저희 프롬프트 개선기는 확장된 사고 기능을 포함한 모든 Claude 모델과 호환됩니다. 확장된 사고 모델에 특화된 프롬프팅 팁은 여기를 참조하세요.
프롬프트 개선기는 자동화된 분석과 향상을 통해 프롬프트를 빠르게 반복하고 개선하는 데 도움을 줍니다. 높은 정확도가 필요한 복잡한 작업에 대해 프롬프트를 더욱 견고하게 만드는 데 뛰어납니다.

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시작하기 전에

다음이 필요합니다:
  • 개선할 프롬프트 템플릿
  • Claude의 현재 출력에 대한 피드백 (선택사항이지만 권장)
  • 예시 입력과 이상적인 출력 (선택사항이지만 권장)

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프롬프트 개선기 작동 방식

프롬프트 개선기는 4단계로 프롬프트를 향상시킵니다:
  1. 예시 식별: 프롬프트 템플릿에서 예시를 찾아 추출합니다
  2. 초기 초안: 명확한 섹션과 XML 태그가 있는 구조화된 템플릿을 생성합니다
  3. 사고 과정 개선: 상세한 추론 지침을 추가하고 개선합니다
  4. 예시 향상: 새로운 추론 과정을 보여주도록 예시를 업데이트합니다
개선 모달에서 이러한 단계들이 실시간으로 진행되는 것을 볼 수 있습니다.

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얻을 수 있는 것

프롬프트 개선기는 다음과 같은 템플릿을 생성합니다:
  • Claude의 추론 과정을 안내하고 일반적으로 성능을 향상시키는 상세한 사고 과정 지침
  • 다양한 구성 요소를 분리하기 위해 XML 태그를 사용한 명확한 구성
  • 입력에서 출력까지 단계별 추론을 보여주는 표준화된 예시 형식
  • Claude의 초기 응답을 안내하는 전략적 미리 채우기
예시들이 Workbench UI에서는 별도로 나타나지만, 실제 API 호출에서는 첫 번째 사용자 메시지의 시작 부분에 포함됩니다. ”</> Get Code”를 클릭하여 원시 형식을 보거나 Examples 박스를 통해 예시를 원시 텍스트로 삽입하세요.

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프롬프트 개선기 사용 방법

  1. 프롬프트 템플릿을 제출합니다
  2. Claude의 현재 출력에 대한 문제점에 대한 피드백을 추가합니다 (예: “요약이 전문가 대상에게는 너무 기본적입니다”)
  3. 예시 입력과 이상적인 출력을 포함합니다
  4. 개선된 프롬프트를 검토합니다

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테스트 예시 생성

아직 예시가 없나요? 저희 테스트 케이스 생성기를 사용하여:
  1. 샘플 입력을 생성합니다
  2. Claude의 응답을 받습니다
  3. 이상적인 출력에 맞게 응답을 편집합니다
  4. 다듬어진 예시를 프롬프트에 추가합니다

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프롬프트 개선기를 사용해야 하는 경우

프롬프트 개선기는 다음과 같은 경우에 가장 효과적입니다:
  • 상세한 추론이 필요한 복잡한 작업
  • 속도보다 정확도가 더 중요한 상황
  • Claude의 현재 출력에 상당한 개선이 필요한 문제
지연 시간이나 비용에 민감한 애플리케이션의 경우, 더 간단한 프롬프트 사용을 고려하세요. 프롬프트 개선기는 더 길고 철저하지만 느린 응답을 생성하는 템플릿을 만듭니다.

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개선 예시

다음은 프롬프트 개선기가 기본 분류 프롬프트를 어떻게 향상시키는지 보여줍니다: 
다음 Wikipedia 기사 제목 목록에서 이 문장이 어느 기사에서 나온 것인지 식별하세요.
기사 제목만 응답하고 다른 것은 아무것도 하지 마세요.

기사 제목:
{{titles}}

분류할 문장:
{{sentence}}

당신은 문장을 Wikipedia 기사 제목에 매칭하는 데 특화된 지능형 텍스트 분류 시스템입니다. 당신의 작업은 제공된 기사 제목 목록을 기반으로 주어진 문장이 어느 Wikipedia 기사에 속할 가능성이 가장 높은지 식별하는 것입니다.

먼저 다음 Wikipedia 기사 제목 목록을 검토하세요:
<article_titles>
{{titles}}
</article_titles>

이제 분류해야 할 이 문장을 고려하세요:
<sentence_to_classify>
{{sentence}}
</sentence_to_classify>

당신의 목표는 제공된 목록에서 주어진 문장과 가장 잘 일치하는 기사 제목을 결정하는 것입니다. 다음 단계를 따르세요:

1. 문장에서 핵심 개념들을 나열하세요
2. 각 핵심 개념을 기사 제목들과 비교하세요
3. 가장 관련성이 높은 상위 3개 제목을 순위를 매기고 왜 관련성이 있는지 설명하세요
4. 문장의 내용을 가장 잘 포괄하거나 관련된 가장 적절한 기사 제목을 선택하세요

<analysis> 태그로 분석을 감싸세요. 다음을 포함하세요:
- 문장에서 추출한 핵심 개념 목록
- 각 핵심 개념과 기사 제목들의 비교
- 설명과 함께 가장 관련성이 높은 상위 3개 제목의 순위
- 최종 선택과 추론

분석 후, 최종 답변을 제공하세요: 목록에서 가장 적절한 단일 Wikipedia 기사 제목.

선택한 기사 제목만 출력하고, 추가 텍스트나 설명은 하지 마세요.
개선된 프롬프트가 어떻게:
  • 명확한 단계별 추론 지침을 추가하는지
  • XML 태그를 사용하여 내용을 구성하는지
  • 명시적인 출력 형식 요구사항을 제공하는지
  • Claude를 분석 과정을 통해 안내하는지
주목하세요.

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문제 해결

일반적인 문제와 해결책:
  • 예시가 출력에 나타나지 않음: 예시가 XML 태그로 적절히 형식화되어 있고 첫 번째 사용자 메시지의 시작 부분에 나타나는지 확인하세요
  • 사고 과정이 너무 장황함: 원하는 출력 길이와 세부 수준에 대한 구체적인 지침을 추가하세요
  • 추론 단계가 필요에 맞지 않음: 특정 사용 사례에 맞게 단계 섹션을 수정하세요

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다음 단계

프롬프트 라이브러리

다양한 작업을 위한 예시 프롬프트에서 영감을 얻으세요.

GitHub 프롬프팅 튜토리얼

저희 인터랙티브 튜토리얼로 프롬프팅 모범 사례를 배우세요.

프롬프트 테스트

저희 평가 도구를 사용하여 개선된 프롬프트를 테스트하세요.