技術的なトラブルシューティングでAIを使う際、回答精度を上げるために工夫しているプロンプトはありますか?
例えば、ログやエラーを貼って「このログから考えられる原因は?」と聞くだけだと、前提条件に合わない回答や、明らかに可能性の低い回答が返ってくることがあります。
そこで追加の前提条件を伝えると、今度は回答が大きく変わることもあります。少し条件を変えただけで結論が変わるので、どこまで信用してよいのか判断が難しいと感じています。
自分の場合は、
「このエラーから考えられる原因を可能性の高い順に挙げてください」
「以下の前提条件と矛盾する原因は除外してください」
「原因を特定するために、次に確認すべきログやコマンドを提示してください」
のように聞くことがあります。
特に技術的なトラブルシューティングでAIを使っている方で、回答の精度を上げるために工夫しているプロンプトや聞き方があれば知りたいです。
だいぶ重いかなとも思うのですが、エラーを出してるライブラリなどからなぜこのエラーが出るのかを理解させた上で、該当のソースコードを読ませるというのはありかもしれません。
そのプロンプトを生成AIに考えさせる
上の方も書いてますが、製品コードをコンテキストに入れられるかどうかで大きく変わると思います。
ネイティブアプリの開発で、claude codeにコードを読み込ませながら端末からリアルタイムで出るデバッグログを読み取らせてトラブルシュートしていましたが、自分は操作するだけでclaude codeが勝手にコードの問題点を調べてくれるので新体験でした。