プロンプトのベストプラクティス

このガイドでは、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5を含むClaudeの最新モデルに対するプロンプトエンジニアリング技術を提供します。これらのモデルは、以前の世代のClaudeモデルよりも正確な指示追従のためにトレーニングされています。

一般原則

指示を明確にする

Claudeは明確で具体的な指示に対してよく応答します。望む出力について具体的に記述することで、結果を向上させることができます。「期待以上」の動作を望む場合は、曖昧なプロンプトからモデルに推測させるのではなく、明示的にリクエストしてください。

コンテキストを追加してパフォーマンスを向上させる

指示の背景にあるコンテキストや動機を提供すること、例えばそのような動作がなぜ重要なのかをClaudeに説明することで、Claudeがあなたの目標をよりよく理解し、より的確な応答を提供できるようになります。

Claudeは説明から一般化できるほど賢いです。

例と詳細に注意を払う

Claudeは正確な指示追従機能の一部として、詳細や例に細心の注意を払います。例が促進したい動作と一致し、避けたい動作を最小限に抑えるようにしてください。

長期的な推論と状態追跡

Claudeの最新モデルは、優れた状態追跡機能を備えた長期的な推論タスクに秀でています。Claudeは、一度にすべてを試みるのではなく、一度にいくつかのことに着実に進歩するインクリメンタルな進捗に焦点を当てることで、長時間のセッション全体にわたって方向性を維持します。この機能は特に、複数のコンテキストウィンドウやタスクの反復にわたって発揮され、Claudeは複雑なタスクに取り組み、状態を保存し、新しいコンテキストウィンドウで続行できます。

コンテキスト認識とマルチウィンドウワークフロー

Claude Opus 4.6とClaude 4.5モデルはコンテキスト認識を備えており、モデルが会話全体を通じて残りのコンテキストウィンドウ（つまり「トークン予算」）を追跡できます。これにより、Claudeは作業に使えるスペースがどれだけあるかを理解して、タスクの実行とコンテキストの管理をより効果的に行えます。

コンテキスト制限の管理：

コンテキストを圧縮したり、外部ファイルにコンテキストを保存できるエージェントハーネス（Claude Codeなど）でClaudeを使用している場合、この情報をプロンプトに追加して、Claudeがそれに応じて動作できるようにすることをお勧めします。そうしないと、Claudeはコンテキスト制限に近づくと自然に作業を終了しようとすることがあります。以下はプロンプトの例です：

あなたのコンテキストウィンドウは制限に近づくと自動的に圧縮され、中断したところから無期限に作業を続けることができます。したがって、トークン予算の懸念からタスクを早期に停止しないでください。トークン予算の制限に近づいたら、コンテキストウィンドウが更新される前に、現在の進捗と状態をメモリに保存してください。常にできるだけ持続的かつ自律的に行動し、予算の終わりが近づいていてもタスクを完全に完了してください。残りのコンテキストに関係なく、タスクを人為的に早期停止しないでください。

メモリツールは、シームレスなコンテキスト遷移のためにコンテキスト認識と自然に組み合わせることができます。

マルチコンテキストウィンドウワークフロー

複数のコンテキストウィンドウにまたがるタスクの場合：

1. 最初のコンテキストウィンドウには異なるプロンプトを使用する：最初のコンテキストウィンドウを使用してフレームワークを設定し（テストの作成、セットアップスクリプトの作成）、その後のコンテキストウィンドウでToDoリストを反復します。

2. モデルに構造化された形式でテストを書かせる：作業を開始する前にClaudeにテストを作成させ、構造化された形式（例：tests.json）で追跡させます。これにより、長期的な反復能力が向上します。テストの重要性をClaudeに思い出させてください：「テストを削除または編集することは、機能の欠落やバグにつながる可能性があるため、許容できません。」

3. QOLツールを設定する：Claudeにセットアップスクリプト（例：init.sh）を作成させて、サーバーの起動、テストスイートの実行、リンターを適切に行えるようにします。これにより、新しいコンテキストウィンドウから続行する際の繰り返し作業を防ぎます。

