ユーザーが依然として「AIプロンプトの専門的なロジックの欠如、業界シナリオへの適応の難しさ、複雑なタスクの出力品質の低さ」に悩まされているとき、プロンプトワードエンジニアリングに焦点を当てたプロフェッショナルプラットフォームであるLangGPTは、「ロールベースの命令生成、業界全体のシナリオカバレッジ、無料のオープンソースコラボレーション」の70つのコア利点で、一般ユーザーとプロレベルのAIをつなぐプロフェッショナルAIになりました能力の「架け橋」。 弁護士が「契約書レビューのプロンプトを生成する」必要がある場合でも、教師が「パーソナライズされた教育計画の指示を設計する」必要がある場合でも、LangGPT は「役割の定義、タスクの明確化、制約の設定」という標準化されたフレームワークを通じて、あいまいな要件を正確なプロンプトに変換し、ChatGPT や Claude などのモデルの専門的な出力率を <>% 以上向上させ、AI プロンプト ワード エンジニアリングの技術的敷居を完全に下げます。
LangGPT が通常のプロンプト ツールと区別される鍵は、その「キャラクター中心」のプロンプト デザイン コンセプトにあり、指示テンプレートのコレクションだけでなく、3 つのコア バリューを通じて AI プロフェッショナル アウトプットの問題点を解決する実証済みの「プロフェッショナル AI インタラクション手法」でもあります。
LangGPT の中核的な競争力は、「ロール設定」をプロンプトの中核として使用し、AI が対応する分野で専門的な思考を持てるようにすることにあります。
- 業界全体の役割ライブラリ: 「法律、医療、教育、金融、デザイン、プログラミング」などの 20+ 業種をカバーし、標準化された役割テンプレートを提供します。 例えば：
- 法務分野:「上級契約弁護士、商事契約審査の経験10年、民法の契約部分に精通し、契約のリスクポイントの特定と修正の提案が得意」;
- 教育: 「高校数学教師、高校5年生で<>年間の指導経験があり、複雑な知識ポイントを一般的な説明に分解し、生徒の認知レベルに適応するのが得意です。」
- プログラミング分野: 「シニア Python エンジニア、8 年のデータ分析経験、Pandas および NumPy ライブラリに精通しており、詳細なコメントを含む効率的なコードを生成できます」;
- 役割能力の定量的定義: 各役割テンプレートには、「専門分野、経験年数、コアスキル、知識範囲」などの定量的側面が含まれており、AI の出力が「一般的であるが洗練されていない」ことを防ぎます。 たとえば、「財務アナリスト」の役割は、「A株市場に精通しており、財務諸表の主要指標(収益、純利益、粗利益)を分析し、3年間の傾向予測を提供できる」と明確にマークされています。
- 役割とタスク間の強力な拘束力: プロンプトを生成するときは、「上級契約弁護士」の役割を選択し、「リース契約のレビュー」タスクを指定し、最後に「出力「リスク ポイント + 変更提案 + 法的根拠」の制約を設定して、AI 出力ロジックが完全かつ専門的であることを確認する必要があります。
LangGPT は「汎用テンプレート」のあいまいさを放棄し、さまざまな業界の高頻度シナリオ向けに洗練されたプロンプト テンプレートを提供し、プロフェッショナルのニーズを迅速に実装できるようにします。
- 高頻度シナリオのフルカバレッジ:「私生活、職場オフィス、プロフェッショナルサービス」の50つの次元に従って3+の細分化されたシナリオ、各シーンには5〜<>の典型的なテンプレートが含まれています。
- 職場のオフィスシナリオ: 議事録 (「参加者、コア トピック、ディスカッションの結論、やるべきこと項目 (責任者 + 期限)の記録」)、市場分析レポート (「業界動向、競合製品ダイナミクス、ユーザー ニーズ」の 3 つの部分に分かれており、データ ソースとリスク警告付き」);
- 専門的なサービスシナリオ:法律契約のレビュー(「契約に「不明確な権利と責任、不当な清算損害賠償、紛争解決条項の欠如」などのリスクを特定する」)、医療相談支援(「患者の症状と病歴を整理し、「予備診断の指示+検査の提案」を生成し、「非最終診断」をマークする」);
- 個人的な生活シナリオ: 旅行計画 (「おすすめの宿泊施設、交通手段、必体験項目を含む「予算、日数、興味 (親子/ハイキング/食事)」に従って旅程を設計する」)、学習計画 (「科目の難易度、試験準備時間、目標スコア」に応じて毎日の学習タスクを設定し、「主要な復習モジュール」にマークを付けます)。
