プロンプトライブラリ

以下のコードを専門的にレビューしてください。重点項目：
1. コードの品質と可読性
2. 潜在的なバグとセキュリティ脆弱性
3. パフォーマンス最適化の提案
4. ベストプラクティスの遵守

コード：
[ここにコードを貼り付け]

[テーマ] に関する技術ブログ記事を書いてください。要件：

1. 魅力的なタイトル
2. 引き込まれる導入
3. H2/H3 見出しを使った明確な構成
4. 実践的なコード例を含める
5. 重要なポイントの要約
6. 文字数：1500-2000語

対象読者：[初心者/中級/上級]開発者

以下のデータセットを分析し、以下を提供してください：

1. データの概要と基本統計
2. 主要な傾向とパターン
3. 外れ値の検出
4. 相関分析
5. 可視化の提案
6. ビジネスインサイトと提言

データの説明：[データを説明]
分析目標：[目標]

[画像の説明] を作成するための詳細な AI 画像プロンプトを生成してください。

要件：
1. 被写体の説明
2. スタイルとアートディレクション
3. 照明と雰囲気
4. 構図の提案
5. 技術パラメータ（該当する場合）

出力形式：英語プロンプトと短い説明

ビジネスメールを書いてください：

宛先：[役職/関係性]
目的：[メールの目的]
重要情報：[要点]
トーン：[フォーマル/ややフォーマル/フレンドリー]

要件：
1. 適切な書き出し
2. 簡潔で明確な内容
3. 明確なアクション項目
4. 専門的な結び

以下の内容を[目標言語]に翻訳してください。要件：

1. 原文のトーンとスタイルを保つ
2. 自然で慣用的な表現を使う
3. 専門用語を正確に保つ
4. 原文の書式を維持する

原文：
[ここに内容を貼り付け]

あなたは自律型 AI コーディングエージェントのタスクを計画しています。以下の目標を実行可能な計画に分解してください：

目標：[目標を説明]
リポジトリの背景：[簡単な背景]

提供してください：
1. 明確な完了の定義
2. 順序立てたアトミックなサブタスク
3. 変更される可能性のあるファイル
4. 各サブタスクの検証手順とテスト
5. リスク、エッジケース、ロールバック戦略

以下の質問について詳細な調査を行い、構造化された報告を作成してください：

質問：[あなたの質問]

要件：
1. 複数の信頼できる情報源を検索し事実を相互確認
2. 主要な発見をインライン引用付きで要約
3. 異なる視点を比較
4. 不確実性と知識のギャップを明示
5. 簡潔な結論と推奨される次のステップで締める

あなたは一組の MCP（Model Context Protocol）ツールを利用できます。適切なツールを使って以下のタスクを完了してください：

タスク：[タスクを説明]

ガイドライン：
1. 使用するツールとその理由を列挙
2. ツールを段階的に呼び出し、進む前に各結果を検証
3. ツール呼び出しが失敗したら、エラーを説明し代替を試みる
4. ツールの出力を捏造しない
5. 最終結果と行った仮定を要約