ClaudeをADDフレームワークで強化するメガプロンプト

AI/ML

概要

このリポジトリは、Claude(Anthropicの会話AI)にAssess-Decide-Do(ADD)というDragos Roua考案のライフマネジメントフレームワークを組み込むためのメガプロンプト、ドキュメント、実例コレクションをまとめたものです。ADDは「Assess(評価)→ Decide(決定)→ Do(実行)」の明確なステップで意思決定と行動を導く手法で、プロンプト内部での役割定義、出力テンプレート、反芻(リフレクション)とフィードバックループを通じて、より構造化されたAI支援ワークフローを実現します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 15
  • フォーク数: 4
  • ウォッチャー数: 15
  • コミット数: 8
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • ClaudeにADDプロセスを明確に指示する「メガプロンプト」テンプレート群を提供
  • 評価・決定・実行の各ステップ用の出力フォーマットと例示(例:行動プラン、優先順位リスト、リスク評価)
  • 実運用向けにドキュメント、アセット、事例(examples)を収録し導入を容易にする
  • 共感的応答や反復改善(フィードバックループ)を取り入れた設計思想

技術的なポイント

このプロジェクトはコードではなくプロンプト設計とドキュメントに重点を置いており、技術的には「プロンプトアーキテクチャ」の設計が中心です。主な設計要素は、(1)役割とコンテキストの固定化:System的な説明でClaudeにADDの目的・期待値を与え、長期記憶やペルソナを明示して応答の一貫性を保ちます。(2)モジュール化されたステップ:Assess/Decide/Doそれぞれの入出力フォーマットを定義し、評価基準(優先度、影響度、緊急度、リスク)や決定論拠の列挙、実行タスクの分割とスケジュール化テンプレートを含めます。(3)例示と少数ショット学習:具体的なケーススタディと期待される出力例を示すことで望ましい出力パターンを誘導します。(4)反復改善と安全策:出力の自己評価や確認プロンプトによるリフレクションフェーズを用意し、誤解や不要な行動を低減します。さらに、トークン制約を考慮したプロンプト分割(大きなコンテキストをチャンク化)や、API呼び出し時の温度・最大生成長の推奨設定、外部ツール(カレンダー、タスク管理)との連携を想定した出力スキーマ(JSONやMarkdownテーブル)を提供しており、実運用へ移しやすい設計になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • assets: dir
  • docs: dir
  • examples: dir

…他 1 ファイル

README抜粋より、本リポジトリは視覚素材(assets/hero-claude-mega-prompt.png)や包括的な説明文を含み、ADDフレームワークの由来や実践法、テンプレートを順を追って提示します。examplesには実用的なダイアログ例やテンプレート化されたやり取りがあり、docsは導入手順や運用上の注意点をまとめています。LICENSEが含まれているため再利用の可否はライセンスを確認して判断してください。

使いどころ(想定ユースケース)

  • 個人の生産性向上ツールとして、日々の意思決定やタスク分割をClaudeに任せる
  • チームでのプロジェクト運営における意思決定支援やリスク評価の標準化
  • プロンプトエンジニアリング学習教材として、メガプロンプトの構造と実装例を学ぶ
  • 外部ツール(カレンダー・タスク管理)との連携テンプレートを基に自動化を構築

導入上の留意点

  • Claude(Anthropic)のAPI仕様や利用制限を確認すること
  • メガプロンプトは長大になる傾向があるため、トークン予算や分割戦略の検討が必要
  • 自動実行を行う場合は誤操作防止のため確認ステップやヒューマンインザループを設けること

まとめ

ADDをClaudeに体系的に実装するための実践的で学びやすいメガプロンプト集。

リポジトリ情報: