긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

코딩 없이 배우는 프롬프트 엔지니어링: 누구나 할 수 있는 생성형 AI 활용법

https://wikidocs.net/book/17625

누구나 쉽게 시작할 수 있는 생성형 AI 활용법

안녕하세요.
이 책은 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대형언어모델(LLM)을 보다 실용적이고 효과적으로 활용하고자 하는 분들을 위한 안내서입니다.

코딩 지식이 전혀 없어도 괜찮습니다.
이 책에서는 기술적인 배경보다 프롬프트를 잘 쓰는 법, 즉 AI에게 질문하고 지시하는 기술에 집중합니다.
직관적이고 반복 가능한 프롬프트 작성법을 배워 업무와 일상에 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다.

📌 이 책을 통해 배우실 수 있는 것들

• 프롬프트 엔지니어링의 개념과 중요성 이해
• 좋은 프롬프트의 구조와 작성법
• 다양한 실전 예제를 통한 프롬프트 실습
• 마케팅, 글쓰기, 교육, 회의 정리 등 실무에 바로 적용 가능한 템플릿
• 프롬프트 실험법과 튜닝 요령을 통해 더 나은 결과 얻기

🎯 이런 분들께 추천드립니다

• ChatGPT는 써봤지만 어떻게 써야 할지 감이 안 잡히는 분
• 프롬프트만 잘 써도 일을 더 잘하고 싶은 직장인
• 창작, 기획, 교육 등 비개발 직군에서 AI를 활용하고 싶은 분
• 코딩 없이도 AI 시대에 주도적으로 참여하고 싶은 모든 분들

✨ 책의 특징

• 100% 비전공자 중심 구성
• 실제 업무에 적용할 수 있는 프롬프트 템플릿 제공
• 다양한 실험과 사례를 통한 직접 해보는 연습 기회

[AI] 5W1H를 활용한 프롬프트 설계 방법 📝

프롬프트 엔지니어링 가이드 : https://www.promptingguide.ai/kr

5W1H는 AI에게 명확한 컨텍스트와 목표를 제공하여 원하는 결과를 정확하게 얻기 위한 훌륭한 프레임워크입니다.

5W1H는 누가(Who), 무엇을(What), 언제(When), 어디서(Where), 왜(Why), 어떻게(How) 요소를 채워 프롬프트를 구체적으로 작성하는 방법입니다. 이는 모델에게 제공하는 정보와 맥락을 명확히 하여, AI가 보다 정확한 답변을 제공할 수 있도록 합니다.

5W1H를 활용한 프롬프트 설계 방법 📝

5W1H(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게) 각 요소에 맞춰 AI에게 정보를 제공하면, AI는 사용자의 의도를 훨씬 더 잘 파악하고 정확한 결과물을 생성합니다.

1. Who (누가) - 역할 지정

AI에게 특정 전문가의 **역할(Persona)**을 부여하여 답변의 관점과 깊이를 정합니다.

• Before: 쿼리 만들어줘
• After: 너는 20년차 MSSQL 데이터베이스 관리자(DBA)야.

2. What (무엇을) - 작업 정의

수행해야 할 **핵심 작업(Task)**을 명확하고 구체적으로 지시합니다.

• Before: 직원 데이터 좀 줘
• After: 2024년도에 입사한 서울 지역 근무자들의 이름, 부서, 입사일을 조회하는 쿼리를 만들어줘.

3. When (언제) - 시점 명시

데이터의 시간적 범위를 지정하여 원하는 기간의 정보만 필터링하도록 합니다.

• Before: 판매 실적 알려줘
• After: 2025년 3분기(7월 1일부터 9월 30일까지)의 일일 판매 총액을 알려줘.

4. Where (어디서) - 환경/출처 지정

작업이 이루어져야 할 **환경이나 데이터의 출처(Source)**를 알려줍니다. 테이블이나 데이터베이스 이름을 명시하는 것이 대표적입니다.

• Before: 직원 테이블에서 찾아봐
• After: SalesDB 데이터베이스의 Employees 테이블과 Departments 테이블을 사용해서 찾아봐.