4. 新規開始 vs 圧縮：コンテキストウィンドウがクリアされた場合、圧縮を使用するのではなく、まったく新しいコンテキストウィンドウから開始することを検討してください。Claudeの最新モデルは、ローカルファイルシステムから状態を発見することに非常に優れています。場合によっては、圧縮よりもこれを活用したい場合があります。開始方法について具体的に指示してください：

   • 「pwdを呼び出してください。このディレクトリ内のファイルのみ読み書きできます。」
   • 「progress.txt、tests.json、およびgitログを確認してください。」
   • 「新しい機能の実装に進む前に、基本的な統合テストを手動で実行してください。」

5. 検証ツールを提供する：自律的なタスクの長さが増すにつれて、Claudeは継続的な人間のフィードバックなしに正確性を検証する必要があります。Playwright MCPサーバーやUIテスト用のコンピュータ使用機能などのツールが役立ちます。

6. コンテキストの完全な使用を促す：コンポーネントを効率的に完了してから次に進むようClaudeに促してください：

これは非常に長いタスクなので、作業を明確に計画することが有益かもしれません。タスクに取り組むために出力コンテキスト全体を使い切ることが推奨されます。ただし、重要なコミットされていない作業がある状態でコンテキストが不足しないようにしてください。このタスクを完了するまで体系的に作業を続けてください。

状態管理のベストプラクティス

• 状態データには構造化された形式を使用する：構造化された情報（テスト結果やタスクステータスなど）を追跡する場合、JSONやその他の構造化された形式を使用して、Claudeがスキーマ要件を理解できるようにします
• 進捗メモには非構造化テキストを使用する：自由形式の進捗メモは、一般的な進捗とコンテキストの追跡に適しています
• 状態追跡にgitを使用する：Gitは、何が行われたかのログと復元可能なチェックポイントを提供します。Claudeの最新モデルは、複数のセッションにわたる状態追跡にgitを使用することに特に優れています。
• インクリメンタルな進捗を強調する：Claudeに進捗を追跡し、インクリメンタルな作業に焦点を当てるよう明示的に依頼します

コミュニケーションスタイル

Claudeの最新モデルは、以前のモデルと比較して、より簡潔で自然なコミュニケーションスタイルを持っています：

• より直接的で地に足がついている：自己称賛的な更新ではなく、事実に基づいた進捗レポートを提供します
• より会話的：やや流暢で口語的で、機械的ではありません
• より簡潔：プロンプトで指示されない限り、効率のために詳細な要約をスキップすることがあります

このコミュニケーションスタイルは、不必要な詳述なしに、何が達成されたかを正確に反映します。

特定の状況に対するガイダンス

冗長性のバランス

Claudeの最新モデルは効率性を重視する傾向があり、ツール呼び出し後の口頭での要約をスキップして、次のアクションに直接進むことがあります。これにより合理化されたワークフローが作成されますが、推論プロセスへのより多くの可視性を好む場合があります。

Claudeに作業中に更新を提供させたい場合：

ツール使用を伴うタスクを完了した後、行った作業の簡単な要約を提供してください。

ツール使用パターン

Claudeの最新モデルは正確な指示追従のためにトレーニングされており、特定のツールを使用するための明示的な指示から恩恵を受けます。「いくつかの変更を提案してもらえますか」と言うと、変更を実装することがあなたの意図であったとしても、Claudeは実装するのではなく提案を提供することがあります。

Claudeにアクションを取らせるには、より明示的にしてください：

デフォルトでClaudeをよりプロアクティブにアクションを取るようにするには、システムプロンプトに以下を追加できます：

<default_to_action>
デフォルトでは、変更を提案するだけでなく、実装してください。ユーザーの意図が不明確な場合は、最も有用と思われるアクションを推測して進め、推測する代わりにツールを使用して不足している詳細を発見してください。ツール呼び出し（例：ファイルの編集や読み取り）が意図されているかどうかについてユーザーの意図を推測し、それに応じて行動してください。
</default_to_action>

