候鳥 Skills 提示詞（プロンプト）パック

Rules（ナレッジパック）を導入した後の次のステップは、この「指示テンプレート（Skills パック）」の活用です。それぞれの利用シーンに合わせたテンプレートを用意しています。これらを Cursor や Antigravity に貼り付け、自分の情報を入力するだけで、そのまま使えるスクリプトが生成されます。

IMPORTANT

自動化開発の鉄則

「Rules」と「Skills」をセットで使う：Rules パックは API の「辞書」であり、Skills パックは「書き方のコツ」です。両方を読み込ませることで精度が 100% に近づきます。
ローカルモードの推奨：大量の環境を動かす場合、クライアントを「ローカルモード」にすることで劇的に高速化します。

Antigravity 用 Skill パック定義（例）

以下は Antigravity の自律エージェントに読み込ませるための定義例です。プロジェクトの .agent/skills/mbbrowser-skill.md として保存してください。

markdown

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name: mbbrowser-automation-expert
description: Mbbrowser(候鳥)の ApiServer を使った自動化開発の専門知識。
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# Mbbrowser 自動化の実装ルール

- **通信**: POST + JSON。BaseURL は `http://127.0.0.1:8186`。
- **環境起動**: `/api/v1/browser/start` を使用。Session_ID は「配列」で渡す。
- **CDP 接続**: Playwright の場合、`browser.contexts[0]` から既存のコンテキストを取得する。
- **並列処理**: 1バッチにつき最大 20 環境までを推奨。

AI への指示（プロンプト）のコツ

AI からより良いコードを引き出すための 4 つのポイントを紹介します。

1. 情報を具体的に伝える

× 「ログインスクリプトを書いて」 ○ 「https://example.com にアクセスし、ID欄 #user とパスワード欄 #pass に入力してログインボタンをクリックする Python スクリプトを書いて。」

2. エラー処理を指定する

「もしログインに失敗したら、スクリーンショットを errors/ フォルダに保存してログを残して。」といった具体的な事後処理を指示に含めます。

3. 出力形式を指定する

「結果を result.csv に保存し、アカウント名、ステータス、実行時間を記録して。」と指定することで、後始末まで考慮したコードが出力されます。

4. 並列実行の有無を伝える

「Python の ThreadPoolExecutor を使って、5 つのアカウントを同時に回して。」と指示することで、並列処理に対応した高度なコードが生成されます。

テンプレートの使用例

Cursor のチャット画面に以下をコピー＆ペーストしてみてください：

「[候鳥 Rules 参照済] Session_ID のリスト ["id1", "id2", "id3"] を使って、以下の処理を Python (Playwright) で行うスクリプトを作って：
ApiServer (8186ポート) を通じて環境を順次起動。
https://www.google.com を開き、検索窓に "Mbbrowser" と入力して検索。
結果画面を保存。
完了後に環境を停止。」

TIP

準備が整いましたか？実際の操作例については、実戦デモ：一言でスクリプト生成でビデオやスクリーンショットとともに解説しています。

候鳥 Skills 提示詞（プロンプト）パック ​

Antigravity 用 Skill パック定義（例） ​

AI への指示（プロンプト）のコツ ​

1. 情報を具体的に伝える ​

2. エラー処理を指定する ​

3. 出力形式を指定する ​

4. 並列実行の有無を伝える ​

テンプレートの使用例 ​