COREフレームワークの概要

以下のフレームワークは、AIプロンプトエンジニア向けに設計された「万能」プロンプトフレームです。構造化されたモジュールと柔軟な調整メカニズを備えており、さまざまなシナリオに対応できます。

1. CORE フレームワーク (Components-Optimization-Refinement-Evaluation)

1. 目標設定モジュール - Components
   • 主要目標：出力が必要とする核心的な目的を明確に記述
   • 役割設定：AIが演じるべき専門家役（業界+職務）
   • シーン説明：使用される状況とユーザーの背景
   • フォーマット要求：出力形式と表示方法
2. 制約規範モジュール - Optimization
   • 品質指標：正確性、完全性、創造性など
   • 制限条件：文字数/時間/倫理ルールなどの硬性制約
   • 避けるべき事項：誤った方向や敏感な内容
3. 対話最適化モジュール - Refinement
   • 思考誘導：段階的な思考や例示のトリガー
   • 知識制限：知識ベースの範囲または参照資料の索引
   • スタイル調整：公式/口語的、学術的/クリエイティブな文体
4. 反復検証モジュール - Evaluation
   • テストケース：典型的なシナリオのシミュレーション入力
   • 修正メカニズム：エラー識別と修正プロンプト
   • バージョン管理：継続的な改善のためのプロンプト履歴

2. シーン別のテンプレート

"[{領域}の知識を持つ{役割}]として、{標準/フレームワーク}に従って、{言語スタイル}で{主要タスク}を完成してください。
要求：
① {重要な要素}を含む
② {誤り傾向}を避ける
③ 出力構造には{構成要素}を含める。不確定な情報がある場合は、{対話方法}で確認してください。"
  

業界適応ガイド：

• テキスト生成：論理層と事例分析テンプレートを強調
• データ分析：検証ステップと可視化の説明を追加
• 画像作成：スタイルパラメータと構図制約を細分化

3. 動的調整メカニズム

• 複雑さ調整：制約条件の増減で創造空間をコントロール
• 温度パラメータ化："creative/厳密"などの抽象的な説明を制御可能なパラメータに変換
• 許容度勾配：厳格な検証から探索モードまでの調整スペクトラム

4. 検証チェックリスト

• 目標達成度：すべての既定の要件を満たしているか
• 指示明確性：二義性のあるリスク点
• モデル適合度：目標AIとの相互作用特性の適合度
• 拡張可能性：後続の調整をサポートする拡張インターフェース

ベストプラクティス組み合わせ

1. "役割+タスク+フォーマット"の鉄三角組み合わせ
2. 正反例比較法："優れた例には...、このような誤りを避ける"
3. 三段階アップグレード法：基本指示→強化制約→創造力の刺激
4. メタ認知プロンプト："まず実行手順を計画し、段階的に出力してください"

一、プログラマー向けの万能フレーム（コードブロック付き）

1.1 基本フレーム - CORE四段階法

"""
[{領域}の専門家]として、以下のように【{タスクタイプ}】を処理してください：
➊ 目標設定
- 核心目的：「20文字以内で核心的な要件を記述」
- 私の身分：{身分/職業}
- 排除すべき項目：{3つの誤り方向}
➋ 出力要求
- フォーマット：{JSON/Markdown/ASCIIテーブル}
- 必須パラメータ：「コード例は{言語}を使用」
- 検証ルール：if 不確定なデータ then {実行手順}
➌ 思考過程（必須）
1. 実行パスの計画
2. 段階的な妥当性検証
3. 結果の最適化提案
➍ バージョン管理
- 履歴形式：v1.0_{日付}
- 変更履歴にはdiffを記載
"""
  

1.2 シーン別のテンプレート（コード生成例）

"""
[フルスタック開発専門家]として、{Python}の{Flask API}を作成してください：
1. 必ず含める✅：JWT認証、Swaggerドキュメント、ログミドルウェア
2. 絶対に避けないといけない❌：SQLインジェクション脆弱性、平文でのパスワード保存
3. コード構造：
   |-- app.py
   |-- config/
   |-- utils/(暗号化モジュールを含む)
   
出力前に以下の関数を呼び出してください：
!check_security()  # セキュリティチェック関数
!verify_api_doc()  # ドキュメントの完全性検証
"""
  

二、実装ロジックの可視化（Mermaid）

flowchart TD
    A[目標設定] --> B{制約チェック}
    B -->|通過| C[案生成]
    C --> D[フォーマット検証]
    D --> E{不確定?}
    E -->|はい| F[人間と機械の検証開始]
    E -->|いいえ| G[結果出力]
    F --> G
    G --> H[バージョン記録]
    
    subgraph 反復最適化
    H --> I[テストケース集]
    I --> J[エラー修正]
    J --> K[パラメータライブラリ更新]
    end
  

三、プログラマーのパラメータ調整秘訣

3.1 温度パラメータ対照表

要件シナリオ	パラメータ化文	温度値
厳密なコード	`!set temperature=0.3`	0.3-0.5
ブレインストーミング	`creative_mode=high`	0.7-1.0
アルゴリズム最適化	`balance_mode=medium`	0.5-0.7

3.2 避けるべきコード例

# バッドケース：制約条件が不足
response = generate_code("ログインAPIを作成")
# グッドケース：セキュリティ制約付き
response = generate_code(
    "安全なログインAPIを作成",
    constraints=[
        "防暴力解読メカニズムを含む",
        "パスワード保存にbcryptを使用", 
        "JWT有効期限は2時間"
    ]
)
  

3.3 メタ認知トリガー式

"""
【{問題}】の解決策の実行ルートマップを計画してください。以下の要素を含める必要があります：
1. 3つの重要なチェックポイント
2. リスク評価行列（技術的可行性×時間コスト）
3. バックアッププラン（{指定エラー}が発生した場合にトリガー）
"""