empirical-prompt-tuningスキルを試してみた

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mizchiさんが面白そうなスキルを公開されていました。スキルの継続的な最適化は、業務でも個人開発でも結構課題に感じているところなので、Claude Code・・・ではないですが、試してみます。

スキルをDLしてClaudeに入れる

まずスキルファイルをDLします。シンプルなMDファイル1枚なので、GitHubから「Download raw file」でDLしちゃいましょう。

Claudeの「カスタマイズ > スキル」から「スキル作成 > スキルをアップロード」に移動します。あとはDLしたMDファイルをドラッグ&ドロップでアップしましょう。

スキルを動かしてみる

スキルを試すには、正直に「empirical-prompt-tuningスキルを試したい」と伝えましょう。よしなに聞いてくれます。

Claude Codeじゃなくてもある程度機能する

スキルのユースケースが完全にClaude Code向けなのですが、それでもレビューできる部分はレビューしてくれます。Sonnet4.6でも「これはできて、これはできないよ」と整理してくれました。

起動条件などの指摘を結構してくれますので、これだけでも使う価値がありそうです。

このままskill-creatorスキルを使って修正させると、このチャット内でレビュー結果を反映させたバージョンのスキルが手に入ります。

たまにアーティファクトで頑張ろうとする

何回か動かしていると、たまにAI搭載アーティファクトを作ってきます。アーティファクトの中でスキルを実行して評価してくれる様子なのですが、これについては明確に指示を出さない限りは「出てきたらラッキー」くらいになりそうです。

ちなみに実行すると、こんな感じで結果が出ました。

skill-creatorスキルでスキルを作ってる人にも刺さりそう

mizchiさんのユースケース的には、自作している人やClaude Codeで使っている人がメインターゲットかなと思います。とはいえスキルの品質を上げるという観点では、ウェブアプリからskill-creatorスキルを使ってスキルを作っている人にもかなり便利そうでした。

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Hidetaka Okamoto profile photo

Hidetaka Okamoto

Developer Experience Engineer

Developer Experience Engineer。AWSやCloudflare上へのサーバーレスなアプリ開発を得意とする開発者。元Stripe Developer Advocate / AWS Samurai 2017など、サービスの使い方や活用Tipsを紹介するコンテンツ作成や登壇などを得意とする。

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