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3週間で100話の良質なAI怪談を生み出した手法とプロンプトについて｜花笠
3週間で、100話のAI怪談を作りました。 この記事では、その具体的な創作プロセスと、実際に使用したプロンプト内容をノウハウとして公開します。 ※怪談として設計してますが、他の短編でもいけます なぜ、私はAIと怪談を100話も創ることになったのかはじめまして。花笠と申します。 普段はAIを活用した実験作品やAIイラストを生成して遊んでいます。ChatGPT 3.5登場以降、例に漏れずAIの世界にのめり込み、AIを活用し、さまざまな事に挑戦しています。 そんな中、私はずっと物語が作りたい、と思いがありました。ただ、私には文才がない。それは、手の届かない夢物語のはず、でした。 怪談を作るきっかけとなったのは、いつもの実験精神です。 普段からコーティングや企画作業ではCursorを通じて Gemini 2.5 Proモデルを愛用していました。 その一環で「Gemini 2.5 Proの物語生成能
LLMを本番品質に育てる PromptOps：”100回の試行錯誤”を支えた仕組みと文化
0. はじめに ELYZAと株式会社マイナビが共同開発した「マイナビAI Pencil」が公開されました。本記事ではこの開発過程において重要な役割を果たした「Prompt Engineering」と、それを支える体系的な運用基盤「PromptOps」について解説します。 「マイナビAI Pencil」については、当社リリースならびにマイナビリリースをご覧ください。 株式会社ELYZA プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000062.000047565.html 株式会社マイナビ様 プレスリリース：https://www.mynavi.jp/news/2025/07/post_49493.html なお、本ブログに関する研究開発は、プロジェクトに関わった ML（機械学習）エンジニアの曽我部 (@sog4be)、堤 (@ozro_223)
RooCode に自動でリファクタさせるオーケストレーター用プロンプト
Deno + Claude4 + RooCode。Claude 4 が進化しているので、それに合わせて Roo のプロンプトを書き直した。 リポジトリはここ たぶん .roo/rules/rules.md と .roo/rules-orchestrator/01_workflows.md だけ見ればいいです。 オーケストレーター用のプロンプト システムプロンプト側 AI へのお題はダイクストラによる経路探索の実装。 効いたこと ハイラムの法則と単一責任原則に言及しながらリファクタさせる https://ssaits.jp/promapedia/glossary/hyrums-law.html eslint の warn でかなり積極的なルールを採用して、それを根拠にリファクタリングさせる 最初は 単体ファイルだけで eslint を回す 通常のテストではログが邪魔になるので通所の CI で
『LLMのプロンプトエンジニアリング』を読んだ
『LLMのプロンプトエンジニアリング』を読んだ 最近日本語翻訳が発売された書籍『LLMのプロンプトエンジニアリング ―GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発』を読みました。その感想です。 LLMのポテンシャルを最大限活かし、期待通りの精度の高いアウトプットを引き出すためには、LLMの能力や特性を正しく評価、把握し、綿密な設計に基づいたプロンプトを組み立てることが必要です。本書では、まずLLMを理解することから始め、その上で、プロンプトにはどんなことを組み込み、どのような構造にすべきか、本来の意味での「プロンプトエンジニアリング」を行う方法を説明しています。著者たちはGitHub Copilotの開発者であり、その実装過程で得られた貴重な知見や、評価手法、設計上の判断など、通常は表に出てこない開発の裏側も詳しく解説されています。AIアプリケーション開発
The Prompt Engineering Playbook for Programmers
Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased
Zettelkastenと生成AIを活用した能動的読書法 - 理系学生日記
業務で使えるようになったことや、生成AIと一緒に使う楽しさもあって、最近はObsidianを使う人がどんどん増えてきました。 僕自身もいろんなObsidianの記事を読んでいるうちに、「Zettelkasten（ツェッテルカステン）」というノート術に出会いました。これについては『TAKE NOTES!』という本がすごく参考になったので、ぜひおすすめしたいです。 Zettelkastenとは 受動的学習の限界、能動的学習の重要性 知識のネットワーク化 生成AIでの広がり おわりに TAKE NOTES!――メモで、あなただけのアウトプットが自然にできるようになる 作者:ズンク・アーレンス日経BPAmazon この本から学んだことはたくさんあるのですが、特に印象に残ったのが「読書のしかた」についてです。 これまで僕は、本を読んでもなかなか内容が頭に残らないことが多くて、時間をかけて読んだのに「
プロンプトインジェクション対策: 様々な攻撃パターンから学ぶセキュリティのリスク - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの石川(@ryusei_ishika)です。 近年、ChatGPT や Gemini などの大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成 AI の活用が急速に進んでいます。その一方で、これらの AI モデルに対する新たな攻撃手法である「プロンプトインジェクション」が注目を集めており、そのセキュリティリスクが問題視されています。 この記事では、プロンプトインジェクションが実際にどのような脅威となり得るのか、具体的な事例を交えながらそのリアルなセキュリティリスクを解説します。さらに、開発者や経営者が取るべき具体的な対策についても、分かりやすくご紹介します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診
