忙しい午後、同僚が "これ見てもらえる？" と聞く。file を開いても context がない。何をする code なのか、何が失敗したのか、何を試したのか、軽い意見がほしいのか深い review がほしいのか分からない。経験があっても、質問するか推測するしかない。
AI model も似ている。Prompt engineering は秘密の言葉のように語られることがあるが、深いところではもっと普通の skill だ。別の知性が役に立つ仕事をできるように、状況を十分に伝えること。
よい prompt は context から始まる。system は何か。audience は誰か。今の状態は何か。一番大事な constraint は何か。ここを省くと、model は一般的な仮定で空白を埋める。
よい prompt は task も明確にする。"これを改善して" は願いに近い。"非技術者の product manager 向けに、120 words 以内で、risk は残し jargon を減らして summary を書き直して" は仕事になる。
constraints は creativity を殺さない。方向を与える。新しい dependency を使わない、tone を calm にする、public API を保つ、code の前に tradeoff を説明する。これらは答えを現実に近づける。
example は人間にも効くから AI にも効く。before/after、望む style、failing test、小さな成功例は、形をそろえる助けになる。
feedback も会話の一部だ。"抽象的すぎる"、"構造はそのままで tone をやわらかく"、"database constraint が抜けている"。これは失敗ではなく、普通の collaboration signal である。
Prompt engineering は、制約のある communication だ。よい ticket、よい code review、よい handoff を作る習慣は、そのままよい AI request を作る。