一方、モデルをデフォルトでより慎重にし、すぐに実装に飛び込みにくくし、リクエストされた場合にのみアクションを取るようにしたい場合は、以下のようなプロンプトでこの動作を制御できます：

<do_not_act_before_instructions>
変更を行うよう明確に指示されない限り、実装やファイルの変更に飛び込まないでください。ユーザーの意図が曖昧な場合は、アクションを取るのではなく、情報の提供、調査の実施、推奨事項の提供をデフォルトとしてください。ユーザーが明示的にリクエストした場合にのみ、編集、変更、または実装を進めてください。
</do_not_act_before_instructions>

ツールの使用とトリガー

Claude Opus 4.5とClaude Opus 4.6は、以前のモデルよりもシステムプロンプトに対してより敏感です。ツールやスキルのアンダートリガーを減らすためにプロンプトが設計されていた場合、これらのモデルではオーバートリガーする可能性があります。修正方法は、攻撃的な言語を控えめにすることです。「CRITICAL: You MUST use this tool when...」と言っていた場合、「Use this tool when...」のようなより通常のプロンプトを使用できます。

自律性と安全性のバランス

ガイダンスがない場合、Claude Opus 4.6はファイルの削除、フォースプッシュ、外部サービスへの投稿など、元に戻すのが難しいアクションや共有システムに影響するアクションを取る可能性があります。Claude Opus 4.6に潜在的にリスクのあるアクションを取る前に確認させたい場合は、プロンプトにガイダンスを追加してください：

アクションの可逆性と潜在的な影響を考慮してください。ファイルの編集やテストの実行などのローカルで可逆的なアクションを取ることは推奨されますが、元に戻すのが難しいアクション、共有システムに影響するアクション、または破壊的になり得るアクションについては、進める前にユーザーに確認してください。

確認が必要なアクションの例：
- 破壊的な操作：ファイルやブランチの削除、データベーステーブルのドロップ、rm -rf
- 元に戻すのが難しい操作：git push --force、git reset --hard、公開済みコミットの修正
- 他者に見える操作：コードのプッシュ、PR/issueへのコメント、メッセージの送信、共有インフラストラクチャの変更

障害に遭遇した場合、ショートカットとして破壊的なアクションを使用しないでください。例えば、安全チェックをバイパスしたり（例：--no-verify）、進行中の作業である可能性のある見慣れないファイルを破棄したりしないでください。

過度な思考と過剰な徹底性

Claude Opus 4.6は、特に高いeffort設定で、以前のモデルよりも大幅に多くの事前探索を行います。この初期作業は最終結果の最適化に役立つことが多いですが、モデルはプロンプトなしに広範なコンテキストを収集したり、複数の調査スレッドを追求したりする場合があります。以前のプロンプトでモデルをより徹底的にするよう促していた場合、Claude Opus 4.6向けにそのガイダンスを調整する必要があります：

• 包括的なデフォルトをより的を絞った指示に置き換える。 「デフォルトで[tool]を使用する」の代わりに、「問題の理解を深める場合に[tool]を使用する」のようなガイダンスを追加します。
• 過剰なプロンプトを削除する。 以前のモデルでアンダートリガーしていたツールは、今では適切にトリガーされる可能性が高いです。「迷った場合は[tool]を使用する」のような指示はオーバートリガーを引き起こします。
• フォールバックとしてeffortを使用する。 Claudeが引き続き過度に積極的な場合は、effortの設定を低くしてください。

場合によっては、Claude Opus 4.6が広範に思考することがあり、思考トークンが膨らんで応答が遅くなることがあります。この動作が望ましくない場合は、推論を制約する明示的な指示を追加するか、effort設定を下げて全体的な思考とトークン使用量を削減できます。

