アバ： これは、Prompt Foundation シリーズの一部であり、さまざまなグループやユースケース向けのさまざまなプロンプト フレームワークを独自に、または専門家と協力して検討します。
これは 再投稿 LinkedIn の Stig の記事より。
導入
人工知能のダイナミックな世界では、ChatGPT のような AI モデルとのやり取りの仕方が、達成する成果に大きな影響を与える可能性があります。ソフトウェア アーキテクト、マネージャー、開発者にとって、プロンプト エンジニアリングの技術を習得することは単なるスキルではなく、必須事項です。このガイドでは、9 つの構造化されたプロンプト フレームワークを詳しく調べ、さまざまなテクノロジ シナリオでのその適用と有効性についての洞察を提供します。
フレームワークの概要
Stig は、次のフレームワークの実践的な紹介を提供します。
目次で興味のあるフレームワークをクリックすると、例を確認できます。
目次
APE (行動、目的、期待)
ドメイン駆動設計のサンプル:
アクション： 「ドメイン駆動設計における集約ルートの概念について説明します。」
目的： 「ドメインロジックの管理における役割を明確にするため。」
期待：「コーディング例とともに簡潔な説明をしてください。」
分析： APE は、明確で目的主導の説明を求めるのに優れているため、複雑な設計パターンを把握するのに最適です。
RACE (役割、行動、状況、期待)
メインフレーム移行のサンプル:
役割：「移住の専門家として行動する。」
アクション： 「COBOL ベースのメインフレーム システムをクラウドベースのソリューションに移行するための手順の概要を説明します。」
コンテクスト： 「取引量の多い銀行システムを検討しています。」
期待： 「ダウンタイムを最小限に抑えることに重点を置いたステップバイステップのガイド。」
分析：RACE は、詳細な移行戦略など、役割固有の知識を必要とするタスクに特に効果的です。
COAST (コンテキスト、目的、アクション、シナリオ、タスク)
イベント駆動型アーキテクチャのサンプル:
コンテクスト: 「マイクロサービス環境で。」
客観的： 「イベント駆動型アーキテクチャを実装する。」
アクション: 「イベント バスを設定するプロセスを詳しく説明します。」
シナリオ：「リアルタイムデータ処理の取り扱い」
タスク: 「スケーラブルなイベント処理メカニズムを設計する。」
分析COAST は、多面的な建築上の課題に最適な包括的なアプローチを提供します。
TAG (タスク、アクション、目標)
アジャイル手法のサンプル:
タスク: 「ソフトウェア開発にアジャイル手法を採用する」
アクション: 「スプリント計画テンプレートを作成する。」
ゴール「開発プロセスを合理化し、チームのコラボレーションを強化する。」
分析: TAG は、特定の方法論の実装など、明確な目標を持つタスクに対しては簡単かつ効果的です。
RISE (役割、入力、手順、期待)
レガシーシステム統合のサンプル:
役割：「システムインテグレーションのスペシャリストとして。」
入力：「既存のレガシーシステムと新しいテクノロジーに関する情報」
手順: 「レガシー システムと最新の API を統合するプロセスについて説明します。」
期待「システムの中断を最小限に抑えた詳細な統合計画。」
分析: RISE は、ステップバイステップのプロセスを必要とするシナリオに優れており、複雑な統合に最適です。
TRACE (タスク、リクエスト、アクション、コンテキスト、例)
継続的インテグレーション/継続的デプロイメント (CI/CD) のサンプル:
タスク: 「CI/CD パイプラインをセットアップします。」
リクエスト: 「セットアップの手順を教えてください。」
アクション: 「パイプライン作成の各段階を詳しく説明します。」
コンテクスト: 「Java ベースの Web アプリケーション向け。」
例: 「参考のためにサンプルの Jenkinsfile を含めます。」
分析TRACE は、複雑なセットアップ タスクに役立つ、詳細な例に基づくアプローチを提供します。
ERA（期待、役割、行動）
クラウド セキュリティのサンプル:
期待: 「強力なクラウド セキュリティ戦略を策定します。」
役割: 「クラウドセキュリティの専門家として。」
アクション: 「ハイブリッド クラウド環境の主要なセキュリティ対策を特定する。」
分析ERA は、特にクラウド セキュリティなどの専門分野において、成果重視のタスクに効果的です。
