クラインを解体する：プロンプト・デザインのエンジニアリングの美学を深く掘り下げる

一般的な見方では、AIエージェントの本質は、より効果的なシステムを構築することにある。 Prompt.この声明は包括的なものではないが、以下の点を指摘している。 Prompt エージェント開発の中心にあるエンジニアリング本稿では Cline ソースコードを分解する Prompt 建築とデザインの詳細。

システム・プロンプト：エージェントの礎と魂

System Prompt はAIアプリケーションの核となる資産である。その中で GitHub あらゆる種類のAIアプリのコレクションについて System Prompt この倉庫が何万もの星評価を得ていることが、その重要性を証明している。Cline な System Prompt デザインは静的なテキストではなく、文脈、機器、モデリング情報に基づいて動的に生成される、高度に構造化された命令の集合である。 src/core/prompts/system.ts.

System Prompt まず、モデルのアイデンティティが設定された：

あなたは、多くのプログラミング言語、フレームワーク、デザインパターン、ベストプラクティスに精通した、高いスキルを持つソフトウェアエンジニア、クラインです。を実践しています。

道具の使い方：行動言語を定義する

Cline な Prompt この設計では、モデルがどのようにタスクを通してステップ・バイ・ステップでガイドされるかが明確に示されており、その中核となるのはツールのきめ細かな管理である。このメカニズムは ReAct (Reasoning and Acting) このフレームワークは、複雑な問題を解決するための「思考-行動-観察」のサイクルと一致している。

1.ツールコール形式

Prompt ツール呼び出しの構文が最初に定義され、モデルに XML ラベル出力は、機械可読性と解析の安定性を保証します。

<tool_name>
<parameter1_name>value1</parameter1_name>
<parameter2_name>value2</parameter2_name>
...
</tool_name>

2.ツールのリストと例

System Prompt 機能説明、パラメータ説明、使用例を含む、すべての内蔵ツールの詳細リスト。例えばwrite_to_file このツールは非常によく定義されており、ファイルが存在する場合は上書きされ、存在しない場合は作成され、ディレクトリの作成も自動的に行われる。

## write_to_file
Description: Request to write content to a file at the specified path. If the file exists, it will be overwritten with the provided content. If the file doesn't exist, it will be created. This tool will automatically create any directories needed to write the file.
Parameters:
- path: (required) The path of the file to write to (relative to the current working directory ${cwd.toPosix()})
- content: (required) The content to write to the file. ALWAYS provide the COMPLETE intended content of the file, without any truncation or omissions. You MUST include ALL parts of the file, even if they haven't been modified.
Usage:
<write_to_file>
<path>File path here</path>
<content>
Your file content here
</content>
</write_to_file>

Cline 内蔵のオーバーライドは、コマンドライン、ファイルシステム、ブラウザのインタラクション、さらには MCP(メタレベル・コントロール・プロトコル）は、モデルと外界との架け橋となる10以上のツールから構成されている。

3.道具の使用に関するガイドライン

Prompt 思考の連鎖（CoT）の明確なガイドラインは、どのように考え、決断を下すかについてモデルを導くために提供されている：

1. 評価情報で <thinking> タブの中で考える。
2. 選択ツールタスクに最適なツールを選択する。
3. シングルステップインプリメンテーションツールは1つずつ呼び出し、結果を待ってから次のステップに進む。
4. コンストラクタ呼び出し処方箋の使用 XML フォーマット
5. フィードバック待ち各ツール呼び出しの後、システムは実行結果を返すので、モデルはこのフィードバックを待たなければならない。

この段階的な実行と確認待ちのメカニズムにより、タスクの分解精度と作業の各段階の制御性が確保され、複雑なタスクの成功率が大幅に向上する。

文書編集：コアシナリオのためのファインガイド

ファイルの編集は、コード生成エージェントの最も高頻度かつ中核的な機能です。Cline ある Prompt 特に、以下の必要性を強調している。 write_to_file 歌で応える replace_in_file 文書編集のためのツールとベストプラクティスのワークフローを紹介：

1. 評価の範囲編集の前に、変更の範囲を見極め、どのツールを使うかを決める。
2. 洗練小さな、的を絞った修正 replace_in_file.
3. リファクタリングか創造か広範囲なリファクタリングや新規ファイルの作成には write_to_file.
4. 同期ファイルが編集された後、システムはそのファイルの完全で最新のビューを提供する。このモデルは、この最新の内容をその後の操作のベースラインとして使用しなければならない。これにより、ユーザーによるフォーマットや手作業による修正によって引き起こされる状態の不整合を避けることができる。

計画モードと実行モード：戦略と実行の分離

Cline 2つの動作モードが紹介されている：Plan Mode 歌で応える Act Mode.複雑なタスクに取り組む場合、ユーザーは最初に Plan Modeコード構造の分析、修正点の特定、視覚的なプレゼンテーションのためのダイアグラム（Mermaidなど）の使用を奨励する。計画が完了したら Act Modeこのモデルは、確立された計画に従って、特定の作業を段階的に実行する。この「最初に計画し、後で実行する」モデルは、複雑なタスクの成功率とコード品質を効果的に向上させる。

