概要

AIコーディングプロンプト（ai-coding-prompt-java）は、JavaとVue3を中心とした全栈開発チーム向けに設計されたプロンプト工学（Prompt Engineering）の実践リポジトリです。プロンプトを構造化して再利用可能な知識資産として蓄積することで、チームのAIコーディング採用率を9.6%から89.2%へと引き上げた実績を持ちます。テンプレート、使用例、ルール層（品質保障）、業務層などのレイヤ化構成を用い、要求定義からコード生成、技術設計、レビュー指示までカバーします。導入により、納期・品質・協業効率の改善が期待できる実践的リソースです。

リポジトリの統計情報

スター数: 6
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 6
コミット数: 2
ファイル数: 11
メインの言語: 未指定

主な特徴

構造化されたPrompt設計：テンプレート化して再利用可能なプロンプト群を提供
レイヤードアーキテクチャ：ルール層（品質保障）や業務層を分離し運用性を向上
実績ベースの改善効果：AI採用率・納期効率・コード品質の向上事例を提示
マルチフェーズ支援：要件理解〜設計〜実装〜レビューまで一貫した指示設計

技術的なポイント

このプロジェクトの技術的核は「Promptの構造化」と「工程への埋め込み」です。単発のプロンプトではなく、ルール層・業務層・应用層といった役割別のフォルダ構成でPromptを分類することで、用途に応じた再利用と品質担保を実現しています。特に注目すべき点は次の通りです。

ルール化された品質チェック：ルール層に品質基準やレビューポリシーを記述し、生成結果に対する自動検査や差分指摘のテンプレートを用意。AIに出力後の検証をプロンプトで指示できるため、人的レビューの負担を低減します。
業務コンテキストの分離：業務層ディレクトリはドメイン固有の要件や振る舞いをまとめ、同じ技術スタックでも異なる業務ロジックに素早く対応可能です。これにより、Promptが曖昧なドメイン知識に依存せず一貫した振る舞いを担保します。
フルスタック想定テンプレート：READMEやサンプルファイルには、JavaバックエンドとVue3フロントエンドの両方を想定した指示セットが含まれ、API設計、データモデル、フロント画面の骨子生成など、開発工程ごとに使い分けられる構成です。
エビデンスに基づく改善：導入効果（AIコーディング採用率の向上、納期改善、欠陥率低減）を数値で示し、Prompt運用の振り返りと定量的改善につなげる運用設計が含まれます。

運用面では、プロンプトのバージョン管理とチームへの展開手順、テンプレートのカスタマイズ方法が重要です。本リポジトリはその素地を提供しており、既存のCI/CDやコードレビューの流れに組み込むことで、AIアシストの活用を標準開発プロセスに組み込めます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
prompt使用示例.md: file
prompt整体介绍.md: file
rules: dir
业务层: dir
应用层: dir
技术方案: dir
数据层: dir
工程结构: dir
.gitignore: file
LICENSE: file …他 6 ファイル

説明：

README.md: プロジェクト全体の紹介と成果、導入効果を記載。
prompt使用示例.md / prompt整体介绍.md: プロンプトの全体像、使用例、テンプレートの説明（中国語の資料が含まれる）。
rules: 品質保障のためのチェックリストやレビュールールを格納。生成物の評価基準として機能。
业务层（業務層）: ドメイン固有のPromptや業務ロジックを格納し、リユース可能な要素を管理。
技术方案/应用层/数据层/工程结构: 技術設計や実装レイヤーに対応するテンプレートやガイドを配置。

まとめ

実務で使えるPrompt資産と運用設計を提供する、実践志向のリポジトリ。

リポジトリ情報：

名前: ai-coding-prompt-java
説明: java+vue3全栈开发Prompt
スター数: 6
言語: null
URL: https://github.com/jwangkun/ai-coding-prompt-java
オーナー: jwangkun
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/3615494?v=4

READMEの抜粋：

AI编码提示词工程

🚀 项目简介

AI编码提示词工程是一套完整的、系统化的AI编码辅助体系，基于团队AI编码率从9.6%稳步提升至89.2%的实践经验构建。通过结构化的Prompt设计，将AI编码经验沉淀为可复用的知识资产，帮助开发团队快速掌握AI编码技巧，显著提升开发效率和代码质量。

📊 项目成果

AI编码采纳率: 从9.6%提升至89.2%
需求交付效率: 提升23.6%
代码质量: 显著提升，缺陷率降低
团队协作: 标准化流程，降低沟通成本

🏗️ 工程架构

ai-coding-prompt/
├── rules/                    # 规则层 - 质量保障
├── 业务层/                   # 业务逻辑层
├── 应用层/                   # 应用接口层
├── 技术方案/                 # 技术方案层
├── 数据层/                   # 数据访问层
├── 工程结构/         ...

AIコーディングプロンプト（Java/Vue3向け）