Engineering Prompts 저장소에 오신 것을 환영합니다! 이 저장소는 다양한 도메리나 개발자가 코드 리팩토링, CI/CD 설정, 데이터베이스 관리, 클라우드, Kubernetes 배포, 웹 개발, API 개발, 보안 등 다양한 작업을 수행하는 데 도움을 주기 위해 정리된 AI 프롬프트 체인 모음입니다. 각 프롬프트 체인은 작업을 실행하기 전에 ChatGPT에 컨텍스트를 구축하도록 설계되었습니다. 이들은 대량 프롬프팅(bulk prompting), 작업(job) 또는 태스크 중심 자동화를 위한 ChatGPT Queue에서 사용될 수 있습니다. 이 저장소는 다음 도메리나의 프롬프트 체인을 포함합니다: 코드 리팩토링 및 개발, CI/CD 및 DevOps, 데이터베이스 관리, 클라우드 및 Kubernetes, 풀스택 개발, UX/UI 및 디자인, 보안 및 인증, 이벤트 기반 아키텍처 및 통합, 콘텐츠 생성 및 마케팅, 인프라 및 시스템 관리, 시스템 모니터링 및 디버깅, 웹 개발, API 개발, AI/ML 통합, 테스트 및 품질 보증, 에이전틱 AI (Agentic AI), RAG 애플리케이션 개발 - GitHub 리포지토리 인사이트 생성기:

• 코드에서 문서 생성 (Create Documentation from Code): 제공된 코드에서 상세한 문서를 작성하는 데 필요한 정보를 추출합니다. 여기에는 함수(functions), 메서드(methods), 클래스(classes)에 대한 설명과 코드의 목적이 포함되어야 합니다. 마크다운 형식으로 문서를 반환하세요.

• 코드 설명 제공 (Provide Code Explanations): 제공된 코드를 분석하고 그 기능을 단계별로 설명해 주세요. 코드의 각 주요 부분에 대한 설명을 포함하고, 왜 그것이 필요한지 설명해야 합니다. 설명은 명확하고 간결하게 유지하세요.

• Git 커밋 메시지 생성 (Generate Git Commit Messages): 코드 변경 사항을 기반으로 간결하고 의미 있는 Git 커밋 메시지를 생성합니다. 메시지가 무엇이 변경되었고 왜 변경되었는지 설명하도록 보장하며, 컨벤셔널 커밋(Conventional Commit) 표준을 따르세요.

• 코드 디버깅 (Debug Code): 제공된 코드와 함께 첨부된 오류 메시지를 검토해 주세요. 오류의 원인을 파악하고, 가능한 수정 사항을 제안하며, 변경된 내용에 대한 설명을 포함하여 수정된 코드를 반환하세요.

• 정규 표현식 작성 (Write Regular Expressions): {use_case}에 대한 정규 표현식을 생성합니다. 예를 들어, 이메일 주소를 검증하려면 유효한 이메일 형식을 일치시키는 정규식을 생성하세요. 정규 표현식과 작동 방식에 대한 설명을 반환하세요.

• 보일러플레이트 코드 생성 (Generate Boilerplate Code): {programming_language}를 사용하여 {project_type}의 보일러플레이트 코드를 생성합니다. 이 코드는 시작점을 위한 기본 설정, 함수 및 구조를 포함해야 합니다. 전체 코드를 반환하고 사용자 정의에 대한 지침을 제공하세요.

• 코드 포맷팅 자동화 (Automate Code Formatting): {tool}을 사용하여 자동 코드 포맷팅 시스템을 구축합니다. 이 시스템이 각 커밋 또는 pre-commit 훅(pre-commit hooks)을 통해 실행되도록 구성하세요. 필요한 설정을 반환하고 워크플로우에 어떻게 통합되는지 설명하세요.

• 데이터 구조 및 알고리즘 설명 (Explain Data Structures and Algorithms): 다음 데이터 구조/알고리즘을 설명해 주세요: {data_structure/algorithm}. 시간 복잡도(time complexity), 사용 사례, 그리고 일반적인 구현을 포함하세요. 가능하다면 코드 예제를 제공하세요.

모의 데이터 생성 (Generate Mock Data)"다음 스키마(schema)에 대한 모의 데이터(mock data)를 생성하세요: {data_schema}. 테스트 목적으로 다양한 실제와 유사한 값들을 포함하세요. 요청된 대로 JSON, CSV 또는 다른 형식으로 데이터를 반환하세요."

