prompt_exercises — プロンプト演習モジュール集
概要
（リポジトリの概要を300字程度で説明）
「prompt_exercises」は、プロンプトエンジニアリングの演習を目的としたPythonモジュール群です。複数の演習ディレクトリ（Exercise_10〜Exercise_13 など）に分かれており、各ディレクトリには課題ごとのサンプルスクリプトやテンプレート、評価ロジックが含まれている想定です。コードは学習用途を想定したシンプルな実装が中心で、ローカル環境での実行やカスタムプロンプトの比較実験に使えます。ドキュメントはREADMEに簡潔に記載されており、入門者が基礎を学ぶのに適したリポジトリです。
リポジトリの統計情報
- スター数: 18
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 18
- コミット数: 3
- ファイル数: 10
- メインの言語: Python
主な特徴
- プロンプト設計の演習をディレクトリ単位で整理（Exercise_10〜Exercise_13 等）
- Pythonで実装されたサンプルモジュールにより手を動かして学べる
- 軽量・学習向けで個人の実験や授業の補助資料に適する
- READMEによる簡潔な導入説明（英語）を収録
技術的なポイント
このリポジトリはプロンプトエンジニアリング学習を念頭に置いた教材的実装を提供しています。技術的に注目すべき点は以下です。
まず、構成がExercise単位で分かれているため、課題ごとに独立したコードを用意しやすく、実験の再現性と差分比較がしやすい点が挙げられます。各Exerciseディレクトリは、プロンプトテンプレート、入出力の例、評価スクリプト（答え合わせやスコア付け）などを含むことが想定され、プロンプトの微調整がどのように出力に影響するかを観察するワークフローに適しています。
次に、Pythonを主言語としていることから、既存の言語処理ライブラリやHTTPクライアントを用いた外部LLMの呼び出し、あるいはモック実行による単体テストが容易に組めます。学習目的のためコードはシンプルに保たれており、入門者でも読み解きやすい設計になっている可能性が高いです。
さらに、軽量なリポジトリ構成は教育的スニペットの配布に向いており、授業やワークショップで参加者に配布して即座に実行・変更してもらう運用に適します。コミット数が少なく発展途上であるため、利用者側が新たな演習や改善（例えば評価指標の拡張やCIの追加、モデル呼び出しの抽象化）を加えることで学習教材として成熟させる余地があります。
最後に、ドキュメント面ではREADMEが存在するため導入時の敷居は低い一方、詳細な使用例や環境構築手順が不足している場合はローカル実行に際して追加のREADME補足やサンプルJupyterノートブックの追加が有益です。ライセンス情報や依存関係の明示がない場合は、利用前に確認・補足することを推奨します。
（以上はリポジトリの構成と目的から導ける技術的観点の整理です。実際のファイル中身は各Exerciseディレクトリを参照してください。）
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .gitignore: file
- Exercise_10: dir
- Exercise_11: dir
- Exercise_12: dir
- Exercise_13: dir
…他 5 ファイル
まとめ
（総評を50字程度で） プロンプト設計の基礎を学ぶための実践的な演習モジュール群。拡張して教材化しやすい。
リポジトリ情報：
- 名前: prompt_exercises
- 説明: Exercise modules for the prompt engineering exercises
- スター数: 18
- 言語: Python
- URL: https://github.com/arunesh04/prompt_exercises
- オーナー: arunesh04
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/108666502?v=4
READMEの抜粋：
prompt_exercises
Exercise modules for the prompt engineering exercises …