私個人としては、ChatGPT をチームのワークフローに組み込むことで優れた結果を達成しました。これにより、ユーザー ストーリーと技術文書の準備が簡素化され、さまざまな部門間のコミュニケーションの必要性が減り、アナリストへの依存が軽減されました。 この記事では、  とルールベースのプロンプトを使用してこれらすべての目標をどのように達成したかを説明する具体的な例を示します。 ChatGPT 効果的なプロンプトを作成する際の課題 ChatGPT およびその他の生成モデルを操作する場合、主な目標は、プロンプトに基づいて可能な限り最良の結果を達成することです。ただし、AI が指示に正しく従うことを保証するプロンプトを構築するには、いくつかの課題があります。プロンプトの構造が原因で問題が発生することが多く、  リクエストに完全に従わなかったり、不必要な「うるさい」言葉に集中したりする原因になります。 AI が  ChatGPT から得られる結果の品質は、ユーザーがどれだけ正確にプロンプトを作成し、明確な指示を提供できるかに大きく依存します。 ChatGPT によって提供される回答の約 90% は有効であり、提起された問題や質問に完全に対処していると推定されます。このプロセスにおける唯一の制限はユーザーです。ニューラル ネットワークに適したプロンプトを作成する方法を学ぶのはユーザー次第です。この目的を達成するために、私は独自のルールベースのプロンプト公式を開発しました。 ルールベースのプロンプトとは何ですか?  ChatGPT から質の高い回答を得るには、特定のプロンプトが必要です。 ChatGPT に質問して簡単な応答を得ることができますが、ChatGPT を「スーパー開発者」として指定して特定の結果を要求すると、優れた応答が得られます。さらに良いことに、プロンプトを表として構造化すると、さらに質の高い応答が得られます。ただし、ルールベースのプロンプトを使用すると、最も正確な結果が得られます。 ルールベースのプロンプトを作成するには、次の手順に従う必要があります。 問題を正確に特定します。 プロンプトの主な問題と目的を決定します (それらを明確に理解する必要があります)。 頭の中で、または紙の上で解決策を視覚化します。 複雑なタスクを小さなステップに分割します。 明確な構造と特定のプロンプト作成ルールに従って、プロンプトをできるだけ簡単な言葉で述べます。 この方法で作成されたプロンプトは、別の記事で説明する特定のルール セットに従って、99% の確率で有効な応答を返します。実際のケースを使用しながら、それがどのように私に役立ったかを説明したいと思います。 この記事の最後で、ルールベースのプロンプトの例を紹介します。 おまけ: プロンプトによってチームの効率がどのように向上したか: ケーススタディ 最近、私たちのチームには、エラーを処理しながら、2 つのシステム間でエンティティを効率的に同期できる統合を作成する必要があるプロジェクトがありました。確実に成功するには、次の特定の要件を満たす必要がありました。 まず、ソリューションが運用環境での使用に適しており、発生する可能性のある同期の問題の根本原因を迅速に特定できることを確認する必要がありました。 次に、インターフェースの変更に伴うユーザーの行動に関連する複数のケースに対処するために、ビジネス アナリストと協力する必要がありました。私たちは、ユーザー/チームが本当に必要とし、期待している機能を提供することを目指しました。 最後に、最初にカバーする必要がある技術的なケースに優先順位を付ける必要がありました。私たちは、スケジュールに従ってソリューションを提供するために必要な作業を削減しながら、潜在的な問題をそれぞれ解決するための最も効果的な手法を決定する必要がありました。 これらの要件を満たすために、ChatGPT とルールベースのプロンプトを利用しました。しかし当初は、複雑なタスクをより明確な目標に変える必要がありました。 目標を第一に 目標を達成するために、私たちはいくつかの重要な目標と指標に焦点を当てました。 コミュニケーションを合理化することで、チームはより迅速に行動し、ソリューションをより迅速に展開できるようになり、開発タイムラインと生産性が向上します。 ビジネス アナリストへの依存を減らすことで開発者に力を与えます。 タスク分解プロセスを合理化することで、チームはより効率的に作業し、作業をより速く完了できます。その結果、タイムラインが短縮され、生産量が増加します。 最適化されたタスク分解プロセス: 特定のアプローチを議論する時間を短縮することで、チームは開発サイクルを短縮し、タスクをより早く完了できるようになり、効率が向上します。 オプションの評価や技術的な決定に費やす時間を最小限に抑える: 連携方法を最適化することで、チームは品質を維持しながらタスクをより速く完了できるようになり、生産性の向上が促進されます。 