While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

複雑なタスクを扱う際、単一のプロンプトですべてを処理しようとすると、Claudeが時々ボールを落とすことがあります。思考の連鎖(Chain of Thought、CoT)プロンプトは素晴らしいですが、タスクに深い思考を必要とする複数の異なるステップがある場合はどうでしょうか?

そこで登場するのがプロンプトチェーン化です:複雑なタスクを小さく管理しやすいサブタスクに分解します。

なぜプロンプトをチェーン化するのか?

  1. 正確性:各サブタスクにClaudeの完全な注意が向けられ、エラーが減少します。
  2. 明確性:シンプルなサブタスクは、より明確な指示と出力につながります。
  3. 追跡可能性:プロンプトチェーンの問題を簡単に特定して修正できます。

プロンプトをチェーン化するタイミング

研究の統合、文書分析、反復的なコンテンツ作成など、複数のステップを含むタスクにプロンプトチェーン化を使用します。タスクに複数の変換、引用、または指示が含まれる場合、チェーン化によってClaudeがステップを落としたり誤って処理したりするのを防ぎます。

覚えておくこと: チェーンの各リンクにClaudeの完全な注意が向けられます!

デバッグのヒント:Claudeがステップを見落としたり、パフォーマンスが低下したりした場合は、そのステップを独立したプロンプトに分離します。これにより、タスク全体をやり直すことなく、問題のあるステップを微調整できます。

プロンプトのチェーン化方法

  1. サブタスクの特定:タスクを個別の連続したステップに分解します。
  2. 明確な受け渡しのためのXML構造化:XMLタグを使用してプロンプト間で出力を受け渡します。
  3. 単一タスクの目標設定:各サブタスクは単一の明確な目的を持つべきです。
  4. 反復:Claudeのパフォーマンスに基づいてサブタスクを改良します。

チェーン化されたワークフローの例:

  • 複数ステップの分析:以下の法務およびビジネスの例を参照。
  • コンテンツ作成パイプライン:研究 → アウトライン → 下書き → 編集 → フォーマット。
  • データ処理:抽出 → 変換 → 分析 → 可視化。
  • 意思決定:情報収集 → オプション列挙 → 各分析 → 推奨。
  • 検証ループ:コンテンツ生成 → レビュー → 改良 → 再レビュー。
最適化のヒント:独立したサブタスク(複数の文書の分析など)がある場合は、速度向上のために別々のプロンプトを作成して並行実行します。

高度な使用法:自己修正チェーン

Claudeに自身の作業をレビューさせるようにプロンプトをチェーン化できます!これは特に重要なタスクでエラーを捕捉し、出力を改良します。