エージェントパネルで別リポジトリを指定してしまった話

GitHub Copilotエージェントパネルでうっかり別リポジトリを指定したら、アバター作成ではなくブログ記事が生成されました。プロンプト設計のベストプラクティスについて考察します。

@nqounetです。

先日、GitHub Copilotのエージェントパネルでちょっとした失敗をしました。アバターを作成しようとして、うっかり別のリポジトリを指定してしまったのです。

この記事では、その体験を振り返りながら、AIがプロンプトをどう解釈したのか、そしてプロンプト設計のベストプラクティスについて考えてみます。

何が起きたのか

私たち夫婦は「Meetsource」という屋号で活動しており、そのサイト(meetsource.work)は現在作成中です。サービスのアバター画像を作ろうと思い、エージェントパネルを開きました。

そこで投げたプロンプトがこちらです:

Meetsourceを示すアバターを作って。3つ案を出して

ところが、エージェントパネルで指定していたリポジトリが、このブログのリポジトリ(nqou-net/www.nqou.net)だったのです。

AIは何を作ったか

結果として作成されたのは、PR #9です。

アバター画像ではなく、ブログ記事が作成されました。

PRのタイトルは「Add Meetsource avatar design proposals article」。記事の中身は、Meetsourceのアバターデザインを3案提案する内容でした。

  1. ミートソースパスタモチーフ: サービス名の語呂合わせを活かした遊び心のあるデザイン
  2. 握手+コードのハイブリッド: 開発者同士のつながりを表すプロフェッショナルなデザイン
  3. アプリストア風: ソースコードマーケットプレイスというサービスの本質を可視化したデザイン

各案には、色彩設計、レイアウトコンセプト、ユースケースまで詳細に記載されていました。

脱帽するしかない

正直に言うと、本当に感心しました。もちろん良い意味でです。

あの短いプロンプトには「新しい記事を作成します」のような指示は含まれていませんでした。にもかかわらず、AIは以下のことを理解していました:

  • 対象リポジトリがブログサイトであること
  • このリポジトリでできることは記事の作成であること
  • 「アバターを作って」という要求を「アバターデザインの提案記事を作って」と解釈すべきこと

短いプロンプトをどうにか補完して、意図を理解しようとする姿勢には脱帽するしかありません。

プロンプト設計のベストプラクティス

この体験を通じて、プロンプト設計について改めて考えさせられました。

様々なプロンプトのベストプラクティスを見ていると、「○○なプロンプト10選」のような記事では、ゴールを明確に指定することが推奨されています。

GitHubのブログでも、カスタムインストラクションを書くための5つのヒントとして、現在のリポジトリの情報からガイドラインを作成するプロンプトが紹介されています。

ゴールの明確化

今回のケースでは、以下のようにプロンプトを書くべきでした:

Meetsourceを示すアバター画像を作成してください。3つの案を出してください。

「画像」という言葉を入れるだけで、意図がより明確になります。

コンテキストの重要性

もう一つの学びは、コンテキストの重要性です。

エージェントパネルでは、リポジトリを指定することでコンテキストが設定されます。そのコンテキストによって、同じプロンプトでも結果が大きく変わります。

  • 画像生成ツールのリポジトリ: アバター画像が生成されるかもしれない
  • ブログのリポジトリ: アバターデザインに関する記事が作成された

AIは、与えられたコンテキストの中で最善の解釈をしようとします。その姿勢は見事ですが、意図した結果を得るためには、コンテキストを正しく設定することが重要です。

PRはクローズしました

最終的に、PR #9はクローズしました。

アバターデザインの提案記事としては良い内容でしたが、今回の目的はアバター画像の作成であり、記事の公開ではありませんでした。

まとめ

GitHub Copilotエージェントパネルで別リポジトリを指定してしまった結果、アバター画像ではなくブログ記事が生成されるという体験をしました。

主なポイント:

AIの解釈力: 短いプロンプトでも、コンテキストから意図を補完しようとする

コンテキストの重要性: 同じプロンプトでも、リポジトリによって結果が変わる

ゴールの明確化: 「画像」「記事」など、成果物を明示するとより確実

ベストプラクティス: ゴールを明確に指定することが推奨されている

今回は失敗談として書きましたが、AIが短いプロンプトをどう解釈するかを学ぶ良い機会になりました。

参考リンク


本記事はバイブ・ブロギングで作成しています。

この記事は、実際にGitHub Copilotエージェントパネルを使用した体験を基に作成されました。

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