#프롬프트 엔지니어링
7개의 포스트
LLM을 검색창이 아닌 인지 파트너로 — 7가지 비전통적 사용법의 과학
KDnuggets의 Iván Palomares Carrascosa가 제안한 'LLM 7가지 비전통적 사용법'이 커뮤니티를 흔들고 있다. 그러나 이 7가지가 실제로 '왜' 작동하는지는 뜻밖에 깊은 배경 위에 서 있다. Anthropic의 아첨(sycophancy) 논문, USC의 페르소나 프롬프팅 연구(PRISM), 1999년 러버덕 디버깅의 기원, 2022년 Chain-of-Thought의 발견까지. 각 사용법의 프롬프트 템플릿, 작동 원리, 반대 논문, 그리고 실무 베스트 케이스를 깊이 있게 해부한다.
프롬프트의 진화 — 한 줄에서 '오픈소스 팀'까지, gstack·ECC로 읽는 6세대
Garry Tan의 gstack과 Affaan Mustafa의 Everything Claude Code. 두 오픈소스 레포가 업계를 뒤흔든 이유는 '프롬프트 모음집'이어서가 아니다. 한 줄 지시에서 시작한 프롬프트가 25년 만에 조직도·운영체계·가상 팀으로 진화한 여정을 압축해 보여주기 때문이다. 이 글은 두 레포의 실제 SKILL.md·AGENTS.md·ETHOS.md를 인용하며 6세대 진화 맵을 그린다. 한 줄 지시가 어떻게 CEO 페르소나가 되고, 페르소나가 어떻게 플레이북이 되고, 플레이북이 어떻게 슬래시 커맨드 팀이 됐는지. 그리고 당신의 워크플로에 오늘 밤 적용할 수 있는 7단계를.
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.
튜닝할 것인가, 말 것인가: LLM에 내 데이터를 연결하는 완전 가이드
프롬프트 엔지니어링, RAG, SFT, RLHF, 증류 — LLM에 내 데이터를 연결하는 5가지 방법의 역사부터 2026년 현재의 활용법까지. 셰익스피어의 질문을 빌려, AI 시대의 가장 실용적인 선택지를 정리한다.
LLM 정확도 최적화 완전 가이드: 프롬프트부터 파인튜닝까지
LLM이 틀리는 이유는 두 가지뿐이다 — 맥락이 부족하거나, 행동이 불안정하거나. OpenAI의 최적화 프레임워크를 중심으로 프롬프트 엔지니어링, RAG, 파인튜닝의 역사와 원리를 깊이 파헤치고, 실전 사례와 함께 2026년 최적화 전략을 완전 정리한다.
프롬프트 엔지니어링 완전 정복: AI에게 말 거는 기술의 모든 것
AI에게 '잘 물어보는 법'이 왜 이렇게 중요해졌을까? GPT-3의 등장부터 2026년 에이전트 시대까지, 프롬프트 엔지니어링의 역사·핵심 기법·실전 사례를 논문 기반으로 깊이 있게 풀어봅니다. 인터랙티브 실험실에서 직접 기법을 비교해 보세요.
GPT-3 논문 해부: 예시 몇 개만으로 배우는 AI의 탄생
1,750억 파라미터, 예시 몇 개면 새 과제를 수행하는 AI. '파인튜닝 없이 학습한다'는 혁명적 발견이 어떻게 ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링 시대를 열었는지, GPT-3 논문을 처음부터 끝까지 해부한다.