바쁜 오후, 동료가 "이것 좀 봐줄 수 있어요?" 라고 묻습니다. 파일을 열었지만 context 가 없습니다. 이 코드가 무엇을 해야 하는지, 무엇이 실패했는지, 무엇을 이미 시도했는지, 빠른 의견이 필요한지 깊은 review 가 필요한지 알 수 없습니다. 경험이 있어도 질문하거나 추측해야 합니다.
AI model 도 비슷합니다. prompt engineering 은 때로 비밀스러운 문장처럼 들리지만, 더 깊은 skill 은 훨씬 평범합니다. 다른 지성이 빠진 상황을 invent 하지 않고 일할 수 있게 충분히 명확히 전달하는 것입니다.
좋은 prompt 는 context 에서 시작합니다. system 은 무엇인가, audience 는 누구인가, 현재 상태는 무엇인가, 가장 중요한 constraint 는 무엇인가. 이 부분이 없으면 model 은 일반적인 가정으로 빈칸을 채웁니다.
좋은 prompt 는 task 도 분명히 말합니다. "이걸 개선해 줘" 는 바람에 가깝습니다. "비기술 product manager 를 위해 120 words 이하로, risk 는 유지하고 jargon 은 줄여 summary 를 다시 써줘" 는 작업입니다.
constraints 는 creativity 를 죽이지 않습니다. 방향을 줍니다. 새 dependency 를 쓰지 않기, calm tone 유지하기, public API 보존하기, code 전에 tradeoff 설명하기 같은 조건은 답을 현실에 가깝게 만듭니다.
example 은 사람에게 도움이 되는 것과 같은 이유로 AI 에도 도움이 됩니다. before/after, 선호하는 style, failing test, 작은 성공 output 은 원하는 모양을 알려 줍니다.
feedback 은 대화의 일부입니다. "너무 추상적입니다", "구조는 유지하되 tone 을 부드럽게 해 주세요", "database constraint 가 빠졌습니다" 는 실패가 아니라 정상적인 collaboration signal 입니다.
결국 prompt engineering 은 constraint 속의 communication 입니다. 좋은 ticket, code review, handoff 를 만드는 습관이 좋은 AI request 도 만듭니다.