출력 품질 향상을 위한 최고의 /AI 프롬프트 기법

제품 출시 이메일 초안 작성이나 경쟁사 분석을 위해 /AI에 요청했지만 결과물이 평범하고 일반적입니다. 그래서 문장을 수정하고 맥락을 더 추가해 다시 시도합니다. 그래도 여전히 만족스럽지 않네요. 😕

AI의 성능은 프롬프트의 질에 달려 있기 때문입니다.

일반적인 답변과 진정한 사고 파트너의 차이는 질문 방식에 달려 있습니다.

이 가이드는 실용적인 AI 프롬프팅 기법을 단계별로 안내하며, 콘텐츠, 제품, 운영 팀이 이를 활용해 더 날카롭고 미묘한 응답을 얻는 방법을 제시합니다.

프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요?

프롬프트 엔지니어링은 AI 도구, 특히 GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)으로부터 원하는 출력을 얻기 위해 명확하고 구체적인 지시를 제공하는 실천 방법입니다.

이 모델들은 자연어 처리를 통해 사용자의 지시를 해석합니다. 즉, 사용자의 표현이 명확할수록 AI 응답의 모양도 향상됩니다.

이는 마치 한 번도 가본 적 없는 사람에게 길을 안내하는 것과 비슷합니다. ‘북쪽으로 가면 찾을 수 있을 거예요’라고 말하고 그들이 도착하기를 바랄 수도 있습니다. 아니면, 그들이 찾아야 할 거리 이름, 랜드마크, 정확한 집 번호(house number)를 알려줄 수도 있습니다.

프롬프트 엔지니어링 측면에서 이는 다음과 같습니다:

여기 소개된 모든 기법은 내장형 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain에서 실제 적용 사례를 보여드립니다.*

핵심 AI 프롬프트 기법 (예시 포함)

효과적인 프롬프트 엔지니어링은 예술과 과학의 결합입니다. 예술적 측면은 오직 연습을 통해서만 숙달할 수 있지만, 과학적 측면(즉, 기술)을 배우려면 아래로 스크롤하여 AI에게 질문하는 방법을 알아보세요 👇

제로샷 프롬프트링

제로샷 프롬프팅은 프롬프트 엔지니어링에서 가장 간단한 기법입니다. AI에게 작업을 수행하도록 직접 프롬프트를 제공하지만, 수행 방법에 대한 예시는 제공하지 않습니다.

현대적인 대규모 언어 모델은 다양한 언어 패턴, 추론 및 지식으로 훈련되기 때문에 명시적인 예시 없이도 특정 작업을 독립적으로 수행할 수 있습니다(이를 제로샷 학습이라고 합니다).

예시: ClickUp Brain에 제공한 이 프롬프트를 살펴보세요:

AI가 재치 있는 광고 문구의 예시를 보여주지 않았음에도 즉시 광고 문구를 생성한 것을 보셨나요? 바로 제로샷 프롬프팅이 일한 것입니다.

2. 소량 데이터 프롬프트

"원조 프롬프트 엔지니어"로 알려진 샌더 슐호프는 분류 정확도를 측정하는 통제된 테스트에서 프루샷 프롬프팅 기법이 정확도를 0%에서 90%까지 향상시킬 수 있다고 강조합니다.

제로샷과 달리, 피우샷 프롬프트는 유사한 작업을 완료하도록 요청하기 전에 AI에 예시를 제공해야 합니다. 이러한 '샷'은 모델이 기대되는 답변을 제공하기 위해 따라야 할 형식이나 논리를 보여줍니다.

인스턴스, AI가 소셜 미디어 댓글을 감정 분석을 위해 분류하도록 하려면, 단순히 '감정을 분석하라'고 요청하기보다 먼저 다음과 같이 라벨된 예시를 통해 AI를 안내할 수 있습니다:

위에서 볼 수 있듯이, 예시들은 AI 시스템이 고객 피드백을 어떻게 라벨링해야 하는지 이해하도록 돕는 지침 역할을 했습니다.

3. 사고의 사슬(COT) 프롬프트

사유 과정 프롬프트 기법에서는 기본적으로 /AI에게 이렇게 말합니다: ‘단순히 답만 주지 마세요. 그 답에 도달한 과정을 설명해 주세요.’

