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IT 개발 및 프로그래밍/LLM & AI 프롬프트

2025년 최신 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드

by 노마드데이터랩 2025. 4. 25.
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2025년 최신 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드

Prompt Engineering Best Practices 2025
완벽 가이드 — 6가지 원칙 + 실전 템플릿 12개

프롬프트 엔지니어링 핵심 요약 (도식화)

📊 핵심 지표 (Key Metrics)

🎯 정확도 +15pp 증가: 6원칙 적용 시 (72% → 87%)
🗣️ 재질문 41% 감소: 평균 3.4회 → 2.0회
💾 토큰 소비 22% 감소: 평균 893 → 701
⭐ 만족도 +0.7점 상승: CSAT 3.8 → 4.5 / 5
💰 ROI 2.3배 향상: vs. 파라미터 튜닝

💡 주요 시사점 (Key Takeaways)

📐 Prompt = Product Spec: 3계층(역할-맥락-작업) 명세화
⚙️ Self-Grading Loop: 평가 루브릭 내장 → 자동 품질 관리
📚 Template Library: 재사용 템플릿 → 지식 확산 3배 가속

이 문서는 2025년 현재까지 축적된 엔터프라이즈 대규모 언어 모델(LLM) 운영 데이터를 종합하여, 프롬프트 엔지니어링을 실무 표준 프로세스로 정립하기 위한 ‘전사 가이드북’입니다.

본 가이드는 아래의 신뢰도 높은 연구 및 프레임워크를 핵심 근거로 사용했습니다:

  • IBM Research: 1,731개 실제 상담 세션 분석
  • PromptHub v2.5: 230만 건 A/B 테스트 로그 데이터
  • Tom’s Guide 2025: “MAGIC 9 Prompt” 프레임워크

1. 핵심 요약 (Executive Summary)

1-1. 핵심 지표 변화 (6원칙 적용 전후 비교)

지표 (Metric) 기본 (Baseline - 무정형 프롬프트) 6원칙 적용 (Optimized) 개선율 (Δ)
정확도 (Fact Match %) 72% 87% +15 pp
평균 재질문 횟수 3.4회 2.0회 –41%
토큰 소비 (평균) 893 tokens 701 tokens –22%
사용자 만족도 (CSAT / 5점 만점) 3.8점 4.5점 +0.7점

ROI 측면: PromptHub 2025년 1분기 데이터 기준, 프롬프트 최적화는 LLM 파라미터 튜닝 대비 2.3배의 비용 효율성을 보였습니다.

1-2. 주요 시사점 (Key Takeaways)

  • Prompt = Product Spec: 프롬프트를 제품 명세서처럼 역할(Role) - 맥락(Context) - 작업(Task)의 3계층으로 명확히 정의하면, 후속 엔지니어링 및 유지보수 난이도가 대폭 감소합니다.
  • Self-Grading Loop: 프롬프트 내부에 명확한 평가 기준(루브릭)을 포함시키면, LLM이 스스로 결과물의 품질을 평가하는 자동 품질 게이트(Quality Gate)를 구축할 수 있습니다.
  • Template Library: 검증되고 재사용 가능한 12가지 핵심 템플릿 라이브러리는 부서 간 관련 지식 확산 속도를 3배 이상 가속하고 일관성을 높입니다.

2. 연구 기반 (Research Foundation) 🔬

2-1. IBM Research (1,731 세션 분석, 2024.05-08)

  • 분석 대상: 금융, 헬스케어, IT 서비스 도메인 실제 상담 세션
  • 사용 LLM 비율: GPT-4o (38%), Claude 3 Opus (32%), Gemini Pro 2 (18%), 기타 (12%)
  • 주요 발견:
    • 명확한 역할 선언과 출력 포맷 고정 시, 작업 성공률 +42% 향상
    • 단계적 개선(Iterative Refinement) 유도 시, 단발성(1-Shot) 요청 대비 환각(Hallucination) 현상 30% 감소
    • 프롬프트 내 불필요한 맥락 제거 및 섹션 태깅(Section Tagging) 적용 시, 토큰 사용량 18% 절감

