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機能

より良いプロンプトを書き、よりスマートにテストし、より速く最適化するために必要なすべて。2026年4月時点。

主要機能の概要

  • ✓9つのプロンプトエンジニアリングフレームワーク（CO-STAR、CRAFT、RISEN、TRACE、APE、SPECS、Google、RTF）
  • ✓25以上のクラウドモデルへの同時ディスパッチ（GPT-4o、Claude、Gemini、DeepSeek など）
  • ✓4つのカテゴリ（統合、比較、品質、選択）にわたる13のクォーラムコンセンサス分析タイプ
  • ✓1つのモデルのみ、またはコンセンサスと矛盾する主張にフラグを立てるハルシネーション検出
  • ✓ローカルLLMサポート：Ollama、LM Studio、Jan AI、GPT4All、Open WebUI、vLLM、OpenAI互換エンドポイント
  • ✓プライバシー優先：完全なオフライン実行、登録不要、デバイスから何も送信されない
  • ✓すべてのディスパッチされたモデルのリアルタイム回答の並べて比較
  • ✓8つの改善テクニックによる自動プロンプト最適化でより良いAI出力を実現

プロンプト最適化

8つの改善テクニックでプロンプトを自動的に改良・最適化します。

マルチモデル配信

ChatGPT・Claude・Geminiなど25以上のモデルへ同時並列でプロンプトを送信。

クォーラムスコアリング

モデル間のコンセンサス回答を信頼スコアで発見。ハルシネーションを即座に検出。

瞬時比較

数秒で並べて回答を確認。ブラウザタブ間の手動テスト不要。

プライバシー優先

ローカル実行オプション。登録不要。プロンプトを完全にコントロール。

Prompt Optimizer

Choose a framework, optimize your prompt, and compare across AI models

Selected provider

OpenAI GPT-4

💡 Tip: Be specific about your requirements, context, and desired output format.

📚 Need help optimizing your prompt? View prompt engineering best practices

⚙️ Optimization engine powered by OpenAI GPT-4

最適化結果をどのように確認しますか?

最適化されたプロンプトの品質評価・バージョン履歴・改善提案を確認できます。

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Optimization Results

Review, refine, and optimize your prompt with AI assistance

Original Prompt

Explain the concept of prompt engineering to someone who has never heard of it before. Focus on practical examples and real-world applications.
Quality Score:
★★★★★

Optimized Prompt

Explain prompt engineering to beginners through: 1. DEFINITION: A technique for structuring AI requests to get better, more accurate responses 2. KEY CONCEPT: "How you ask matters as much as what you ask" - Vague prompts → generic responses - Specific, well-structured prompts → tailored, useful answers 3. REAL-WORLD EXAMPLES: ✗ Bad: "Tell me about AI" ✓ Good: "Explain how large language models work in 3 paragraphs, with one example of practical application" 4. PRACTICAL TECHNIQUES: • Be specific about context and constraints • Break complex requests into steps • Provide examples of desired output • Ask the AI to think through its reasoning 5. WHY IT MATTERS: Saves time, improves accuracy, enables advanced AI use cases End with: "You're already doing prompt engineering—now do it better."
📚 Teaching Explanation
Prompt engineering is the practice of carefully structuring your requests to an AI to get the most useful, accurate, and relevant responses. Think of it as learning the "language" that AI models understand best. The better you explain what you want, the better results you'll get—just like talking to a person, but with explicit clarity about structure, examples, and constraints.
Quick Refinements

Quality Assessment

Current Quality:
★★★★★
Strengths:
  • • Clear structure with numbered sections
  • • Concrete examples provided for beginners
  • • Actionable techniques listed
  • • Good use of formatting (bullets, emphasis)
Areas for Improvement:
  • • Could include more diverse examples
  • • Interactive elements would enhance engagement
  • • Transition between sections could be smoother

クォーラム — マルチモデルコンセンサスとは?

25以上のAIモデルから回答を収集し、コンセンサスパターンを分析し、異なる視点からの洞察を統合します。

Quorum — Multi-Model Consensus

Collect responses from multiple LLMs, analyze patterns, and synthesize insights across models.

✓
Collect
✓
Analyze
3
Results

Step 3: Analysis Results

✓ Analysis complete. Consensus and Differences patterns identified across 3 models.
Consensus
SHARED THEMES ACROSS ALL MODELS: 1. CORE DEFINITION - All models agree: structuring input to get better LLM output - Common emphasis: clarity, specificity, instruction following 2. KEY BENEFIT - Saves time and improves response quality - Enables more advanced use cases - Critical skill for effective AI interaction 3. PRACTICAL APPROACH - Context and constraints matter - Breaking complex tasks into steps - Providing examples of desired output CONFIDENCE: Very High (100% alignment on core concepts)
Differences
VARIATIONS IN EMPHASIS: OpenAI's GPT-4: - Emphasized: "optimization" and refinement process - Focus: Iterative improvement and testing Anthropic's Claude: - Emphasized: "understanding model interpretation" - Focus: Theory of how models process language Google's Gemini: - Emphasized: "methodology for maximizing utility" - Focus: Practical outcomes and ROI OBSERVATION: Different models highlight their own strengths - GPT-4 focuses on iteration (refiner's mindset) - Claude focuses on understanding (teacher's mindset) - Gemini focuses on outcomes (engineer's mindset)
Quality Assessment
COMPARATIVE ANALYSIS: DEPTH RANKING: 1. Anthropic (Claude) - Most thorough explanation of WHY, best for learning 2. OpenAI (GPT-4) - Most practical advice, best for doing 3. Google (Gemini) - Most concise, best for quick reference COMPREHENSIVENESS: - All three covered fundamentals adequately - None mentioned advanced techniques (chain-of-thought, few-shot examples) - All lacked concrete failure examples TARGET AUDIENCE FIT: - Beginner: Claude (most educational) - Practitioner: GPT-4 (most actionable) - Executive: Gemini (most concise)
Export Results
Save to History•Start New Analysis•Clear Session

PromptQuorumは3ステップでどのように機能しますか?

より良いプロンプトとスマートなAI判断への3つの簡単なステップ。

1

フレームワークを選ぶ

Chain-of-Thought・Few-Shot・CRAFTなどのプロンプトエンジニアリングフレームワークを選択。

2

プロンプトを実行

25以上のモデルへプロンプトを送信。リアルタイムで並列に回答が返ってきます。

3

比較・最適化

コンセンサス回答を発見し、ハルシネーションを検出し、より良い出力品質に向けて改善。

関連資料

その仕組み：システム全体の概要PromptQuorumと代替案を比較プロンプトエンジニアリングガイドとフレームワークよくある質問

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