생산성 앱의 새 기능인 '작업 우선순위 지정'을 알리는 이메일 제목을 작성한다고 가정해 보겠습니다. 관련성 높은 이메일 제목을 생성하기 위해 사고의 사슬 프롬프팅을 활용하는 방법은 다음과 같습니다:

AI에게 복잡한 추론 과정을 설명하도록 요청하면, AI가 이메일 제목을 구상할 때 따랐던 단계를 살펴보고, 정확히 어디서 AI가 오류를 범했는지 파악할 수 있습니다.

이렇게 하면 최종 답변에 대한 신뢰도가 높아질 뿐만 아니라, 재프롬프트가 필요할 때 더 명확한 지시사항으로 재시도할 수 있습니다.

4. 자기 일관성

AI에 질문을 하면 일반적으로 하나의 추론 경로를 따라 가장 가능성이 높은 답변을 제공합니다. 하지만 그 경로가 최선이 아닐 때는 어떻게 해야 할까요?

바로 이것이 자기일관성 프롬프팅이 해결하는 부분입니다. 이 기법에서는 AI에게 여러 추론 경로를 생성하도록 요청하여 가장 신뢰할 수 있고 관련성 높은 경로를 선택합니다.

이해를 돕기 위해 동일한 이메일 제목 예시를 사용해 보겠습니다. CoT에서 했던 것처럼 /AI에게 제목을 생성하고 그 과정을 설명해 달라고 요청하는 대신, 여러 제목을 한 번에 생성하고 가장 적합한 옵션을 식별하도록 요청했습니다:

지시 시, AI는 생성된 여러 옵션을 비교하여 가장 강력한 것을 선택할 수 있습니다.

5. 생각의 나무

여러 개의 완료된 답변을 생성한 후 하나를 선택하는 대신, '생각의 나무(Tree of Thoughts)' 프롬프팅은 AI가 문제를 단계별로 분해하도록 강제합니다. 각 단계에서 AI는 가능성을 생성하고 평가하여 최적의 해법을 찾은 후 응답을 생성합니다.

복잡하게 들리나요? 프롬프트를 약간 수정하여 이메일 제목 예시를 다시 살펴보겠습니다.

여기서 우리는 /AI 시스템에 제약 조건을 고려하고, 프로세스를 정의하며, 심지어 출력 형식까지 지정하도록 요청했습니다.

6. 프롬프트 체이닝

이 프롬프트 엔지니어링 기법에서는 작업을 논리적 순서를 가진 더 작은 하위 작업으로 분할하여 반복적 프로세스를 만듭니다. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 하며, 한 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 사용됩니다.

이메일 제목 예시를 (마지막으로 한 번 더) 살펴보고 프롬프트 체이닝이 출력에 어떤 영향을 미치는지 확인해 보겠습니다. 먼저 AI에게 대상 고객층을 식별하도록 요청합니다:

프롬프트를 연결함으로써, 기본적으로 수동으로 수행할 것과 동일한 과정을 AI가 따르도록 안내하는 것입니다:

키 혜택 추출 ➡️ 메시징 각도 생성 ➡️ 제목 작성 ➡️ 최적의 옵션 선택

7. 자동 프롬프트 엔지니어(APE)

APE는 대규모 언어 모델이 동일한 AI 모델에 최적화된 새로운 프롬프트를 생성하고 개선하는 고급 기법입니다. 이는 마치 AI가 "원하는 바를 말해 주면, 이상적인 답변을 얻을 수 있는 최적의 질문 방식을 찾아내겠다"고 말하는 것과 같습니다.

APE 프롬프팅 기법에서는 /AI에게 다음과 같이 요청합니다:

예시: SaaS 제품에 '맞춤형 대시보드'라는 신규 기능을 출시할 준비를 하고 있다고 가정해 보겠습니다. 팀을 위한 설득력 있는 메시징 가이드를 만들고 싶지만, 독자들에게 공감을 불러일으킬 수 있는 방식으로 메시지를 표현하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이러한 경우, /AI에게 스스로에 대한 상세한 프롬프트를 생성하도록 요청할 수 있습니다:

그러면 AI가 고품질 메시징 가이드를 생성하기 위해 수정하고 실행할 수 있는 프롬프트 목록을 제공할 것입니다:

대규모 언어 모델은 인간 수준의 프롬프트 엔지니어라는 제목의 연구 논문에 따르면, "APE로 설계된 프롬프트를 표준 컨텍스트 학습 프롬프트 앞에 단순히 추가함으로써 모델을 진실성 및/또는 정보성 방향으로 유도하고, 소량 학습 성능을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다."

