プロンプトエンジニアリングは、大規模な言語モデル（LLM）に、望む結果を引き出すための質問や指示をどう設計するかという分野である。
この技術は、明確なガイドラインを持っており、目的を達成するために特定のスタイルやトーンで書かれ、対象とする聴衆を意識した具体的なレスポンスを求める。
たとえば、CO-STARフレームワークは、タスクの背景（Context）や目的（Objective）、スタイル（Style）、トーン（Tone）、聴衆（Audience）、応答の形式（Response）を整理する方法を提供する。
プロンプトをうまく設計することで、質問に答える、コード生成、翻訳や要約などの異なるタスクに対して、言語モデルは大きな可能性を示し、望みの結果をより確実に生成できるようになる。
この記事を通じて、AIに効果的に話しかける方法とその重要性について知ることができる。
出典 : https://medium.com/the-modern-scientist/best-prompt-techniques-for-best-llm-responses-24d2ff4f6bca