AI コーディングを長く使うほど、プロンプトは長くなりがちです。
最初は「この bug を直して」だけだったものが、数百字の背景、十数個のルール、完全なエラーログ、ディレクトリ説明、過去の判断、個人の好み、テスト要件、多くの「ついでに」へ膨らみます。完全に見えて、実際には使いにくくなります。モデルは焦点を見失い、不要なファイルを読み、token を消費し、タスクから外れやすくなります。
プロンプト圧縮とは、単に短く書くことではありません。低密度な内容を削り、タスク境界、入力、制約、受け入れ条件を AI がすぐ理解できるようにすることです。
Quick Answer
多くの AI coding prompt は 6 行のタスクカードにできます。
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長い文章より安定します。何をするか、どこを見るか、何をしないか、どう検証するか、何を出すかが明確だからです。
目的は「少なく書く」ことではなく、「モデルに推測させない」ことです。
長いプロンプトが悪くなる理由
1. 目的が背景に埋もれる
履歴や個人的判断が多いと、モデルは現在の問題を解く代わりに背景を要約し始めます。
2. 制約が衝突する
最小変更、ついでの refactor、テスト追加、大きく変えない、architecture 変更可、早く直す、が同時にあると優先順位が不明です。
3. ファイル範囲が広すぎる
“whole project”、“check everything”、“all related files” は不要な読み込みを招きます。
4. ログとコードを貼りすぎる
完全な logs、files、diff は重要情報を埋もれさせます。
5. 一時的な要望が長期ルールになる
一回限りの task を CLAUDE.md、AGENTS.md、memory に入れると後続タスクを汚します。
Claude Code の token spike が問題なら /ja/2026/07/08/claude-code-token-usage-spike-troubleshooting-faq/ も参照してください。
ステップ 1:何が長いか分ける
| 種類 | 必須か | 圧縮方法 |
|---|---|---|
| 現在の目的 | 必須 | 明確な動詞を一つ残す |
| ファイル範囲 | 必須 | 正確な path を書く |
| 制約 | 必須 | 操作に影響するものだけ残す |
| 受け入れ条件 | 必須 | test command や確認可能な結果を書く |
| 過去背景 | 場合による | 現在タスクに関係する結論だけ |
| 完全ログ | 通常不要 | key error のみ |
| 完全コード | 通常不要 | path を渡して読ませる |
| 好み | 場合による | 長期 rule に移す |
| 感情表現 | 不要 | 削除 |
| “also” tasks | 非推奨 | 次のタスクへ分ける |
判断基準は、その文が Agent の次の行動を変えるかです。
ステップ 2:自然文をフィールドに変える
長い書き方:
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圧縮後:
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情報量は減っていません。実行しやすくなっています。
ステップ 3:背景は結論だけ残す
低密度な背景は、次のように事実とリスクへ変えます。
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モデルに必要なのは、あなたの思い出し方ではなく、変更判断に影響する事実です。
ステップ 4:“しないこと” を具体化する
曖昧な「慎重に」ではなく、禁止事項を書きます。
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削除、移動、refactor は特に明確に制限します。誤削除対策: /ja/2026/07/10/ai-coding-avoid-accidental-file-deletion/。
ステップ 5:“also” を分割する
“also” は scope を広げます。
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長時間タスクは phase plan を作り、段階的に進めます。復旧方法: /ja/2026/07/10/ai-agent-long-task-resume-guide/。
ステップ 6:完全なファイルを貼らない
Agent に path を渡します。
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大きいファイルならさらに絞ります。
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ステップ 7:ログは key lines だけ
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完全ログが必要ならファイルに置きます。
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ステップ 8:長期ルールは外へ出す
毎回繰り返す pnpm、migration 禁止、API 変更後の test、削除禁止、中国語 summary、既存 helper 優先などは、AGENTS.md、CLAUDE.md、.cursor/rules/、docs/ai-workflow.md、Codex Skill、Claude Code subagent に移します。
プロンプトでは次のように書きます。
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コードベース記憶と rule files は /ja/2026/07/10/ai-agent-codebase-memory-tools-comparison/。
ステップ 9:CLAUDE.md / AGENTS.md も圧縮する
残すもの:build commands、test commands、forbidden paths、style constraints、security boundaries、commit/validation rules、project-specific pitfalls。
削るもの:古い履歴、重複、感情的注意、長い architecture background、README の一般説明、一回限りの task record、曖昧な表現。
例:
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caveman のような圧縮ツールを使う場合も、安全ルールは人間が確認してください: /ja/2026/07/03/caveman-agent-output-compression-guide/。
ステップ 10:三つのテンプレート
Diagnosis
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Change
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Review
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Cursor、Codex、Claude Code を併用する場合は、Cursor が locate、Claude Code が implement、Codex が review を担当できます: /ja/2026/07/10/cursor-codex-claude-code-workflow-division/。
Before / After
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短く、明確です。
圧縮しすぎてはいけないもの
safety boundaries、permission limits、database migration rules、production risk、削除禁止ファイル、acceptance criteria、legal/compliance/privacy、正確な code、commands、paths、error strings は削らないでください。
悪い例:
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良い例:
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Team Rule
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Checklist
| 問題 | 対処 |
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| 目的が一文を超える | verb + object にする |
| 背景が 5 行超 | 3 facts に圧縮 |
| file scope が曖昧 | exact paths |
| “also” が複数 | later tasks |
| 制約が多い | must / forbidden / optional |
| full log | command、failing test、key error |
| full code | paths |
| repeated rules | AGENTS.md / CLAUDE.md |
| output requirements が長い | list format |
| 編集すべきか不明 | first pass analysis only |
まとめ
AI coding prompt が長くなるのは、目的、背景、制約、ログ、コード、長期ルールが混ざるからです。
安定した圧縮方法はタスクカード化です。目的を一文、scope を path、limits を明確に、validation を command、output を固定形式にします。背景は判断に影響する事実だけ、ログは key lines だけ、長期ルールは project files へ、“also” は次のタスクへ分けます。