5. Why (왜) - 목적 설명

이 작업을 수행하는 **궁극적인 목적(Purpose)**을 설명하여 AI가 더 나은 해결책을 제안하도록 유도합니다.

• Before: 오래된 주문 찾아줘
• After: 장기 미사용 고객에게 마케팅 이메일을 보내기 위해, 최근 1년 동안 구매 기록이 없는 고객 목록을 추출하고 싶어.

6. How (어떻게) - 형식/조건 지정

결과물의 형식(Format)이나 스타일, 따라야 할 특정 조건을 구체적으로 요구합니다.

• Before: 쿼리 짜줘
• After: CTE(Common Table Expression)를 사용해서 쿼리를 작성해 주고, 각 코드 줄마다 한국어로 주석을 상세하게 달아줘. 결과는 Markdown 테이블 형식으로 보여줘.

AI 파일럿의 95%가 실패하는 이유 — 그리고 당신이 피하는 법 (every.to)

https://news.hada.io/topic?id=23041

• 기업들이 AI 도입에서 단기 ROI에 집착하여 장기적 가치 축적 환경을 스스로 훼손하며 실패 확률을 높임
• MIT·McKinsey·Upwork·HBR 등에 따르면 성과 부재·인력 번아웃·전략 혼선이 누적되며, 선도 사용자 이탈과 신뢰 붕괴로 이어지는 악순환 발생
• 현장 사례에서 초기 성과 후 가격·성과 목표 상향이 혁신 여유를 말려버리고 의사결정 지연과 제품 확장 정체를 유발하는 stag hunt 현상이 보임
• 해결의 핵심은 Donella Meadows의 레버리지 포인트를 올바른 방향으로 건드리는 것: 통제 강화·추출 중심이 아닌 분산 권한·재투자·적응 공간 확보
• SharkNinja·Johnson Hana·Shopify 사례처럼 신뢰 기반 운영체계로 전환할 때 compounding 혁신이 ROI의 자연스러운 부산물로 발생하게 됨

[AI] 오픈AI '10년 판짜기'의 여정

생성형 AI의 등장 이후 가장 뜨거운 화두는 단연 오픈AI입니다. 하지만 그들은 단순히 강력한 모델을 만드는 데 그치지 않습니다. 오픈AI의 전략은 마치 체스 게임처럼 장기적인 안목으로 설계된 '10년 판짜기'에 가깝죠. 표면적으로는 놀라운 기술적 진보가 전부인 것처럼 보이지만, 그 이면에는 AI 시대의 모든 기술과 시장을 직접 설계하려는 거대한 야망이 숨겨져 있습니다.

오픈AI는 크게 두 가지 핵심 축을 중심으로 기업 개발 전략을 전개하고 있습니다. 첫째는 수직적으로 통합된 기술 스택을 구축하기 위한 전략적 인수이며, 둘째는 지배적인 플랫폼 생태계를 조성하기 위한 오픈AI 스타트업 펀드를 통한 벤처 투자입니다. 이러한 이중적 접근 방식은 오픈AI가 연구 중심의 조직에서 성숙한 제품 주도형 기술 대기업으로 빠르게 전환하고 있음을 보여주죠.

https://www.cbinsights.com/research/openai-investment-strategy/

https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/AMi-SHhFWDC8OeLrRnnAwjcvkbriMlY

[AI] 커서(Cursor)와 바이브코딩(Vibe Coding)

**커서(Cursor)**는 AI 기반의 코드 에디터입니다. 챗GPT(ChatGPT) 개발사인 OpenAI의 모델을 기반으로 만들어졌으며, 개발자가 코드를 더 빠르고 효율적으로 작성, 수정, 디버깅할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능:

• AI 채팅: 에디터 내에서 AI와 대화하며 코드 생성, 수정, 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.
• 코드 자동 생성 및 수정: 간단한 명령(프롬프트)으로 원하는 기능의 코드를 만들거나 기존 코드를 개선할 수 있습니다.
• AI 기반 디버깅: 코드의 버그나 오류를 AI가 분석하고 해결책을 제시합니다.
• 문서 참조: 외부 라이브러리나 프레임워크의 문서를 AI가 참조하여 정확한 코드를 작성해 줍니다.

