コンテキストを具体的にする
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Claudeから得られる結果の質は、主に入力する内容の質によって決まります。良いニュースとしては、調整できるポイントはシンプルです:具体的にすること、制約を加えること、例を示すこと。
これから、サラという人物と一緒に進めていきます。彼女はイギリスの会計事務所Mitchell Stone Partnersのオペレーションマネージャーで、数週間休暇を取ります。彼女は、外出中であることと、代わりに連絡すべき相手を知らせるための適切な不在通知メールが必要です。
まずは具体的に、さらに詳細に
具体性のないプロンプトの例は次のとおりです:
Sarah needs an out-of-office email for a two-week leave.
Claudeは喜んで何かを書いてくれます。内容はプロフェッショナルですが、多くの詳細はあなたが埋めるべきプレースホルダーとして残されることが多いです。
ここでコンテキストを追加します。Sarahが誰で、どこで働いているのか、彼女の休暇の正確な日付、誰が彼女の代わりを務めるのか、特別な指示があればそれも伝えます。例えば、Hartwellからの問い合わせはマネージングディレクターのChrisに直接送ること、Sarahは休暇中メールを確認しないこと、などです。
この追加情報により、Claudeは状況をより正確に把握できます。その結果、復帰日、代替連絡先、特別な対応指示などがより正確に含まれます。
また、Claudeはしばしば複数のバージョン(プロフェッショナル、温かみのある、簡潔なオプションなど)を提供します。特定のトーンを希望する場合は、直接その旨を伝えてください。
制約条件の追加
制約条件は、Claudeが書きすぎるのを防ぐものです。長さ、形式、避けたい内容などを定義します。例えば次のようになります:
温かみはあるが馴れ馴れしくしない。「thanks in advance」や「I hope this finds you well」は使わない。カバー内容は1つの短い段落、締めの一文のみ。
これで結果がより焦点を絞った簡潔なものになります。
例示のテクニック
出力がまだ十分でない場合、最も効果的な方法は例を提示することです。サラが以前に書いた適切なトーンの不在通知メールを貼り付け、それを参考にするようClaudeに依頼します。
Claudeは例に従うのが非常に得意です。リズムや構成、語彙をよく模倣し、サラの文体により近いものを生成します。
この手法は公式ドキュメントではfew-shotプロンプティングと呼ばれていますが、名称を覚える必要はありません。覚えておくべきことは次の通りです:
実際に試してみましょう
最近AIを使ったタスクで、結果がいまひとつだったものを選び、プロンプトに次の3つを追加して書き直してください。
- 自分が誰で、どんな状況かという文脈の一文
- 具体的な制約(長さ、トーン、形式のいずれか)
- 望むスタイルの例
出力がどれほど明確になるかを確認してください。
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