変更要約: GH-300 第4章を新規作成（効果的なプロンプト＝構造[目的/文脈/期待出力]・Copilot の文脈決定・ゼロショット/フューショット・関連性で取捨選択、原則と処理フロー＝明確さ/具体性/反復/分割・入力＋文脈→応答→修正の反復・チャット履歴の活用と注意[無関係文脈混入/ウィンドウ消費/新しい会話]）
4.2プロンプトの原則と処理フロー・チャット履歴
プロンプトエンジニアリングの原則（明確さ・具体性・反復改善・分割）、プロンプトの処理フロー、そして Copilot Chat における会話履歴の使われ方とその活用・注意点を理解します。
良いプロンプトには共通の 原則 があります。
①明確さ（曖昧語を避け、何を求めるか明示）、
②具体性（言語・フレームワーク・制約・出力形式を指定）、
③反復改善（一発で完璧を狙わず、出力を見て指示を調整）、
④分割（大きな依頼を小さなステップに分ける）。これらは第1節の実践を支える考え方です。
4.2.1プロンプトの処理フロー
Chat でのやり取りは、入力（あなたのプロンプト）＋文脈（選択/ファイル/履歴） を組み立て、モデルが応答し、その応答を見てあなたが 次のプロンプトで修正 する、という 反復 の流れです。最初の応答が不十分でも、「ここをこう直して」「この制約を追加して」と 会話で絞り込む ことで質を高められます。これは第3章の生成フローを、利用者側の操作として捉えたものです。
4.2.2チャット履歴の活用と注意
Copilot Chat は 会話履歴 を文脈として参照するため、前のやり取りを踏まえた応答ができます——「さっきの関数にエラーハンドリングを足して」のような 継続的な指示 が可能です。一方で注意点もあります。
①履歴が長くなると 無関係な過去の文脈が混ざり 精度が落ちることがある（必要なら 新しい会話を始める）。
②履歴もコンテキストウィンドウを消費する。
③前提が変わったら明示的に伝え直す。要は、履歴は便利だが 文脈を意図的に管理 する姿勢が重要です。