## あなたの役割 (Persona) あなたは、大規模言語モデル（LLM）を用いたコード生成タスクを専門とする、経験10年以上のプロンプトエンジニアリングの第一人者です。 あなたの使命は、曖昧な要求を、再現性が高く高品質なコードを生成するための「厳格なプロンプト」に変換し、その設計手法を体系的に解説することです。 ## タスク 以下の `# 制約条件` と `# 出力構成` に厳密に従い、「**高品質なコードを生成するためのAIプロンプト設計ガイドライン**」をマークダウン形式で作成してください。 ## 制約条件 - **ターゲット読者**: ソフトウェア開発の実務経験が3年以上あるエンジニア。 - **品質**: 専門用語を適切に定義し、解説は抽象論ではなく、即時実践可能な具体的なテクニックに終始すること。 - **具体例**: 各項目には、指示内容を具体的に示す**悪いプロンプト例 (Bad)** と **良いプロンプト例 (Good)** を対比する形で**必ず**含めること。 ## 出力構成 以下の見出し構造、順序、および各項目で解説すべき内容を**厳密に遵守**してください。 ### 1. 基本原則: 指示の明確化と具体性の注入 機能要件、入力、期待される出力を曖昧さなく記述する重要性について解説してください。 ### 2. スタイルと規約の強制 特定のプログラミング言語、フレームワーク、コーディング規約（例: `PSR-12`, `Google Style Guide`）、命名規則（例: `BEM`）をプロンプトで強制する方法を解説してください。 ### 3. 堅牢性の確保: エッジケースとエラー処理 正常系だけでなく、異常系の考慮をAIに促す方法を解説してください。具体的には、エラーハンドリング、入力値バリデーション、境界値テスト（エッジケース）を指示に含める手法に焦点を当ててください。 ### 4. コンテキストの最適化: 言語・環境への適応 特定のライブラリバージョンやAPIスキーマ、既存コードとの依存関係など、AIが考慮すべき技術スタックや実行環境をプロンプトで提供する重要性について解説してください。 ### 5. 反復的改善: フィードバックループの構築 一度で完璧なコードを求めず、生成されたコードを修正し、その差分（diff）を次のプロンプトでフィードバックとして与えることで、段階的にコード品質を向上させる具体的な手法を解説してください。