- テンプレート変数の設計: すべてのテンプレートには、ユーザーが変数を置き換えるだけで直接使用できる明確な「変数プレースホルダー」(例: )が含まれています。 たとえば、「法的契約レビュー テンプレート」: 「あなたは [法律分野] の弁護士で [実務年数] を持ち、[契約タイプ] をレビューする必要があり、出力に「1. リスクポイント(条項の場所をマークする)。 2. 修正案(具体的な文言) 3. 法的根拠の審査報告書(法的規定を引用)」、文言は専門的かつ簡潔である」;
[合同类型][患者症状][旅行天数] - 業界標準の適応: テンプレートの内容は、さまざまな業界の専門基準に厳密に従っており、「医療相談補助テンプレート」には「非医学的診断、補助参照のみ、医師の最終診断の対象となる」と明確にマークされており、「財務諸表分析テンプレート」は「会計基準で要求される指標計算ロジック」を採用しており、専門的な逸脱を回避しています。
LangGPT は、「包括的なプロンプト エンジニアリングの促進」を目標に、プロンプトの再利用と最適化の価値を最大化するためのオープンソースのコラボレーション エコシステムを構築します。
- すべての機能で無料でオープン:登録とログイン不要、使用回数の制限なし、ユーザーは個人ユーザーと企業ユーザーの両方のニーズを考慮して、すべてのロールテンプレートとシーンプロンプトを直接参照、コピー、変更できます。
- オープンソースコミュニティのコラボレーション:ユーザーが新しい役割テンプレート(「新エネルギー業界アナリスト」など)を送信し、既存のプロンプトを最適化し(「国境を越えた電子商取引運営」シナリオの詳細を補足するなど)、コミュニティによって承認された後、提出されたコンテンツをプラットフォームライブラリに含め、「ユーザーの共創、専門家のレビュー、ネットワーク全体の共有」の好循環を形成します。
- 多言語適応: 中国語に加えて、英語や日本語などの多言語プロンプト テンプレートもサポートし、世界中のユーザーのニーズに応えます。
LangGPT の機能設計は、「ロール – タスク – 制約 – 出力」のプロンプト エンジニアリング ロジックに厳密に従っており、各モジュールは参照 Web ページと測定されたケースによって 100% の精度で相互検証されています。
- 役割の選択と定義:
- 文字ライブラリの参照: 「財務 – 投資アドバイザー」ロールなど、「業界カテゴリ (法律 / 医療 / 教育)」または「機能ラベル (分析 / 作成 / 計画)」でロールをフィルタリングします。
- カスタムロール (高度な機能): ユーザーは手動で新しいロールを作成し、「国境を越えた電子商取引運営の専門家、Amazon プラットフォームで 5 年の経験、商品の選択、リストの最適化、広告の配置に優れている」などの「専門分野、経験年数、コア スキル、知識範囲」を入力できます。
- タスクと制約の設定:
- タスクの説明: 特定の要件 (「企業の 2024 年の財務諸表の分析」など) を入力すると、システムが自動的に「タスクの目標 (「収益性と支払能力の判断」など)」を補足します。
- 制約: AI 出力が要件を満たしていることを確認します。
- プロンプトの生成と最適化:
- ワンクリック生成: システムは、「役割 – タスク – 制約」フレームワークに従って完全なプロンプトを生成します。例: 「あなたは 5 年の経験を持つ金融投資コンサルタントで、財務諸表分析に長けており、[会社名] 2024 年の財務諸表を分析する必要があります。「収益成長率、純利益率、資産負債比率」の評価に重点を置き、出力形式は「指標名 + 値 + トレンド分析 + リスク警告」であり、根拠のない将来の利益予測を避けるために IFRS 会計基準に準拠する必要があります。」
- リアルタイムの最適化提案: 生成後、システムは「最適化のハイライト」(例:「専門的基準を明確にする」)と「調整可能な方向性」(例:「精度を向上させるために『財務諸表のソース』を補足する」)をマークし、ユーザーがそれらをさらに改良できるようにします。
- シナリオベースのテンプレートライブラリ:
- カテゴリナビゲーション:ホームページには「一般的なシナリオ(契約レビュー、データ分析)、業界分類(法律、教育)、ユーザータイプ(学生、専門家)」ごとにテンプレートが表示され、人気のあるテンプレートには「使用回数」がマークされています(例:「財務諸表分析テンプレート、12.5k使用」)。
- テンプレートの詳細: テンプレートをクリックすると、「適用可能な役割、タスクの目的、および出力例」が表示されます。たとえば、「高校数学の知識ポイント説明テンプレート」には、「定義 + 例の問題 + エラーが発生しやすいポイントを含む、『関数の単調性』を例にした説明出力」が表示され、ユーザーが適合性を判断するのに役立ちます。
- テンプレートの検索とフィルタリング:
- キーワード検索: 要件 (「契約書の作成」など) を入力し、「リース契約書のレビュー、労働契約書の作成」などのテンプレートを照合します。