問題へのアプローチ方法を決定する際は、アプローチを選択してそれにコミットしてください。推論に直接矛盾する新しい情報に遭遇しない限り、決定を見直すことは避けてください。2つのアプローチを比較検討している場合は、1つを選んで最後まで進めてください。選択したアプローチが失敗した場合は、後で軌道修正できます。

応答のフォーマットを制御する

出力フォーマットの制御に特に効果的な方法がいくつかあります：

1. 何をしないかではなく、何をするかをClaudeに伝える

   • 代わりに：「応答にマークダウンを使用しないでください」
   • 試してみてください：「応答は滑らかに流れる散文の段落で構成してください。」

2. XMLフォーマットインジケーターを使用する

   • 試してみてください：「応答の散文セクションを<smoothly_flowing_prose_paragraphs>タグで書いてください。」

3. プロンプトスタイルを望む出力に合わせる

   プロンプトで使用されるフォーマットスタイルは、Claudeの応答スタイルに影響を与える可能性があります。出力フォーマットのステアラビリティの問題がまだ発生している場合は、できる限りプロンプトスタイルを望む出力スタイルに合わせることをお勧めします。例えば、プロンプトからマークダウンを削除すると、出力のマークダウンの量を減らすことができます。

4. 特定のフォーマット設定には詳細なプロンプトを使用する

   マークダウンとフォーマットの使用をより制御するには、明示的なガイダンスを提供してください：

<avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>
レポート、ドキュメント、技術的な説明、分析、またはその他の長文コンテンツを書く場合は、完全な段落と文を使用して、明確で流れるような散文で書いてください。構成には標準的な段落区切りを使用し、マークダウンは主に`インラインコード`、コードブロック（```...```）、およびシンプルな見出し（###、および###）に限定してください。**太字**や*斜体*の使用は避けてください。

次の場合を除き、順序付きリスト（1. ...）や順序なしリスト（*）を使用しないでください：a) リスト形式が最適な選択肢である本当に離散的な項目を提示している場合、またはb) ユーザーが明示的にリストやランキングをリクエストした場合

箇条書きや番号で項目をリストする代わりに、文の中に自然に組み込んでください。このガイダンスは特に技術的な文章に適用されます。過度なフォーマットの代わりに散文を使用すると、ユーザー満足度が向上します。過度に短い箇条書きの連続を出力しないでください。

あなたの目標は、情報を孤立したポイントに断片化するのではなく、アイデアを通じて読者を自然にガイドする、読みやすく流れるテキストです。
</avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>

調査と情報収集

Claudeの最新モデルは、優れたエージェント検索機能を示し、複数のソースから情報を効果的に見つけて統合できます。最適な調査結果を得るには：

1. 明確な成功基準を提供する：調査質問に対する成功した回答とは何かを定義します

2. ソースの検証を促す：複数のソースにわたって情報を検証するようClaudeに依頼します

3. 複雑な調査タスクには、構造化されたアプローチを使用する：

この情報を構造化された方法で検索してください。データを収集しながら、いくつかの競合する仮説を立ててください。キャリブレーションを改善するために、進捗メモで信頼度レベルを追跡してください。定期的にアプローチと計画を自己批評してください。情報を永続化し透明性を提供するために、仮説ツリーまたは調査メモファイルを更新してください。この複雑な調査タスクを体系的に分解してください。

この構造化されたアプローチにより、Claudeはコーパスのサイズに関係なく、事実上あらゆる情報を見つけて統合し、その発見を反復的に批評できます。

サブエージェントのオーケストレーション

Claudeの最新モデルは、ネイティブのサブエージェントオーケストレーション機能が大幅に向上しています。これらのモデルは、タスクが専門的なサブエージェントへの作業委任から恩恵を受ける場合を認識し、明示的な指示を必要とせずにプロアクティブに委任します。

