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-> AI 초안 — 수정 환영

+AI 프롬프트는 원하는 결과를 얻기 위해 인공지능에게 내리는 구체적인 지시어로, 어떻게 작성하느냐에 따라 결과물의 질이 크게 달라진다. 복잡한 명령어가 아니라 명확한 소통 기술에 가깝다.

 

-## AI 프롬프트 작성 요령

+### 결과물이 달라지는 프롬프트 기본 원칙

 

-### 프롬프트 기본 원칙

+AI에게 원하는 것을 정확히 얻어내려면 세 가지 기본 원칙을 기억해야 한다. 바로 **역할(Persona), 맥락(Context), 목표(Goal)**이다.

 

-*   **명확성:** 구체적이고 모호하지 않은 지시를 제공합니다.

-*   **간결성:** 불필요한 정보 없이 핵심 내용만 전달합니다.

-*   **맥락 제공:** 필요한 배경 지식이나 상황을 설명합니다.

-*   **역할 부여:** AI에게 특정 역할 (예: "전문가", "번역가")을 부여합니다.

-*   **목표 설정:** 원하는 결과물을 명확히 정의합니다.

+- **역할 부여**: AI에게 특정 전문가의 역할을 맡기면 결과물의 깊이가 달라진다. 단순히 "광고 카피 써줘"라고 하는 대신 "너는 10년 차 경력의 전문 카피라이터야. 20대 여성을 타겟으로 하는 뷰티 제품 광고 카피를 써줘"처럼 구체적인 역할을 부여하는 식이다.

+- **맥락 제공**: 내가 이 결과물을 왜 필요로 하는지, 어디에 사용할 것인지 배경을 설명하면 AI의 이해도가 높아진다. 예를 들어, "블로그 포스팅용 서론"이나 "인스타그램 카드뉴스 첫 문장"처럼 사용 목적을 명시하면 그에 맞는 톤과 형식으로 결과물을 생성한다.

+- **명확한 목표**: 최종 결과물이 어떤 형태여야 하는지 명확하게 제시한다. "이 기사를 요약해줘"보다는 "이 기사의 핵심 내용을 세 가지 불렛 포인트로 정리하고, 각 내용은 한 문장으로 요약해줘"처럼 구체적인 결과물의 형태를 지정하는 것이 좋다.

 

-### 프롬프트 상세 작성 기법

+### 원하는 결과물을 만드는 구체적 지시법

 

-*   **구체적인 정보 요청:** "요약해 줘" 대신 "핵심 내용 3가지로 요약해 줘"와 같이 구체적으로 요청합니다.

-*   **제약 조건 설정:** 답변의 형식, 길이, 스타일 등을 제한합니다. (예: "100자 이내로 요약", "표 형식으로 정리")

-*   **예시 제공:** 원하는 결과물의 예시를 제시하여 AI의 이해도를 높입니다.

-*   **단계별 지시:** 복잡한 작업은 단계별로 나누어 지시합니다.

-*   **피드백 반영:** AI의 응답을 평가하고, 개선할 점을 지적하여 프롬프트를 수정합니다.

-*   **부정적 제약 피하기:** "하지 마세요"보다 "해주세요"로 긍정적인 표현을 사용합니다.

-*   **키워드 활용:** 검색 엔진 최적화(SEO)처럼 핵심 키워드를 포함하여 의도하는 방향으로 유도합니다.

+기본 원칙을 바탕으로, 더 구체적인 결과물을 만들기 위한 몇 가지 실용적인 방법이 있다.

 

-### 고급 프롬프트 활용

+- **형식과 분량 지정**: 답변의 형식을 특정하면 그대로 따라온다. 예를 들어 `표 형식으로 정리`, `json 형식으로 출력`, `마크다운 문법 사용` 등을 요구할 수 있다. 분량 역시 `300자 이내`, `다섯 문장으로 요약`처럼 명확한 수치를 제시하는 편이 모호한 표현보다 낫다.

+- **예시(Few-shot) 제공**: AI가 따라 할 만한 좋은 예시나 나쁜 예시를 함께 제공하면 원하는 스타일을 빠르게 학습한다. 특히 번역이나 문체 교정 같은 작업에서 효과적이다.

+  - **나쁜 예시**: "이 문장을 한국어로 번역해줘."

