SkillをGitHub Copilotで"育てる" — 実証的プロンプト改善の実践レポート

概要

GitHub Copilotの指示（Skill）を「白紙の実行者」を用いた反復的なテスト駆動開発手法「empirical-prompt-tuning」で改善し、精度を向上させる実践的なプロセスを解説。

詳細内容

GitHub Copilot Chatにおける指示（Skill）の品質を向上させるため、mizchi氏が提唱する「empirical-prompt-tuning」を応用した実践レポートです。執筆者バイアスを排除するため、改善作業用とは別の「新規チャット（白紙の実行者）」を用いてSkillの挙動を検証し、単純なOK/NG判定だけでなく「実行者の裁量補完（False Positive）」まで特定してフィードバックするワークフローを定義しています。正規表現生成Skill（regex-builder）を例に、抽象的な指示を「部品ごとの値域検討」や「検証ステップの追加」へと具体化することで、初期の低精度から汎化性能の高い100%の精度へと育てるプロセスを詳しく解説しています。プロンプトを「なんとなく」書く状態から、テスト駆動で堅牢化する手法として非常に有用です。

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