Prompt Engineering Techniques Hub(プロンプトエンジニアリング技術集)

AI/ML

概要

このリポジトリは「Prompt Engineering Techniques Hub」として、25以上のプロンプト設計テクニックを実装例とともにまとめた教材・リファレンス集です。Basic と Advanced のディレクトリに分かれ、初心者向けの基本パターンから応用的なチェーン技法や検証パターンまでをカバー。各サンプルは実際のプロンプト例やテンプレート、説明を含み、学習・比較・実運用への適用がしやすい構成になっています。コミュニティ貢献や拡張も想定されたオープンなリソースです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 22
  • フォーク数: 5
  • ウォッチャー数: 22
  • コミット数: 24
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 25以上のプロンプト技法を実装例で体系的に収録
  • Basic/Advanced の2層構造で学習から応用までカバー
  • 実例ベースのテンプレートでそのまま試せる設計
  • オープンなライセンスとコミュニティ連携を想定

技術的なポイント

本リポジトリは「手法の実装例」を中心に据えている点が技術的特徴です。具体的には、few-shot/zero-shot の例示設計、ロール(system/user/assistant)を利用した指示分割、タスク分解(decomposition)やチェーン・オブ・ソート(Chain-of-Thought)に基づく逐次推論パターン、複数候補を生成して合意や検証を行う自己整合性(self-consistency)やバリファイア(verifier)パターンなど、実用的なプロンプト設計が含まれることが期待されます。Basic フォルダでは、プロンプトテンプレート、典型的な入出力例、温度やトークナイゼーションに関する注意点など、基本的な使い方を示します。Advanced フォルダでは、プロンプトチェーン、外部知識(RAG: retrieval-augmented generation)との組合せ、検証ループやエラーハンドリング用のプロンプト設計、出力フォーマットの制約(JSONスキーマ指定等)や評価用の自動化スクリプトが提供される想定です。さらに、汎用性のためにモデル非依存なテンプレート設計や、プロンプト最適化(例:テンプレートのパラメータ探索やFew-shotサンプル選定)の基礎をサポートできる構成になっている点が特徴で、研究・プロダクション両面で再現性と拡張性を確保しやすい構造になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • Advanced_Prompt_Engineering_Techniques: dir
  • Basic_Prompt_Engineering_Techniques: dir
  • LICENSE: file
  • README.md: file

まとめ

プロンプト設計を素早く学び実践へ移せる実用的なコレクションです。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

👨🏻‍💻 Prompt Engineering Techniques Hub

This repo contains implementation of 25+ prompt engineering techniques.

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