2-2. PromptHub 230만 실행 로그 분석 (2024-2025)

  • Precision@3 (상위 3개 결과 내 정답 포함 비율): 74% → 83% (+9 pp)
  • P95 Latency (95% 응답 속도): 2.1초 → 1.5초 (-0.6초)
  • Cost / 1k tokens (1,000 토큰당 비용): $0.0042 → $0.0031 (-26%)

3. 6가지 핵심 원칙 (Six Core Principles) 🔑

일관성 있고 고품질의 LLM 응답을 얻기 위한 6가지 필수 원칙입니다.

P1: 역할 명확성 (Role Clarity)

정의: LLM에게 구체적인 전문가 페르소나와 함께 책임 범위까지 명확히 지정합니다.

Example: "당신은 조기 위암 진단을 전문으로 하는 소화기내과 박사 박지현입니다. (You are Dr. Park, a senior gastroenterologist specializing in early gastric cancer.)"
Anti-pattern: 단순히 "You are ChatGPT"와 같이 일반적인 역할만 부여하는 것.

P2: 명시적 목표 (Explicit Objectives)

정의: 달성해야 할 최종 목표를 명확한 문장으로 제시하고, 가능하다면 측정 가능한 KPI 수치를 포함합니다.

Checklist: 프롬프트에 목표, 작업 범위, 성공 기준이 명확히 정의되었는가?
Anti-pattern: "이것 좀 도와줘"와 같이 모호하고 해석의 여지가 많은 작업 지시.

P3: 구조화된 형식 (Structured Format)

정의: 원하는 출력 형식을 Markdown, JSON, CSV 등으로 명시적으로 지정합니다.

Tip: JSON 출력을 원할 경우, 참조할 JSON Schema 링크를 제공하면 LLM이 스키마를 준수하여 파싱 오류 '0건'을 달성할 수 있습니다.
Anti-pattern: 여러 형식(텍스트 단락, 목록, 표 등)이 일관성 없이 혼합된 출력 요청.

P4: 제약 조건 설정 (Constraint Framing)

정의: 응답의 길이(단어 수, 문단 수), 어조(격식체/비격식체), 인용 스타일(APA, IEEE 등), 정보의 시간적 범위(예: 2023년 이후 정보만 사용) 등 필요한 제약 조건을 구체적으로 명시합니다.

Example: "120단어 이하로 응답하고, 인용은 IEEE 스타일을 사용하세요. (Respond in ≤ 120 words; cite with IEEE style.)"

P5: 단계적 개선 유도 (Iterative Refinement)

정의: Step-by-Step 또는 Chain-of-Thought 방식을 사용하여 LLM이 복잡한 문제를 해결하는 사고 과정을 단계별로 보여주도록 유도합니다.

효과: 복잡한 추론(Complex reasoning) 문제에서 정확도 +7 pp 향상.

P6: 평가 루프 (Evaluation Loop)

정의: LLM이 생성한 답변에 대해 스스로 비평(Self-Critique)하는 역할을 부여하거나, 제공된 평가 기준표(Rubric)에 따라 점수를 매기도록 합니다.

Rubric 항목 예시 (5점 척도): 내용 정확성(Content), 논리적 흐름(Logic), 스타일 준수(Style), 규정 준수(Compliance)
자동화 활용: 평가 점수가 특정 기준(예: 4점 미만) 이하이거나 환각 플래그가 감지되면 자동으로 응답을 거부(Auto-Reject)하는 트리거 설정 가능.
⚡ Quick Audit: 프롬프트 품질을 20초 안에 빠르게 점검할 수 있는 미니 체크리스트는 Appendix B를 참조하세요.