+  - **좋은 예시**: "아래 예시처럼 격식 있는 비즈니스 톤으로 번역해줘. (예시: 'Let's touch base next week.' -> '다음 주에 관련 내용으로 다시 이야기 나누겠습니다.')"

+- **부정문보다 긍정문 사용**: "~하지 마"라는 부정적 지시보다는 "~해줘"라는 긍정적 지시가 더 명확하게 작동한다. "전문 용어 사용하지 마" 보다는 "중학생도 이해할 수 있는 쉬운 단어를 사용해줘"가 훨씬 효과적인 지시다.

 

-*   **Few-shot learning:** 몇 개의 예시를 통해 AI가 패턴을 학습하도록 유도합니다.

-*   **Chain of thought:** AI가 문제 해결 과정을 단계별로 설명하도록 유도합니다.

-*   **Zero-shot learning:** 사전 학습 없이 새로운 작업 수행을 지시합니다.

-*   **자가 진단 프롬프트:** AI에게 자신의 답변을 평가하도록 합니다.

+### 초보와 고수를 가르는 프롬프트 기술

 

-### 프롬프트 작성 도구 활용

+프롬프트 작성에 익숙해졌다면, 결과물의 논리적 완성도를 높이는 고급 기술을 시도해볼 수 있다. 이는 특히 복잡한 문제 해결이나 창의적인 글쓰기에서 유용하다. 더 자세한 내용은 [[ChatGPT 활용법 총정리]] 문서에서도 참고할 수 있다.

 

-*   **프롬프트 엔지니어링 플랫폼:** 다양한 프롬프트 템플릿과 생성 도구를 활용합니다. (예: PromptBase)

-*   **AI 기반 프롬프트 생성기:** AI가 자동으로 프롬프트를 생성하도록 돕습니다.

-*   **프롬프트 라이브러리:** 다른 사용자들이 만든 프롬프트를 참고합니다.

-*   **반복적인 실험:** 다양한 프롬프트를 시도하고 결과를 분석하여 최적의 프롬프트를 찾습니다.
+- **단계별 사고(Chain-of-Thought) 유도**: AI에게 곧바로 답을 요구하는 대신, 문제 해결 과정을 단계별로 생각하고 설명하도록 지시하는 방식이다. 예를 들어 수학 문제를 풀 때 "답만 알려줘"가 아니라 "이 문제를 풀기 위한 과정을 단계별로 설명하면서 답을 찾아줘"라고 요구하면 정답률이 크게 올라간다. 복잡한 기획안을 작성할 때도 목차 구성, 내용 서술, 퇴고 순으로 작업을 나누어 지시하면 훨씬 정교한 결과물을 얻는다.

+- **자가 검증 및 개선 요구**: AI가 생성한 결과물을 스스로 평가하고 개선하도록 만드는 기술이다. 예를 들어, "네가 작성한 이메일 초안을 신입사원 입장에서 읽고, 이해하기 어렵거나 오해의 소지가 있는 부분을 찾아 수정해줘"와 같이 특정 관점을 부여해 퇴고를 지시할 수 있다. 이 과정을 통해 결과물의 논리적 허점이나 어색한 표현을 스스로 다듬게 된다. 다양한 [[AI 도구 비교 정리]]를 통해 각 모델의 자가 검증 능력을 비교해볼 수도 있다.

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+### 생각처럼 결과가 안 나올 때

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+훌륭한 프롬프트를 작성했음에도 결과가 만족스럽지 않을 수 있다. 이는 실패가 아니라 원하는 결과물에 가까워지는 과정이다.

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+가장 중요한 것은 **반복과 수정**이다. 처음부터 완벽한 프롬프트를 작성하려는 생각보다, 일단 간단하게 시작하고 AI의 답변을 보면서 점진적으로 프롬프트를 구체화하는 것이 현실적인 접근법이다. 지시를 더 명확하게 하거나, 다른 예시를 추가하거나, 복잡한 요구사항을 여러 개의 간단한 프롬프트로 쪼개는 등 다양한 시도를 해보는 것이 좋다. 프롬프트 엔지니어링은 정답이 정해진 학문이 아니라, AI와 소통하며 최적의 지점을 찾아가는 기술에 가깝다.