この動作を活用するには：

1. 明確に定義されたサブエージェントツールを確保する：ツール定義にサブエージェントツールを利用可能にし、記述しておきます
2. Claudeに自然にオーケストレーションさせる：Claudeは明示的な指示なしに適切に委任します
3. 過剰使用に注意する：Claude Opus 4.6はサブエージェントに対する強い傾向があり、より単純で直接的なアプローチで十分な状況でもサブエージェントを生成する場合があります。例えば、直接的なgrep呼び出しの方が速くて十分な場合でも、コード探索のためにサブエージェントを生成することがあります。

過剰なサブエージェントの使用が見られる場合は、サブエージェントが適切な場合とそうでない場合について明示的なガイダンスを追加してください：

タスクが並列で実行できる場合、分離されたコンテキストが必要な場合、または状態を共有する必要のない独立したワークストリームを含む場合にサブエージェントを使用してください。単純なタスク、順次操作、単一ファイルの編集、またはステップ間でコンテキストを維持する必要があるタスクの場合は、委任するのではなく直接作業してください。

モデルの自己認識

アプリケーションでClaudeが正しく自身を識別するようにしたい場合、または特定のAPI文字列を使用したい場合：

アシスタントはAnthropicによって作成されたClaudeです。現在のモデルはClaude Opus 4.6です。

モデル文字列を指定する必要があるLLM搭載アプリの場合：

LLMが必要な場合、ユーザーが別途リクエストしない限り、デフォルトでClaude Opus 4.6を使用してください。Claude Opus 4.6の正確なモデル文字列はclaude-opus-4-6です。

思考の感度

拡張思考が無効な場合、Claude Opus 4.5は「think」という単語とその変形に特に敏感です。「think」を「consider」、「believe」、「evaluate」など、同様の意味を伝える代替語に置き換えることをお勧めします。

思考とインターリーブ思考機能を活用する

Claudeの最新モデルは、ツール使用後の振り返りや複雑な多段階推論を含むタスクに特に役立つ思考機能を提供します。より良い結果を得るために、初期思考やインターリーブ思考をガイドできます。

Claude Opus 4.6はアダプティブ思考（thinking: {type: "adaptive"}）を使用し、Claudeがいつ、どの程度思考するかを動的に決定します。Claudeは2つの要因に基づいて思考を調整します：effortパラメータとクエリの複雑さです。高いeffortはより多くの思考を引き出し、より複雑なクエリも同様です。思考を必要としない簡単なクエリでは、モデルは直接応答します。内部評価では、アダプティブ思考は拡張思考よりも確実に優れたパフォーマンスを発揮し、最もインテリジェントな応答を得るためにアダプティブ思考への移行をお勧めします。古いモデルはbudget_tokensを使用した手動思考モードを使用します。

Claudeの思考動作をガイドできます：

ツールの結果を受け取った後、その品質を慎重に振り返り、進める前に最適な次のステップを決定してください。思考を使用してこの新しい情報に基づいて計画し反復し、その後最善の次のアクションを取ってください。

アダプティブ思考のトリガー動作はプロンプトで制御可能です。大規模または複雑なシステムプロンプトで発生する可能性がある、モデルが望むよりも頻繁に思考している場合は、ガイダンスを追加して制御してください：

拡張思考はレイテンシーを追加するため、回答の品質を意味のある形で改善する場合にのみ使用すべきです。通常、多段階推論を必要とする問題に対してです。迷った場合は、直接応答してください。

budget_tokensを使用した拡張思考から移行する場合は、思考設定を置き換え、予算制御をeffortに移行してください：

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 32000},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},  # or max, medium, low
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

拡張思考を使用していない場合、変更は不要です。thinkingパラメータを省略すると、思考はデフォルトでオフになります。

ドキュメント作成

Claudeの最新モデルは、印象的なクリエイティブなセンスと強力な指示追従により、プレゼンテーション、アニメーション、ビジュアルドキュメントの作成に秀でています。ほとんどの場合、最初の試行で洗練された使用可能な出力を生成します。