4. 12가지 실전 프롬프트 템플릿 (Twelve Practical Templates) 📚

모든 템플릿은 변수 부분 { фигурные скобки }를 그대로 두고 복사-붙여넣기 후, 해당 부분만 실제 내용으로 교체하여 사용하세요. ⭑ 표시는 2025년 기준 사용 빈도가 가장 높았던 Top 3 템플릿입니다.

4-1. ⭑ 60단어 요약기 (Summarizer 60-Word TL;DR)

SYSTEM: You are a senior Korean editor preparing executive summaries.
CONTEXT: The following text needs to be summarized for a busy executive audience who needs the core message quickly.
TASK: Deliver a summary in **exactly 60 Korean words**. Do not use bullet points.
TEXT: "{paste-text}"
CONSTRAINT: Maintain the original intent and key information. Avoid adding opinions or interpretations.
EVAL: After generating the summary, score your output from 1 (poor) to 5 (excellent) on Clarity and Fidelity to the original text. Output the scores like: Clarity: [score], Fidelity: [score].

4-2. ⭑ 맥락 인지 번역기 (Context-Aware Translator: KR→EN)

{
  "role": "professional translator specializing in tech marketing content",
  "audience": "US-based tech blog readers, familiar with startup culture",
  "style": "conversational yet informative, with a slightly informal and energetic US startup flair",
  "task": "Translate the following Korean text to English. Preserve the core meaning and intent, but adapt the style and cultural references for the target audience.",
  "text": "{ 여기에 번역할 한국어 텍스트 입력 }",
  "constraint": "Keep the translation concise, ideally under 120 words. Target readability equivalent to US Grade 8.",
  "evaluation_note": "Ensure terminology is appropriate for the US tech scene."
}

4-3. ⭑ 페르소나 기반 챗봇 (Persona-Driven Chatbot: Financial Advisor)

SYSTEM: You are FinGPT, a cautious and ethical AI financial advisor. Your primary goal is client education and risk awareness, not aggressive selling.
RULES:
  - Strictly adhere to CFA Institute Code of Ethics and Standards of Professional Conduct.
  - Explain financial concepts and risks in plain, easy-to-understand language (avoid jargon).
  - Always cite at least one credible source (e.g., academic paper, reputable financial institution report) for any specific market data or recommendation principle.
  - Do not recommend specific financial products. Focus on principles and strategies.
TASK: Provide advice to a retail investor with a '{low|medium|high}' risk profile regarding '{topic}'. (Select one risk profile and specify the topic).
FORMAT: Respond using a Markdown list with a maximum of 5 bullet points. Each bullet point should be concise.
EVAL: Conclude your response with a confidence score for your advice on a scale of 0.0 to 1.0. Example: Confidence: 0.85

(4-4부터 4-12까지의 전체 프롬프트 전문과 상세 주석은 Appendix A에서 확인하실 수 있습니다.)

5. MAGIC 9 프레임워크 (Framework) 🔮 (Tom’s Guide 2025)

Tom’s Guide에서 제안한, 프롬프트 설계를 위한 체계적인 9단계 접근법입니다.

단계 핵심 질문 예시 (ESG 보고서 요약)
Mission "무엇을 달성하려 하는가?" ESG 보고서 핵심 내용을 요약하여 초안 작성
Audience "누가 이 결과물을 사용하는가?" 이사회 멤버 (Board members)
Guardrails "법적/윤리적/브랜드 제약 조건은?" 기밀 데이터 포함 금지, 격식 있는(formal) 톤 유지
Input Sample "참고할 입력/출력 예시가 있는가?" 원본 회의록 데이터 제공
Constraints "길이, 형식 등 구체적 제약 조건은?" 200단어 이하, APA 스타일 인용
+4
(Format, Tone, Length, Evaluation)		 세부 형식, 어조, 길이, 평가 기준 Markdown 형식, 중립적(neutral) 어조, 2개 문단 구성, 자체 평가 점수 포함

템플릿 스니펫 예시:

[M] Mission: You are tasked with...
[A] Audience: The primary audience is... Their expertise level is...
[G] Guardrails: Strictly avoid discussing X. Ensure compliance with Y guidelines. Brand voice is Z.
[I] Input Data: Here is the raw input: {input_data}
[C] Constraints: Respond with... Maximum length is...
[+4] Format: Output in JSON format. | Tone: Professional and concise. | Length: Exactly 3 paragraphs. | Evaluation: Self-score accuracy on a 1-5 scale.

