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開発者のための(バイブコーディング)プロンプトパターン

今はAIを活用して開発する時代。AIをより良く活用し、より優れた、より正確なコードやドキュメントを作成する方法が必要なので、それに合った方法を提案します。

  • arigaram
프롬프트엔지니어링
인공지능
AI
prompt engineering

受講後に得られること

  • 開発に必要なプロンプト作成方法

  • リファクタリング、TDD、BDD、Gherkin、Cucumberなど開発・文書化の重要概念

🧭注意事項

現在、講義を完成させている最中です。講義が完全に完成するまで(随時補強はしますが)長くお待ちいただく必要があるという欠点があります。この点を考慮してご購入をご決定いただきますようお願いいたします。

📋変更履歴

  • 2025年12月10日

    • プロフェッショナルセクション(セクション14〜セクション55)に含まれる授業内容を掲載し始めました。

  • 2025年11月30日

    • 上級コースを構成するセクションの一部を専門セクションとして区分しました。専門セクションには、より専門性の高い授業を追加する予定です。

  • 2025年9月18日

    • 注意事項を詳細紹介ページに追加しました。

  • 2025年8月22日

    • 上級コースを構成するセクションの詳細なレッスン目次を非公開状態に変更しました。今後、完成次第、各セクションごとに公開する予定です。

📌 講座紹介

このOnline Classesでは、GPT、Copilot、ChatGPT、Claude、Cursorなどの様々なAIコーディングツールを最大限に活用するために必要なプロンプトエンジニアリング技法を導入し、プロンプトをどのようにすればより良く作成できるかを探求します。

  • プロンプトをうまく書く開発者がより速く、より有能である。

  • 今や開発者は単にコードを書く人ではありません。

  • AIと協業する開発環境では、「何を、どのように要請するか」が核心的な能力となりました。


  • プロンプトパターンを類型別に整理し、実践例とともに提供します。

  • プロンプトによって生成されるコードを確認できます。

今投資する時間が、10年後の競争力に

基礎から応用、協業と倫理まで—AIベースの開発者の長期的成長を一度に準備しましょう。

🎯 淘汰される開発者になるか、それとも昇進する開発者になるか

人工知能のせいで新入開発者を採用せず、既存の開発者も退出させているというニュースが頻繁に伝えられています。今は伝統的なプログラマーからプロンプトパターンを利用するプログラマー、つまりプロンプトプログラマーへと変化すべき時です。

🎯 古いツールを使って遅れを取るか、それともAIを使って先を行くか

古い開発ツールだけを使わず、人工知能を積極的に活用して生産性を大きく向上させてみましょう。

🎯 こんな方におすすめです

1⃣ 実務開発者

  • プログラミング経験はあるがAI活用に不慣れな開発者

  • 毎回繰り返されるコード作成、リファクタリング、ドキュメント化作業に多くの時間を費やす開発者

  • DevOps、データ分析、セキュリティなど、新しい領域までプロンプトで拡張したい方

2⃣ 新入&ジュニア開発者

  • 基本的なコーディングはできるが、テスト/リファクタリング/ドキュメント化の習慣が不足している開発者

  • 実務に素早く適応したい、AIツールを通じて「仕事ができる開発者」として成長したい人

3⃣ フリーランサー & スタートアップ創業者

  • 限られたリソースでコード作成 + インフラ管理 + 協業まで一人または小規模で担当しなければならない人

  • スタートアップ開発者で、迅速なプロトタイプ制作と反復実験が必要な方

4⃣ データアナリスト & AIエンジニア志望者

  • Pandas、NumPy、Matplotlibなどをすでに使っているが、データ処理&可視化の自動化を強化したい方

  • AIプロンプト → コード自動化 → ワークフロー最適化に興味のあるアナリスト

5⃣ 研究者 & 学習者

  • 新しい言語/フレームワークを素早く習得したい学習者

  • 技術論文の要約 → コード再現プロセスをAIの助けで加速化したい研究者

6⃣ チームリーダー & PM (プロダクトマネージャー)

