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prompt-master

作者 nidhinjs · nidhinjs/prompt-master

曖昧なリクエストを、Claude、ChatGPT、Midjourney、Cursor など30以上のAIツール向けの的確で効果的なプロンプトに変換するメタスキルです。

Prompt Masterはリクエストに対して6ステップのパイプラインを実行します：ターゲットツールの検出、9つの観点からの意図抽出、必要に応じた確認質問、12種類のプロンプトテンプレートからの選択、無駄の監査、そしてすぐにコピーして使えるプロンプトの出力。Memory Blockに過去の決定を保持するため、フォローアップで設定と矛盾することがありません。

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なぜ使うのか

主な機能

ライブデモ

実際の動作

prompt-master-skill.replay ▶ 準備完了
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作者のリポジトリ · Claude Skills の公式ドキュメント

ユースケース

実用的な使い方： prompt-master

イメージ通りの画像を生成するMidjourneyプロンプトを作成する

👤 画像生成モデルを使うデザイナーやマーケター ⏱ ~5 min beginner

使うタイミング： Midjourneyで最初の3回の生成がイメージと違い、fast-hoursを消費してしまっているとき。

フロー
  1. 欲しい画像を自然な言葉で説明する
    Use prompt-master. I want a hero image for a fintech landing page — serious, warm, not boring.✓ コピーしました
    → Claudeがアスペクト比やスタイルの参考について1〜2個の確認質問をする
  2. 最適化されたプロンプトを受け取る
    Yes — 16:9, inspired by Monocle magazine.✓ コピーしました
    → ウェイト、--ar、--style、--s パラメータを含むMidjourney用プロンプトが出力される

結果： キャンペーン全体で少しずつ変えて再利用できるプロンプト。

注意点
  • シンプルなリクエストに対してスキルが過剰に確認質問する — 'skip clarification, one-shot it' と伝える

繰り返しリファクタリング用のCursorシステムプロンプトを作成する

👤 コードベース全体の変更にCursorを使う開発者 ⏱ ~10 min intermediate

使うタイミング： 同じリファクタリングを20ファイルに適用しようとしていて、モデルを適切に制約するプロンプトが必要なとき。

フロー
  1. リファクタリング内容を説明する
    prompt-master — write a Cursor prompt: convert all React class components in src/legacy to functional components with hooks, preserve prop types, no behavioral changes.✓ コピーしました
    → 明示的な制約、ネガティブ例、出力フォーマットを含む構造化されたプロンプト
  2. まず1ファイルでテストする
    Apply the prompt to src/legacy/UserList.tsx and show the diff. Does it hold?✓ コピーしました
    → 指定した制約に一致するクリーンなdiff

結果： Cursorに貼り付けてディレクトリ全体に安心して適用できるプロンプト。

注意点
  • プロンプトが汎用的すぎてモデルが自由に振る舞う — prompt-masterに具体的なbefore/afterの例を最低1つ追加するよう依頼する

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

prompt-master-skill + nano-banana-pro-prompts-recommend-skill

prompt-masterで意図を構造化し、その後Nano Bananaスキルで実証済みの画像プロンプトパターンを選択する

Use prompt-master to nail down what I want, then hand off to nano-banana-pro-prompts for the final image prompt.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール入力呼び出すタイミングコスト
Tool detection user request パイプラインの最初のステージ 0
Intent extraction request + context ツール検出の後 0
Clarification missing-critical-info flags 成功基準が不明確な場合のみ 0
Framework selection task type プロンプト構成の前 0
Efficiency audit draft prompt 最終の仕上げステップ 0

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
なし
呼び出しあたりのトークン
プロンプト最適化1回あたり1〜3kトークン — 少量
金額
無料 — スキルはローカルプロンプトのみ
ヒント
このスキルの目的は下流での無駄なトークン消費を削減することであり、初期コストはごくわずかです。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管： 認証情報は不要 — スキルは純粋なプロンプトのみ
データ送信先： なし

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

スキルが確認質問を過剰に行う

リクエストに'make reasonable assumptions, don't ask more than 1 question'を追加してください。

出力されたプロンプトが長すぎる

'efficient mode'を明示的にリクエストしてください — 監査ステップがより積極的に削減します。

Memory Blockがセッション間でコンテキストを失う

Memoryはワーキングディレクトリ単位です。フォローアップは同じフォルダから実行してください。

代替案

prompt-master 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
Manual prompting with a template libraryパターンを既に理解していて、リファレンスだけ必要な場合熟練者にはより速い。prompt-masterは非自明なケースで優位

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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