NB-Corp/gpt-with-taste
Better judgment. Better taste. Less ceremony. System instructions and source-aware steering for GPT in Codex.
gpt‑with‑taste
概要 – 大規模言語モデル(LLM)コーディングアシスタント(OpenAI Codex、Anthropic Claude、Kiki、Pi、DeepSeekなど)の応答に、判断力と技術的なこだわりを加えるための軽量な「ドロップイン」レシピです。このプロジェクトは、単一の英語システムプロンプトと、イベント駆動型の「リマインダー」セットを提供します。これらは各サポート対象ホストのネイティブな指示にコンパイルされるため、モデルはより適切なデフォルト設定で動作し、コラボレーションの処理が向上し、エンジニアリングレベルの出力に集中できるようになります。
主要なアイデア
- 単一ソースでの作成 – 行動レシピは
recipe/内に存在します。ビルドステップにより、各ハーネスに適したプロンプトファイルとフック定義が生成されます。 - ハーネス – 以下のためのすぐに使える統合機能:
- OpenAI Codex (ネイティブモデル指示オーバーレイおよびオプションのフック)
- Claude Code (指示の追加 + プラグイン)
- Kiki、Pi、Oh My Pi、DeepSeek (それぞれネイティブな「レシピ」またはリクエストローカルな制御機能)
- フックとイベント –
--hooksを付けてインストールすると、Codex Desktopはイベントごと(ユーザー送信、子プロセスの開始、結果待ちなど)に有効化できる3つの管理されたプロンプトファイルを受け取ります。システムプロンプトは恒久的な優先順位(判断、実行、コラボレーション、技術)を確立し、フックはセッション中にそれらの優先順位をリフレッシュします。 - 言語対応 – システムプロンプトは英語ですが、返信はユーザーが記述した言語に従います(中国語ガイドの例で示されている通り)。
インストール (Codexの例)
# 前提条件: Node.js 22+
git clone https://github.com/NB-Corp/gpt-with-taste.git
cd gpt-with-taste
node scripts/install.mjs --hooks # CODEX_HOME (デフォルト ~/.codex) にフックをインストール
--hooksは、Codex Desktopの Settings → Hooks に表示される3つのプロンプト定義を追加します。- プロンプトのみをインストールする場合は
--hooksを省略してください。 - 別のCodex設定ディレクトリをターゲットにするには
--home "<path>"を使用してください。 - 更新チェックは自動的に実行されます。
node scripts/check-updates.mjsを手動で実行することも可能です。
仕組み
- システムプロンプト – モデルのすべての返信を導く「恒久的な優先順位」(判断、実行、コラボレーション、技術)を設定します。
- 制御イベント – ローカルフックやハーネス固有の拡張機能が定義されたタイミングで起動し、優先順位をリフレッシュして、メインプロンプトや委任されたエージェントにコンテキストをルーティングします。
- ハーネスごとにコンパイル – 単一のレシピが各ホストで必要とされるネイティブな指示形式に変換されるため、開発者は単一の信頼できる情報源を維持するだけで済みます。
典型的なユースケース
- 開発者がCodexに
START_HERE.mdオンボーディングガイドの生成を依頼する場合、デフォルトのCodexプロンプトでは、モデルが不要な自己正当化やインストールの警告を含めることがあります。gpt‑with‑taste をインストールすると、同じリクエストに対して、より簡潔で読者優先のガイドが生成され、「より良い判断」と「儀式的な表現の削減」という目標が達成されます。
ドキュメントとリソース
- ハーネスの詳細 –
docs/harnesses/*.md - 作成ガイド –
docs/authoring.md - インストールガイド –
docs/install.md - ケースアーカイブ –
docs/cases.mdで実際の入力/出力の比較を確認できます - 研究 –
docs/research.mdで設計根拠とプロンプトアーキテクチャの議論を確認できます
ライセンス – MIT ( LICENSE を参照)。
おすすめのユーザー – すでにLLMを活用したコーディングアシスタントを使用しており、ツールごとにプロンプトを書き直すことなく、一貫性のある高品質な行動レイヤーを導入したいチーム。
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