8. ReACT

'ReAct'는 노트북에 커피를 쏟았을 때 하는 행동처럼 들리지만, 프롬프트 엔지니어링에서는 '추론(Reason) + 실행(Act)'의 약어입니다. 이는 AI 모델이 사고(추론)와 실행(행동)을 번갈아 가며 수행하는 또 다른 고급 프롬프트 기법입니다.

즉시 최종 답변을 제공하는 대신, AI에게 다음과 같이 프롬프트합니다:

이 과정은 AI가 확신을 가지고 충분히 지원된 답변에 도달할 때까지 반복됩니다.

예를 들어, 새로운 '대시보드' 기능을 출시할 플랜이며 경쟁사가 유사한 기능에 대해 자사 웹사이트에서 어떤 내용을 전달하는지 파악하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 이 예시에서는 우리가 귀사의 경쟁사이며, 귀사가 ClickUp 대시보드에 대한 상세 정보를 알고 싶어 한다고 가정합니다.

ReACT를 사용하면 프롬프트를 다음과 같이 구성할 수 있습니다:

이 프롬프트는 논리적이고 단계별 프로세스를 통해 AI를 안내하며 주제를 벗어나지 않습니다. 이제 AI가 이 프롬프트에 어떻게 응답했는지 살펴보겠습니다:

9. 지식 프롬프트 생성

AI가 먼저 지식 체계를 명시적으로 수집하거나 구축하기 위해 일시 정지할 때, 더 정확하고 일관된 결과를 내는 경향이 있습니다.

이것이 '지식 생성 프롬팅(Generate Knowledge Prompting)'의 핵심 원리입니다. /AI에 여러 프롬프트를 제공하여 먼저 관련 사실을 도출하게 한 후, 이를 활용해 적절한 응답을 생성하도록 하는 방식입니다.

혼란스러우신가요?

다음 예시를 고려해 보세요: 프리랜서를 위한 새로운 프로젝트 관리 tool을 출시합니다. 마케팅 전략을 수립해야 하지만, 메시지가 공감을 얻도록 어떤 문제점을 집중해야 할지 확신이 서지 않습니다.

지식 생성 프롬프팅을 활용하면 먼저 AI에게 목표의 목표 고객의 좌절감에 관한 관련 인사이트 목록을 제공하도록 지시할 수 있습니다:

이렇게 생성된 통찰력을 다음 프롬프트의 입력값으로 활용하면, /AI가 이상적인 마케팅 전략을 제안하도록 유도할 수 있습니다:

따라서 최종 결과물은 투명하고 구체적인 논리에 기반하여 구축됩니다.

10. 능동적 프롬프트

능동적 프롬프트는 /AI를 능동적인 학습자로 전환하는 기술입니다.

AI가 학습해야 할 예시(또는 샷)를 추측하는 대신, 다양한 예시 세트를 제공하세요. 그러면 AI가 가장 어렵거나 모호한 사례를 스스로 식별합니다. 이후 AI는 자체 훈련을 위해 해당 특정 사례에 대해서만 정답을 제공해 달라고 요청할 것입니다.

이것을 쉽게 이해하려면, 영업 팀이 신제품 기능에 대한 고객의 일반적인 목표를 처리하는 데 도움이 될 프레임워크를 만들고 싶다고 상상해 보세요.

이미 고객 피드백과 오브젝트 목록을 보유하고 있으며, 영업 팀이 재사용할 수 있는 효과적이고 브랜드 정체성에 부합하는 응답을 작성하도록 /AI를 훈련시키고자 합니다.

다양한 사용 사례를 위한 프롬프트

프롬프트 엔지니어링 기술을 활용할 준비가 되셨나요?

일 현장에서 즉시 적용할 수 있는 일반적인 프롬프트 엔지니어링 예시를 살펴보겠습니다.

콘텐츠 팀을 위한

콘텐츠 분야에서 일한다면, 당신은 기본적으로 창의적인 조립 라인을 운영하고 있는 셈입니다. 지루할 수 있지만, 효과적인 프롬프트를 만드는 방법을 안다면 이야기가 달라집니다.

