KERNEL Prompt Engineering più efficace

Dopo migliaia di prompt testati nel mondo reale, un tech lead in r/PromptEngineering ha individuato un pattern sorprendente: le richieste più efficaci seguono sempre gli stessi 6 schemi.

Li ha chiamati KERNEL. E, numeri alla mano, stanno cambiando il modo di lavorare con l’AI.

Un framework semplice, pratico e model-agnostic. Funziona con GPT-5, Claude, Gemini, Llama e tutto ciò che verrà.

Perché il framework KERNEL è così potente?

L’autore ha analizzato oltre 1000 prompt reali usati nel suo team di sviluppo. Risultato?

94% di successo al primo tentativo (prima 72%)
–67% di tempo per ottenere un output utile
–58% di token consumati
+340% di accuratezza
revisioni da 3,2 → 0,4

Numeri enormi per un’ottimizzazione che parte da un principio molto umano: scrivere meglio fa lavorare meglio l’AI.

Il metodo KERNEL, spiegato semplice

Ogni lettera è una regola. E ogni regola riduce ambiguità, sprechi e sorprese.

K – Keep it simple

I prompt lunghi non funzionano: confondono il modello e aumentano il rumore.

Male: contesto di 500 parole
Bene: un obiettivo chiaro

Esempio:

❌ “Mi aiuti a scrivere qualcosa su Redis?”
✔️ “Scrivi un tutorial tecnico sul caching con Redis.”

Risultato: 70% di token in meno, risposta 3 volte più veloce.

E – Easy to verify

Se non puoi verificare un output, l’AI non può produrlo.

Evita richieste soggettive (“rendilo accattivante”) e passa a criteri misurabili:

“Includi 3 esempi di codice.”
“Usa paragrafi da massimo 5 righe.”

Con criteri chiari, il successo è passato dal 41% all’85%.

R – Reproducible results

Evita riferimenti temporali come “trend attuali” o “best practice moderne”. Domani quel prompt sarà già obsoleto.

Preferisci:

versioni specifiche
requisiti espliciti
formati stabili

Nei test: 94% di consistenza per 30 giorni.

N – Narrow scope

Un prompt, un obiettivo. Niente richieste multitasking.

Quando gli obiettivi sono separati:

soddisfazione all’89%
contro il 41% dei prompt multifunzione

E – Explicit constraints

Le IA migliorano molto quando diciamo cosa non vogliamo.

Esempio:

❌ “Scrivi codice Python.”
✔️ “Scrivi codice Python. Nessuna libreria esterna. Nessuna funzione oltre 20 righe.”

Con vincoli espliciti, gli errori indesiderati si riducono del 91%.

L – Logical structure

La struttura del prompt conta più del contenuto.

Usa sempre questo schema:

Context (cosa entra)
Task (cosa deve fare l’AI)
Constraints (limiti)
Format (come vuoi l’output)
Verify (criterio di successo)

Esempio reale:

Prima: “Mi serve uno script per processare dei file e renderli più efficienti.” → 200 righe inutilizzabili.

Dopo:

Task: unisci file CSV
Input: CSV con stesse colonne
Constraints: usa solo Pandas, max 50 righe
Output: merged.csv
Verify: funziona su /test_data

→ Script funzionante in 37 righe al primo tentativo.

Advanced tip: Chain-of-KERNEL

La vera magia è concatenare più prompt semplici invece di uno complesso.

Genera l’outline
Scrivi la bozza
Aggiungi esempi
Rifinisci lo stile

Ogni step è più preciso e meno soggetto a errori.

Perché KERNEL funziona?

Perché riduce l’ambiguità.

Prompt più brevi → meno rumore
Obiettivi chiari → meno errori
Vincoli espliciti → meno sorprese
Struttura fissa → più coerenza
Fasi separate → meno allucinazioni