ルールとフェンス

Prompt モデルのルール（RULES）セクションでは、太字にするなどして、極めて強い調子でモデルの行動の境界線を定義している。例えば禁止利用する ~ もしかしたら $HOME はユーザーのホーム・ディレクトリを指す。禁止利用する cd コマンドを使用する。必ずユーザーの確認を待つ。これらの明示的な "禁止事項 "は、モデルの行動ガードレールを形成し、不確実性と潜在的に破壊的な操作を減らす。

中核目標と反復サイクル

Prompt そのプロセスの最後に、以下のことが明らかになった。 Cline タスクを処理するための全体的なワークフロー：

1. 分析と分解ユーザーのタスクを分析し、明確なサブゴールを設定し、それらを順番に並べる。
2. 反復実行サブゴールを順次処理する。呼び出す前に <thinking> タブで環境を分析し、ツールを選択し、パラメーターをチェックする。
3. パラメタリゼーション必要なパラメータがない場合は禁止を使う代わりに ask_followup_question ツールはユーザーに情報を要求する。
4. ミッション達成すべてのゴールが完了したら attempt_completion ツールは最終結果を提出する。
5. 循環対話を避ける対応中べきではない無意味な会話は避けるため、最後に質問やさらなる協力を求める言葉を添える。

プロンプトの拡張性とカスタマイズ

Cline な Prompt システムは固定されておらず、複数レベルのカスタマイズ機能を備えているため、ユーザーはプロジェクトの要件に基づいて特定の知識やワークフローを注入することができる。

システムプロンプトのカスタマイズ

Cline プロジェクトのルート・ディレクトリの .clinerules/ フォルダにカスタムコマンドを追加します。これらのディレクティブは System Prompt を巻末に追加した。興味深いのはCline このコードでは Cursor もしかしたら Windsurf その設計のオープン性を示す規則文書。

if (localCursorRulesFileInstructions) {
customInstructions += localCursorRulesFileInstructions + "nn"
}
// ...

スラッシュ・コマンドとワークフロー

とおす / トリガー Slash Command ショートカット・エントリーは、特定のタスクのために用意されている。例えば/reportBug あらかじめ定義された一連のバグ・フィードバック処理をトリガーすることができる。これらのコマンドは Prompt クリップは src/core/prompts/commands.ts で定義されている。

さらに一歩進んで、ユーザーは Workflow 自己定義コマンド。には .clinerules/workflows/ ディレクトリに Markdown ファイルで、マルチステップ・タスクフローを定義することができる。これらのカスタム Workflow 同じことが / コマンドはチャットボックスに表示され、複雑なタスクをカプセル化するのに便利である。

ダイナミック・インジェクション・コンテキスト

@ の記号は Cline に動的にコンテキストを注入する。 Prompt にある。ユーザーは @ ファイルパス。Cline はそのファイルの全内容を <file_content> モデルに送られたインタグ。

<file_content path="path/to/file">
[Complete file content]
</file_content>

書類に加えて。@ また、issue、コマンドライン履歴、URLも参照することができ、例えば、次のように拡張することができる。 @ 内部知識ベースをドッキングすることで、次のことが可能になる。 Cline 特定分野の専門家。

メモリーバンク：長期記憶の構築

Memory Bank であります Cline LLMにおける長期記憶喪失の問題に対処するために設計されたソリューション。このアイデアは、プロジェクトに関するドキュメントのコアセットを維持することであり、エージェントが新しいタスクで過去の文脈を失ったとき、これらの「ノート」を読むことでプロジェクトの概要を素早く知ることができる。これは概念的にはマニュアルに似ており、構造化されている。 RAG(Retrieval Enhanced Generation）システム。

この件に関する詳細は .clinerules/ ディレクトリに memory-bank.md属Cline 公式の例では、プロジェクトのプロフィール、技術的なアーキテクチャ、開発状況などを含む一連の文書構造を推奨している。

注目に値するのはCline の使用を推進している。 Memory Bank 正鵠を得る Mermaid AIとのコミュニケーションに最適なのは自然言語ではなく、ワークフローという構造化された言語なのだ。

モデル適応のための現実的考察：クロード4の場合

Cline バージョン3.17.9では Claude 4 このモデルは Prompt 適応。公式ブログでは、この問題を解決するために Claude 4 検索と置換操作のエラーに対処するため、彼らは区切り文字に - 歌で応える + 代わりに < 歌で応える >こうして編集の成功率を高める。

このディテールは、工学的に重要な現実を明らかにしている：Prompt 一度書けばどこでも使える」わけではない。モデルが異なれば、コマンドのコンプライアンス、フォーマットの好み、出力の安定性が異なります。そのため、マルチモデル環境では、モデル固有の Prompt システムのきめ細かなテストとチューニングは、安定性と信頼性を確保するための重要な部分である。

オープンルーター ウェブサイトの統計によれば、クラインのプロンプトの長さと複雑さは、他のアプリケーションをはるかに上回っている。

Cline な Prompt この設計は、高度にモジュール化され、防御的なプログラミングのアイデアを具現化している。これは、詳細な指示、豊富なコンテキスト、明確なルール、複数のレベルのカスタマイズを通じて、汎用言語モデルを、集中的で信頼性が高く、効率的なソフトウェア・エンジニアリング・アシスタントに変える。この "飾り気のない" Prompt デザインには多くの時間がかかる Tokenしかし、その見返りとして得られるのは、エージェントが複雑なタスクを遂行する際の、より高い確実性と成功である。