ドキュメント作成で最良の結果を得るには：

[トピック]に関するプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成してください。思慮深いデザイン要素、視覚的な階層構造、適切な場所に魅力的なアニメーションを含めてください。

改善されたビジョン機能

Claude Opus 4.5とClaude Opus 4.6は、以前のClaudeモデルと比較してビジョン機能が改善されています。特にコンテキスト内に複数の画像が存在する場合、画像処理とデータ抽出タスクでより優れたパフォーマンスを発揮します。これらの改善はコンピュータ使用にも引き継がれ、モデルはスクリーンショットやUI要素をより確実に解釈できます。また、これらのモデルを使用して、動画をフレームに分割して分析することもできます。

パフォーマンスをさらに向上させるのに効果的な技術の1つは、Claudeにクロップツールまたはスキルを与えることです。Claudeが画像の関連する領域に「ズーム」できる場合、画像評価で一貫した向上が見られました。クロップツールのクックブックをこちらにまとめています。

並列ツール呼び出しの最適化

Claudeの最新モデルは並列ツール実行に秀でています。これらのモデルは：

• 調査中に複数の投機的検索を実行します
• コンテキストをより速く構築するために複数のファイルを同時に読み取ります
• bashコマンドを並列で実行します（システムパフォーマンスのボトルネックになることさえあります）

この動作は簡単に制御できます。モデルはプロンプトなしでも並列ツール呼び出しの成功率が高いですが、これを約100%に引き上げたり、積極性のレベルを調整したりできます：

<use_parallel_tool_calls>
複数のツールを呼び出す予定で、ツール呼び出し間に依存関係がない場合は、すべての独立したツール呼び出しを並列で行ってください。アクションを順次ではなく同時に実行できる場合は、常にツールを同時に呼び出すことを優先してください。例えば、3つのファイルを読み取る場合、3つのツール呼び出しを並列で実行して、3つのファイルすべてを同時にコンテキストに読み込んでください。速度と効率を向上させるために、可能な限り並列ツール呼び出しの使用を最大化してください。ただし、一部のツール呼び出しがパラメータなどの依存値を通知するために以前の呼び出しに依存している場合は、これらのツールを並列で呼び出さず、順次呼び出してください。ツール呼び出しでプレースホルダーを使用したり、不足しているパラメータを推測したりしないでください。
</use_parallel_tool_calls>

安定性を確保するために、各ステップ間に短い一時停止を入れて操作を順次実行してください。

エージェントコーディングでのファイル作成を減らす

Claudeの最新モデルは、特にコードを扱う際に、テストや反復の目的で新しいファイルを作成することがあります。このアプローチにより、Claudeは最終出力を保存する前に、ファイル、特にPythonスクリプトを「一時的なスクラッチパッド」として使用できます。一時ファイルの使用は、特にエージェントコーディングのユースケースで結果を改善できます。

新規ファイルの作成を最小限に抑えたい場合は、Claudeに後片付けをするよう指示できます：

反復のために一時的な新しいファイル、スクリプト、またはヘルパーファイルを作成した場合は、タスクの終了時にこれらのファイルを削除してクリーンアップしてください。

過度な積極性

Claude Opus 4.5とClaude Opus 4.6は、余分なファイルの作成、不要な抽象化の追加、リクエストされていない柔軟性の組み込みなど、過剰なエンジニアリングを行う傾向があります。この望ましくない動作が見られる場合は、ソリューションを最小限に保つための具体的なガイダンスを追加してください。

例えば：

過剰なエンジニアリングを避けてください。直接リクエストされた変更または明らかに必要な変更のみを行ってください。ソリューションをシンプルで焦点を絞ったものに保ってください：

- スコープ：リクエストされた以上の機能の追加、コードのリファクタリング、「改善」を行わないでください。バグ修正に周囲のコードのクリーンアップは不要です。シンプルな機能に追加の設定可能性は不要です。

- ドキュメント：変更していないコードにdocstring、コメント、型アノテーションを追加しないでください。ロジックが自明でない場合にのみコメントを追加してください。

