GPTPrompts.AI

Copilot
プロンプトジェネレーター

GitHub CopilotとMicrosoft Copilotに最適化された無料の日本語プロンプトジェネレーター。インラインコメント、チャット、テスト先行の3形式。

Cursor、Windsurf、Claude Codeでも動作。TypeScript、Python、Java、Go 他13言語対応。

Copilotにやらせたいことを入力してください

Copilot向け最適化された3つのプロンプト形式

Click Copy to use
Variant 1
Copilotインラインコメント(エディタに貼り付け)
// 言語: TypeScript
// スタイル: 言語慣用的(イディオマティック)
// タスク: [タスクを記述してください]
// 以下に実装:
Variant 2
チャットスタイル(Copilot Chat用)
TypeScriptの専門家エンジニアとして行動してください。
# タスク
[タスクを記述してください]
# スタイル
言語慣用的(イディオマティック)
# 出力
コードブロックのみを提供し、意図を説明するインラインコメントのみを含めてください。周囲の説明は不要です。
Variant 3
テスト駆動開発(テスト先行)
# 役割
あなたはテスト駆動開発を実践するTypeScriptエンジニアです。
# タスク
[タスクを記述してください]
# プロセス
1. まずテストを作成してください。カバー: ハッピーパス、境界ケース、エラーケース。
2. 失敗するテストの出力形式を示してください。
3. テストをパスする最小限の実装を作成してください。
4. 実装により見落としたテストケースが判明した場合は追加して繰り返してください。
スタイル: 言語慣用的(イディオマティック)。
# 出力
テストと実装を別々のコードブロックで示してください。

内部の仕組み

なぜCopilot専用の構造がコード品質を上げるのか。

インラインコメント

Copilotはコードファイル内のコメントを現在のファイルの文脈と合わせて読み取ります。コメントが実装の直上にあることが重要です。モデルはそこから実装を補完します。型と既存インターフェースを含めることで精度が向上します。

チャットスタイル

Copilot Chatは長いプロンプトを受け入れ、複数ファイルの変更に対応します。「エキスパートエンジニアとして行動する」という役割設定は、汎用的な出力を避けてより慣用的なコードを生成するのに効果的です。

テスト先行(TDD)

テスト駆動の指示はモデルを実装前に境界ケースを考えさせます。Copilotは最初にテストを生成することで、その後の実装が自然とそれらのケースをカバーするコードになります。長期的なバグ率が下がります。

関連する無料ツール

他の日本語ジェネレーター。

よくある質問

Copilotプロンプトについての質問。

CopilotへのプロンプトはChatGPTと何が違いますか?+

Copilotのプロンプトはコードファイル内に置かれるため、ドキュメントも兼ねる必要があります。良いCopilotプロンプトはソースファイル内で自然に見えるコメントブロックで、言語とフレームワークを名前で指定し、Copilotが直下のコードを補完できるだけの文脈(型、既存インターフェース)を提供します。

インラインコメントとCopilot Chat、どちらを使うべきですか?+

コメントのすぐ下にコードを補完させたい単一関数タスクにはインラインコメントが最適です。複数ファイルの変更、リファクタリング、説明にはCopilot Chatが適しています。Chatは文脈が豊富ですが、インラインは日常的な「この関数を書いて」に対してより高速です。

Copilotは実際に何を見ていますか?+

Copilotは現在のファイル(制限あり)、作成したコメントまたはプロンプト、新しいバージョンではワークスペース内の関連ファイルの小さなウィンドウを見ています。Copilotが汎用的なコードを生成している場合、解決策はほぼ常にローカル文脈の追加です。既存の型、実装すべきインターフェース、または同じファイル内の類似関数を提供してください。

Cursor、Windsurf、Claude Codeでも使えますか?+

はい。CursorとWindsurfは同じインラインコメントとチャットスタイルのプロンプトを受け付けます。Claude CodeはCLIでチャットスタイルのバリアントを直接受け取ります。TDDフレームワークはモデルに依存しないため、テスト先行バリアントはすべてのツールで動作します。

テスト駆動バリアントは出力をどう変えますか?+

モデルにまずテストを書かせ、次にそれをパスする実装を書かせることを強制します。CopilotとClaudeでは、エッジケースのバグが著しく少ない引き締まったコードを生成します。将来の読者向けのドキュメントにもなります。トークンはやや多くなりますが、非自明な関数では多くの場合その価値があります。

ファイルから推測できるならなぜ言語を指定するのですか?+

ファイルの文脈があっても、プロンプトに言語を明示的に指定すると補完精度が向上します。特に複数言語のファイル(埋め込みSQLのあるTSX、インラインシェルコマンドのあるPython)で有効です。ファイルの文脈が薄い場合にモデルが「最も一般的な」言語にデフォルトするのを防ぐためにも役立ちます。

日本語コメントでも動作しますか?+

はい。GitHub CopilotとMicrosoft Copilotは日本語コメントを理解します。インラインコメントを日本語で書くことで、日本語チームのコードベースでのドキュメントと補完の両方が機能します。ただし、コード識別子(変数名、関数名)は英字またはローマ字にすることをお勧めします。

Don't stop here

What to read next

Hand-picked guides our readers explore right after this one.