  • 開発チームと協業しながらプロンプトベースのコードレビュー/品質管理/自動化の流れを理解したい方

  • 企画者・デザイナー・開発者間のコラボレーションを効率化したい人

🗂 基本コース

セクション1. プロンプト時代の開発者

  • 核心テーマ: プロンプトがなぜ開発者にとって重要なのか、変化する業務構造と基本概念。

  • 扱う授業:重要性、良いプロンプトの定義、作成時の考慮要素、パターンの価値など。

セクション2. 機能生成パターン

  • 核心テーマ: 実際の機能コードをAIにリクエストする基本パターン。

  • 扱う授業: CRUD、UIコンポーネント、状態管理、イベント処理、非同期、フレームワークベースのリクエスト。

セクション3. リファクタリングパターン

  • 核心テーマ: 既存のコードを改善し、構造化するリクエスト。

  • 扱う授業:可読性の改善、関数の分離、重複の削除、OOPへの転換、不変性、パフォーマンスの改善。

セクション4. テストコード生成パターン

  • 核心テーマ: テスト自動化による品質確保。

  • 扱う授業: 単体・統合テスト、例外ケース、mock/stub、TDDスタイル、カバレッジ拡張。

セクション5. ドキュメント化パターン

  • 核心テーマ: コメント・APIドキュメント・README・変更履歴の自動化。

  • 扱う授業: 関数コメント、docstring、JSDoc/TSDoc、技術ブログ、APIドキュメント、変更履歴の要約。

セクション6. コード変換パターン

  • 核心テーマ: 言語・フレームワーク間の変換自動化。

  • 扱う授業: JS↔TS、Python 2↔3、Java↔Kotlin、jQuery↔React、REST↔GraphQL、SQL↔NoSQL。

セクション7. コード分析&デバッグパターン

  • 核心テーマ: AIによるコード解析・エラー検出。

  • 扱う授業: コード説明、複雑なロジックの解釈、複雑度分析、セキュリティ問題、デバッグログの自動化。

セクション8. スタイル&コンベンションパターン

  • 核心テーマ: 一貫したコードスタイルの適用。

  • 扱う授業: ESLint、PEP8、Prettier、カスタムルール、セミコロン/インデントコンベンション。

セクション9. 実践活用&高度なプロンプト設計

  • 核心テーマ: プロジェクトベースのプロンプト活用。

  • 扱う授業: プロンプトチェーン、反復改善戦略、協業標準化。


🗂 上級コース

セクション10. データ処理&分析パターン

  • 核心テーマ: データの前処理・分析・可視化。

  • 扱う授業: Pandas/Numpyの前処理、可視化、大規模データの効率的な処理、CSV/JSON/XMLパース、ログ分析の自動化。

セクション11. インフラ&DevOpsパターン

  • 核心テーマ: AIによるインフラコード自動化。

  • 扱う授業: Dockerfile、Kubernetesマニフェスト、CI/CDパイプライン、Terraform/CDK、サーバー設定ファイル。

セクション12. セキュリティ&品質管理パターン

  • 核心テーマ: セキュリティ脆弱性および品質確保。

  • 扱う授業: 脆弱性スキャニング、静的分析、APIキー管理、負荷テスト、セキュリティログ自動化。

セクション13. マルチモーダル&次世代パターン

  • 核心テーマ: 画像・音声・文書の統合活用。

  • 扱う授業: 画像→コード、音声コマンド→コード、Figma→UIコード、文書要約+コード、マルチモーダルワークフロー。

🗂 専門コース

セクション14~19. メタプロンプト&自動化ツール化のためのプロンプトパターン

  • 核心テーマ: プロンプト自体を管理・自動化。

  • 扱う授業: テンプレート化、LangChain、性能ベンチマーキング、Zapier/n8n、ツール型エージェント。

セクション20~25. コラボレーションのためのプロンプトパターン

  • 核心テーマ: チーム単位でのプロンプト活用戦略。

  • 扱う授業: コードレビュー自動化、チームコンベンションベースのプロンプト、Jira/Notion連携、履歴管理、多職種協業。

セクション26〜31. 研究と学習のためのプロンプトパターン

  • 核心テーマ: 自己学習・研究のためのプロンプト。

  • 扱う授業: チュートリアル生成、オープンソース探索、論文要約→コード、アルゴリズム学習、学習ロードマップ自動化。

セクション32〜37. メンテナンスと運用のためのプロンプトパターン

  • 核心テーマ: サービス運営段階の活用。