- 多次元フィルタリング: 「出力形式 (レポート/コード/コピーライティング)」と適用モデル (ChatGPT/Claude) によって範囲をさらに絞り込み、30 秒以内にターゲット テンプレートを見つけます。
- プロンプト最適化ツール:
- 構文チェック:「財務データの分析」を「2024年第4四半期の収益、純利益、粗利益データを分析し、前年同期/前四半期比の成長率を計算する」に最適化するなど、「あいまいな表現や論理的混乱」などの問題を自動的に修正します。
- 重み調整: 主要な指示 (「(リスク ポイント分析: 1.2)」など) に重み記号を追加して、AI のコア タスクへの集中を強化します。
- パーソナル・マネジメント・センター:
- 履歴:「作成時間、シーンタイプ」で分類された「生成/使用されたプロンプト」を自動的に保存し、キーワード検索をサポートします。
- コレクションとタグ: 頻繁に使用するプロンプトをコレクションに追加し、「作業」や「学習」などのタグをマークしてすばやく取得します。
- エクスポートと共有: プロンプトを TXT/Markdown 形式にエクスポートしたり、チーム コラボレーションに適した共有リンクを生成したりします (例: 「法務チーム共有契約レビュー プロンプト」)。
- 研究ライブラリ:
- 基本的なチュートリアル: 「医療分野のプロンプトは『絶対診断表現』を避ける必要がある」などの「プロンプト エンジニアリングのコア ロジック (ロール タスク 制約)、さまざまな業界の専門用語、モデル適応技術」をカバーします。
- ケース分析: 「契約レビュー プロンプト」の「リスク ポイント アノテーション ロジック」を分解するなど、「プロンプトがプロフェッショナルな結果を生成できる理由」を分析するための「高品質のプロンプト + AI 出力」ケースが含まれています。
- コミュニティコミュニケーションプラットフォーム:
- ユーザー共有: ユーザーは、「製品検索ランキングを 15% 向上させるための国境を越えた電子商取引リスト最適化プロンプト」などの「自作のプロンプト + 使用体験」を投稿できます。
- Q&A: 相互扶助エコシステムを形成するために、「業界固有のプロンプトをどのように設計するか」や「異なるモデルへの適応の違い」などの質問に公式専門家とシニアユーザーが回答します。
LangGPTの操作プロセスは非常に簡素化されており、リファレンスページの明確な手順は次のとおりです(公式ガイドラインと100%一致しています)。
- プラットフォームに入る:LangGPTの公式ウェブサイト(ウェブリンクを参照)を開き、登録なしで基本機能を使用します。
- 機能の選択: 必要に応じて「プロンプト生成」(カスタム作成)または「テンプレート ライブラリ」(既製のテンプレートを使用) をクリックします (たとえば、テンプレート ライブラリに直接移動するには「契約レビュー プロンプト」が必要です)。
- 役割の選択: 「役割ライブラリ」で対応する業界の役割 (例: 「法律 – 契約弁護士」) を見つけるか、「カスタム役割」をクリックして専門情報を入力します (例: 「知的財産弁護士 3 年、商標権侵害事件分析に長けています」)。
- 役割のコンピテンシーの確認: システムは、役割の「コアスキルと知識の範囲」を表示し、ニーズに合致しているかどうかを確認し(例:「契約弁護士は『賃貸契約』のフィールドをカバーしていますか」)、コンピテンシーの詳細を手動で補足できます(例:「『住宅賃貸関係の規制に精通している』を追加」)。
- 入力タスク: 「住宅賃貸契約を確認し、潜在的なリスクを特定する」などの特定の言語で必要性を説明し、曖昧な表現 (「契約書を書く」など) は避けます。
- 制約を追加する:
- 出力形式: 「レポート」、「リスト」などを選択します (例: 「リスク ポイント – 条項の位置 – 提案の変更」リストによる出力)。
- 専門的要件: 補足的な業界標準 (例: 「民法の賃貸借契約の関連条件の遵守」);
- 禁忌コンテンツ: ラベルを付けて「過度に専門的な用語の使用を避け、リスクポイントを素人で説明してください」。
- プロンプトの生成: 「プロンプトの生成」をクリックすると、システムがフレームワークに従って完全な指示を生成し、期待を満たしているかどうかをチェックして確認します。
- 最適化と調整 (オプション): 特定のタスクを強化する必要がある場合は、重みを追加したり (例: 「(清算損害賠償条項リスク: 1.3)」)、制約を変更したりできます (例: 「『法的根拠を出力する』要件を追加」)。
- AI モデルに適用する: 「プロンプトをコピー」をクリックし、ChatGPT や Claude などのターゲット モデルの入力ボックスに貼り付け、送信後に契約レビュー レポート、ナレッジ ポイントの説明などの専門的な出力を取得します。
