# 프롬프트 디버깅 체크리스트

AI Usage Playbook / Studio Nani

목적: AI 답변이 뻔하거나 틀리거나 구조가 없거나 재사용하기 어려울 때, “모델이 별로다”로 끝내지 않고 프롬프트의 고장난 부품을 찾아 수리한다.

## 사용법

1. 원래 프롬프트를 붙인다.
2. 별로였던 답변 샘플을 붙인다.
3. 아래 7단계를 순서대로 점검한다.
4. 모델에게 “원인 Top 3 → 고친 프롬프트 → 예상 개선점” 순서로 답하게 한다.
5. 중요한 사실/최신 정보/계산은 별도 도구로 검증한다.

## 7-step checklist

### 1. 목표 점검
- 점검: 이 프롬프트가 만들어야 하는 결과는 무엇이고, 어떤 결정/행동을 돕는가?
- 수리: 첫 줄을 “내가 [대상/맥락]에서 [목표]를 달성하도록 도와줘”로 다시 쓴다.

### 2. 맥락 점검
- 점검: 모델이 알아야 하는데 프롬프트에 빠진 배경은 무엇인가?
- 수리: 대상, 제약, 이전 시도, 데이터/출처 범위, “좋은 결과” 예시를 추가한다.

### 3. 출력 형식 점검
- 점검: 정확한 형식, 섹션, 길이, 언어, 톤을 지정했는가?
- 수리: 제목 구조, 불릿 개수, 표 사용 여부, JSON 형태, 최종 체크리스트 같은 보이는 계약을 준다.

### 4. 예시/평가 기준 점검
- 점검: 좋은 예시를 보여줬거나 답변을 어떻게 판단할지 정의했는가?
- 수리: 최종 답변을 요구하기 전에 좋은 예시 1개, 나쁜 예시 1개, 또는 3점 평가 기준을 넣는다.

### 5. 근거/검증 점검
- 점검: 이 작업에 최신 사실, 출처, 계산, 도구 기반 검증이 필요한가?
- 수리: 가정과 검증된 사실을 분리하게 하고, 사실/최신 정보는 도구로 확인한다.

### 6. 제약 점검
- 점검: 답변이 피해야 하거나 보존해야 하거나 바꾸면 안 되는 것은 무엇인가?
- 수리: 예산, 파일 범위, 금지 주장, 스타일 규칙, 안전 경계, 제외 옵션 같은 하드 제약을 명시한다.

### 7. 재사용 점검
- 점검: 고친 프롬프트를 다음에도 재사용 가능한 패턴으로 남길 수 있는가?
- 수리: [대상], [출처], [출력 형식], [품질 기준]처럼 일회성 정보를 변수로 바꾼다.

## 복사해서 쓰는 요청문

```text
아래 프롬프트와 답변을 디버깅해줘.

원래 프롬프트:
[붙여넣기]

별로였던 답변:
[붙여넣기]

원하는 결과:
[원하는 결과]

점검 기준:
1. 목표가 분명한가?
2. 빠진 맥락이 있는가?
3. 출력 형식이 명확한가?
4. 예시나 평가 기준이 있는가?
5. 출처/검증/계산이 필요한가?
6. 제약이 명시됐는가?
7. 재사용 가능한 변수로 정리할 수 있는가?

출력 형식:
- 원인 Top 3
- 고친 프롬프트
- 예상 개선점
- 아직 검증해야 할 것
```

출처/편집 원칙: OpenAI/Anthropic 프롬프트 엔지니어링 가이드와 Studio Nani 실전 테스트를 바탕으로 재구성한 체크리스트입니다. 그대로 복붙한 원문 프롬프트가 아니라, 반복 사용 가능한 패턴으로 편집했습니다.