AIチャットを使う小規模開発者向けに、1時間のLLMデバッグセッションを提供します。会話フローを再現し、文脈的推論が失われるポイントを特定して実用的な修正を提案します。汎用的なアドバイスではなく、実際の会話で再現可能な解決を短時間で行う点が価値です。
チャット型LLMを使うと、誤答や文脈の欠落、途中で出力がぶれるなどの微妙な不具合に遭遇します。一般的なチュートリアルは自分の会話フローに合わないため、デバッグに時間とAPIコストがかかります。
1時間のリモートセッションで実際のai chatフローを再現し、文脈的推論に関する制御されたテストケースを注入してプロンプトやシステムメッセージを反復調整します。成果物は注釈付きのトランスクリプト、テスト済みのプロンプト3種、回帰防止の短いチェックリスト。時間単位で販売し、即効性のある改善を提供します。
ジョンはタスク管理プラグインを作っていて、ai chatでスレッドを要約していますが、3ターン目以降で要約がずれてしまいます。Prompt Proofingの1時間を予約すると、コンサルタントは現行のシステムとユーザーメッセージを受け取り、画面共有でセッションを再現します。5メッセージのスレッドやシステム命令の切り替え、参照が重なるエッジケースを試験的に投げ、問題箇所を特定。システムプロンプトにエンティティ固定のステップが欠けていると指摘され、失敗トランスクリプトが提示されます。3つ目のプロンプト改良で5ターンでも要約が安定。注釈付きトランスクリプトと3種の動作プロンプト、CIに入れる2項目のテストチェックリストが送られてきます。
パースペクティブ: Making small data more useful
作成日時: 2025/11/22 17:38:40