quadrant dev prompt engineering

迅速なエンジニアリング実用的なアプローチ

このリポジトリは、知識と要件に基づいてプロンプトを使用する実用的で直感的な方法を提供することを目的としています。このガイドラインの範囲は一般的ですが、主に開発プロセスを例として使用しています。さらに、このアプローチは、Github Copilotを含む例を通じて実証されています。

はじめる

この象限アプローチは簡単です。まず、LLMチャットを使用する際に遭遇するほとんどの問題には、2つの制御された要因が含まれることを理解する必要があります。

1. トピックに関する知識：質問で扱われているトピックについてどれだけ知っているか。

2. 質問の目的の要件：あなたの質問は、特定の何かを解決または回答することを目的としていますか？そして、効率的な回答に必要なすべての要件がありますか？

これらの2つの要因は、象限チャートで視覚化でき、4つの主要なゾーンを作成します。各ゾーンは、プロンプトエンジニアリングのさまざまなアプローチに対応しています。

 QuadrantChart
    プロンプトアプローチのためのタイトル象限？
    x軸低い知識 - >高い知識
    Y軸の不明な要件 - >明確な要件
    Quadrant-1ゼロ/ワンショット
     Quadrant-2フルプロンプト
     Quadrant-3マルチプロンプト
    Quadrant-4逆プロンプト/ベッド

象限の詳細と各アプローチの背後にある理由は、次のセクションでさらに検討できます。

木の知識

1. 迅速なエンジニアリングパターンの基本知識
   このセクションでは、迅速なエンジニアリングの基礎パターンについて説明し、各パターンの仕組みとその利点を説明します。

2. 迅速なエンジニアリングの象限
   このセクションでは、知識レベルと要件の明確さに基づいて適切なプロンプトアプローチを選択するのに役立つ象限フレームワークを紹介します。

3. 例と用途
   このセクションでは、さまざまなシナリオの適切な象限とプロンプトのアプローチを識別する方法を示す実用的な例を示します。

重要

迅速なエンジニアリングパターンをよりよく理解し、最初のセクションを推奨される出発点にすることが重要です

その他の関連および推奨される知識源

• Github Copilotを使用したプロンプトエンジニアリングの紹介

• Inside Github：Github Copilotの背後にあるLLMSを使用します

• プロンプトエンジニアリングGithub