프롬프트 엔지니어링

AI 기반 기능이 늘어나면서 프롬프트 관리가 코드만큼 중요해졌다. Git으로는 부족한 프롬프트 특유의 버전 관리 요구사항을 해결하기 위해 자체 시스템을 구축했다.

단일 프롬프트로 처리하기 어려운 대량 문서 분석 작업을 체이닝 기법으로 해결했다. 각 단계의 출력을 다음 입력으로 연결하면서 정확도와 안정성을 모두 개선할 수 있었다.

단일 프롬프트로 해결하기 어려운 복잡한 작업을 여러 단계로 나누는 체인 패턴을 도입했다. 각 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용하면서 정확도와 제어 가능성이 크게 개선되었다.

대규모 코드베이스를 AI에게 설명할 때 토큰 제약과 싸우고 있었다. 전체 컨텍스트를 주면 비용이 폭발하고, 일부만 주면 정확도가 떨어진다. 계층적 컨텍스트 로딩 방식을 도입하면서 찾은 실용적인 균형점을 기록한다.

AI 기반 기능이 늘어나면서 프롬프트 관리가 복잡해졌다. Git처럼 프롬프트를 버전 관리하고 A/B 테스트할 수 있는 시스템을 구축한 과정을 정리했다.

단일 프롬프트로는 한계가 있던 코드 리뷰 자동화를 프롬프트 체이닝 패턴으로 개선했다. 각 단계별로 역할을 분리하니 리뷰 품질이 크게 향상됐다.

단일 프롬프트로 코드 리뷰를 요청했을 때 일관성 없는 결과가 나와 프롬프트 체이닝 기법을 도입했다. 분석-평가-제안의 3단계로 나누니 리뷰 품질이 크게 향상되었다.

AI 코드 리뷰 도구를 도입했지만 단일 프롬프트의 한계에 부딪혔다. 체이닝 기법을 적용해 분석-분류-제안의 3단계 파이프라인을 구축하고, 리뷰 품질을 크게 개선한 과정을 기록한다.

단일 프롬프트로는 한계가 있던 코드 리뷰 품질 문제를 프롬프트 체이닝 기법으로 해결했다. 분석-검증-제안의 3단계 파이프라인을 구축하여 리뷰 정확도를 크게 개선할 수 있었다.

단일 프롬프트로 복잡한 작업을 처리하다 보면 출력이 불안정해지는 문제가 있었다. 프롬프트 체이닝 패턴을 도입해 각 단계를 분리하고, 중간 결과를 검증하는 방식으로 안정성을 크게 높였다.