1. 프롬프트 체이닝을 활용한 블로그 개요 작성

AI에게 '[주제]에 대한 블로그 개요를 작성해줘'라고 지시하는 대신, 이 과정을 하위 단계로 나누어 순차적으로 수행하세요:

2. 소량 데이터 프롬프트 엔지니어링을 통한 메타데이터 생성

기존 글에서 메타 제목과 메타 설명 3~4개를 추출하여 AI가 메타 설명을 작성하도록 훈련시키는 예시 또는 '샷'으로 활용하세요.

3. 생성형 AI 기법을 활용한 블로그 SEO 최적화

검색 엔진 최적화를 원하는 저조한 블로그 콘텐츠가 있다면, AI에 입력하여 모델이 간과했을 수 있는 키워드를 '추출'하도록 요청하세요. AI가 이 목록(즉, 생성된 지식)을 생성하면, 생성된 지식을 텍스트에 자연스럽게 통합하도록 지시할 수 있습니다.

적절한 프롬프트는 훌륭한 블로그나 소셜 미디어 게시물을 만드는 데 도움이 되지만, 콘텐츠를 생성하고 게시자를 위해 편집/형식하기 위해 tools 간 전환하는 것은 여전히 번거롭습니다. ClickUp이 이를 해결할 스마트한 방법을 제공합니다.

ClickUp Docs를 사용하여 콘텐츠를 작성할 수 있으며, 여기에는 ClickUp Brain용 내장 확장 기능이 포함되어 있습니다.

이를 통해 문서 내에서 AI에 프롬프트를 제공하고, 콘텐츠를 다듬으며, 시각 자료(이미지, 테이블, 인포그래픽, GIF)로 형식할 수 있습니다.

흐름을 끊지 않고 아이디어를 계속 발전시키세요. ClickUp Brain MAX는 문서 내에서 직접 생각을 포착하고 다듬을 수 있게 도와줍니다. 순간적인 영감을 체계적인 개요나 다음 단계로 전환하세요. 타이핑이 속도를 늦출 때는 음성 텍스트 기능을 활용하세요 . 아이디어를 말하기만 하면 즉시 페이지에 표시되어 브레인스토밍을 빠르고 원활하게 진행할 수 있습니다.

이를 통해 아이디어를 포착하거나 개요를 구상하거나 콘텐츠 프롬프트를 실시간으로 작성하는 데 흐름을 끊지 않고 손쉽게 진행할 수 있습니다. 초안이 완성되면 프롬프트 체이닝, 퓨샷 프롬프팅 또는 배운 다른 기법을 활용해 다듬어 나가면 됩니다.

제품 및 개발 팀을 위한

새로운 기능을 출시하거나 버그를 수정하기 위해 /AI와 계속해서 주고받는 것은 인생에서 정말 필요한 도움이 아닙니다. 프롬프트 엔지니어링은 그 과정을 훨씬 덜 지치게 만들 수 있습니다:

프롬프트 체이닝을 활용한 기능 사양 설명

프롬프트 체이닝을 활용하면 기능 사양서를 단계별로 작성할 수 있어 개발자가 혼란 없이 이를 기반으로 구축할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

2. 제로샷 프롬프트 엔지니어링으로 피드백을 개발 작업으로 전환하기

고객 피드백을 복사하여 붙여넣기만 하면, AI가 명확한 제목과 설명이 포함된 개발자 작업으로 변환해 줍니다:

3. 소량 프롬프트를 활용한 테스트 케이스 작성

잘 작성된 테스트 케이스 4~5개를 예시로 제공하여 AI 모델이 즉시 귀하의 스타일을 학습하고 원하는 테스트 케이스를 생성하도록 하십시오:

AI 지원 작업을 위해 여전히 여러 tools를 사용하고 있다면, 특히 제품 또는 소프트웨어 개발 분야에서 일하는 경우 ClickUp Brain 하나면 충분합니다.

이 기능은 작업 내에서 직접 버그 보고서의 간결한 요약본을 생성하는 데 도움이 됩니다. 할당받은 버그 작업을 열고 AI 요약 버튼을 클릭한 후, AI가 핵심 문제와 필요한 조치 단계를 강조한 간략한 요약본을 생성할 때까지 몇 초간 기다리기만 하면 됩니다.

마찬가지로 ClickUp Brain을 활용하여 사용자 스토리, 기능, 버그 수정에 대한 명확한 승인 기준을 작성할 수 있습니다. 이 작성 보조 소프트웨어는 작업 콘텐츠(설명, 댓글, 첨부 파일)를 자동으로 가져오고 분석하여 체크리스트/불릿 형식의 승인 기준을 제안합니다.