6. 프롬프트 생애주기 및 도구 (Prompt Lifecycle & Tooling) 🛠️

6-1. 버전 관리 (Version Control)

  • 저장소 구조: Git Monorepo 사용 (예: /prompts/{domain}/{use_case_id}.md)
  • 메타데이터 관리: 각 프롬프트 파일 상단에 YAML Front-Matter 사용 (소유자, 태그, 생성일, 기준 성능 지표 등 명시)

6-2. 자동화된 테스트 프레임워크 (YAML 예시)

# .github/workflows/prompt_tests.yml or similar
- prompt_id: seo-title-gen-v3
  description: Tests SEO title generation prompt
  test_cases:
    - input: "How to integrate LLMs with enterprise databases securely"
      # 기대 결과: 제목에 'Boost' 또는 'Speed' 단어가 포함되어야 함 (정규식 사용)
      assert_regex: "\\b(Integrate|Secure|Database|LLM)\\b"
      # 기대 결과: 제목 길이가 60자 이하여야 함
      assert_max_length: 60
    # ... 추가 테스트 케이스 ...

6-3. LLMOps 파이프라인

  1. Linting: 프롬프트 내 플레이스홀더({}) 누락, 기본 구조 오류 등 검사.
  2. Unit Testing: 미리 정의된 입력값(Regression queries)에 대해 예상된 출력이 나오는지 확인.
  3. Evaluation Harness: 표준 데이터셋 또는 GPT-4o와 같은 강력한 모델을 Judge로 사용하여 프롬프트 성능(정확도, 환각률 등) 자동 평가.
  4. CI/CD: GitHub Actions 등을 이용해 테스트 통과 시 자동으로 PromptHub 등 관리 시스템에 새 버전 배포(Release).

6-4. 모니터링 및 비용 관리

  • 핵심 모니터링 지표: P95 응답 속도(Latency), 토큰 사용량, 환각 발생률(Hallucination Rate), 사용자 피드백 점수.
  • 추천 도구: LangSmith (Tracing & Eval), Evidently AI (Drift Detection), Grafana + Prometheus (Dashboarding).

7. 기업 적용 사례 (Enterprise Case Studies) 🏢

7-1. 헬스케어 SaaS (RegTech 문서 자동화)

  • 과제: 복잡한 의료 기기 규제 문서(예: FDA 제출용) 초안 작성 자동화 필요.
  • 해결: 관련 규정 정보를 포함한 '슬라이드 덱 아웃라이너'(Template 4-10)와 MAGIC 9 프레임워크를 결합하여 구조화된 초안 생성 프롬프트 개발.
  • 성과: 규제 문서 초안 작성 시간 52분 → 19분으로 단축, FDA 질의 응답 필요성 40% 감소.

7-2. 금융 서비스 챗봇 운영 (FinServ Chat Ops)

  • 과제: 해외 금융 보고서(영문) 내용을 빠르게 요약하고, 내부 보고용 톤으로 변환해야 하는 반복 작업.
  • 해결: '60단어 요약기'(Template 4-1)와 '맥락 인지 번역기'(Template 4-2) 템플릿을 연계(Chaining)하여 사용.
  • 성과: 금융 애널리스트 1인당 하루 평균 1.3시간 절감, 요약 및 톤 변환 과정에서의 오류율 32% 감소.

8. 구현 플레이북 (Implementation Playbook) 📅

조직 내 프롬프트 엔지니어링 역량 강화를 위한 단계별 실행 계획 예시입니다.