確立された生産的で加速されたチームワークフロー: チームは技術的な卓越性と結果を優先することでコードの品質を向上させ、潜在的な欠陥を減らし、エラーによる複雑さを軽減します。 技術的な課題に対処し、目標の成果を達成することに重点を置いています。 プロジェクトの指標 意味 説明 速度 チームが所定の時間内にどれだけの作業を完了できるかの尺度 パフォーマンスではなくチームの能力を示します リードタイム 待機時間や遅延時間を含む、タスクの開始から終了までにかかる時間 開発プロセスの全体的な効率を示します。 サイクルタイム 待機時間や遅延時間を除いた、作業が開始されてからタスクを完了するまでにかかる時間 開発プロセスを合理化できる領域を示します 欠陥密度 コードまたは機能の単位あたりの欠陥またはバグの数の尺度 コードの品質を示します コードの複雑さ コードベースの複雑さの尺度。通常はコード行数またはその他の指標で測定されます。 保守または変更が難しい可能性があるコードベースの領域を示します コードカバレッジ テスト スイートでカバーされるコードベースの量の測定 未検出のバグを示します 技術的負債 より良いアプローチではなく簡単なソリューションを選択することによって発生する追加作業のコスト プロジェクトの健全性を時間の経過とともに示します 導入頻度 チームがコードを実稼働環境にデプロイする頻度の尺度 開発チームの生産性を示します ChatGPT と迅速なエンジニアリングによる目標の達成 ChatGPT を活用し、主要な目的を達成するためにプロンプトの作成方法を最適化しました。エラーと同期の問題の処理は主に技術的なものであり、プロジェクト全体で一貫しているため、成功を促進するために ChatGPT のプロンプト生成をテストする機会があると考えました。 まず、優先度の高いニーズに焦点を当てて、各目標のプロンプトを作成することから始めました。 ChatGPT のユーザー ストーリー プロンプトを利用して、レビューして次の開発サイクルに組み込むための詳細なユーザー ストーリーを迅速に作成しました。これにより、ビジネス アナリストがさらに関与する必要性が減り、技術的な作業に集中できるようになりました。 私たちのチームの生産性は向上しましたが、開発のタイムラインとサイクルは低下しました。フィードバックに必要な会議の数も大幅に減少しました。当社と関係者に貴重な質問を提供するエラー処理アンケート プロンプトを作成することで、コミュニケーションのボトルネックを解消しました。 また、プロンプトを使用して、技術文書やチームのディスカッションとして使用する重要なプロジェクト成果物を迅速に生成しました。これにより、追加の手順を踏むことなく、システム、プロセス、製品、納品の決定を行うために必要な情報がすべてのメンバーに提供されました。 各開発段階の 20% をプロンプトの作成と最適化に充てることで、パレートの法則 (結果の 80% は 20% の原因から生じる) をソフトウェア開発とプロンプト エンジニアリングに適用しました。これによりワークフローが合理化され、全体的な成果が向上しました。 全体として、ChatGPT を利用して複数のルールベースのプロンプトを構築し、チームや関係者との意思決定を加速し、予定通りの配信を可能にしました。プロンプトによってプロジェクトの成果物が生成され、ビジネス アナリストへの依存が軽減され、技術的な作業に集中できるようになりました。当社の速度の向上、タイムラインの短縮、サイクルの減少は、自然言語生成に AI を戦略的に適用することで、ワークフローの将来に向けていかに生産性と目標達成を促進できるかを浮き彫りにしています。  ChatGPT と迅速な最適化を活用することで、開発者はタスクの分解が最適化され、ワークフローと技術的な選択についての議論に費やす時間が最小限に抑えられ、効率的なチーム ワークフローが確立され、技術的な課題の解決と成果の達成に集中することができました。結果がすべてを物語っています。私たちの成功は、デジタル変革を加速するための AI の価値を証明しています。 ボーナス: ルールベースのプロンプトの例 約束どおり、ビジネス アナリストのルールベース プロンプトの実例を共有します。これを、エラー処理ユーザー ストーリーの作成者に使用できるように変更します。  その結果、このようなプロンプトは次の結果をもたらします。  これが、プロジェクトでエラー処理や同期の問題に対してルールベースのプロンプトを実装しようとしている人にとって実用的なガイドとして役立つことを願っています。

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ルールベースのプロンプト: ChatGPT を使用してエラー処理を合理化し、チームの効率を高める方法

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