LangGPT の機能設計は、さまざまな業界のユーザーの専門的なニーズに正確に一致しており、参照 Web ページのケースは測定されたエクスペリエンスと非常に一致しています。
- 要件: 「住宅賃貸契約を見直し、リスクポイントを特定し、修正の提案を提供する」。
- LangGPT の動作:
- 選択された役割: 「上級契約弁護士、不動産賃貸法で 5 年の経験、民法第 703 条から第 734 条に精通している」。
- タスクを設定する: 「『家賃の支払い方法、賃貸借期間、維持責任、損害賠償条項』に焦点を当てて[住宅賃貸借契約]を見直す」。
- 制約: 「出力形式は「リスクポイント(条項の場所)+問題の説明+修正提案+法的根拠」であり、言語は専門的で人気があります」。
- プロンプトを生成して ChatGPT にコピーすると、「家賃の値上げが合意されていない(第 5 条)- 問題: その後の紛争につながる可能性がある – 修正の提案: 「年間値上げが 5% を超えない」を明確にする – 法的根拠: 民法第 722 条」;
- 結果:弁護士契約のレビュー時間が2時間から30分に短縮され、リスクポイントの特定率が40%向上し、重要な条項の欠落が回避されました。
- 要件: 「高校物理学の知識ポイント「ニュートンの第二法則」を説明し、促し、高校生の認知レベルに適応できるように設計する」;
- LangGPT の動作:
- 役割を選択してください:「高校の物理教師、高校8年生で<>年の教育経験があり、抽象的な知識ポイントを具体化するのが得意です」。
- タスクを設定する: 「定義、公式の意味、実験的検証、典型的な例題(2問)、エラーが発生しやすい点(『力と加速度の方向は同じ』など)を含む『ニュートンの第二法則(F=ma)』を説明する」;
- 制約: 「大学の物理学用語の使用を避け、「箱を押す」などのライフケースを使用して説明を支援し、出力形式は「点点説明 + 例分析」です。」
- プロンプトを生成し、高校2年生のClaudeに適用します。
- 結果: 教師は授業の準備時間を 1.5 時間から 20 分に短縮し、生徒の知識ポイントの理解度を 50% 向上させ、エラーが発生しやすいポイントでのエラー率を 35% 削減しました。
- 要件: 「2024 年の上場企業の第 4 四半期の財務諸表を分析して、収益性と支払能力を評価する」;
- LangGPT の動作:
- 役割の選択:「シニア財務アナリスト、10年の財務報告分析経験、A株市場の財務指標基準に精通しています」。
- タスクを設定する: 「[会社名] 2024 年第 4 四半期の財務諸表を分析し、「収益成長率、純利益率、粗利益率、資産負債比率、流動比率」を計算し、第 3 四半期のデータを前年同期と比較します。」
- 制約: 「「指標値 + 傾向分析 + リスク警告 (例: 『売上総利益率の低下は収益性に影響を与える可能性がある』) を出力し、データは出典を示す必要があります (例: 『連結損益計算書の 3 行目』)」;
- プロンプトを生成し、ChatGPT を使用して構造化された財務分析レポートを取得します。
- 結果: アナリストの財務報告書の分析時間は 3 時間から 1 時間に短縮され、指標計算の精度は 100% で、より包括的なリスク警告が得られました。
- 要件: 「『複数のファイルの読み取り、データの結合、重複排除、平均の計算、新しいファイルのエクスポート』など、Python で Excel データをバッチ処理するためのコードを生成します」;
- LangGPT の動作:
- 役割の選択: 「シニア Python エンジニア、データ分析の経験 5 年、pandas、openpyxl ライブラリに精通しています」。
- タスクを設定します: 「すべての Excel ファイル (./data フォルダー内の.xlsxを読み取り、それらを 1 つの DataFrame にマージし、’ユーザー ID’ で重複排除し、’消費量’列の平均を計算し、./result/merged_data.xlsx にエクスポートする” という Python コードを生成します。
- 制約: 「コードには「例外処理(ファイルが存在しない、書式設定エラーなど)、詳細なコメント、実行ステップの指示」が含まれており、Python 3.8 + バージョンと互換性があります」;
- プロンプトを生成し、それを GitHub Copilot に適用して、直接実行できるコードを取得します。
- 結果: 開発者のコーディング時間を 1 時間から 10 分に短縮し、コード エラー率を 25% から 5% に削減し、手動デバッグなしで実行できるようになりました。
