Claudeの可能性を解き放て!最高の成果を得るためのプロンプトエンジニアリング術をマスター!research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月18日 11:45•公開: 2026年2月18日 11:34•1分で読める•Qiita LLM分析この記事では、Claudeの大規模言語モデル(LLM)に特化した高度なプロンプトエンジニアリング技術について掘り下げ、結果を向上させる方法を紹介しています。XMLタグ、Few-shot学習、思考の連鎖(Chain of Thought)プロンプトを活用して、より正確でニュアンスのある出力を実現するための実践的な例と洞察を提供しています。Claudeとの対話を最適化し、その可能性を最大限に引き出したい人にとって必読です。重要ポイント•明確性とフォーマット制御のために、XMLタグを使用してプロンプトを構造化します。•一貫したパターンでClaudeの出力をガイドするために、Few-shotの例を使用します。•精度の向上を図るために、段階的な推論を可能にする思考の連鎖(Chain of Thought)を実装します。引用・出典原文を見る"Claudeは、自然言語の曖昧さよりも、構造化された指示を正確に解釈する傾向があります。"QQiita LLM2026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Figma & Claude Code: A Seamless UI Design Revolution新しい記事Unlock AI Power: Mastering Claude's Tool Use for Dynamic Interactions関連分析researchAI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 13:30researchAIを活用した金融データ分析:PDFから洞察力あふれる提案書へ2026年2月18日 13:30原文: Qiita LLM