モデル別プロンプト作成

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name: prompt-refiner-claude
description: Refine prompts for Claude models (Opus, Sonnet, Haiku) using Anthropic's best practices. Use when preparing complex tasks for Claude.
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# Claude Prompt Refiner

## When to Use
Invoke this skill when you have a task for Claude that:
- Involves multiple steps or files
- Requires specific output formatting
- Needs careful reasoning or analysis
- Would benefit from structured context

## Refinement Process

### 1. Analyze the Draft Prompt
Review the user's prompt for:
- [ ] Clear outcome definition
- [ ] Sufficient context
- [ ] Explicit constraints
- [ ] Success criteria

### 2. Apply Claude-Specific Patterns

**Structure with XML tags:**
- `<context>` - Background information, codebase state
- `<task>` - The specific action to take
- `<requirements>` - Must-have criteria
- `<constraints>` - Limitations and boundaries
- `<examples>` - Sample inputs/outputs if helpful

**Ordering matters:**
1. Context first (what exists)
2. Task second (what to do)
3. Requirements third (how to do it)
4. Examples last (clarifying edge cases)

### 3. Enhance for Reasoning
For complex tasks, add:
- "Think through the approach before implementing"
- "Consider these edge cases: ..."
- "Explain your reasoning for key decisions"

### 4. Output the Refined Prompt
Present the improved prompt with:
- Clear section headers
- XML tags where beneficial
- Specific, measurable criteria

## Example Transformation

**Before:**
"Add caching to the API"

**After:**
```
<context>
/api/products エンドポイントは現在、リクエストごとにデータベースを照会しています。
平均応答時間は200msです。アプリの他のキャッシュにはRedisを使用しています。
</context>

<task>
データベース負荷を軽減するために、/api/products エンドポイントにRedisキャッシュを追加します。
</task>

<requirements>
- キャッシュTTLは5分
- 商品が更新された際のキャッシュ無効化
- Redisが利用できない場合のデータベースへの適切なフォールバック
- キャッシュヒット/ミスメトリクスのログ追加
</requirements>

<constraints>
- レスポンス形式を変更しないこと
- 既存の統合テストを通すこと
- src/lib/redis.ts から既存のRedis接続を使用すること
</constraints>
```

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name: prompt-refiner-gpt
description: Refine prompts for GPT models (GPT-5, GPT-5.1, Codex) using OpenAI's best practices. Use when preparing complex tasks for GPT.
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# GPT Prompt Refiner

## When to Use
Invoke this skill when you have a task for GPT that:
- Requires a specific persona or expertise
- Involves procedural steps
- Needs structured output
- Benefits from explicit examples

## Refinement Process

### 1. Analyze the Draft Prompt
Review for:
- [ ] Clear role/persona definition
- [ ] Step-by-step breakdown (if procedural)
- [ ] Output format specification
- [ ] Concrete examples

### 2. Apply GPT-Specific Patterns

**Role framing:**
Start with "You are a [specific role] working on [specific context]..."

**Numbered procedures:**
Break complex tasks into numbered steps that build on each other.

**Output specification:**
Be explicit: "Return as JSON", "Format as markdown with headers", etc.

**Chain of thought:**
For reasoning tasks, add: "Think through this step by step."

### 3. Structure the Prompt

**Effective order for GPT:**
1. Role definition (who/what)
2. Context (background info)
3. Task (what to do)
4. Steps (how to do it, if procedural)
5. Output format (what to return)
6. Examples (optional clarification)

### 4. Output the Refined Prompt
Present with:
- Clear role statement
- Numbered steps where applicable
- Explicit output requirements

## Example Transformation

**Before:**
"Review this code for security issues"

**After:**
```
あなたはNode.js決済処理サービスのセキュリティ監査を実施するシニアセキュリティエンジニアです。

コンテキスト: このサービスはクレジットカード取引を処理し、StripeのAPIと通信します。AWS ECSで実行されます。

タスク: セキュリティ脆弱性について`src/payments/`のコードをレビューしてください。

手順:
1. すべてのエンドポイントで適切な入力検証を確認
2. シークレットがハードコード化されていたり、ログに記録されていないことを確認
3. 認証と認可ロジックをレビュー
4. SQLインジェクションとXSS脆弱性を確認
5. 機密情報を漏洩しない適切なエラーハンドリングを確認

出力形式:
以下の内容でmarkdown形式のセキュリティレポートを返してください:
- **Critical**: デプロイ前に修正が必要な問題
- **High**: 速やかに対処すべき重大なリスク
- **Medium**: 検討すべき改善点
- **Recommendations**: 一般的なセキュリティ強化策

各問題について以下を含めてください:
- ファイルと行番号
- 脆弱性の説明
- コード例を含む推奨修正方法
```

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name: prompt-refiner-team
description: Refine prompts using our team's conventions and project context.
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# Team Prompt Refiner

## Our Conventions
- We use the repository pattern
- All services have interfaces defined first
- Tests use our custom test utilities from @/test-utils

## Checklist for Prompts
1. [ ] References relevant existing code
2. [ ] Specifies which layer (API, service, repository)
3. [ ] Mentions related tests to update
4. [ ] Includes acceptance criteria

## Template
```
コンテキスト: [何が存在するか、どのモジュール/レイヤーか]
タスク: [具体的なアクション]
従うべきパターン: [既存の類似コードを参考にする]
テスト: [追加/更新すべきテスト]
完了条件: [受け入れ基準]
```