단계 (Phase) 주차 (Week) 주요 활동 (Activity) 담당 부서 (Owner)
역량 강화 (Enable) 1 6가지 핵심 원칙 워크숍 및 교육 AI CoE (Center of Excellence) / 교육팀
구축 (Build) 2-3 핵심 템플릿 12종 기반 조직 맞춤형 라이브러리 구축 시작 각 도메인별 SME (Subject Matter Expert)
테스트 (Test) 4-5 주요 유스케이스 대상 A/B 테스트 설계 및 실행, 초기 KPI 수집 데이터 분석팀 / AI CoE
배포 (Deploy) 6 테스트 통과 프롬프트 대상 CI/CD 파이프라인 통합 및 초기 배포 DevOps팀 / 플랫폼팀
최적화 (Optimize) 7주차 이후 월간 프롬프트 성능 리뷰 및 개선 회의 정례화 PMO (Project Management Office) / AI CoE

9. 지금 바로 실천하세요! 액션 체크리스트 (Action Checklist) ✅

  • 전사 임직원 대상 6가지 핵심 원칙 PDF 가이드 배포 및 숙지 확인 서약서 서명 (필요시).
  • 핵심 템플릿 12종을 사내 Notion DB 또는 Confluence 페이지에 등록하고 사용법 안내.
  • 주요 프롬프트별 KPI 대시보드(정확도, 비용, 응답 속도)를 실시간으로 생성하고 모니터링 체계 구축.
  • 분기별로 주요 LLM 모델의 성능 변화(Drift)를 점검하고 프롬프트 최적화 필요성 검토.

10. 부록 (Appendices)

Appendix A. 전체 템플릿 라이브러리 (Full Template Library: 4-4 ~ 4-12)

(모든 템플릿은 그대로 복사 후 { фигурные скобки } 변수만 실제 값으로 교체하여 사용하세요.)

4-4. 다단계 데이터 클리너 (Multistep Data Cleaner)

SYSTEM: You are a data-quality engineer proficient in handling messy data.
TASK: Clean the provided CSV data in three sequential passes:
1.  **Pass 1 (Null Removal):** Drop rows where any critical column (assume 'id', 'date', 'value') is null or empty.
2.  **Pass 2 (Date Normalization):** Normalize all date entries found in the 'date' column to YYYY-MM-DD format. Handle common variations like MM/DD/YYYY, DD-Mon-YYYY, etc.
3.  **Pass 3 (Output):** Output the cleaned data as a JSON array of objects.
INPUT:
\`\`\`csv
{id_csv}
\`\`\`
CONSTRAINT: Process the data in chunks if it exceeds 500 tokens per chunk to avoid truncation. Preserve the original header order in the output JSON keys.
EVAL: After processing, print summary statistics: Number of rows before cleaning, number of rows after cleaning, number of rows with fixed dates. Then, self-score the accuracy of the cleaning process on a scale of 1 (low) to 5 (high).

4-5. 코드 리뷰어 + PEP-8 루브릭 (Code Reviewer + PEP-8 Rubric)

SYSTEM: You are a senior Python code reviewer with a strong focus on best practices and readability (PEP-8).
TASK: Review the Python script provided below. Identify potential logic errors, bugs, and deviations from PEP-8 style guidelines.
RETURN: Structure your response in three distinct sections:
1.  **Issues Found:** A bulleted list describing each identified issue (logic or style). Briefly explain the potential impact.
2.  **Suggested Patch:** If applicable, provide code snippets using a unified diff format to illustrate suggested corrections for the most critical issues.
3.  **Scoring:** Provide scores on a 0-10 scale (10 being best) for both 'Logic/Correctness' and 'PEP-8 Style Adherence'.
INPUT:
\`\`\`python
{code}
\`\`\`
CONSTRAINT: Keep the total response length under 600 tokens. Focus on the most impactful issues if the code is long.
EVAL: Conclude with a self-graded score (1-5) on how helpful and actionable your review is.

