ToShopドキュメントPrompting
一発で良い結果が得られるタスクプロンプトの書き方。
Agent は明確なゴールに基づいて行動するのは得意ですが、あなたの意図を推測するのは苦手です。いくつかの習慣でイテレーションコストを下げられます。
良いプロンプトの構造
うまくいくプロンプトは大抵 3 つのパートを持ちます:
例: 弱い vs 強い
「ダウンロードフォルダを整理して。」
何が起きるか: Agent は「整理する」が何を意味するかを推測し、戦略を選び、あなたは望んだものと一致しなかったことに気づきます。
「~/Downloads/ のすべてのファイルをファイルタイプ別にサブフォルダ（Images、PDFs、Archives、Other）にグループ化して。直近 24 時間以内に変更されたものには触らないで。完了したらサマリーテーブルを出して。」
何が起きるか: Agent は明確なスコープ、明確なルール、検証ステップを持ちます。一発でほぼ意図どおりに動きます。
うまくいくパターン
ファイル/アプリを名前で指定する
「Apple Notes を開いて X を検索」は明確; 「あのノートを見つけて」は Agent に推測させます。
副作用を明示する
「送らないで」「削除しないで」「まずドライラン」 —— Agent はこれらを守ります。
欲しいフォーマットを伝える
「箇条書きで返答、最大 5 項目」 → そこで止まります。「JSON 配列で返答」 → JSON が返ります。
適切な Skill を再利用する
ゴールが Shopify に触れるなら、プロンプトに Shopify と書いて、Agent が汎用 Web ツールではなく Shopify Skills を選ぶようにしてください。
うまくいかないパターン
結果が正しくないとき
プランを読む
Agent が下書きしたプランは、ツールが呼ばれる前に大抵ミスマッチを示します。プランを却下して何が間違っているかを伝えてください。
選ばれた Skill を確認する
間違った結果の 80% は間違った Skill が原因です。プロンプトに正しいドメインを記載するか、Rule を追加してください。
繰り返しの修正を恒久化する
同じ修正がタスクをまたいで出てくるなら、繰り返さなくて済むよう Rule として保存してください。