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few-shot-learning-patterns

@majiayu000/claude-skill-registry
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1Download skill
2Enable skills in Claude

Open claude.ai/settings/capabilities and find the "Skills" section

3Upload to Claude

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Note: Please verify skill by going through its instructions before using it.

SKILL.md

name few-shot-learning-patterns
description Few-Shot Learning(少数例示学習)のパターンとベストプラクティスを提供するスキル。効果的な例示の設計、構造化、配置により、AIの出力品質を大幅に向上させます。 • The Pragmatic Programmer / 適用: 例示パターン設計の品質基準 / 目的: 実践的改善と一貫性維持 • Few-Shot戦略 / 適用: 段階的複雑度設計と最適shot数決定 / 目的: AIの学習効率最大化 Trigger: Use when you need to design effective example patterns for AI learning, standardize output formats, or improve task performance beyond zero-shot capabilities. Keywords: few-shot, examples, prompting, output consistency, pattern learning.
allowed-tools Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep

Few-Shot Learning Patterns

概要

Few-Shot Learning(少数例示学習)のパターンとベストプラクティスを提供するスキル。効果的な例示の設計、構造化、配置により、AIの出力品質を大幅に向上させます。

このスキルは以下のシナリオで活用されます:

  • 出力形式の統一: AIに特定の形式やスタイルを学習させたい時
  • パターン学習の加速: Zero-Shotでは不十分な複雑なタスク対応
  • 品質向上: 一貫性のある高品質な出力の確保
  • ドメイン固有タスク: 業界別、言語別、領域別パターンの最適化

詳細な実装手順や背景知識は、レベル別リソースを参照してください。

ワークフロー

Phase 1: 目的と前提の整理

目的: タスクの目的と前提条件を明確にする

アクション:

  1. references/Level1_basics.mdreferences/Level2_intermediate.md を確認
  2. 必要な references/scripts/templates を特定

Phase 2: スキル適用

目的: スキルの指針に従って具体的な作業を進める

アクション:

  1. 関連リソースやテンプレートを参照しながら作業を実施
  2. 重要な判断点をメモとして残す

Phase 3: 検証と記録

目的: 成果物の検証と実行記録の保存

アクション:

  1. scripts/validate-skill.mjs でスキル構造を確認
  2. 成果物が目的に合致するか確認
  3. scripts/log_usage.mjs を実行して記録を残す

Task仕様ナビ

このスキルを効果的に活用するためのTask仕様リファレンス:

レベル 対象タスク 説明 推奨リソース 活用シーン
Level 1 基礎的なFew-Shot設計 単純な1-3例の例示パターンの構築 Level1_basics.md 初めてFew-Shotを導入する場合、基本的な形式学習
Level 2 実務的なFew-Shot実装 3-5例の構造化された例示セットの作成 Level2_intermediate.md, example-design-principles.md 実際のプロジェクトでの導入、パターンの最適化
Level 3 高度なFew-Shot戦略 複数ドメイン向け最適化、shot数の動的調整 Level3_advanced.md, shot-count-strategies.md 複雑なタスク、複数パターンの統合
Level 4 エキスパート最適化 専門領域向けカスタマイズ、パフォーマンス最大化 Level4_expert.md, domain-specific-patterns.md 高度な要件、業界別カスタマイズ

選択基準:

  • 出力品質の判断: 現在の結果が「満足できない」→ Level 2 へ、「不十分」→ Level 3 へ
  • タスク複雑度: 単一形式 → Level 1, 複数パターン → Level 2-3, ドメイン固有 → Level 3-4
  • 運用規模: 個人利用 → Level 1-2, チーム利用 → Level 2-3, 本番環境 → Level 3-4

ベストプラクティス

すべきこと

  • 例示の質を重視する: 誤った例や曖昧な例を避け、高品質で明確な例示を3-5個準備
  • 段階的な複雑度設定: シンプルな例から複雑な例へ段階的に進め、パターン認識を促進
  • 実際のビジネスケース: 実務で想定される入力と出力を使用し、現実的な学習を実現
  • メタデータの明示: 例示の意図や注意点をコメントで明記し、AIの理解を深める
  • ドメイン固有パターン: 業界別、言語別、フォーマット別にカスタマイズした例示を用意
  • 段階的な改善: 初版(1-3例)から始め、結果を検証しながら例示を増やす
  • コンテキスト情報の包含: 例示にタスク背景や制約条件を含める

避けるべきこと

  • 不適切な例示: 誤った例やアンチパターンを含める(例外的な説明が必要)
  • 一貫性の欠如: 例示ごとに異なるスタイルやフォーマットで混乱を招く
  • 過度な複雑化: 初期段階で5例以上の複雑な例を提供して認知負荷を高める
  • コンテキスト不足: 例示の背景や意図を説明せずにAIに示す
  • 検証なしの運用: Few-Shotの効果を検証せず本番環境に投入する
  • 静的な例示セット: 実績に基づかずに例示を作成し、継続的な改善を行わない
  • 言語混在: 同一タスク内で複数言語の例示を無秩序に混在させる

リソース参照

学習リソース(段階的ガイド)

リソース 用途 対象レベル
references/Level1_basics.md Few-Shotの基本概念と最小構成パターン レベル1
references/Level2_intermediate.md 実務的な実装とパターン最適化 レベル2
references/Level3_advanced.md 高度な戦略と複雑なシナリオ対応 レベル3
references/Level4_expert.md エキスパート向けカスタマイズと最適化 レベル4

ドメイン別リソース

  • references/domain-specific-patterns.md: 業界別、領域別のFew-Shotパターン集
  • references/example-design-principles.md: 効果的な例示設計の原則と手法
  • references/shot-count-strategies.md: 最適な例示数(shot数)の決定戦略

テンプレート集

  • assets/basic-few-shot.md: 基本的なFew-Shotプロンプトテンプレート
  • assets/advanced-few-shot.md: 高度な用途向けテンプレート

スクリプトとツール

# スキル構造の検証
node .claude/skills/few-shot-learning-patterns/scripts/validate-skill.mjs --help

# 使用記録と自動評価
node .claude/skills/few-shot-learning-patterns/scripts/log_usage.mjs --help

参考文献

  • references/legacy-skill.md: 旧バージョンのSKILL.mdと変更履歴
  • 『The Pragmatic Programmer』: 実践的改善と品質維持の原則

変更履歴

Version Date 変更内容
1.1.0 2025-12-31 18-skills.md仕様に準拠 - frontmatter最適化(Anchors/Trigger追加、allowed-tools定義)、Task仕様ナビ追加、ベストプラクティス充実、リソース参照整理
1.0.0 2025-12-24 初期リリース - Spec alignment and required artifacts added

バージョン1.1.0の主要な改善

  • YAML frontmatter の最適化

    • name, description(Anchors/Trigger), allowed-tools の明確化
    • バージョンとレベル情報の更新
  • Task仕様ナビの追加

    • レベル別タスク分類(Level 1-4)
    • 選択基準の明示
  • ベストプラクティスの充実

    • すべきこと:7項目に拡充
    • 避けるべきこと:7項目に拡充
  • リソース参照の構造化

    • 学習リソース、ドメイン別リソース、テンプレート集に分類
    • スクリプト実行例の追加