Prompt Engineering Framework (PEF)

1. 目的と基本姿勢

人間およびAIエージェントが、再現性の高い高品質なプロンプトを作成・検証するための構造化プロトコル。

LLMの出力を安定させ、「期待外れの回答」を防ぎ、一度のプロンプトで意図した成果物を確実に引き出すためのフレームワークを提供する。

2. プロンプトの基本構造（6要素）

プロンプトは以下の6つのセクションで構成し、Markdownの見出しを用いて構造的に記述すること。

1. Role (役割): AIに付与する専門的ペルソナ。（例: 「あなたは経験豊富なReactパフォーマンス最適化の専門家です。」）
2. Context (背景): 前提条件・目的・想定読者。（例: 「中規模のSaaSアプリケーションにおいて、初回レンダリングが遅い問題が発生しています。」）
3. Instruction (命令): 具体的かつ明確なタスク定義。（例: 「以下のコードをレビューし、不要な再レンダリングを防ぐための修正案を提示してください。」）
4. Constraints (制約事項): 文字数、トーン、禁止表現、フォーマット。（箇条書きで明確に指定する）
5. Chain of Thought (思考ステップ): 段階的に思考させるステップ記述。
6. Output Format (出力形式): JSON / Markdown / コードブロック等の具体的な指定。

3. 具体的な記述パターン (❌ / ✅)

3.1. Instruction (命令)

❌ 悪い例（曖昧な指示）

「このコードを良くして。あとバグがないか見て。」

✅ 良い例（具体的で行動可能な指示）

「1. コードのボトルネックを特定してください。

1. useMemo や useCallback を用いた具体的なリファクタリング案をコードブロックで提示してください。」

3.2. Constraints (制約事項)

❌ 悪い例（解釈の余地がある）

「簡潔に説明して。余計なことは言わないで。」

✅ 良い例（定量・定性的な境界の明確化）

「- 解説は300文字以内とすること。

• 挨拶や『わかりました』などの前置き・後書きは一切出力しないこと。
• 専門用語（例: レンダリング、仮想DOM）はそのまま使用し、平易な言い換えはしないこと。」

3.3. Chain of Thought (思考ステップ)

複雑なタスクでは、LLMに内部で考えるプロセスを強制することで精度が飛躍的に向上する。

## 思考プロセス
以下の手順に従って思考し、出力してください：
1. 【分析】与えられたコードの現在のレンダリングフローをトレースする。
2. 【抽出】状態更新によって不必要に再評価されているコンポーネントをリストアップする。
3. 【解決】最適なHooksの適用方法を検討する。
4. 【出力】最終的なコードのみを出力する（1〜3の過程は出力しないこと）。

4. 禁止事項

• 複数の相反する命令を1つのプロンプトに混ぜること。
• 「なるべく」「できれば」といった曖昧な修飾語を使用すること。
• 出力フォーマットを自然言語で漠然と指示すること（必ずテンプレートやJSONスキーマ等で例示する）。

5. 検査用チェックリスト

• [ ] Role (役割) が明確に定義されているか？
• [ ] Constraints (制約事項) に、やってはいけないこと（禁止事項）が含まれているか？
• [ ] Output Format は、そのままコピー＆ペーストして使えるレベルで具体的に指定されているか？