本日はAWESOME-COPILOTの技術調査枠です。
AWESOME-COPILOTのドキュメントを読みながら実際に操作を試して記事に残します。
今回はカスタムインストラクションの一つCopilot Prompt Files Guidelinesについてです。
CCopilot Prompt Files Guidelines
Copilot Prompt Files Guidelinesは、「良いプロンプト（AIへの指示）の書き方・設計方法」そのものをCopilotに教えるインストラクションです。
本インストラクションはAIにどう指示すれば良いか（Prompt Engineering）を定義することを目的としています。
以下のページからCopilot Prompt Files Guidelinesのインストールボタンをクリックして取得します。
github.com
インストールボタンを押してCopilot Prompt Files Guidelinesダウンロードします。
すると.github/instructions配下にインストラクションがインストールされます。
インストールしたインストラクションはCopilotの動作に自動的に適用されます。
このインストラクションを読み込むと、Copilotはただ質問に答えるのではなく「良いプロンプトとは何か」を意識して回答・提案するようになります。
具体的にはCopilotは以下のような行動をとります。
プロンプトを構造化して考える
Copilotはプロンプトを以下のような構造で扱います。
目的（Goal） 制約（Constraints） 入力（Input） 出力（Output）
プロンプト作成時に「どういう指示が適切か」を整理するようになります。
明確で具体的な指示を重視する
Copilotはプロンプトで曖昧な指示を避けるようになります。
例えば以下のようなプロンプトです。
Node.jsでREST APIを作り、JWT認証を実装してください
入力と出力を明確にする
Copilotは入力データ、出力フォーマットを明示するよう促します。
例えば以下のような記述です。
入力: JSON 出力: Markdown形式のテーブル
例（Few-shot）を使うことを推奨する
Copilotはプロンプト内に例（サンプル）を含めることを推奨します。
例えば以下のような記述です。
例: Input: 2+2 Output: 4
こうすることにより以下のメリットが得られます。
- AIの精度が上がる
- 出力形式が安定する
ステップバイステップ思考を促す
Copilotは段階的に考える指示（Chain-of-Thought）を推奨します。
例えば以下のような記述です。
手順: 1. 入力を解析 2. ロジックを適用 3. 結果を出力
この記述は複雑な問題の解決において特に有効です。
制約条件を明確にする
Copilotはプロンプトに制約やルールを明示するように提案します。
例えば以下のような記述です。
制約: - 外部ライブラリ禁止 - O(n)で実装
この記述により、出力の品質・一貫性が向上が見込めます。
役割（Role）を設定する
Copilotはプロンプトに「あなたは〇〇です」形式の役割指定を行うことを推奨します。
例えば以下のような記述です。
あなたはシニアソフトウェアエンジニアです
この記述により、以下の効果が見込めます。
- 出力のレベルが安定
- 専門性が上がる
プロンプトを改善・リファクタリングする
Copilotはプロンプトの書き直しや改善提案も行います。
例えば以下のような問題を修正します。
- 曖昧 → 明確
- 長すぎ → 簡潔
- 不足 → 補完
これにより、プロンプト自体を最適化するAIになります。