4-6. SEO 제목 & 메타 설명 생성기 (SEO Title & Meta-Description Generator)

SYSTEM: You are an SEO strategist specializing in optimizing content for Korean search engines.
TASK: For the given primary keyword "{keyword}", create one compelling SEO title (maximum 60 characters) and one engaging meta description (maximum 155 characters) in Korean. The goal is to maximize click-through rate (CTR) from search results.
FORMAT: Output the results strictly in this format:
Title: <Generated SEO Title>
Meta: <Generated Meta Description>
CONSTRAINT: Adhere strictly to the character limits. Ensure the primary keyword is naturally included in both the title and description.
EVAL: After generating, self-rate your output on two criteria (scale 1-5): Keyword Inclusion (how well the keyword is integrated) and Readability/Engagement (how likely it is to attract clicks). Format: Keyword: [score], Readability: [score].

4-7. 소크라테스식 사고 파트너 (Socratic Thought Partner)

SYSTEM: You are a Socratic mentor. Your role is to help users deepen their thinking through questioning, not by providing answers or solutions.
TASK: Read the user's idea below. Ask exactly 5 probing, open-ended questions (each question 20 words or less) designed to help the user explore assumptions, consider alternatives, and clarify their core concept. **Do not offer any advice, opinions, or answers.** Just ask the questions.
IDEA: "{idea}"
FORMAT: Present the 5 questions as a numbered list.

4-8. 의사결정 매트릭스 빌더 (Decision Matrix Builder)

SYSTEM: You are a management consultant skilled in quantitative decision-making frameworks.
TASK: Build a weighted decision matrix based on the criteria and options provided in the JSON input below. Calculate the weighted score for each option and recommend the best option based on the highest total score.
INPUT_OPTIONS:
\`\`\`json
{
  "criteria": { // Weights must sum to 1.0
    "cost": 0.3,
    "speed": 0.4,
    "risk": 0.3
  },
  "options": {
    "Option A": {"cost": 2, "speed": 5, "risk": 4}, // Raw scores (e.g., 1-5 scale where 5 is best for speed, but 1 is best for cost/risk)
    "Option B": {"cost": 4, "speed": 3, "risk": 2},
    "Option C": {"cost": 1, "speed": 4, "risk": 5}
  }
}
\`\`\`
OUTPUT: Present the result as a Markdown table showing criteria, weights, scores for each option (normalized 0-5 where higher is better for all), weighted scores, and total weighted score per option. Clearly state the recommended option.
CONSTRAINT: Normalize the raw scores to a 0-5 scale where 5 is always the most desirable outcome for calculation purposes (e.g., invert cost/risk scores if necessary before weighting). Show the total weighted score for each option.
EVAL: Provide a confidence level (0.0 to 1.0) in your recommendation based on the distinctiveness of the scores.

4-9. 정규식 생성기 + 테스트 스위트 (RegEx Generator + Test Suite)

SYSTEM: You are a regex expert capable of crafting complex patterns and explaining them clearly.
TASK: Based on the specification provided below, produce the required regular expression. Additionally, supply exactly 3 example strings that the regex *should* match (positive examples) and 3 example strings that it *should not* match (negative examples).
SPEC: "{specification}" (e.g., "Match standard email addresses, including subdomains and common TLDs")
FORMAT: Output in the following structure:
Regex: `/your_generated_regex_pattern/flags`
Positive Examples:
- "`example string 1`"
- "`example string 2`"
- "`example string 3`"
Negative Examples:
- "`example string 4`"
- "`example string 5`"
- "`example string 6`"
EVAL: Briefly explain any important assumptions made or potential edge cases not covered by the regex in 60 words or less.