GPTs用システムプロンプトの書き方：疑似人格プロンプト - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どうも、世間から一切注目されていない謎のプロンプト研究家です。「プロンプトエンジニア」とか「プロンプト職人」を自称することもありますが、「お料理研究家」のAI版だと考えて頂けると丁度いいかと思います。一風変わった創作プロンプトが得意です。たぶんもう一年近く活動してるんですが、Xのフォロワー数は350人ほどで、インプレゾンビさんに普通に負けています。ゾンビ以下……ということは動かない死体ですね。 一応ですね、「お名前.com」 で皆様お馴染みのGMOグループが運営する「教えてAI byGMO」というAIポータルサイトが主催するプロンプトコ
チープリサーチ：Mastra で Deep Research の模倣し、Open Cheap Research を作りました。
こんにちは、オートロ株式会社で代表をしております。福田です。今回も、オープン開発チームで試した内容を共有したいと思います。 今回は、日本でも大人気になっている TypeScript で AI エージェント開発ができる、Mastra を使ってディープリサーチの模倣品の Open Cheap Research を開発した話をします。 ソースコードは、こちらで公開しております。 Mastra とは Mastra は、AI エージェントを開発するためのフレームワークです。ほとんどの AI エージェント開発フレームワークが、Python で公開されているのに対して、Mastra は、TypeScript で、開発することができるため、ウェブエンジニアが AI エージェント開発に参戦するために非常に有効なツールになっています。 引用元：公式サイト Mastra でできること Mastra で、できるこ
生成AI、難しいと思ってた…でもこの3ステップで一気にラクになった。運用がうまく回る実践テク | ライフハッカー・ジャパン
タスクによっては（もしかすると業務の大部分？）、生成AIにまかせたほうが自分でやるよりはるかに早くて質も高いのは認めざるを得ないところ。 いかにシームレスでマイクロに生成AIを活用できるかが業務効率化の肝になってきますよね。そうなると、日々使いまわすプロンプトの運用術は、重要な基本スキルといえそうです。 本記事では、「プロンプトづくり」「呼び出し」「管理」の3ステップでのプロンプト運用術を提案。テキスト入力効率化ツール「Text Blaze」の活用方法を中心にご紹介していきます。 プロンプトを考えたり呼び出したりがちょっと面倒……と考えている方、生成AIフレンドリーな環境づくりの一環としてぜひ参考にしてみてくださいね！ ステップ1. プロンプトづくりScreenshot: 山田洋路 via Anthropicなにか生成AIに作業させたい……と思い立ったときには、とりあえずAnthropic
Leaked Windsurf prompt
Leaked Windsurf prompt (via) The Windsurf Editor is Codeium's highly regarded entrant into the fork-of-VS-code AI-enhanced IDE model first pioneered by Cursor (and by VS Code itself). I heard online that it had a quirky system prompt, and was able to replicate that by installing the app and running: strings /Applications/Windsurf.app/Contents/Resources/app/extensions/windsurf/bin/language_server_m
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GitHub - x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools: FULL v0, Cursor, Manus, Same.dev, Lovable, Devin, Replit Agent, Windsurf Agent, VSCode Agent, Dia Browser, Xcode, Trae AI, Cluely & Orchids.app (And other Open Sourced) System Prompts, Tools & AI Mod
Claude Code Commands & Workflows - Complete Guide
GitHub - google-labs-code/jules-awesome-list: Some awesome prompts for Jules Agent
Claude 4 prompt engineering best practices - Anthropic
awesome-gpt4o-images/README_en.md at main · jamez-bondos/awesome-gpt4o-images
GitHub - dontriskit/awesome-ai-system-prompts: 🧠 Curated collection of system prompts for top AI tools. Perfect for AI agent builders and prompt engineers. Incuding: ChatGPT, Claude, Perplexity, Manus, Claude-Code, Loveable, v0, Grok, same new, windsurf,
学校のための プロンプト ライブラリ - Gemini
GitHub - Sunwood-ai-labs/MysticLibrary: MysticLibrary
