few-shot-learning-patterns
Few-Shot Learning（少数例示学習）のパターンとベストプラクティスを提供するスキル。効果的な例示の設計、構造化、配置により、AIの出力品質を大幅に向上させます。 • The Pragmatic Programmer / 適用: 例示パターン設計の品質基準 / 目的: 実践的改善と一貫性維持 • Few-Shot戦略 / 適用: 段階的複雑度設計と最適shot数決定 / 目的: AIの学習効率最大化 Trigger: Use when you need to design effective example patterns for AI learning, standardize output formats, or improve task performance beyond zero-shot capabilities. Keywords: few-shot, examples, prompting, output consistency, pattern learning.
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill few-shot-learning-patterns --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# Few-Shot Learning Patterns ## 概要 Few-Shot Learning（少数例示学習）のパターンとベストプラクティスを提供するスキル。効果的な例示の設計、構造化、配置により、AIの出力品質を大幅に向上させます。 このスキルは以下のシナリオで活用されます： - **出力形式の統一**: AIに特定の形式やスタイルを学習させたい時 - **パターン学習の加速**: Zero-Shotでは不十分な複雑なタスク対応 - **品質向上**: 一貫性のある高品質な出力の確保 - **ドメイン固有タスク**: 業界別、言語別、領域別パターンの最適化 詳細な実装手順や背景知識は、レベル別リソースを参照してください。 ## ワークフロー ### Phase 1: 目的と前提の整理 **目的**: タスクの目的と前提条件を明確にする **アクション**: 1. `references/Level1_basics.md` と `references/Level2_intermediate.md` を確認 2. 必要な references/scripts/templates を特定 ### Phase 2: スキル適用 **目的**: スキルの指針に従って具体的な作業を進める **アクション**: 1. 関連リソースやテンプレートを参照しながら作業を実施 2. 重要な判断点をメモとして残す ### Phase 3: 検証と記録 **目的**: 成果物の検証と実行記録の保存 **アクション**: 1. `scripts/validate-skill.mjs` でスキル構造を確認 2. 成果物が目的に合致するか確認 3. `scripts/log_usage.mjs` を実行して記録を残す ## Task仕様ナビ このスキルを効果的に活用するためのTask仕様リファレンス： | レベル | 対象タスク | 説明 | 推奨リソース | 活用シーン | | ----------- | -------------------- | ---------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- | ---------------------------------------------- | | **Level 1** | 基礎的なFew-Shot設計 | 単純な1-3例の例示パターンの構築 | Level1_basics.md | 初めてFew-Shotを導入する場合、基本的な形式学習 | | **Level 2** | 実務的なFew-Shot実装 | 3-5例の構造化された例示セットの作成 | Level2_i
- 概要
- ワークフロー
- Phase 1: 目的と前提の整理
- Phase 2: スキル適用
- Phase 3: 検証と記録
- Task仕様ナビ
- ベストプラクティス
- すべきこと
- 避けるべきこと
- リソース参照
- 学習リソース（段階的ガイド）
- ドメイン別リソース
- テンプレート集
- スクリプトとツール
node .claude/skills/few-shot-learning-patterns/scripts/validate-skill.mjs --help node .claude/skills/few-shot-learning-patterns/scripts/log_usage.mjs --help
What does the few-shot-learning-patterns skill do?
Few-Shot Learning（少数例示学習）のパターンとベストプラクティスを提供するスキル。効果的な例示の設計、構造化、配置により、AIの出力品質を大幅に向上させます。 • The Pragmatic Programmer / 適用: 例示パターン設計の品質基準 / 目的: 実践的改善と一貫性維持 • Few-Shot戦略 / 適用: 段階的複雑度設計と最適shot数決定 / 目的: AIの学習効率最大化 Trigger: Use when you need to design effective example patterns for AI learning, standardize output formats, or improve task performance beyond zero-shot capabilities. Keywords: few-shot, examples, prompting, output consistency, pattern learning.
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill few-shot-learning-patterns --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.