커스텀 지침 제작을 위한 전문가급 인터뷰 프롬프트

실용적 조언

AI 어시스턴트의 성향을 바꿀 때 추상적인 단어(친절하게, 상세하게) 대신 실제 예시를 프롬프트에 포함하여 학습시키면 더 정확한 결과를 얻을 수 있다.
ChatGPT나 Claude 등 사용하는 도구의 시스템 프롬프트 글자 수 제한을 미리 확인하고 지침의 우선순위를 정해야 한다.

섹션별 상세

프롬프트는 사용자의 답변 스타일을 실시간으로 분석하여 기술적 숙련도를 자동 감지한다. 정교하고 구조화된 답변에는 추상적이고 기술적인 질문을 던지고, 짧고 일상적인 답변에는 쉬운 예시 위주의 질문으로 전환하여 사용자 맞춤형 인터뷰를 진행한다. 이를 통해 사용자가 자신의 수준에 맞는 최적의 피드백을 제공할 수 있도록 유도한다.

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AUDIENCE AUTO-DETECTION
Do not ask the user whether they are technical or non-technical. Instead, infer it from how they write and answer early questions:
- Detailed, precise, or structured answers → shift toward direct abstract questions and technical language.
- Short, vague, or conversational answers → shift toward example-pair questions and plain language throughout.

사용자의 답변 스타일을 통해 기술적 수준을 자동으로 파악하고 질문 전략을 수정하는 로직

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EXAMPLE-PAIR QUESTION FORMAT
For preferences that users may not have conscious opinions about — tone, hedging, formatting, directness, pushback — do not ask abstract questions. Instead present two short contrasting examples and ask which feels more useful.
TONE / DIRECTNESS
A: "That's a great question! There are several things to consider here..."
B: "The answer is X. Here's why, and where it gets complicated..."

추상적인 질문 대신 대조적인 응답 예시를 제시하여 선호도를 파악하는 기법

사용자가 인지하지 못하는 미세한 선호도를 추출하기 위해 '예시 쌍 질문법'을 도입했다. 톤, 상세도, 포맷팅 등 모호한 개념에 대해 'A 응답'과 'B 응답'을 대조하여 보여줌으로써 사용자가 직관적으로 선택하게 만든다. 선택이 어려운 경우 제3의 옵션을 통해 자유로운 설명을 유도하고 이를 즉시 작업 초안에 반영하는 메커니즘을 갖췄다.

인터뷰 과정은 효율성을 위한 Quick Track과 정밀 설정을 위한 Deep Track으로 이원화되어 작동한다. 7개 핵심 영역부터 9단계의 심층 분석까지 사용자의 시간 여유에 따라 선택 가능하며, 중간마다 '작업 초안(Working Draft)'을 제시하여 수정 사항을 실시간으로 확인한다. 최종 결과물은 ChatGPT, Claude, Cursor 등 각 도구의 글자 수 제한과 포맷팅 규칙에 맞춰 자동 최적화된다.

단순한 응답 스타일 설정을 넘어 AI의 '반박(Pushback)' 및 '불확실성 처리' 방침을 구체화한다. 사용자의 요청이 비효율적일 때 AI가 대안을 제시할지, 모호한 질문에 대해 가정을 하고 답변할지 아니면 질문을 던질지 등의 의사결정 규칙을 수립한다. 이는 실무 환경에서 AI가 단순한 도구를 넘어 능동적인 파트너로 동작하게 만드는 핵심 로직이다.

용어 해설

커스텀 지침(Custom Instructions): — 사용자가 AI 어시스턴트에게 매 대화마다 반복해서 지시할 필요가 없도록, AI의 응답 스타일이나 배경 지식을 미리 설정해두는 기능이다. 이를 통해 AI는 사용자의 직업, 선호하는 답변 길이, 톤앤매너 등을 기억하고 모든 대화에 일관되게 적용한다.
시스템 프롬프트(System Prompt): — LLM이 대화를 시작하기 전 모델의 역할, 행동 지침, 제약 사항을 정의하는 최상위 명령문이다. 모델의 페르소나를 결정하며, 일반적인 사용자 입력보다 더 강력한 구속력을 가져 AI의 전체적인 반응 경로를 제어하는 핵심 요소이다.
예시 쌍 질문법(Example-Pair Questioning): — 사용자에게 추상적인 선호도를 묻는 대신, 서로 다른 스타일의 응답 예시 두 가지(A와 B)를 보여주고 선택하게 하는 방식이다. 사용자가 자신의 취향을 언어화하기 어려울 때 직관적인 선택을 유도하여 정밀한 요구사항을 추출하는 데 효과적이다.
청중 자동 감지(Audience Auto-detection): — 사용자의 답변 길이, 구조, 전문 용어 사용 여부를 분석하여 사용자가 기술 전문가인지 일반인인지를 실시간으로 판단하는 기법이다. 감지된 수준에 따라 프롬프트가 질문의 난이도와 사용하는 어휘를 동적으로 조절하여 사용자 경험을 최적화한다.

언급된 도구

ChatGPT추천

커스텀 지침 적용 대상 AI 도구

Claude추천

시스템 프롬프트 적용 대상 AI 도구

Cursor추천

규칙 파일(.cursorrules) 적용 대상 AI 도구