---

name: kernel-prompt-engineering description: KERNELフレームワーク：1000時間のプロンプトエンジニアリングから発見された6つの原則。精度340%向上、時間67%削減を実現するエンタープライズ品質のプロンプト設計手法。AIへの指示を書く際に使用。

Triggers

以下の状況で使用：

• AIへの指示（プロンプト）を書くとき
• 高精度なLLM出力を得たいとき
• プロンプトの品質を改善したいとき

KERNELプロンプトエンジニアリングフレームワーク

1000時間以上のプロンプトエンジニアリング実験から発見された、一貫して高品質な出力を生み出す6つの原則。GPT、Claude、Gemini、Llamaで検証済み。

6つの原則（KERNEL）

K - Knowledge Integration（知識統合）

ドメイン固有の情報をプロンプトに埋め込み、文脈的関連性を高める。

悪い例:

Copyこの研究論文を要約して

良い例:

CopyJane Doe博士による「気候変動が海洋生物多様性に与える影響」
（Journal of Marine Science, 2023年掲載）の主要な発見と貢献を要約してください。
使用された方法論と、論文で議論されている重要なデータ傾向を強調してください。

E - Explicitness（明示性）

曖昧さを排除し、具体的で明確な指示を与える。

統計データ:

• 単一目標のプロンプト: 満足度89%
• 複数目標のプロンプト: 満足度41%

原則:

• 1つのプロンプト = 1つの明確な目標
• 「現在のトレンド」等の時間依存表現を避ける
• 成功基準を明記する

R - Reusability（再利用性）

モジュラー設計でプロンプトを構築し、様々なシナリオで活用可能にする。

テンプレート化:

Copy## Context
[入力データ/背景情報]

## Task
[具体的なタスク]

## Constraints
[制約・禁止事項]

## Format
[期待する出力形式]

N - Non-redundancy（非冗長性）

不要な要素を排除し、プロンプト構造を簡潔にする。

原則:

• 500語の段落 ≠ 賢いプロンプト
• 1つの明確な目標 = 効果的なプロンプト
• トークン使用量を半減させながら品質向上

E - Error-resilience（エラー耐性）

入力エラーや不確実性に対処するメカニズムを組み込む。

実践:

• 「～の場合は」という条件分岐を含める
• エッジケースへの対応を指示
• 不明点があれば確認を求めるよう指示

L - Linguistic Precision（言語的精度）

AIシステムが正確に理解できるよう、言語的に精密なプロンプトを作成する。

テクニック:

• 「〜しない」を明示（不要出力91%削減）
• 具体的な数値・形式を指定
• 専門用語を適切に使用

構造化テンプレート

Copy## Context（文脈）
[背景情報、入力データ、前提条件]

## Task（タスク）
[具体的に何をしてほしいか - 1つに絞る]

## Constraints（制約）
- [やってはいけないこと1]
- [やってはいけないこと2]
- [制限事項]

## Format（形式）
[期待する出力形式、長さ、スタイル]

## Success Criteria（成功基準）
[どうなれば成功か、評価基準]

実践例

コードレビュー依頼

弱いプロンプト:

Copyこのコードをレビューして

KERNELプロンプト:

Copy## Context
TypeScript/Reactのユーザー認証コンポーネント（50行）

## Task
セキュリティ脆弱性と型安全性の観点でレビュー

## Constraints
- パフォーマンス最適化は今回対象外
- UIデザインへのコメント不要
- 外部ライブラリ追加の提案は控える

## Format
1. 重大な問題（修正必須）
2. 改善推奨事項
3. 良い点（1つ）

## Success Criteria
具体的なコード行番号と修正案を含む

ドキュメント作成

KERNELプロンプト:

Copy## Context
社内API（REST）の新規エンドポイント追加
対象: バックエンド開発者（中級以上）

## Task
エンドポイント仕様書を作成

## Constraints
- 実装詳細は含めない
- 認証方式の説明は他ドキュメント参照とする
- 500語以内

## Format
- エンドポイントURL
- HTTPメソッド
- リクエストパラメータ（表形式）
- レスポンス例（JSON）
- エラーコード一覧

## Success Criteria
開発者がこの仕様書のみで実装可能な詳細度

効果

ベストプラクティス

1. 1プロンプト1目標: 複数タスクは分割
2. 制約を明記: 「〜しない」が重要
3. 成功基準を定義: 評価可能な形で
4. 具体例を含める: Few-shotで精度向上
5. 反復改善: 結果を見てプロンプトを調整

参考文献

• KERNEL Framework - Engify.ai
• Prompt Engineering: The KERNEL Framework

---

このフレームワークを活用することで、勘に頼るプロンプト作成から、再現可能で高精度なプロンプト設計へ移行できます。