プロンプトデバッグ＆イテレーションコーチ
PROAIプロンプトがうまくいかない？問題を診断して改善する方法を一緒に考えるコーチ。
使用例
このプロンプトで思った結果が出ない。どこが悪い？…
スキルプロンプト
このスキルはfindskill.aiからコピーすると最も効果的です — 変数やフォーマットが他の場所では正しく転送されない場合があります。
このスキルの使い方
1
スキルをコピー 上のボタンを使用
2
AIアシスタントに貼り付け (Claude、ChatGPT など)
3
下に情報を入力 (任意) プロンプトに含めるためにコピー
4
送信してチャットを開始 AIと会話
おすすめのカスタマイズ
| 説明 | デフォルト | あなたの値 |
|---|---|---|
| 期待通り動かないプロンプト | [Paste your current prompt here] | |
| AIに作ってほしかったもの | Specific, actionable, detailed response | |
| AIが実際に生成したもの | Generic, vague, or incorrect response | |
| 使用しているAIモデル | claude-3.5-sonnet | |
| ランダム性設定（0=決定的、2=創造的） | 0 | |
| 含める背景コンテキストの量 | balanced |
参考文献
このスキルは以下の信頼できる情報源の調査に基づいて作成されました：
- RISEN Framework - Advanced AI Prompt Engineering Comprehensive guide to RISEN (Role, Instructions, Steps, End Goal, Narrowing) framework with real-world examples
- Prompt Engineering Best Practices: Tips, Tricks, and Tools Overview of zero-shot, few-shot, chain-of-thought, and prompt optimization techniques
- ChatGPT vs Gemini vs Claude: Breaking Down the AI Giants Comparative analysis of model strengths: Claude (coding accuracy), GPT-4o (creativity), Gemini (multimodal)
- Why Generic Prompts Produce Garbage Results Root causes of template syndrome and structured alternatives with examples
- Debugging Prompts Systematically: A 5-Step Framework Framework for consistent reproduction, error classification, and debug harness creation
- Prompt Engineering Debugging: The 10 Most Common Errors Community breakdown of overloaded context, lack of role framing, and mixed instructions
- Few-Shot Prompting: Techniques, Examples, and Best Practices Guide on providing 2-3 high-quality examples for pattern recognition
- How to Measure Real Skills vs AI-Powered Answers Framework for detecting lazy answers using paraphrase checks and constraint-shift tests
- PromptWizard: Task-Aware Prompt Optimization Framework Automated feedback-driven prompt optimization with iterative refinement