Claudeの可能性を解き放て！最高のAI応答のためのプロンプトエンジニアリングをマスター！research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月18日 13:30•公開: 2026年2月18日 11:34•1分で読める•Zenn Claude分析この記事は、Claude 大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを向上させるために特別に設計された、高度なプロンプトエンジニアリングテクニックを掘り下げています。 XML構造化、few-shot学習、思考の連鎖 (Chain of Thought) プロンプティングを含む、7つの洞察力に富んだ戦略を明らかにし、AIとのインタラクションを向上させるための実践的な例を提供しています。重要ポイント•XMLタグは、プロンプトを構造化し、より信頼性の高い応答のために指示を明確化するために使用できます。•Few-shot学習により、Claudeに特定の出力パターンを指示する例を提供できます。•思考の連鎖 (Chain of Thought) プロンプティングは、Claudeに段階的に考えることを促すことで、推論精度を向上させます。引用・出典原文を見る"Claudeは、自然言語の曖昧さよりも、構造化された指示の方が正確です。"ZZenn Claude2026年2月18日 11:34* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Excel Gets a Brain Upgrade: Claude Opus 4.5 Powers Microsoft Copilot's Agent Mode!新しい記事AI Fitness App BuddyLift: Low-Cost, Encouraging Fitness Powered by Gemini 2.5 Flash-Lite関連分析researchRAGをマスターする：精度評価の実践ガイド2026年2月18日 13:45researchAIの記憶力向上：変化する世界での正確性の確保2026年2月18日 13:31researchSQLスキルを最大化！Kaggleが教える効率的なクエリ作成術2026年2月18日 13:30原文: Zenn Claude