CARE（コンテキスト、アクション、結果、例）
データ移行のサンプル:
コンテクスト: 「リレーショナル データベースから NoSQL データベースへの移行」
アクション：「データ移行のプロセスについて説明します。」
結果: 「データの整合性とダウンタイムの最小化を保証します。」
例: 「同様の移行のケーススタディを提供してください。」
分析CARE は、コンテキストを理解し、例を確認することで、より適切な計画と実行につながるタスクに最適です。
ROSES (役割、目的、シナリオ、期待される解決策、手順)
スケーラビリティ計画のサンプル:
役割「スケーラビリティアドバイザーとして。」
客観的: 「トラフィック量の多い Web アプリケーションのスケーリングを計画する」
シナリオ：「今後 1 年間でユーザー トラフィックが 300% 増加すると予想しています。」
解決「パフォーマンスを維持するスケーラブルなアーキテクチャ。」
手順: 「必要なアーキテクチャの変更の概要を説明します。」
分析ROSES は包括的かつ詳細であり、複雑なスケーラビリティ プロジェクトの計画と実行に適しています。
実用的なアプリケーション
これらのフレームワークを特定の IT コンセプトに合わせて調整することで、技術専門家は ChatGPT とのやり取りを効率化できるだけでなく、複雑なトピックに対するより深い洞察を得ることができます。ドメイン駆動設計の設計パターンを理解する場合でも、大規模なシステム移行を計画する場合でも、これらのフレームワークは、AI から詳細で適切な応答を引き出すための構造化されたアプローチを提供します。
結論
効果的なプロンプト エンジニアリングとは、AI ツールを習得するだけではなく、複雑な IT 課題へのアプローチ方法を変革することです。各タスクに適切なフレームワークを戦略的に選択することで、ソフトウェア アーキテクト、マネージャー、開発者は ChatGPT とのより深い洞察とより有意義なやり取りを実現できます。
魅力的な行動喚起
ここで、ソフトウェア アーキテクチャと開発の分野で革新的な考えを持つ皆さんにスポットライトを当てます。皆さんが積極的に参加する方法は次のとおりです。
- チャレンジ受諾: フレームワークの 1 つを選択し、現在取り組んでいる問題または概念に適用します。フレームワークは結果にどのような影響を与えましたか?
- あなたのストーリーを共有しましょう: LinkedInにあなたの体験を投稿してください。どのフレームワークを選択しましたか? タスクは何でしたか? ChatGPTはどのように反応しましたか? 投稿にタグを付けてください #ChatGPTフレームワークチャレンジ そうすれば、私たち全員がフォローし合い、お互いから学ぶことができます。
- コラボレーションとディスカッション: この記事の下または共有された投稿に、あなたの意見をコメントしてください。どのフレームワークが最も効果的だと思いますか? 変更や改善の提案はありますか?
- 知識を広める: 同僚に挑戦を促します。シナリオが多様になればなるほど、私たちの集合的な理解はより豊かになります。
ご参加いただくことで、ご自身の理解が深まるだけでなく、技術コミュニティ全体に利益をもたらす知識の蓄積にも貢献できます。ソフトウェア開発における AI の可能性を一緒に探り、革新的なソリューションへの道を切り開きましょう。
参加する #ChatGPTフレームワークチャレンジ 今日から AI インタラクションを問題解決ツールキットの基礎にしましょう。
著者について
人工知能の世界における最新のトレンドやイノベーションを探求するのが大好きな、テクノロジー愛好家で AI 愛好家の Stig Korsholm 氏をご紹介します。Stig 氏は現在、Bankdata の主任ドメイン アーキテクトを務めており、金融および銀行分野のテクノロジーで豊富な経験を持っています。
ゲスト著者として、スティグは独自の洞察と経験を共有し、複雑なトピックを誰もが理解しやすく魅力的なものにしています。テクノロジーと実際のアプリケーションを融合させる才能を持つスティグは、企業が AI の力を活用して成功を促進できるよう支援することに熱心に取り組んでいます。
執筆や新技術の探求をしていないときは、イノベーター仲間と交流したり、刺激的なアイデアを共有したりしています。
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