概要
https://zenn.dev/tcf775/articles/8d528b4466626b
詳細内容
## Gemini Gemsでスタンドジェネレータを作って、YAML構造化プロンプトについてすごくゆるーく考察してみた
https://zenn.dev/tcf775/articles/8d528b4466626b
Gemini Gemsを用いたスタンドジェネレーターの実例を通じ、YAML構造化プロンプトがAI出力の品質と人間による管理性を高める効果を検証した。
**Content Type**: Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Gemini Gems, プロンプトエンジニアリング, 構造化プロンプト, YAML, AIワークフロー]]
記事は、Google GeminiのカスタムAI機能「Gemini Gem」を活用し、架空の「スタンド」を生成するプロンプト作成を通じて、構造化プロンプトの意義を考察しています。筆者は、簡単な指示のみのプロンプト（v1）と、YAML形式でステップ、入力・出力、最終フォーマットなどを詳細に定義した構造化プロンプト（v2）の2種類を比較。結果として、モデルの性能向上によりv1でも質の高い出力は得られるものの、v2の構造化プロンプトは、一貫した情報（例：スタンド名、能力、パラメータ、本体名）の生成や、画像生成の成功といった予測可能性と再現性において優位性を示しました。
webアプリケーションエンジニアにとって、この構造化プロンプトの知見は極めて重要です。なぜなら、単にAIから出力を得るだけでなく、そのプロセスを人間が理解し、デバッグし、品質を管理する上で不可欠だからです。YAML形式で`execution_sequence`を用いて作業ステップを明確化し、`input`/`output`でデータの流れを定義するアプローチは、複雑なAIワークフローを構築する際の保守性を飛躍的に高めます。これにより、AIが「何を」「どのような順序で」処理し、どのような情報を生成するのかが明確になり、意図しない挙動の特定や、期待する結果への調整が格段に容易になります。これは、AIを活用した開発プロセスにおいて、予測可能な結果と安定した品質を確保するための実践的なアプローチを提供します。AIが人間にとって「気持ちよく働く」環境を整えることは、AIとの協調開発における生産性向上、ひいてはプロダクトの信頼性向上に直結する鍵となります。