실제 적용 사례를 보고 싶으신가요? AI의 도움을 받아 효과적인 버그 리포트를 작성하는 방법을 소개하는 짧은 비디오를 시청해 보세요.

영업 팀 및 마케팅을 위해

영업 및 마케팅 팀에게 가장 중요한 것은 개인화입니다. 그러나 이를 대규모로 제공하는 것은 지루한 작업입니다. 프롬프트 엔지니어링 기법이 이 과정을 어떻게 가속화할 수 있는지 살펴보겠습니다:

소량 데이터 프롬프트 엔지니어링을 통한 이메일 회신 작성

맞춤형이나 잠재 고객의 이메일에게 어떻게 답장할지 몇 가지 예시를 AI에 보여주면, AI가 최신 이메일에게 답장을 정확히 여러분이 작성한 방식 그대로 초안으로 작성해 줄 것입니다:

2. 자동 프롬프트 엔지니어링을 통한 값 제안 생성

강력한 값 제안서 초안 작성에 도움이 필요하신가요? 프롬프트를 다듬는 데 시간을 낭비하지 말고, /AI에게 다음과 같이 요청하세요:

몇 초 만에 아웃리치 문구와 클라이언트 통화 요약을 생성해야 하나요? ClickUp Brain을 사용하면 ClickUp Docs, ClickUp 작업, 심지어 ClickUp Comments와 같은 모든 ClickUp 기능에서 AI 어시스턴트를 활용할 수 있습니다.

아웃리치 문안을 작성하려면 ClickUp 문서를 열고 AI로 이메일/리드 메시지를 작성하세요. 편집하거나 어조를 선택할 수 있으며, 한 번의 클릭으로 초안을 개선하거나 확장하거나 그대로 사용할 수 있습니다.

댓글에 통화 노트가 남겨지면, Brain을 호출해(댓글/답글 필드에 @brain 입력) 해당 노트를 요약해 달라고 요청할 수 있습니다.

운영을 위해

운영 업무를 담당 중이라면 SOP 작성이나 내부 문서 제작 같은 시간 소모적인 작업에 시달리고 있을 것입니다. 하지만 걱정하지 마세요. 아래 제시된 프롬프트를 활용해 업무량을 스마트하게 줄여보세요:

회의 요약 작성 - 지식 생성 + 자체 일관성 확보

회의 요약문을 자동 생성하는 tool이 없으신가요? 걱정 마세요! 회의 녹취록을 AI 채팅창에 붙여넣기하고, 핵심 내용(요약 또는 실행 항목)을 추출해 달라고 요청하세요.

출력 정확도를 높이기 위해 AI에게 요약본을 여러 버전으로 시도해 보고 가장 좋은 것을 선택하도록 지시할 수 있습니다.

회의 노트를 더 원활하고 자동화된 방식으로 처리하고 싶다면, ClickUp의 AI 노트테이커가 딱 맞는 솔루션입니다. 이 강력한 tool은 예정된 회의든 즉석 회의든 자동으로 참여하여 전체 대화를 실시간으로 기록해 줍니다.

키 요점을 요약하고, 내린 결정을 강조하며, 실행 가능한 작업이나 후속 조치까지 추출할 수 있습니다.

회의 노트 작성에 AI를 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보고 싶다면 아래 비디오를 확인하세요:

2. 능동적 프롬프트를 활용한 내부 문서 작성

처음부터 '원격 근무 정책' 같은 내부 문서를 작성하는 것은 부담스러울 수 있습니다. 이런 경우, 능동적인 프롬프트를 실행하며 점차 다듬어 완벽한 결과를 얻는 것이 최선의 방법입니다:

AI가 문서화 프로세스를 간소화하고 수작업 일을 절약하는 방법을 알아보려면 이 비디오를 시청하세요:

3. 생성 지식 기법을 통한 표준 운용 절차 (SOP) 생성

‘X에 대한 SOP를 작성해줘’라는 프롬프트는 최상의 결과를 보장하지 못할 수 있습니다. 대신 먼저 정확히 포함되어야 할 내용을 결정하세요. AI가 해당 목록을 제공하면 이를 수정하고, 완성된 SOP를 생성하도록 모델에 다시 전달하세요.