  • 扱う授業: 障害分析、ログベースのエラー探索、パフォーマンスモニタリング、バッチスクリプト、緊急パッチコード。

セクション38〜43. ユーザー体験とアクセシビリティ向上のためのプロンプトパターン

  • 核心テーマ:ユーザーエクスペリエンスの改善。

  • 扱う授業: アクセシビリティ標準、多言語i18n、ユーザーフィードバック反映、A/Bテストコード、UIアニメーション。

セクション44〜49. ドメイン特化プロンプトパターン

  • 核心テーマ: 業界別カスタマイズプロンプト。

  • 扱う授業: ゲーム開発、金融データ、医療データ保護、Eコマース、IoT/組み込み。

セクション50~55. 人工知能使用倫理のためのプロンプトパターン

  • 核心テーマ: 責任あるAI開発。

  • 扱う授業: 個人情報の非識別化、データバイアス検証、著作権・ライセンス検討、安全な入力処理、倫理的コードレビュー。

📣 受講後に皆さんが得られるもの

  • コーディング生産性を2〜3倍引き上げることができるプロンプト活用能力

  • 繰り返し作業を自動化するプロンプトテンプレート

  • チームメンバーと共有可能なプロンプト標準化基盤

  • 実際のプロジェクトですぐに活用できるプロンプト実習経験

  • 「AIと協業する開発者」としての未来の競争力

受講前の参考事項

実習環境

  • ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Copilotなどのうち、AIベースのコーディングツールを一つ準備していただければ大丈夫です。

学習資料

  • 강의 교안을 PDF 파일 형식으로 첨부합니다.

前提知識と注意事項

  • JavaScriptとPythonを使用して説明するため、この2つの言語に関する基礎知識があると良いでしょう。

  • リファクタリングに関する基本概念を知っていると大いに役立ちます。これについては、私がアップロードした別の講義である「クリーンコーディング:料理の比喩で簡単に学ぶ良いコード作成技術」も良い参考資料になるでしょう。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIツールを活用してより速くより正確に開発したい方

  • ChatGPTやCopilotをうまく使いたいけれど、何をどう尋ねれば良いか途方に暮れている方

  • 繰り返される開発作業をプロンプトを使って自動化したい方

  • 実務ですぐに使えるプロンプト例を集めておきたい開発者

  • チームにAIプロンプト活用文化の導入を図る責任者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python 言語

  • リファクタリング

  • JavaScript 言語

こんにちは
です。

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受講生

29

受講レビュー

2

回答

4.5

講座評価

17

講座

IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

カリキュラム

全体

83件 ∙ (42時間 32分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

5件

4.4

5件の受講レビュー

  • 정해성님의 프로필 이미지
    정해성

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    30% 受講後に作成

    • 아리가람
      知識共有者

      감사합니다.

  • 박상욱님의 프로필 이미지
    박상욱

    受講レビュー 6

    平均評価 5.0

    5

    61% 受講後に作成

  • ldcc_th님의 프로필 이미지
    ldcc_th

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

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    30% 受講後に作成

  • hakjuknu님의 프로필 이미지
    hakjuknu

    受講レビュー 155

    平均評価 5.0

    5

    30% 受講後に作成

  • 김영춘님의 프로필 이미지
    김영춘

    受講レビュー 1

    平均評価 2.0

    2

    30% 受講後に作成

¥9,466

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