새로운 기능에 대한 코드 작성 (Create Code for a New Feature)"다음 기능을 구현하기 위한 코드를 작성해 주세요: {feature_description}. 해당 기능은 완전히 작동해야 하며 기존 코드베이스(codebase)와 원활하게 통합되어야 합니다. 구현 코드와 함께 설명을 반환하세요."

성능 최적화 제안 (Suggest Performance Optimizations)"제공된 코드에서 성능 병목 지점(performance bottlenecks)을 분석하세요. 시간 복잡도(time complexity) 감소, 메모리 사용량 절감 또는 알고리즘 최적화와 같은 최적화 방안을 제안하세요. 최적화에 대한 설명과 함께 업데이트된 코드를 반환하세요."

빌드 스크립트 생성 (Generate Build Scripts)"{build_tool}을(를) 사용하여 {project_type}의 빌드 프로세스를 자동화하기 위한 빌드 스크립트를 생성하세요. 스크립트에는 컴파일(compiling), 패키징(packaging) 및 버전 관리(versioning) 단계가 포함되어야 합니다. 설정 지침과 함께 빌드 스크립트를 반환하세요."

보안 모범 사례 제공 (Offer Security Best Practices)"{application_type}에 대한 보안 모범 사례(security best practices) 목록을 제공하세요. 인증(authentication), 인가(authorization), 데이터 보호(data protection) 및 보안 코딩 관행(secure coding practices)과 같은 영역에 집중하세요. 필요한 경우 예시와 함께 실행 가능한 조언을 반환하세요."

코드 리뷰 지원 (Assist in Code Reviews)`"제공된 코드를 검토하고 피드백을 제공하세요. 가독성(readability), 성능(performance), 보안(security) 및 유지보수성(maintainability)과 같은 측면에 집중하세요. 개선 사항을 제안하고 각 권장 사항의 근거를 설명하세요."

Node.js 버전 업그레이드 후 호환성 테스트 (Test for Compatibility After Upgrading Node.js Version)`"Node.js 버전을 14에서 18로 업그레이드한 후, Keploy를 사용하여 자동화된 테스트를 실행하여 애플리케이션이 예상대로 작동하는지 확인하세요. Keploy를 설정하여 통합 테스트 (integration tests)를 수행하고 백엔드 (backend), API, 그리고 프론트엔드 (frontend) 컴포넌트가 새로운 Node.js 버전과 호환되는지 검증하세요. 테스트는 API 응답, 성능, 그리고 Node.js 업그레이드로 인해 영향을 받았을 수 있는 외부 의존성 (external dependencies)과의 호환성과 같은 핵심 영역에 집중해야 합니다. Keploy가 Node.js 14 환경에서 기록된 이전 동작과 결과를 비교하여 업그레이드로 인해 발생한 회귀 (regressions) 또는 문제를 감지할 수 있도록 하세요. Keploy 테스트 설정, 테스트 케이스 및 결과를 반환하세요."

제3자 서비스 통합 (Integrate Third-Party Services)`"{third_party_service}를 기존 프로젝트에 통합하세요. 설정, 인증 (authentication), 그리고 API 상호작용 (API interaction)을 위한 단계별 지침을 제공하세요. 작동 방식에 대한 설명과 함께 통합 코드를 반환하세요."

애플리케이션을 위한 Dockerfile 작성 (Write a Dockerfile for the Application)`"제공된 애플리케이션을 컨테이너화하기 위한 Dockerfile을 생성하세요. Dockerfile이 환경을 올바르게 설정하고, 의존성 (dependencies)을 설치하며, 필요한 포트 (ports)를 노출하도록 하세요. 설명과 함께 Dockerfile을 반환하세요."

UX/UI 디자인 조언 제공 (Provide UX/UI Design Advice)`"제공된 {website/app}에 대한 UX/UI 디자인 권장 사항을 제공하세요. 사용성 (usability), 접근성 (accessibility), 그리고 심미성 (aesthetics)을 개선하는 데 집중하세요. 필요한 경우 예시를 포함하여 구체적인 디자인 개선 사항 목록을 반환하세요."

테스트 전략 제안 (Suggest Testing Strategies)`"{project_type}에 대한 포괄적인 테스트 전략을 제안하세요. 전략에는 단위 테스트 (unit tests), 통합 테스트 (integration tests), 그리고 엔드 투 엔드 테스트 (end-to-end tests)가 포함되어야 합니다. 테스트 프레임워크 (testing frameworks) 및 도구에 대한 권장 사항을 예시와 함께 제공하세요."