이것이 쉬워 보일지라도, 표준 운용 절차 (SOP)를 생성할 때마다 AI 글쓰기 프롬프트를 처음부터 작성해야 하는 것이 번거로울 수 있다는 점을 잘 알고 있습니다(같은 프롬프트가 모든 SOP에 적합하지 않을 수 있기 때문입니다).

하지만 작업 공간에 마법 같은 버튼이 있다면 어떨까요? 클릭하기만 하면 원하는 SOP를 생성해 주는 버튼 말이죠. 바로 ClickUp AI 필드를 사용하면 이를 실현할 수 있습니다.

ClickUp Brain으로 구동되는 이 사용자 정의 필드는 작업이나 목록에 추가할 수 있습니다. 프롬프트를 '작업 설명과 댓글을 기반으로 SOP 초안을 작성하라'와 같이 설정할 수 있습니다. 그리고 이를 클릭할 때마다 작업 내용에 따라 자동으로 SOP 콘텐츠를 생성합니다.

💬 CickUp 사용자들의 생생한 후기:

ClickUp은 매우 다재다능하여 거의 모든 비즈니스 사례나 프로세스에 대한 솔루션을 만들 수 있습니다. 자동화 기능과 AI 에이전트도 매우 강력합니다! 논리나 AI 프롬프트를 통해 자동 작업을 설정하여 ClickUp에서 상상할 수 있는 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 마지막으로, 제품 업데이트 속도가 놀랍습니다—매달 정말 중요한 기능 업데이트가 이루어지며, 회사가 성장을 위해 확실히 투자하고 있음을 알 수 있습니다.

흔히 저지르는 프롬프트 실수 (및 해결법)

프롬프트 작성 방식에 대한 몇 가지 작은 습관이 '와, 완벽하네'라는 결과물을 얻는 것과 텍스트 블록을 멍하니 바라보며 무엇이 잘못됐는지 고민하는 것 사이의 차이를 만들 수 있습니다.

그럼 이제 흔히 저지르는 프롬프트 엔지니어링 실수와 프롬프트를 최적화하는 방법을 살펴보겠습니다:

방법 설명 없이 /AI에게 '그냥 해'라고 요청하기

'블로그 글을 작성해줘'나 '이 내용을 요약하다' 같은 프롬프트는 AI의 해석에 크게 의존하게 됩니다. 결과는? 지나치게 일반적인 블로그 글이나 기대에 못 미치는 요약문이 나올 수 있습니다.

수정: 명확한 지침과 맥락을 담은 효과적인 프롬프트를 작성하세요. 예시: 블로그 글을 작성할 때는 원하는 어조, 목표 독자층, 글의 길이, 목적 등을 정의하는 것을 고려하세요.

예시:

2. 한 번에 너무 많은 작업으로 /AI에 과부하를 주지 마세요

너무 많은 세부사항이나 작업을 하나의 거대한 프롬프트에 집어넣는 것도 혼란스러운 결과를 초래할 수 있습니다. AI는 혼란스러워하거나 모든 것을 한꺼번에 처리하려 할 것입니다(그리고 제대로 처리하지 못할 것입니다).

수정: 초기 프롬프트를 작은 단계로 나누어 순차적으로 실행하세요. 예시: 먼저 개요를 요청하세요. 만족스럽다면 각 섹션별 콘텐츠 작성을 /AI에게 요청하세요. 다음으로 어조를 다듬도록 지시하는 식으로 진행하세요.

3. 모델이 기억한다고 가정하기

대부분의 대규모 언어 모델은 상태를 유지하지 않으며, 현재 프롬프트에 명시적으로 포함시키지 않는 한 정보를 저장하지 않습니다. 이로 인해 이전 컨텍스트를 무시하거나 이전 지시사항과 모순되는 결과의 응답이 자주 발생합니다.

수정: 새로운 프롬프트마다 키 컨텍스트, 제약 조건 및 목표를 재진술하여 모델이 정확하게 응답하는 데 필요한 모든 정보를 확보하세요.

팀을 위한 프롬프트 라이브러리 구축하기

좋은 프롬프트는 시간을 절약해 줍니다. 공유 프롬프트 라이브러리는 모두가 사용하므로 시간을 더 많이 절약할 수 있습니다. 구축 방법은 다음과 같습니다:

모든 프롬프트를 저장할 공유 문서를 생성하세요

ClickUp Docs를 활용해 팀원이 나중에 사용할 수 있는 가장 효과적인 프롬프트를 정리하세요. 이러한 프롬프트를 부서별로 분류하고, 더 나아가 작업 유형(예: 콘텐츠 생성, 시장 조사, 데이터 분석 등)별로 세분화할 수 있습니다.

