論文の概要: The Prompt Engineering Report Distilled: Quick Start Guide for Life Sciences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11295v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 14:39:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.018765
• Title: The Prompt Engineering Report Distilled: Quick Start Guide for Life Sciences
• Title（参考訳）: Prompt Engineering Report:クイックスタートガイド
• Authors: Valentin Romanov, Steven A Niederer,
• Abstract要約: 本報告では、ゼロショット、少数ショットアプローチ、思考生成、アンサンブル、自己批判、分解の6つのコアプロンプト技術に焦点を当てる。 我々は、どのようにプロンプトを構造化すべきで、構成すべきでないかについて、詳細なレコメンデーションを提供します。 OpenAI, Google, Anthropic, PerplexityプラットフォームにおけるDeep Researchツールの有効性を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.016851255229980582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing effective prompts demands significant cognitive investment to generate reliable, high-quality responses from Large Language Models (LLMs). By deploying case-specific prompt engineering techniques that streamline frequently performed life sciences workflows, researchers could achieve substantial efficiency gains that far exceed the initial time investment required to master these techniques. The Prompt Report published in 2025 outlined 58 different text-based prompt engineering techniques, highlighting the numerous ways prompts could be constructed. To provide actionable guidelines and reduce the friction of navigating these various approaches, we distil this report to focus on 6 core techniques: zero-shot, few-shot approaches, thought generation, ensembling, self-criticism, and decomposition. We breakdown the significance of each approach and ground it in use cases relevant to life sciences, from literature summarization and data extraction to editorial tasks. We provide detailed recommendations for how prompts should and shouldn't be structured, addressing common pitfalls including multi-turn conversation degradation, hallucinations, and distinctions between reasoning and non-reasoning models. We examine context window limitations, agentic tools like Claude Code, while analyzing the effectiveness of Deep Research tools across OpenAI, Google, Anthropic and Perplexity platforms, discussing current limitations. We demonstrate how prompt engineering can augment rather than replace existing established individual practices around data processing and document editing. Our aim is to provide actionable guidance on core prompt engineering principles, and to facilitate the transition from opportunistic prompting to an effective, low-friction systematic practice that contributes to higher quality research.
• Abstract（参考訳）: 効果的なプロンプトを開発するには、Large Language Models (LLMs) から信頼性の高い高品質な応答を生成するための、かなりの認知的投資が必要である。 頻繁に実行される生命科学のワークフローを効率化するケース固有のプロンプトエンジニアリング技術を展開することで、研究者はこれらのテクニックを習得するのに必要な初期投資をはるかに超える相当な効率向上を達成することができた。 2025年に出版されたPrompt Reportでは、58の異なるテキストベースのプロンプトエンジニアリング技術の概要が述べられている。 本報告では, ゼロショット, 少数ショットアプローチ, 思考生成, アンサンブル, 自己批判, 分解の6つのコア技術に焦点をあてる。 文献の要約やデータ抽出から編集作業まで,各アプローチの意義を整理し,生命科学に関係のあるユースケースで論じる。 マルチターン会話の劣化、幻覚、推論モデルと非推論モデルとの区別など、共通の落とし穴に対処する。 我々は、コンテキストウィンドウの制限、Claude Codeのようなエージェントツール、OpenAI、Google、Histropic、PerplexityプラットフォームにわたるDeep Researchツールの有効性を分析し、現在の制限について議論する。 データ処理や文書編集に関する既存の個別のプラクティスを置き換えるのではなく、エンジニアリングがいかに迅速に拡張できるかを実証する。 我々の目的は、コア・プロンプトエンジニアリングの原則に関する実用的なガイダンスを提供することであり、より高品質な研究に寄与する効果的な低フリクション・システマティック・プラクティスへの移行を促進することである。

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