- 防御的コーディング：発生し得ないシナリオに対するエラーハンドリング、フォールバック、バリデーションを追加しないでください。内部コードとフレームワークの保証を信頼してください。システム境界（ユーザー入力、外部API）でのみバリデーションを行ってください。

- 抽象化：一回限りの操作のためにヘルパー、ユーティリティ、抽象化を作成しないでください。仮想的な将来の要件のために設計しないでください。適切な複雑さの量は、現在のタスクに必要な最小限です。

フロントエンドデザイン

Claude Opus 4.5とClaude Opus 4.6は、強力なフロントエンドデザインを備えた複雑で実用的なWebアプリケーションの構築に秀でています。ただし、ガイダンスがないと、モデルはユーザーが「AIスロップ」美学と呼ぶ汎用的なパターンにデフォルトする可能性があります。驚きと喜びを与える独特でクリエイティブなフロントエンドを作成するには：

より良いフロントエンドデザインを促すために使用できるシステムプロンプトのスニペットは以下の通りです：

<frontend_aesthetics>
あなたは汎用的な「分布上の」出力に収束する傾向があります。フロントエンドデザインでは、これがユーザーが「AIスロップ」美学と呼ぶものを生み出します。これを避けてください：驚きと喜びを与えるクリエイティブで独特なフロントエンドを作成してください。

焦点を当てるべき点：
- タイポグラフィ：美しく、ユニークで、興味深いフォントを選んでください。ArialやInterのような汎用フォントを避け、フロントエンドの美学を高める独特な選択をしてください。
- カラー＆テーマ：一貫した美学にコミットしてください。一貫性のためにCSS変数を使用してください。シャープなアクセントを持つドミナントカラーは、控えめで均等に分散されたパレットよりも優れています。インスピレーションとしてIDEテーマや文化的美学を参考にしてください。
- モーション：エフェクトやマイクロインタラクションにアニメーションを使用してください。HTMLにはCSSのみのソリューションを優先してください。利用可能な場合はReactにMotionライブラリを使用してください。高インパクトな瞬間に焦点を当ててください：段階的な表示（animation-delay）を伴う1つの適切にオーケストレーションされたページロードは、散在するマイクロインタラクションよりも多くの喜びを生み出します。
- 背景：ソリッドカラーにデフォルトするのではなく、雰囲気と奥行きを作り出してください。CSSグラデーションを重ね、幾何学的パターンを使用するか、全体的な美学に合ったコンテキストに応じたエフェクトを追加してください。

汎用的なAI生成の美学を避けてください：
- 使い古されたフォントファミリー（Inter、Roboto、Arial、システムフォント）
- 陳腐なカラースキーム（特に白い背景に紫のグラデーション）
- 予測可能なレイアウトとコンポーネントパターン
- コンテキスト固有の個性に欠ける画一的なデザイン

クリエイティブに解釈し、コンテキストに合わせて本当にデザインされたと感じる予想外の選択をしてください。ライトテーマとダークテーマ、異なるフォント、異なる美学を使い分けてください。世代を超えて共通の選択肢（例えばSpace Grotesk）に収束する傾向がまだあります。これを避けてください：既成概念にとらわれない発想をすることが重要です！
</frontend_aesthetics>

完全なスキルはこちらでも参照できます。

テストの通過とハードコーディングへの過度な集中を避ける

Claudeは、より一般的なソリューションを犠牲にしてテストを通過させることに過度に集中したり、標準ツールを直接使用する代わりに複雑なリファクタリングのためにヘルパースクリプトなどの回避策を使用したりすることがあります。この動作を防ぎ、堅牢で汎用的なソリューションを確保するには：

利用可能な標準ツールを使用して、高品質で汎用的なソリューションを書いてください。タスクをより効率的に達成するためにヘルパースクリプトや回避策を作成しないでください。テストケースだけでなく、すべての有効な入力に対して正しく動作するソリューションを実装してください。値をハードコードしたり、特定のテスト入力に対してのみ動作するソリューションを作成したりしないでください。代わりに、問題を一般的に解決する実際のロジックを実装してください。