**바이브코딩(Vibe Coding)**은 정해진 문법이나 규칙에 얽매이기보다, 개발자의 '느낌'이나 '감'에 의존하여 직관적으로 코드를 작성하는 스타일을 의미하는 신조어입니다.

이는 종종 다음과 같은 상황에서 사용됩니다.

• 빠른 프로토타이핑: 완벽한 코드보다는 빠른 결과물 확인이 중요할 때, 세부적인 사항을 생략하고 핵심 로직만 빠르게 구현하는 방식입니다.
• 경험 기반 코딩: 숙련된 개발자가 자신의 풍부한 경험을 바탕으로 "이렇게 하면 될 것 같다"는 직관을 따라 코드를 작성하는 경우입니다.

커서(Cursor)와 같은 AI 코드 에디터의 등장은 이러한 '바이브코딩'을 더욱 현실적이고 효율적으로 만들어줍니다. 개발자가 가진 추상적인 아이디어나 '감'을 AI에게 설명하면, AI가 그것을 실제 작동하는 코드로 구체화해 주기 때문입니다. 즉, 개발자의 직관과 AI의 기술력이 결합하여 생산성을 극대화하는 시너지를 낼 수 있습니다.

AI 코드 에디터 **커서(Cursor)**는 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

아래 경로를 통해 접속하여 사용하시는 운영체제(OS)에 맞는 버전을 다운로드하세요.

🔗 커서 공식 다운로드 페이지: https://www.cursor.com/download

페이지에 접속하면 Windows, macOS, Linux 등 사용 환경에 맞는 설치 파일을 바로 다운로드 받을 수 있습니다.

https://cursor.com/downloads

[AI] 에인전틱(AgenticAI)와 생성형 AI(Generative AI)

Agentic AI와 Generative AI는 최근 AI 분야에서 중요한 개념이므로, 두 기술을 비교하여 설명해 드릴 수 있습니다.

1. 생성형 AI (Generative AI)

• 정의: 기존 데이터로부터 학습하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술입니다.
• 특징:
  • 학습된 데이터의 패턴과 구조를 모방하여 창의적인 결과물을 생성할 수 있습니다.
  • 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. (예: 글쓰기, 그림 그리기, 음악 작곡, 코드 생성 등)
  • 대표적인 모델로는 GPT (텍스트 생성), DALL-E (이미지 생성), Stable Diffusion (이미지 생성) 등이 있습니다.
• 예시:
  • 사용자의 질문에 맞춰 자연스러운 문장으로 답변하는 챗봇
  • 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 이미지 생성 모델
  • 사용자가 원하는 스타일의 음악을 작곡하는 음악 생성 모델

2. 에이전틱 AI (Agentic AI)

• 정의: 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 활용하여 목표를 달성하는 AI 시스템입니다. 여기서 "에이전트"는 환경을 인식하고 자율적으로 행동하는 주체를 의미합니다.
• 특징:
  • 복잡한 작업을 여러 단계로 나누어 순차적으로 처리할 수 있습니다.
  • 외부 환경과 상호작용하며, 필요한 정보를 검색하고, API를 호출하는 등 다양한 도구를 활용합니다.
  • 장기적인 목표를 설정하고, 그 목표를 달성하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
• 예시:
  • 사용자의 요청에 따라 여행 일정을 계획하고 예약하는 여행 에이전트
  • 주식 시장의 데이터를 분석하여 투자 결정을 내리는 투자 에이전트
  • 소셜 미디어에서 사용자의 관심사를 파악하여 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 추천 에이전트

비교 요약:

• 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞추는 반면, 에이전틱 AI는 자율적으로 목표를 달성하는 데 초점을 맞춥니다.
• 생성형 AI는 주어진 입력에 따라 결과물을 생성하지만, 에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 실행합니다.
• 생성형 AI는 특정 작업에 특화되어 있는 경우가 많지만, 에이전틱 AI는 다양한 도구를 활용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

두 기술은 상호 보완적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 에이전틱 AI가 생성형 AI를 활용하여 특정 작업을 수행하는 시나리오도 가능합니다.