각 프롬프트에는 다음을 포함하세요:

2. 표준화된 프롬프트 템플릿 설계

회의 노트를 요약하거나 블로그를 최적화하는 등의 일반적인 작업의 경우, 모두가 반드시 따라야 할 표준 프롬프트 전략을 수립할 수 있습니다. 원하는 스타일의 응답을 생성하기 위해 정확한 AI 프롬프트 템플릿과 사용 시점/방법에 대한 지침을 포함시킬 수 있습니다.

이를 통해 모든 팀 회원이 동일한 프롬프트 작성 최고의 실행 방식을 따르도록 하여 일관된 결과물 품질을 보장합니다.

3. 협력과 피드백의 문화를 조성하세요

팀들이 이 프롬프트 라이브러리를 활용할 뿐만 아니라 개선에도 기여하도록 독려하세요. 이를 위해 다음을 수행해야 합니다:

4. 프롬프트 라이브러리에 문제 해결 팁을 추가하세요

AI가 기대에 못 미치는 결과나 예상치 못한 출력을 생성하는 경우가 있을 수 있습니다. 팀이 문제를 진단하고 해결할 수 있도록, 흔히 발생하는 AI 프롬프트 오류와 그 해결책을 다루는 문제 해결 섹션을 추가하는 것을 고려하십시오.

다음과 같은 형태가 될 수 있습니다:

프롬프트에서 생산성으로: ClickUp이 격차를 닫힘

기본 및 고급 프롬프트 엔지니어링 기법을 익히면 오류로 시간을 낭비하는 것을 멈추고, 실제로 일을 진전시키는 결과를 얻기 시작할 수 있습니다.

ClickUp을 통해 AI는 작업 공간의 일부가 됩니다. 작업 관리와 자동화, 협업을 결합하여 여러 tool 사이를 오가지 않고도 일이 완료됨.

이제 AI를 부를 때마다 동원해야 하는 조력자로 여기는 구식 방식을 버리세요. 팀의 일원이 된 AI 어시스턴트를 활용할 때가 왔습니다.

지금 바로 ClickUp에 가입하세요. AI가 말 그대로 클릭 한 번으로 바로 활용되는 경험을 직접 확인해 보세요!

자주 묻는 질문

최적의 tool은 AI에 수행시키고자 하는 작업에 따라 달라집니다. 그러나 AI를 기존 업무 계획 및 수행 플랫폼에 통합할 때 가장 큰 값을 얻을 수 있습니다. 예시 ClickUp Brain은 ClickUp 작업 공간에 광범위하고 깊이 통합되어 있어 모든 화면에서 AI 어시스턴트에 접근할 수 있습니다. 실제로 Brain, ChatGPT, Gemini, Claude 등 다양한 AI 모델 간 전환이 가능하여 업무에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

네! 가장 효과적인 프롬프트를 공유 ClickUp 문서에 저장하거나 즉시 재사용할 수 있는 맞춤형 AI 필드로 전환할 수 있습니다. 이렇게 하면 누구나 해당 필드를 클릭하기만 하면 AI 어시스턴트가 미리 설정된 프롬프트를 실행합니다. 일관성이 중요하고 시간에 민감한 반복 작업에 특히 권장됩니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 검색 엔진이 아닙니다. Google처럼 쿼리를 입력하면 매번 동일한 결과를 제공하는 방식이 아닙니다. 대신 LLM은 훈련 과정에서 학습한 데이터와 패턴을 바탕으로 쿼리에 응답합니다. 따라서 동일한 프롬프트도 매번 다른 결과를 생성할 수 있습니다.

제로샷 프롬프트 엔지니어링 기법에서는 예상 결과에 대한 지원 예시 없이 단순히 AI에게 수행해야 할 작업을 지시합니다. 이와 달리, 피어샷 프롬프팅은 AI를 특정 방향으로 안내하기 위해 몇 가지 예시를 포함해야 합니다. 예를 들어, AI가 유사한 내용을 생성할 수 있도록 샘플 이메일 답장을 제공하는 것입니다.