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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

こんなことが学べます

  • 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

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  • 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授業目次を非公開状態に変更いたしました。今後完成次第、各セクション別に公開予定です。

📌 講義紹介

この講義では、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。

  • プロンプトを上手く書く開発者がより速く有能である。

  • 今や開発者は単純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、どのように要求するか」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、実戦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することができます。

今投資する時間、10年後の競争力

基礎から応用、協業と倫理まで—AI基盤開発者の長期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人開発者を採用せず、既存の開発者も淘汰されているというニュースが頻繁にメディアを通じて伝えられています。今は従来のプログラマーからプロンプトパターンを活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とるか、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幅に向上させてみましょう。

🎯 このような方におすすめします

1⃣ 実務開発者

  • プログラミング経験はあるがAI活用に慣れていない開発者

  • 毎回繰り返しのコード作成、リファクタリング、文書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人

2⃣ 新人・ジュニア開発者

  • 基本的なコーディングは可能ですが、テスト/リファクタリング/文書化の習慣が不足している開発者

  • 迅速に実務に適応したく、AIツールを通じて「仕事のできる開発者」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に必要な迅速なプロトタイプ制作と反復実験

4⃣ データアナリスト & AI エンジニア志望生

  • Pandas、NumPy、Matplotlib などを既に使っているが、データ処理・可視化の自動化を強化したい人

  • 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

  • 技術論文要約 → コード再現プロセスをAIの支援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/自動化フローを理解したい人

  • 企画者・デザイナー・開発者間の協業を効率化したい人

🗂 講義構成

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: 既存コードを改善し構造化する要求。

  • 扱う授業: 可読性の改善、関数の分離、重複の除去、OOP転換、不変性、性能改善。

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文書、変更履歴要約。

セクション6. コード変換パターン

  • 核心テーマ: 言語・フレームワーク間変換の自動化。

  • 扱う授業: JSTS、Python 23、JavaKotlin、jQueryReact、RESTGraphQL、SQLNoSQL。

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によるコード解釈・エラー検出。

  • 扱う授業: コード説明、複雑ロジック解釈、複雑度分析、セキュリティ問題、デバッグログ自動化。

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&高級プロンプト設計

  • 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。


🗂 ボーナス講義構成

セクション 10. データ処理・分析パターン

  • 核心テーマ: データ前処理・分析・可視化。

  • 扱う授業: Pandas/Numpy前処理、可視化、大規模データ効率処理、CSV/JSON/XMLパーシング、ログ分析自動化。

セクション 11. インフラ & DevOps パターン

  • 核心テーマ: AIを通じた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、静的解析、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・文書結合活用。

  • 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。

セクション14. メタプロンプト & 自動化ツール化

  • 核心テーマ: プロンプト自体の管理・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15. コラボレーション&チームワークパターン

  • 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基盤プロンプト、Jira/Notion連携、履歴管理、多職種協業。

セクション16. 研究・学習パターン

  • 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 17. 保守・運用パターン

  • 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 18. UX & アクセシビリティパターン

  • 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 19. ドメイン特化パターン

  • 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20. 倫理と責任あるAI活用

  • 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倍向上させるプロンプト活用能力

  • 反復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ベース

  • 実戦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」としての未来競争力

受講前の参考事項

実習環境

  • ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Copilotなどのai基盤コーディングツールの中から一つを準備していただければ大丈夫です。

学習資料

  • 講義資料をPDFファイル形式で添付いたします。

前提知識および注意事項

  • JavaScript、Python言語を使用して説明するため、この2つの言語に対する基礎知識があると良いです。

  • 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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講座評価

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IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

カリキュラム

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112件 ∙ (30時間 59分)

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受講レビュー

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3件の受講レビュー

  • sangwookpark5907님의 프로필 이미지
    sangwookpark5907

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    • arigaram
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      Cảm ơn bạn.

  • ldccth3117님의 프로필 이미지
    ldccth3117

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  • hakjuknu4522님의 프로필 이미지
    hakjuknu4522

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