답변을 바꾸는
짧고 구체적인 요청.

입력에 목적·대상·자료·형식을 넣으면 원하는 결과를 정의하기 쉬워진다. 이 자체로 정답이 보장되지는 않는다.

이럴 때 모든 작업의 출발점

기억할 점 자료가 없으면 필요한 사실은 여전히 알 수 없다.

목적, 대상, 제공 자료, 결과물 형식과 제약을 기준으로 작성해줘. 제공하지 않은 사실을 만들지 마.

요청의 목적과 빠진 조건을 정리하는 실무 방식으로 유용하다. 이 책에서는 질문 설계라는 제한된 의미로 사용한다.

이럴 때 하고 싶은 일은 있지만 요청을 쓰기 막막할 때

기억할 점 AI가 목적이나 대상을 임의로 바꾸지 않게 원래 의도를 유지하도록 한다. 연구의 메타프롬프팅 구조와 동일하다고 주장하지 않는다.

내 의도를 바꾸지 말고 목적·대상·결과물·제약을 정리해 더 명확한 요청으로 다듬어줘. 결과를 크게 바꿀 정보가 빠진 경우에만 최대 3개 질문해. 충분하면 다듬은 요청을 한 줄로 밝히고 작업해줘.

누락, 모순, 분량 위반처럼 확인할 기준을 주면 초안 검토에 활용할 수 있다.

이럴 때 초안은 있지만 무엇을 고칠지 모를 때

기억할 점 자기평가를 외부 사실 검증으로 해석하지 않는다. 다른 관점 역할을 주어도 독립된 전문가의 검증은 아니다.

초안을 정확성·요구사항 충족·실용성·명료성으로 점검해줘. 실제 문장을 근거로 중요한 결함을 최대 3개 찾아줘. 결함이 없으면 억지로 만들지 마. 자료가 없어 판단할 수 없는 부분은 확인 필요로 구분해.

초안→구체적인 피드백→수정 절차는 여러 과제에서 개선 가능성이 보고되었다.

이럴 때 초안에 수정할 지점이 확인되었을 때

기억할 점 무조건 반복하면 더 좋아진다고 보장할 수 없다. 한 번 개선한 뒤 실제 결함이 남았는지 확인한다.

확인된 결함을 반영해 한 차례 수정해줘. 원래 의도와 잘된 부분을 유지하고 표현만 바꾸거나 분량만 늘리지 마. 추가 확인이 필요한 사실은 임의로 확정하지 마.

기획→초안→검토처럼 작업을 나누고 각 단계의 산출물을 정하면 진행을 관리하기 쉽다.

이럴 때 기획서, 교안, 영상처럼 여러 산출물이 연결될 때

기억할 점 추론형 모델에 생각 과정을 길게 설명하라고 요구하는 것과 구분한다. 간단한 작업까지 매번 멈출 필요는 없다.

작업을 3~5단계로 나누고 각 단계의 산출물과 완료 기준을 제시해줘. 필요한 단계를 순서대로 수행하되 내부 사고과정 대신 주요 판단 근거와 결과를 간결하게 보여줘.

답변의 정보 순서와 가독성을 조절하는 방식이다. 정확성 향상 자체가 검증된 기법으로 소개하지 않는다.

이럴 때 보고, 제안, 비교, 공지처럼 판단을 빨리 해야 할 때

기억할 점 불확실한 결론을 단정적으로 만들지 않도록 조건과 한계도 함께 표시한다.

최종 답변은 결론을 먼저 제시하고, 핵심 근거와 실행 방법을 이어서 써줘. 불확실한 부분이나 필요한 조건도 결론 가까이에 밝혀줘.

중요한 사실은 원자료, 공식 출처, 계산 또는 실제 실행 결과와 대조한다.

이럴 때 최신 정보, 수치, 정책, 제품 사양 또는 사실 주장이 들어갈 때

기억할 점 검색 기능이 없는 도구는 최신 출처를 확인했다고 말할 수 없다. 확인하지 못했다는 표시가 필요하다.

중요한 사실과 수치는 제공 자료 또는 확인 가능한 공식 출처와 대조해줘. 검색할 수 있으면 출처와 확인 날짜를 적고, 검색하거나 검증할 수 없으면 확인하지 못했다고 밝혀줘. 출처를 만들어내지 마.