問題の要件を理解し、正しいアルゴリズムを実装することに焦点を当ててください。テストは正確性を検証するためにあるのであって、ソリューションを定義するためではありません。ベストプラクティスとソフトウェア設計原則に従った原則的な実装を提供してください。

タスクが不合理または実行不可能な場合、またはテストのいずれかが不正確な場合は、回避策を講じるのではなく、お知らせください。ソリューションは堅牢で、保守可能で、拡張可能であるべきです。

エージェントコーディングにおけるハルシネーションの最小化

Claudeの最新モデルはハルシネーションが少なく、コードに基づいたより正確で根拠のあるインテリジェントな回答を提供します。この動作をさらに促進し、ハルシネーションを最小限に抑えるには：

<investigate_before_answering>
開いていないコードについて推測しないでください。ユーザーが特定のファイルを参照している場合、回答する前にそのファイルを必ず読んでください。コードベースに関する質問に回答する前に、関連するファイルを調査して読んでください。正しい回答が確実でない限り、調査する前にコードについていかなる主張もしないでください。根拠のある、ハルシネーションのない回答を提供してください。
</investigate_before_answering>

プリフィル応答からの移行

Claude Opus 4.6以降、最後のアシスタントターンでのプリフィル応答はサポートされなくなりました。モデルの知能と指示追従能力が向上したため、プリフィルのほとんどのユースケースではもはやプリフィルが不要になりました。既存のモデルは引き続きプリフィルをサポートし、会話の他の箇所にアシスタントメッセージを追加することには影響しません。

以下は一般的なプリフィルのシナリオとその移行方法です：

LaTeX出力

Claude Opus 4.6は、数式、方程式、技術的な説明にデフォルトでLaTeXを使用します。プレーンテキストを希望する場合は、プロンプトに以下の指示を追加してください：

回答はプレーンテキストのみでフォーマットしてください。LaTeX、MathJax、または\( \)、$、\frac{}{}などのマークアップ記法を使用しないでください。すべての数式は標準的なテキスト文字を使用して記述してください（例：除算には「/」、乗算には「*」、指数には「^」）。

移行に関する考慮事項

以前の世代からClaude 4.6モデルに移行する際：

1. 望ましい動作を具体的に指定する：出力で見たい内容を正確に記述することを検討してください。

2. 修飾語を使って指示をフレーミングする：Claudeが出力の品質と詳細さを向上させるよう促す修飾語を追加することで、Claudeのパフォーマンスをより適切に形作ることができます。例えば、「分析ダッシュボードを作成してください」の代わりに、「分析ダッシュボードを作成してください。関連する機能やインタラクションをできるだけ多く含めてください。基本を超えて、フル機能の実装を作成してください。」と指示してください。

3. 特定の機能を明示的にリクエストする：アニメーションやインタラクティブな要素は、必要な場合に明示的にリクエストしてください。

4. 思考設定を更新する：Claude Opus 4.6は、手動のbudget_tokensによる思考の代わりにアダプティブシンキング（thinking: {type: "adaptive"}）を使用します。思考の深さを制御するにはeffortパラメータを使用してください。

5. プリフィル応答から移行する：最後のアシスタントターンでのプリフィル応答は、Claude Opus 4.6以降非推奨となりました。代替手段の詳細なガイダンスについては、プリフィル応答からの移行を参照してください。

6. 怠惰防止プロンプトを調整する：以前のプロンプトでモデルにより徹底的に対応するよう促したり、ツールをより積極的に使用するよう促していた場合は、そのガイダンスを控えめにしてください。Claude Opus 4.6は大幅にプロアクティブになっており、以前のモデルで必要だった指示に対して過剰に反応する可能性があります。

詳細な移行手順については、移行ガイドを参照してください。