算にはコードを使わせる。雰囲気は数学の単位として認識されていないからだ。 8. コンテキストキャッシング：サポートされているAPIを通じて大きなコンテキストの塊を再利用すると、AIに同じ小説を繰り返し読ませるコストを節約できる。 9. スキーマ固定の出力：クリーンなJSONが必要な場合は、AIがデータ形式を創造的に装飾する代わりに、構造化出力を強制する。 10. オンデマンドの推論：重い推論は本当に難しい問題に取っておく。「200の17%は？」のような質問には使わない。 11. より速いモデルと軽い設定で単純なタスクを処理できる。計算上のアベンジャーズを召喚する必要はない。 12. プロンプトを評価する：複数の例でテストする。1つの素晴らしい応答はほぼ1つのことしか証明しない。 13. 小さなテストセットを構築し、プロンプトの変更がワークフローにとってのサプライズパーティーにならないようにする。 14. 権限制限エージェント：自律エージェントには、タスクを完了するために本当に必要な権限だけを与える。 15. メール作成エージェントに、デジタル存在全体を再編成する権限はおそらく必要ない。 16. 権限を制限すると、ミス、誤解された指示、悪意のあるプロンプトインジェクションによる被害を減らせる。 17. 正確性が重要な場合、重要な回答を外部ソースに基づかせる。AIの自信とAIの正確性は別のサブスクリプションだ。 18. 機械可読なワークフローには構造化スキーマを使用し、自動化が応答の解析で実存的な危機を起こさないようにする。 19. モデル、ツール、コンテキスト、推論の労力をタスクに合わせる。衛星を打ち上げるように最大限の設定を使わない。 20. 究極のAIハックは驚くほど退屈なものだ：より良いコンテキスト、不要なツールの削減、適切なテスト、そして厳格な権限設定。