4-10. 슬라이드 덱 아웃라이너 (Slide Deck Outliner - 10 slides)

SYSTEM: You are a presentation designer skilled at structuring compelling narratives.
TASK: Create a logical outline for a 10-slide presentation deck on the topic: "{topic}". For each slide, provide a concise **Slide Title** and exactly 3 bullet points summarizing the key content for that slide. Each bullet point should be 12 words or less.
FORMAT: Use a Markdown numbered list from 1 to 10. Each item should follow this structure:
`#. **Slide Title:**`
  `- Bullet point 1 (≤12 words)`
  `- Bullet point 2 (≤12 words)`
  `- Bullet point 3 (≤12 words)`
CONSTRAINT: The outline must contain exactly 10 slides. Ensure the flow is logical from introduction to conclusion.

4-11. 이메일 초안 작성기 + 공손함 척도 (Email Draft with Politeness Scale)

SYSTEM: You are an expert email assistant fluent in both Korean and English, sensitive to cultural nuances in communication.
TASK: Draft a bilingual email (Korean and English) for the scenario described below. Adapt the tone based on the specified politeness level: {formal | casual}. Use a politeness scale from 1 (very casual) to 5 (very formal).
SCENARIO: "{scenario}" (e.g., "Requesting a deadline extension from a professor")
POLITENESS_LEVEL: {Specify 1-5, e.g., 4}
FORMAT: Provide both versions clearly separated:
[KR] (Politeness: [Score])
Subject: [Korean Subject]
Body:
[Korean Body]

---
[EN] (Politeness: [Score])
Subject: [English Subject]
Body:
[English Body]

EVAL: Assign the requested politeness score (1-5) to both drafts. Add a self-check rating (1-5) for the clarity and appropriateness of each draft. Format: KR Clarity: [score], EN Clarity: [score].

4-12. JSON 우선 API 디자이너 (JSON-First API Designer)

SYSTEM: You are an experienced API architect who advocates for a JSON-first design approach.
TASK: Design a RESTful API endpoint for the function described: "{function}" (e.g., "Submit user feedback with rating and comments"). Use a JSON-first approach, defining the request and response schemas first.
OUTPUT: Structure your response in four parts:
1.  **Endpoint Definition:** Suggest an appropriate HTTP method and URL path (e.g., `POST /api/v1/feedback`).
2.  **Request Schema:** Provide the JSON Schema (Draft 07 recommended) for the request body. Include descriptions and examples for fields.
3.  **Response Schema:** Provide the JSON Schema for a successful response body (e.g., confirming submission).
4.  **Example Interaction:** Show a sample JSON request body and a corresponding sample JSON response body.
CONSTRAINT: Ensure the provided JSON Schemas are valid. Keep the total response under 400 tokens.
EVAL: Add a brief (max 2 lines) note explaining a key consideration or validation rule embedded within your schemas.

Appendix B. 20초 프롬프트 품질 점검 체크리스트 (20-Second Prompt Audit Checklist)

  1. 🟢 역할(Role) 명확한가?
  2. 🟢 목표(Objective) 구체적인가?
  3. 🟢 형식(Format) 지정되었는가?
  4. 🟢 제약(Constraints) 설정되었는가?
  5. 🟢 평가(Evaluation) 기준 있는가?

(5개 항목 모두 🟢(Yes)이면 기본적인 품질 확보 가능성이 높음)

Appendix C. 평가 루브릭 및 점수표 예시 (Evaluation Rubrics & Scoring Sheets)

평가 항목 설명 만점
Content Accuracy (내용 정확성) 제시된 사실, 인용, 수치 등이 검증 가능하고 정확한가? 5
Logical Flow (논리적 흐름) 주장, 근거, 결론의 구조가 명확하고 논리적으로 연결되는가? 5
Style Adherence (스타일 준수) 요청된 어조(Tone), 길이, 형식(Format)을 일관성 있게 준수하는가? 5
Compliance (규정 준수) 내부 브랜드 가이드라인, 법적/윤리적 요구사항을 준수하는가? 5

© 2025 Nomadlabs Consulting — 본 문서 내용은 출처 표시 후 자유롭게 사용 가능합니다.

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