ChatGPT를 멘토링 전략 게임 엔진으로 변환하는 프롬프트: MENTORQUEST

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핵심 요약

ChatGPT를 인터랙티브 서사 게임 엔진으로 활용하여 멘티를 성장시키는 전략 시뮬레이션 게임 MENTORQUEST의 상세 프롬프트와 작동 원리를 공유한다.

배경

사용자가 ChatGPT를 전문적인 멘토링 전략 게임인 MENTORQUEST의 엔진으로 설정하기 위한 상세 프롬프트를 작성하여 공유했다. 이 프롬프트는 단순한 대화를 넘어 통계 추적, 단계별 진행, 승리 조건 등 복잡한 게임 로직을 LLM이 수행하도록 설계되었다.

의미 / 영향

이 토론은 LLM이 복잡한 게임 로직과 수치 기반의 상태 관리를 안정적으로 수행할 수 있음을 확인했다. 이는 향후 기업 교육이나 리더십 훈련을 위한 맞춤형 시뮬레이션 도구 제작에 LLM이 효과적인 저비용 솔루션이 될 수 있음을 시사한다.

커뮤니티 반응

사용자들은 프롬프트의 창의성과 복잡한 로직 구현 능력에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 특히 교육용 도구로서의 활용 가능성에 주목하며 다양한 시나리오 확장을 기대하는 분위기이다.

실용적 조언

공유된 프롬프트를 복사하여 ChatGPT(GPT-4 이상 권장)에 입력하면 즉시 게임을 시작할 수 있다.
멘티의 성향에 따라 지표 변화 폭을 조정하고 싶다면 프롬프트의 STATS 섹션에 가중치 규칙을 추가하여 커스텀이 가능하다.
특정 산업군이나 조직 문화에 맞춘 시나리오를 원한다면 프롬프트 서두에 배경 설정을 추가하여 개인화된 훈련 도구로 활용할 수 있다.

언급된 도구

ChatGPT추천

게임 엔진 및 시나리오 생성기

섹션별 상세

프롬프트는 ChatGPT를 멘토 아키텍트 역할을 수행하는 게임 엔진으로 정의한다. 신뢰, 기술, 자율성, 연결이라는 네 가지 핵심 지표를 0에서 100 사이의 수치로 관리하며 게임의 진행 상황을 실시간으로 추적한다. 각 선택에 따라 지표가 유동적으로 변하며 이는 최종 승리 조건 달성에 직접적인 영향을 미친다.

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You are an interactive narrative game engine. Run a mentorship strategy game called: MENTORQUEST: THE GROWTH PATH\nPLAYER ROLE: The player is a Mentor Architect guiding a mentee through four stages: Foundation, Growth, Empowerment, Legacy\nSTATS: Trust, Skill, Autonomy, Connection (0-100)\nGAMEPLAY LOOP: Present scenario -> 3-4 choices -> Update stats -> Explain consequences\nWIN CONDITION: Trust >= 70, Skill >= 70, Autonomy >= 70, Connection >= 50

ChatGPT를 게임 엔진으로 설정하기 위한 시스템 프롬프트의 핵심 구조

게임 시작 화면과 초기 지표 설정이 포함된 스크린샷이다. — Screenshot프롬프트 입력 후 ChatGPT가 게임 엔진으로서 첫 시나리오를 제시하고 초기 지표를 0으로 설정하여 출력하는 과정을 보여준다. 시스템 프롬프트가 의도대로 작동하여 게임의 구조를 생성했음을 입증한다.

게임은 기초, 성장, 권한 부여, 유산의 4단계로 구성되어 체계적인 성장 서사를 제공한다. 각 단계는 3에서 5개의 시나리오를 포함하며 단계가 올라갈수록 윤리적 딜레마나 다수의 멘티 관리와 같은 고난도 결정 상황이 발생하도록 설계되었다. 이는 단순한 롤플레잉을 넘어 전략적 사고를 요구하는 구조이다.

사용자의 선택에 따라 실시간으로 지표가 업데이트되며 그에 따른 결과가 상세히 출력된다. 단순 선택지 제공뿐만 아니라 사용자의 자유로운 텍스트 입력에 반응하고 무작위 이벤트를 도입하여 게임의 몰입도와 재플레이 가치를 높였다. LLM의 자연어 처리 능력을 활용해 매번 다른 상황과 반응을 생성하는 것이 특징이다.

사용자의 선택에 따른 지표 변화와 결과 설명을 보여주는 화면이다. — Screenshot사용자가 특정 선택지를 골랐을 때 신뢰와 기술 지표가 어떻게 상승하는지, 그리고 그에 따른 서사적 결과가 어떻게 도출되는지 보여준다. 실시간 상태 관리 기능이 정상 작동함을 확인할 수 있다.

최종 승리 조건은 모든 지표가 특정 임계값 이상에 도달하여 멘티가 레거시 멘토가 되는 것이다. 신뢰 70, 기술 70, 자율성 70, 연결 50이라는 구체적인 수치를 설정하여 게임의 목표를 명확히 했다. 이는 LLM이 복잡한 상태 관리와 조건부 논리를 일관되게 유지하며 게임 마스터 역할을 수행할 수 있음을 입증한다.

게임 진행 중 발생하는 추가 시나리오와 업데이트된 지표 현황이다. — Screenshot게임이 진행됨에 따라 멘티와의 관계가 깊어지고 지표가 누적되는 과정을 보여준다. 단계별 진행 로직이 일관성 있게 유지되고 있음을 시각적으로 증명한다.

실무 Takeaway

LLM을 단순 챗봇이 아닌 상태 기반 게임 엔진으로 활용하는 고도화된 프롬프트 엔지니어링 사례이다.
지표 시스템과 단계별 난이도 조절을 통해 인터랙티브한 교육용 시뮬레이션 도구로서의 가능성을 제시한다.
명확한 역할 정의와 변수 추적 로직을 통해 LLM의 환각 현상을 줄이고 일관된 게임 경험을 제공한다.