Skip to main content

🇯🇵 jp-prompt

日本語で最高の出力を引き出すプロンプトライブラリ & CLI

PyPI version Python CI License: MIT Downloads

$ jp-prompt "AIの未来についてブログ記事を書いて"

╭─────────────────────────────────────────────────╮
│  結果  gpt-4o-mini  (最適化済み)                  │
│                                                   │
│  ## AIの未来:私たちの生活を変える5つの変化        │
│                                                   │
│  AIは今、静かに、しかし確実に私たちの日常に        │
│  溶け込んでいます…                                │
╰─────────────────────────────────────────────────╯

✨ 特徴

  • 50+ 日本語最適化テンプレート — ライティング・ビジネス・コーディング・教育・クリエイティブ
  • 自動プロンプト最適化 — 日本語専用の品質向上処理を自動適用
  • CLIとPython APIの両対応 — ターミナルからもコードからも使える
  • ドライラン機能 — --dry-run で最適化後のプロンプトを確認してから実行
  • OpenAI対応 — GPT-4o / GPT-4o-mini など全モデル対応

📦 インストール

pip install jp-prompt
# または
pipx install jp-prompt

🚀 クイックスタート

1. APIキーを設定

jp-prompt config set-key sk-...
# または
export OPENAI_API_KEY=sk-...

2. 使ってみる

# テンプレート一覧を見る
jp-prompt list

# カテゴリで絞り込み
jp-prompt list --category writing

# テンプレートの詳細を確認
jp-prompt show blog-post

# テンプレートを実行(ドライラン)
jp-prompt run blog-post --var topic="ChatGPTの使い方" --dry-run

# テンプレートを実行
jp-prompt run blog-post --var topic="ChatGPTの使い方" --var tone="専門的"

# プロンプトを直接実行(自動最適化)
jp-prompt "議事録を整理して:..." 

# プロンプトの最適化結果だけ確認
jp-prompt optimize "コードレビューをお願いします"

📚 テンプレート一覧(50種類)

カテゴリ テンプレート
ライティング ブログ記事、プレスリリース、商品説明文、ビジネスメール、SNS投稿、ニュース記事、キャッチコピー、職務経歴書、レビュー文 他
ビジネス 議事録、企画書、業務報告書、カスタマーサポート返信、求人票、マーケティング計画、SWOT分析、プレゼン資料 他
コーディング コードレビュー、バグ修正、ドキュメント生成、リファクタリング、テスト生成、API設計、SQLクエリ 他
教育 授業計画、問題作成、概念解説、要約、日英翻訳、学習ガイド、作文添削 他
クリエイティブ 小説・物語、詩・俳句、シナリオ、キャラクター設定、世界観設定、歌詞、漫画脚本 他

🐍 Python API

from jp_prompt import get_template, list_templates, optimize

# テンプレートを取得してレンダリング
tmpl = get_template("blog-post")
system, prompt = tmpl.render({"topic": "AIの未来", "tone": "専門的"})

# プロンプトを最適化
optimized = optimize("ブログ記事を書いて")

# テンプレート一覧
templates = list_templates(category="writing")
for t in templates:
    print(f"{t.id}: {t.name}")

⚙️ 設定

jp-prompt config show                    # 設定を確認
jp-prompt config set model gpt-4o        # モデルを変更
jp-prompt config set temperature 0.9    # 温度を変更
jp-prompt config set max_tokens 4096    # 最大トークン数を変更

🤝 コントリビュート

テンプレートの追加・改善は大歓迎です!詳しくは CONTRIBUTING.md を参照してください。

git clone https://github.com/youi2000jp4/jp-prompt.git
cd jp-prompt
pip install -e ".[dev]"
pytest

📄 ライセンス

MIT © jp-prompt contributors

Metadata

Release files for jp-prompt 0.1.0

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for jp-prompt 0.1.0
File Size Uploaded
jp_prompt-0.1.0.tar.gz 27.8 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for jp-prompt 0.1.0
File Interpreter ABI Platform
jp_prompt-0.1.0-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 78.1 kB

Release files / jp_prompt-0.1.0.tar.gz

Download URL jp_prompt-0.1.0.tar.gz
Size 27.8 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
5ff4bfd9e1c6f43a6978da650854258e2092066e76c56bbcd381eb8bd2d87b37
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
4aa2f9c357d897d19d2db8945ccdb18caf28d881460d80b2cfc2526f0ef0549e
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
Yes
Uploaded via twine/6.1.0 CPython/3.13.12

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

PyPI Publish Attestation

PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.

Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Jun 5, 2026.

Transparency log

Release files / jp_prompt-0.1.0-py3-none-any.whl

Download URL jp_prompt-0.1.0-py3-none-any.whl
Size 50.3 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
cbe493bef3baa455addd28b27c50a432abbc3a49b60a73477b300e47984ca968
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
d9cf0a8d22fc1512c092dd10ab0475d4256650616a9a0dbd538bec178f5a355d
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
Yes
Uploaded via twine/6.1.0 CPython/3.13.12

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

PyPI Publish Attestation

PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.

Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Jun 5, 2026.

Transparency log

Release history Release notifications | RSS feed

This release

0.1.0 This release

2 release files

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page