効果的なプロンプトの書き方
良いプロンプトは、チームメンバーへの明確な指示と同じです。簡潔、具体的、会話的に書きます。
要点から始める
- 目的を伝える — 「選択したクリップ間に1秒のクロスディゾルブを追加」
- 対象を指定する — シーケンス、トラック、クリップ、ビン、マーカーを名前で示します。
- 必要な数値を示す — フレーム数、位置、色、デュレーションなどを指定します。
完成像を伝える
- 役立つ場合は目的も加えます。「このインタビューをソーシャル向けに使えるよう、縦長版を作る」
- 既存要素を参照します。「冒頭シーケンスと同じタイトルスタイルにする」。Atomがプロジェクトから手掛かりを読み取ります。
ビジュアル情報を添える
言葉だけでは足りない場合は、ファイルを添付して視覚的な参考情報を渡します。
- 編集資料 — 台本、ペーパー編集、クライアントの注記を添付し、それに沿ったシーケンス構成を依頼
- ビジュアル資料 — スタイルフレームを追加し、タイトル、色、レイアウトを合わせるよう依頼
- 技術仕様 — デュレーション、アスペクト比、キャプション、書き出し要件を含む納品仕様書を添付
- 音声情報 — 音声を添付し、文字起こし、タイミング、マーカー候補の提案を依頼
参考資料を使うプロンプト例：
このインタビュー文字起こしを使い、黄色で示した回答を中心にセレクトシーケンスを作成この納品仕様書を使い、必要なシーケンスバージョンと書き出しを作成添付ファイルは、選択したプロバイダーを通じてAIモデルへ送信されます。視覚的な文脈を渡すため、シーケンスのフレームプレビューも送信されます。フル解像度のソース映像と最終書き出しはローカルに残ります。
流れを保つ
- 大きな目標は短いプロンプトに分け、各手順を確認します。
- 反復中は同じ会話を使います。Atomは直前の内容を覚えています。
- 別の方法が必要なら、選択肢を依頼します（「このアニメーションのバリエーションを3つ提案」）。
音声プロンプトを試す
LLMは詳細な情報があるほど力を発揮します。入力するより話すほうが、考えている内容を省略せず伝えやすい場合があります。ローカルで動く無料のオープンソース文字起こしツールhandy.computerも利用できます。
作業に合うモデルを選ぶ
添付ボタンの横にあるモデルと推論を使います。単純な一括変更には低い推論レベル、計画や判断が必要な依頼には高いレベルが適しています。
常時適用する指示を設定
Settings → AI → Custom instructionsを開き、すべての会話でAtomが従う指示を追加します。命名規則、使用ツール、イージング、ワークフローなど、毎回繰り返したくない設定に使えます。
結果が意図と違う場合
- プロンプトに詳しい情報を加えます。
- 範囲を絞ります（「選択したクリップのみ」「アクティブなシーケンスだけ」）。
- 先に目的を示す形で書き直します。
確認ポイント
- 明確な名詞、数値、目的を使います。
- Atomが検索できる実際のアイテム名やパターンを示します。
- 「直して」「良くして」のような曖昧な表現は避けます。