#컨텍스트 엔지니어링
10개의 포스트
2026년형 ChatGPT 질문법 — '역할·목표·상황·결과·질문' 5요소는 어떻게 바뀌어야 하는가
‘당신은 세계 최고의 마케팅 전문가입니다’로 시작하던 프롬프트는 이제 힘을 잃었다. 2026년의 모델은 스스로 추론하고, 도구를 쓰고, 이미지와 문서를 함께 읽는다. 그래서 좋은 프롬프트의 모양도 ‘역할극 대본’에서 ‘작업 명세서’로 옮겨 갔다. 이 글은 오래 쓰인 5요소 구조(역할·목표·상황·예상 결과·질문 유도)를 OpenAI·Anthropic·Google의 최신 가이드에 비추어 하나씩 다시 쓰고, 8+1 구조와 상황별 템플릿, 그리고 같은 요청을 옛날식과 2026년식으로 나란히 고쳐 쓴 예시를 제공한다. 마지막에는 버려도 되는 여섯 가지 옛 습관을 정리한다.
에이전트를 만들지 말고 스킬을 만들라 — 앤트로픽 「Agent Skills」 완전 해부: 업무 매뉴얼로 범용 에이전트를 전문가로 만드는 법
"300 IQ 수학 천재와 15년 경력 세무사 중 누구에게 세금 신고를 맡기겠습니까?" 앤트로픽에서 Agent Skills를 만든 배리 장과 마헤시 무라그는 2025년 11월 뉴욕 무대에서 이 질문으로 발표를 시작했다. 제목은 「에이전트를 만들지 말고 스킬을 만들라」. 업무마다 전용 에이전트를 새로 설계하는 대신, 범용 에이전트가 필요할 때 꺼내 읽는 업무 안내서, 즉 폴더 하나를 만들라는 주장이다. 이 특집은 16분짜리 발표 전문과 그 바탕이 된 엔지니어링 글, 오픈 스탠다드 사양, 저작 가이드를 처음부터 끝까지 읽고, 스킬이 긴 프롬프트와 어떻게 다른지, 왜 파일과 폴더인지, 점진적 공개가 컨텍스트 창을 어떻게 지키는지, 그리고 2026년 2월 드러난 공급망 위험까지 따진다. 마지막에는 견적 업무 매뉴얼을 스킬로 바꾸는 절차를 위젯으로 직접 해 본다. 인터랙티브 위젯 7종과 삽화를 함께 싣는다.
클로드 코드 세션 경제학 — 토큰은 어디서 새고, 캐시는 왜 1시간 뒤에 증발하는가
같은 일을 시켰는데 어떤 날은 토큰이 3배 나간다. 2026년 8월 Anthropic의 Lydia Hallie가 쓴 'Maximizing the value of your Claude Code sessions'는 그 이유를 네 가지 — 모델 선택, 세션 길이, 사고 수준, 명령 출력 — 로 정리한다. 이 글은 그 가이드를 출발점 삼아, 왜 출력 토큰이 입력의 5배인지(프리필 vs 디코드), 왜 캐시가 0.1배로 싸지는지(KV 캐시와 접두사 일치), 왜 긴 대화가 독이 되는지('Lost in the Middle'에서 'Context Rot'까지)를 논문과 사례로 풀고, /clear·/rewind·@멘션·서브에이전트 같은 습관이 왜 돈이 되는지를 시뮬레이터로 직접 체험하게 한다.
프롬프트 테크닉 지도 — 실무 이슈 12가지로 다시 읽는 프롬프트·컨텍스트·이미지 엔지니어링
블로그 44편을 다시 읽으며 발견한 사실 — 실무에서 부딪히는 문제는 결국 12가지로 수렴하고, 테크닉은 그 처방이다. 프롬프트에서 컨텍스트, 하니스, 루프, 그리고 이미지 프롬프트까지. 증상별 처방전과 글로벌 필독 자료 10선을 한 장의 지도로 묶었다.
오픈 날리지 포맷(OKF) — 흩어진 지식을 에이전트가 읽는 하나의 표준으로
AI 에이전트에게 '주간 활성 사용자를 어떻게 계산하지?'라고 물으면, 답은 메타데이터 카탈로그·위키·코드 주석·시니어의 머릿속에 흩어져 있습니다. 2026년 6월 Google Cloud가 내놓은 답이 OKF입니다. 더블린 코어와 시맨틱 웹부터 Karpathy의 LLM 위키까지, 30년에 걸친 '데이터를 함께 쓰자'는 꿈의 역사와, 왜 이번엔 '그냥 마크다운'이 답이 되었는지를 사례와 함께 쉽게 풀어드립니다.
루프 엔지니어링 — 더 이상 에이전트에게 프롬프트하지 마라
Addy Osmani의 글 한 편이 개발자 타임라인을 뒤흔들었습니다. '에이전트에게 프롬프트하지 마라. 에이전트를 프롬프트하는 시스템을 설계하라.' 프롬프트→컨텍스트→하니스→루프로 이어진 추상화의 사다리, ReAct·Reflexion부터 2026년 /goal까지의 역사, 루프를 이루는 5가지 빌딩블록과 비용·위험을 논문과 사례로 쉽고 자세하게 풀어드립니다.
긴 맥락이 독이 된다: 'Context Rot'와 컨텍스트 엔지니어링의 시대
100만 토큰 맥락 창의 시대, 우리는 'AI에게 정보를 많이 줄수록 똑똑해진다'고 믿었다. 그런데 Chroma가 18개 모델로 실험한 결과는 정반대였다 — 입력이 길어질수록, 심지어 사소한 작업에서도 성능이 무너진다. 이름하여 'Context Rot(맥락 부패)'. 왜 큰 창이 문제를 해결하지 못하는지, Anthropic·Manus·Claude Code가 실전에서 쓰는 '컨텍스트 엔지니어링' 전략(압축·오프로드·격리)은 무엇인지, 개발자가 내일 바로 쓸 수 있는 형태로 정리한다.
하니스(Harness) — AI가 스스로 일하는 방식을 설계하다
모델은 같은데 왜 어떤 AI는 50개 작업 중 20개에서 멈추고, 어떤 AI는 6일 만에 Bun을 통째로 다시 쓸까? 답은 '하니스(harness)'에 있습니다. ReAct에서 동적 워크플로우까지 — 모델을 둘러싼 골격이 어떻게 진화해 왔는지, 왜 지금 화제인지를 논문과 사례로 쉽게 풀어드립니다.
Cold-Start Interview 완전 해부: AI를 '우리 회사 직원'으로 만드는 15분
Anthropic의 Claude for Legal 저장소에서 발견된 작지만 결정적인 메커니즘 — Cold-Start Interview. 신입 변호사를 면접하듯 AI를 면접해, 회사의 플레이북·승인 매트릭스·예외 규칙·시드 문서를 10~15분 만에 흡수시키고, plugin 업데이트와 무관하게 살아남는 Practice Profile로 박제한다. 법률만의 이야기가 아니다 — 의료·회계·컨설팅·디자인·교육·고객 지원까지, 모든 전문직 AI 도입의 새 표준이 되고 있는 이 패턴을 완전 해부한다.
컨텍스트 엔지니어링 완전 정복: 프롬프트의 시대는 끝났다
프롬프트 한 줄로 AI를 다루던 시대가 저물고 있다. 2026년, AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 '컨텍스트 엔지니어링'이다. 역사적 배경부터 핵심 개념, 실전 사례까지 — Anthropic의 가이드를 바탕으로 완전 해부한다.