지능형 레거시 코드 현대화 도구 (Intelligent Legacy Code Modernizer)`"이 레거시 코드베이스 (legacy codebase)를 분석하여 단계별 현대화 계획을 수립하세요. 점진적인 리팩터링 (refactoring), API 교체, 그리고 더 이상 사용되지 않는 의존성 (deprecated dependencies) 제거를 제안하세요. 각 단계마다 변환을 안전하게 자동화할 수 있는 샘플 코드 스니펫 (code snippets) 또는 명령어를 제공하고, 위험 요소와 이점에 대한 설명을 포함하세요."

Keploy를 사용한 코드 리팩터링 후 회귀 테스트 (Test for Regressions After Refactoring Code with Keploy)`"코드를 리팩터링한 후, Keploy를 사용하여 자동화된 테스트를 실행함으로써 회귀 (regressions)가 발생했는지 확인하세요. 리팩터링된 코드가 예상대로 동작하는지 검증하고 모든 기존 기능이 온전하게 유지되도록 Keploy를 설정하세요. 테스트에는 API 엔드포인트 (endpoints), 데이터 처리, 사용자 상호작용이 여전히 제대로 작동하는지 확인하기 위한 통합 테스트 (integration tests)가 포함되어야 합니다. Keploy가 현재의 동작을 이전에 기록된 테스트 케이스 (test cases)와 비교하여 불일치나 회귀를 감지하도록 설정하세요. 리팩터링된 코드의 동작을 보여주는 Keploy 테스트 설정, 테스트 케이스 및 결과값을 반환하세요."

프로젝트 유형에 따른 GitHub 이슈 템플릿 생성 (Generate GitHub Issue Templates Based on Project Type)`"{project_type} (예: MERN 스택 앱, 마이크로서비스 (microservice), 머신러닝 파이프라인 (machine learning pipeline))을 위한 GitHub 이슈 템플릿을 생성하세요. 템플릿에는 요약 (Summary), 재현 단계 (Steps to Reproduce), 예상 동작 (Expected Behavior), 실제 동작 (Actual Behavior), 로그 (Logs), 환경 (Environment)과 같은 섹션이 포함되어야 합니다."

AI 기반 기술 부채 정량화 도구 (AI-Powered Tech Debt Quantifier)`"머신러닝 (ML) 모델을 사용하여 코드베이스를 분석하고 기술 부채 (tech debt) 히트맵을 생성하는 스크립트를 작성하세요. 코드 스멜 (code smells), 오래된 의존성 (outdated dependencies), 테스트 커버리지 격차 (test coverage gaps)에 대한 심각도 점수와 해결 우선순위를 출력하세요. Jira/Trello와의 연동 기능을 포함하세요."

모놀리식 코드를 마이크로서비스로 전환 (Convert Monolithic code to Microservices)`"제공된 모놀리식 (Monolithic) 코드를 모듈형 마이크로서비스 (Microservices) 아키텍처로 분해하세요. 각 마이크로서비스가 명확한 관심사 분리 (Separation of Concerns)를 통해 별도의 비즈니스 역량을 캡슐화하도록 보장하세요. 시스템 전반에 걸쳐 동일한 기능을 유지해야 합니다. 추출된 각 마이크로서비스에 대해 책임, 입출력 인터페이스 (예: REST API 또는 메시지 큐 (Message Queue)), 그리고 필요한 모든 의존성 (Dependencies)을 정의하세요. 유지보수성을 위한 베스트 프랙티스 (Best Practices)를 따라 깨끗하고 읽기 쉬운 코드를 사용하세요. 리팩터링 (Refactoring) 후에는 책임이 어떻게 분할되었는지, 서비스들이 어떻게 통신하는지, 그리고 모듈성이나 가독성 측면에서 어떤 중요한 개선이 있었는지를 포함하여 수행된 주요 아키텍처 변경 사항을 설명하세요. 또한, 복잡성 증가나 네트워크 오버헤드 (Network Overhead)와 같이 모놀리스에서 마이크로서비스로 전환할 때 발생하는 트레이드오프 (Trade-offs)도 강조하세요."

CI/CD 파이프라인 구축 (Set up CI/CD Pipelines)`"{CI_tool}을 사용하여 프로젝트를 위한 CI/CD 파이프라인 구축을 도와주세요. 파이프라인에는 애플리케이션의 빌드 (Build), 테스트 (Testing), 배포 (Deploying) 단계가 포함되어야 합니다. 설정 파일과 각 단계에 대한 설명을 제공하세요."

