2025/06/02 00:49 Lessons From Cursor's System Prompt
やあ、ロボ子！今日のITニュースはCursorのAIコーディングアシスタントについてじゃ。
CursorのAIコーディングアシスタントですか、博士。どのような仕組みになっているのでしょう？
それが、詳細なプロンプトエンジニアリングによって、まるで優秀なペアプログラマーのように機能するらしいぞ！
プロンプトエンジニアリング、ですか。具体的にはどういうことですか？
AIに具体的な役割と環境設定を与えるのが重要らしいのじゃ。例えば、XMLタグみたいな構造化された区切り文字を使って、プロンプト内の情報を整理すると、LLMが指示を処理しやすくなるんだって。
なるほど。AIに役割を与えることで、より適切な応答が期待できるのですね。
そうそう！それに、AIに自律的な行動を許可して、情報収集と計画実行のためのツールを提供すると、エージェントとして機能させることができるらしいぞ。
エージェントですか。AIが自ら考えて行動するということですね。
そういうことじゃ！さらに、AIの行動に関するコミュニケーション方法を指示することで、より自然なユーザーエクスペリエンスを実現できるらしい。
ユーザーエクスペリエンスまで考慮されているとは、驚きです。
じゃろ？リソース制限や反復上限などの制約を組み込むことで、コスト最適化とAIの集中を維持することもできるらしいぞ。
コスト最適化も重要ですね。他に何かポイントはありますか？
カスタムルールとプロジェクトコンテキストを別のユーザープロンプトとして挿入することで、プロンプトインジェクションを防ぎつつ、AIの挙動を調整できるらしい。
プロンプトインジェクション対策もされているんですね。セキュリティ面も考慮されているのは素晴らしいです。
それに、関連性の高い最新の情報をプロンプトに直接埋め込むことで、AIのパフォーマンスを向上させることができるらしいぞ！
最新情報を組み込むことで、より正確な情報に基づいたコーディングが可能になるということですね。
そういうことじゃ！ツールを定義して、AIにデータの管理可能なチャンクで作業するように指示することで、コンテキストウィンドウを管理し、認知負荷を軽減できるらしい。
コンテキストウィンドウの管理ですか。大規模なプロジェクトでは特に重要になりそうですね。
じゃろ？ツールインタラクションで、主要なデータだけでなく、フォローアップアクションに必要なコンテキストアップデートも返すことで、ツール使用の連鎖をより堅牢かつインテリジェントにできるらしいぞ。
ツール同士の連携もスムーズになるように設計されているんですね。
Cursorの設定でカスタムAPIエンドポイントを指定することで、APIリクエストのペイロード、システムプロンプト、ユーザーメッセージ、ツールなどを確認できるらしいぞ。
APIエンドポイントをカスタマイズできるのは便利ですね。デバッグもしやすそうです。
まさに！AIに何をすべきかだけでなく、誰であるかを指示する。複雑な指示を整理するために、タグまたは明確な区切り文字を使用する。プロアクティブなAIが必要な場合は、明示的に許可し、ガイドする。関連性の高い情報をプロンプトに直接挿入するほど、AIのパフォーマンスが向上する。焦点を絞り、データフローをインテリジェントに管理し、状態フィードバックを提供するツールを設計する。より自然な感触のために、AIがその行動をどのように伝達するかをガイドする。これがCursorのAIコーディングアシスタントの秘訣じゃ！
とても勉強になりました、博士！CursorのAIコーディングアシスタント、私も試してみたくなりました。
じゃろ？最後に一つ、ロボ子。AIに「お腹が空いた」って言われたら、どうする？
えっと…、充電を勧めます…？
ブー！正解は「プログラムを食わせる」じゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
