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LLMの最適化、プロンプトパターン、構造化出力、AI製品開発のための世界クラスのプロンプトエンジニアリングスキル。Claude、GPT-4、プロンプトデザインパターン、Few-Shot Learning、Chain-of-Thought、AI評価の専門知識。RAGの最適化、エージェント設計、LLMシステムアーキテクチャが含まれます。AI製品の構築、LLMのパフォーマンス最適化、エージェントシステムの設計、または高度なプロンプティングテクニックの実装の際に使用してください。

alirezarezvani

コア機能

すぐに使える

複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合

コミュニティ検証済み

アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新

完全無料

MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可

柔軟な拡張

ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能

使い方

1Skillファイルを取得

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピー

2Claudeにインストール

スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置(通常は ~/.claude/skills/)。

3使用開始

Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます

ヒント: 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください

関連タグ

#ai-ml#authentication#automation#ci-cd#database#docker#documentation#git#kubernetes#python#security#testing

技術情報

作成者
alirezarezvani
カテゴリー
DevOps
ファイルサイズ
5.41 KB
ソースリポジトリ
alirezarezvani__claude-skills
メタデータ
YAMLメタデータを含む
ライセンス
MIT

すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています

alirezarezvani__claude-skills/engineering-team/senior-prompt-engineer/skill.md

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

3x

迅速なバグ解決

問題の根本原因を特定し、デバッグ時間を短縮

50%

不良率の低減

根本原因を徹底的に理解し、再発バグを防ぐ

2x

開発者生産性の向上

デバッグの時間を削減し、新機能の開発により多くの時間を費やす

ユースケース

これらのシナリオに最適

🐛

本番環境のバグ修正

ライブシステムでエラーを迅速にトレースし、その根本原因を特定

🔍

パフォーマンス問題の調査

実行パスを遡ってボトルネックを特定する

🧪

テスト失敗分析

完全なコール履歴を調査し、テストが失敗した原因を特定する

🚨

セキュリティインシデント対応

メソッド呼び出しを逆順にたどることで、不正なアクセスポイントを特定します

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