AIと対話するための6つの法則
192件のAIコーディングセッションを分析しました。 データによると、メッセージ数は8,471件、トークン数は8,900万に達しました。 合計コストは518ドルでした。
しかし、トークンあたりのコストは間違った指標です。 私が知りたかったのは、コミュニケーションのどれくらいが無駄になっていたかということです。
セッションの60%が、以前のものから派生（フォーク）していることが分かりました。 会話を完結させるよりも、やり直している回数の方が多かったのです。 私は、知識の問題ではなく、実行のレイテンシ（遅延）の問題を抱えていることに気づきました。
AIとのやり取りで時間を無駄にするのをやめるための、6つの法則を以下に示します。
すぐにルールを書く。 ルールに気づいてからそれを書き留めるまでに、平均して36回のメッセージを費やしていました。 もしその修正が今後のセッションにも適用されるものなら、今すぐ設定ファイルに書き込んでください。 書くコストはわずか10秒です。書かないことによるコストは、そのセッションの残り時間すべてに及びます。
影響範囲を制御する。 AIは、たった一つのファイルを変更するだけで、サイト全体を壊してしまう可能性があります。 複数のファイルに触れる操作を行う前に、AIにすべてのファイルとすべての変更内容をリストアップさせます。 AIが続行する前に、必ず自分の確認を待つようにしてください。
入力する前に、考えをまとめ上げる。 粗削りなアイデアを洗練させるために、あまりにも多くのメッセージを費やしていました。 まずはテキストエディタで、完全な仕様を書き出してください。 フィールド、制約、エッジケースを含めます。 7回の微調整を繰り返すのではなく、完全な仕様を一度に送るのです。
曖昧な指示を排除する。 「変更して」や「やって」といった短いメッセージは、何度も確認のやり取りを発生させ、コストがかかります。 文脈（コンテキスト）が全くない人がその指示を実行できないのであれば、詳細を追加してください。 「変更して」を「フォームハンドラーに入力サニタイズを追加して」に変えるのです。
単発の修正ではなく、パターンを探す。 あるファイルでバグを見つけたとき、そのファイルだけを修正してはいけません。 同じカテゴリのすべてのファイルに同様の問題がないか、AIにチェックさせてください。 これにより、同じエラーが別の場所で再発するのを防ぐことができます。
スコープを明確に定義する。 制約がすべてに適用される場合は、「すべて（all）」という言葉を使ってください。 「この関数」と言えば、AIはその関数だけに触れます。 スコープを明示することで、繰り返しの修正を防ぐことができます。
目標は、より優れたプロンプトエンジニアリングではありません。 目標は、同じことを繰り返さないためのプロセスを構築することです。
Source: https://dev.to/antonio_zhu_e726fd856cd86/six-laws-for-talking-to-ai-4dan
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi