시스템 프롬프트를 사용하여 어떤 대규모 모델(Large Model)이든 프론트엔드에서 즉시 렌더링 가능한 엄격한 JSON 예측 결과를 출력하는
요약
시스템 프롬프트를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)로부터 프론트엔드 렌더링이 가능한 엄격한 JSON 형식을 출력하도록 설계하는 방법론을 소개합니다. 월드컵 예측 엔진을 예시로 하여 가중치 기반의 데이터 처리와 JSON 스키마 고정 기술을 다룹니다.
핵심 포인트
- 시스템 프롬프트를 통한 엄격한 JSON 출력 제어
- 4차원 평가 가중치를 적용한 데이터 분석 구조
- 프론트엔드 즉시 렌더링을 위한 JSON 스키마 활용
- LLM의 예측 확률을 제어하는 철칙 설정 방법
시스템 프롬프트(System Prompt)를 사용하여 어떤 대규모 모델(Large Model)이든 프론트엔드에서 즉시 렌더링 가능한 엄격한 JSON 예측 결과를 출력하는 전문 월드컵 예측 엔진으로 훈련시키세요.
https://
github.com/TradingAi666/w
orldcup2026-prediction-skill
…
48개 팀의 핵심 선수, 컨디션(Form), 감독, 잠재적 우려 사항을 담은 skill.md 파일과 더불어, 4차원 평가 가중치(최근 컨디션 40%, 객관적 전력 30%, 상대 전적 15%, 상황적 요인 15%) 및 승리 확률이 85%를 초과하지 않도록 하는 철칙이 포함되어 있습니다. 출력 형식은 JSON 스키마(JSON Schema)로 고정되어 있어, 프론트엔드에서 이를 가져와 바로 렌더링할 수 있습니다.
libghostty를 기반으로 한 GNU screen 스타일의 터미널 멀티플렉서(Terminal Multiplexer)로, 정밀한 화면 재그리기(Screen Redrawing)와 AI 친화적인 자동화 인터페이스를 제공합니다.
https://
github.com/coder/boo
Coder가 제작하고 Zig로 작성된 터미널 멀티플렉서(Terminal Multiplexer)로, 핵심 엔진을 Ghostty의 VT 엔진으로 교체했습니다—기존 터미널
AI 자동 생성 콘텐츠
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