프롬프트 엔지니어링

AI 기능이 늘어나면서 프롬프트 관리가 복잡해졌다. Git으로 코드 관리하듯 프롬프트도 체계적으로 관리할 필요성을 느껴 버전 관리 시스템을 구축했다.

복잡한 작업을 단일 프롬프트로 처리하면서 응답 품질이 떨어지는 문제를 겪었다. 작업을 여러 단계로 분리하고 각 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 연결하는 프롬프트 체이닝 방식으로 개선했다.

단일 프롬프트로 복잡한 작업을 처리하려다 보면 응답 품질이 떨어지는 경우가 많았다. 프롬프트 체이닝 기법을 도입해 작업을 단계별로 분리하니 일관성과 정확도가 크게 향상되었다.

AI 기능이 많아지면서 프롬프트 관리가 어려워졌다. 코드처럼 프롬프트도 버전 관리가 필요하다는 판단에 간단한 시스템을 구축했다.

AI 코딩 도구가 일상화되면서 프롬프트 작성 자체가 개발 스킬이 되었다. 단순히 코드 생성을 넘어, 컨텍스트 관리와 명확한 의도 전달이 생산성을 좌우한다는 것을 체감했다.

GPT-4o를 활용한 코드 리뷰 자동화 과정에서 프롬프트 구조 개선을 통해 리뷰 품질을 높인 경험을 정리했다. 컨텍스트 제공 방식과 출력 형식 지정만으로도 실용성이 크게 달라졌다.

GPT-4와 Claude를 활용한 코드 생성 작업에서 프롬프트 구조화를 통해 응답 품질을 크게 개선했다. Few-shot 예시와 명확한 제약 조건 명시가 가장 효과적이었다.

GPT-4를 활용한 코드 리뷰 자동화를 도입했다. 프롬프트 설계에 따라 결과물의 품질이 크게 달라졌고, 몇 가지 패턴을 정리했다.

사용자 입력을 AI가 분류하는 기능을 구현하면서 프롬프트 설계에 따라 응답 품질이 크게 달라지는 것을 확인했다. Few-shot 예시와 구조화된 출력 형식을 적용해 정확도를 40% 이상 개선한 과정을 정리했다.

사내 챗봇 서비스에 GPT-4 API를 통합하면서 응답 품질이 들쑥날쑥했던 문제를 프롬프트 구조화로 해결했다. Few-shot 예시와 역할 지정, 출력 형식 제약을 통해 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.