컨퍼런스 바에서 Anthropic의 AI 연구원 이야기를 우연히 듣게 되었습니다.

그는 프롬프트 엔지니어링 (prompt engineering)이나 컨텍스트 윈도우 (context windows)에 대해서는 단 한 번도 언급하지 않았습니다.

오직 LLM (Large Language Models)으로부터 진정한 가치를 얻는 사람과 그렇지 못한 사람을 가르는 3가지 구조적 변화 (structural shifts)에 대해서만 이야기했습니다.

저는 그것들을 Claude 프롬프트로 만들었습니다. 여기 있습니다:

프롬프트 1 : 당신이 실제로 AI를 사용하는 방식을 매핑하세요

AI 코치가 아닌 워크플로우 감사관 (workflow auditor)으로서 행동하세요.

내가 현재 LLM을 어떻게 사용하는지 매핑하기 위해 나에게 5가지 질문을 하세요: 어떤 작업을 위임하는지, 무엇을 여전히 수동으로 하는지, 도구 간에 어디에서 복사-붙여넣기를 하는지, 무엇을 시도했다가 포기했는지.

아직 조언을 하지 마세요. 그냥 질문만 하세요.

프롬프트 2 : 실제와 보여주기식(theater)을 구분하세요

여기 나의 AI 사용 매핑 데이터입니다: [붙여넣기]

이제 다음을 식별하세요:

• 무엇이 나에게 실제 시간 (측정 가능한 시간 절약)을 아껴주는가
• 무엇이 생산적인 것처럼 느껴지지만 실제로는 그렇지 않은가 (보여주기식)
• LLM이 해야 하는데 내가 수동으로 하고 있는 것은 무엇인가

패턴만 찾아내세요. 판단은 하지 마세요.

프롬프트 3 : 3가지 구조적 변화를 식별하세요

이 매핑을 바탕으로: 내가 어떤 프롬프트를 사용하는가가 아니라, AI에게 위임하는 '방식'에 있어 가장 영향력이 큰 3가지 구조적 변화 (structural shifts)는 무엇인가?

"더 나은 프롬프트를 작성하라"는 것이 아닙니다. 내가 LLM에게 무엇을 믿고 맡길 것인지, 그것이 내 워크플로우의 어디에 위치하는지, 그리고 무엇을 중단할 것인지에 대한 변화를 의미합니다.

프롬프트 4 : 가장 자주 사용하는 프롬프트를 스트레스 테스트하세요

여기 내가 일주일에 여러 번 실행하는 프롬프트가 있습니다: [붙여넣기]

이 프롬프트가 실제로 최적화하고 있는 것은 무엇이며, 내가 생각하는 목적과는 어떻게 다른가?

어디에서 가치를 놓치고 있는가?

AI 연구원이라면 이 프롬프트를 어떻게 다시 작성할 것이며, 그 이유는 무엇인가?