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프롬프트를 실증 기반 기법으로 분석하고 개선합니다. Few-shot, CoT, XML 구조화, Context Engineering 등 검증된 기법을 적용하여 프롬프트 품질을 높입니다. 프롬프트 개선, prompt 리뷰, 프롬프트 최적화, 프롬프팅 개선 요청 시 사용.
npx skill4agent add khw1031/ai-library prompt-improver| # | 체크포인트 | 핵심 질문 | 효과 |
|---|---|---|---|
| 1 | 명시성 | 용도/대상/출력형식이 구체적인가? | 가장 중요한 단일 원칙 |
| 2 | Few-shot 예시 | 입출력 예시가 있는가? (3개 최적) | +50% 성능 향상 |
| 3 | Chain-of-Thought | 복잡한 작업에 사고 단계를 제시하는가? | +40%p (수학 기준) |
| 4 | XML 구조화 | 의미적 태그로 섹션이 분리되어 있는가? | 유의미한 개선 |
| 5 | Context Engineering | 필요한 맥락이 직접 제공되는가? 불필요한 정보는 없는가? | Context > Persona |
| 6 | 제약 조건 | 출력 범위가 명확히 한정되어 있는가? | 일관적 개선 |
| 7 | 환각 방지 | 불확실한 경우 탈출구가 있는가? | 정확도 향상 |
<example><thinking><answer><instructions><context><constraints><output_format>## 진단 결과
| 체크포인트 | 상태 | 비고 |
|-----------|------|------|
| 명시성 | ✅/⚠️/➖ | 한 줄 설명 |
| ... | ... | ... |
## 주요 개선 사항
- [적용한 기법과 이유를 bullet으로 나열]
## 개선된 프롬프트
[개선된 전체 프롬프트]
## 변경 요약
[Before/After 핵심 차이를 간결하게]| 기법 | 이유 |
|---|---|
| 기본 역할 프롬프팅 ("You are an expert...") | 프론티어 모델의 기본 능력이 이미 충분 |
| 수동 CoT ("think step by step") | 추론 모델이 이미 내부적으로 수행 |
| Anti-laziness 프롬프팅 | 최신 모델에서 과잉 트리거 유발 |
| 정교한 구조적 트릭/템플릿 | 모델이 자연어를 충분히 잘 이해 |