코드 포맷팅 자동화 (Automate Code Formatting)`"{tool}을 사용하여 자동화된 코드 포맷팅 (Code Formatting) 시스템을 구축하세요. 각 커밋 (Commit) 시 또는 프리커밋 훅 (Pre-commit hooks)을 통해 실행되도록 구성하세요. 필요한 설정값을 반환하고 이것이 워크플로 (Workflow)에 어떻게 통합되는지 설명하세요."

클라우드 비용 최적화 전략 수립 (Set up Cloud Cost Optimization Strategies)`"{cloud_provider}에서 클라우드 비용을 최적화하기 위한 전략을 제공하세요. 예약 인스턴스 (Reserved Instances), 오토스케일링 (Auto-scaling), 라이트사이징 (Rightsizing)과 같은 영역에 집중하세요. 권장 사항과 이를 구현하는 방법의 예시를 반환하세요."

Docker Compose 설정 생성 (Create Docker Compose Configurations)`"{services}를 설정하기 위한 Docker Compose 설정 파일을 생성하세요. 설정에는 서비스 의존성 (Service Dependencies), 환경 변수 (Environment Variables), 포트 매핑 (Port Mappings)이 포함되어야 합니다. 설명과 함께 Docker Compose YAML 파일을 반환하세요."

작업 스케줄링을 위한 Cron Job 생성 (Generate Cron Jobs for Task Scheduling)"{interval} 간격으로 {command}를 실행하도록 Linux 시스템의 cron job을 작성하세요. 각 필드에 대한 설명과 함께 cron job 설정을 반환하세요."

CI/CD 내 자동화된 보안 테스트 구현 (Implement Automated Security Testing in CI/CD)"{security_tool}와 같은 자동화된 보안 테스트 도구를 CI/CD 파이프라인 (Pipeline)에 통합하세요. 각 커밋 (Commit) 또는 풀 리퀘스트 (Pull Request) 시 보안 점검이 실행되도록 파이프라인을 구성하세요. 업데이트된 파이프라인 설정을 반환하세요."

Google Cloud Functions를 이용한 서버리스 아키텍처 구축 (Set up Serverless Architecture with Google Cloud Functions)"{task}를 위해 Google Cloud Functions를 사용하는 서버리스 아키텍처 (Serverless Architecture)를 생성하세요. 함수는 특정 이벤트 (Event)를 기반으로 트리거되어야 하며, 설정 지침과 함께 필요한 코드를 반환하세요."

CloudFormation을 이용한 AWS용 코드형 인프라 (IaC) 작성 (Write Infrastructure as Code (IaC) for AWS with CloudFormation)"CloudFormation을 사용하여 AWS를 위한 코드형 인프라 (IaC)를 작성하세요. {application}을 위한 EC2, RDS, S3와 같은 리소스 (Resource)의 프로비저닝 (Provisioning)을 자동화하세요. 설명과 함께 CloudFormation 템플릿을 반환하세요."

시스템 관리를 위한 맞춤형 쉘 스크립트 생성 (Create a Custom Shell Script for System Administration)"백업, 로그 로테이션 (Log Rotation) 또는 사용자 관리와 같은 {system_task}를 자동화하는 맞춤형 쉘 스크립트 (Shell Script)를 생성하세요. 스크립트는 효율적이어야 하며 에러 (Error)를 유연하게 처리해야 합니다. 사용 지침과 함께 쉘 스크립트를 반환하세요."

Kafka를 이용한 이벤트 기반 아키텍처 구축 (Create an Event-Driven Architecture with Kafka)"Kafka를 사용하여 이벤트 기반 아키텍처 (Event-Driven Architecture)를 구축하세요. 실시간 데이터 처리를 위해 Kafka 토픽 (Topic), 프로듀서 (Producer), 컨슈머 (Consumer)를 정의하세요. 설정 세부 정보와 함께 코드를 반환하세요."

머신러닝을 위한 데이터 전처리 구현 (Implement Data Preprocessing for Machine Learning)`"머신러닝 (Machine Learning)을 위한 데이터 전처리 (Data Preprocessing) 단계를 구현하세요. 여기에는 결측치 처리 (Handling missing data), 피처 스케일링 (Scaling features), 범주형 변수 인코딩 (Encoding categorical variables)이 포함됩니다. 전처리 코드와 각 단계에 대한 설명을 반환하세요."