예산 기반 가족 식단 계획 및 쇼핑 자동화를 위한 프롬프트 체인 가이드

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핵심 요약

가족 구성, 예산, 마트 할인 정보를 결합해 식단부터 쇼핑 리스트, 조리 일정까지 최적화하는 7단계 프롬프트 체인 워크플로이다.

배경

예산 범위 내에서 가족 식단을 계획하는 데 어려움을 겪는 사용자를 위해 설계된 다단계 프롬프트 체인을 공유했다. 마트 전단지 데이터와 가족의 식이 제한 사항을 반영하여 쇼핑 리스트와 조리 일정까지 자동 생성하는 워크플로를 제안했다.

의미 / 영향

이 토론은 LLM이 단순한 정보 제공을 넘어 실생활의 복잡한 최적화 문제를 해결하는 에이전트로서의 역할을 수행할 수 있음을 보여준다. 프롬프트 체이닝 기법을 통해 데이터 파싱과 의사결정 과정을 분리함으로써 모델의 신뢰성을 높이고 실무적인 가치를 창출했다.

실용적 조언

마트 전단지 텍스트를 복사하여 FLYER_DATA 변수에 입력하면 AI가 실시간 할인 품목을 반영한 식단을 구성합니다.
Intelligent repetition 설정을 통해 동일한 식재료를 여러 요리에 활용하여 식재료 낭비를 최소화하세요.
예산 초과 시 OVERBUDGET 경고 문구가 나타나도록 설정하여 즉각적인 식단 수정이 가능하게 하세요.

섹션별 상세

프롬프트 체인의 시작 단계에서 FAMILY_INFO, BUDGET, FLYER_DATA라는 세 가지 핵심 변수를 정의하여 사용자 맞춤형 데이터를 수집한다. AI는 입력된 정보의 누락 여부를 판단하고 추가 질문을 통해 식단 제한 사항이나 선호 요리를 구체화한다. 수집된 정보를 요약하여 사용자의 최종 승인을 받는 과정을 통해 데이터의 정확성을 확보한다.

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VARIABLE DEFINITIONS
FAMILY_INFO=A brief description of household size, ages (optional), appetites, and any dietary constraints or cuisine preferences
BUDGET=Maximum total amount (in your local currency) that can be spent on groceries for the coming week
FLYER_DATA=Copy-pasted text or links from current weekly grocery store flyers that list product deals, sizes, and sale prices

프롬프트 체인에서 사용되는 핵심 입력 변수 정의 부분

전단지 데이터(FLYER_DATA)를 파싱하여 식재료의 상점, 품목, 규격, 가격 정보를 추출하고 이를 테이블 형태로 구조화한다. AI가 각 품목의 단위당 가격을 계산하여 가성비를 분석하고, 사용자의 식이 요법에 어긋나는 재료를 자동으로 식별하여 제외할 수 있게 돕는다. 이는 비정형 데이터를 정형화하여 의사결정의 효율성을 극대화하는 과정이다.

구조화된 식재료 정보를 바탕으로 7일간의 아침, 점심, 저녁 식단과 쇼핑 리스트를 생성한다. 재료를 지능적으로 반복 사용하여 음식물 쓰레기를 줄이고, 각 항목별 예상 비용을 합산하여 전체 예산 준수 여부를 실시간으로 체크한다. 예산 초과 시 시각적인 경고를 제공하여 사용자가 즉시 식단을 조정할 수 있는 피드백 루프를 형성한다.

마지막 단계로 주간 조리 일정(Meal-Prep)과 식재료 품절 시 대체 방안(Contingency Swaps)을 제시한다. 주말 대량 조리나 평일 아침/저녁 준비 시간을 배분하여 시간 관리 효율을 높이고, 남은 음식을 활용하는 아이디어를 제공한다. 이는 단순한 계획 수립을 넘어 실제 실행 단계에서의 변수까지 고려한 포괄적인 워크플로이다.

실무 Takeaway

복잡한 식단 계획 과정을 데이터 수집, 파싱, 분석, 생성, 실행 계획의 5단계 프롬프트 체인으로 분기하여 결과물의 정밀도를 높였다.
마트 전단지의 실시간 할인 정보를 변수로 활용하여 이론적인 계획이 아닌 실제 시장 가격에 기반한 예산 관리를 구현했다.
재료의 중복 활용(Batch-cook)과 남은 음식 재활용 전략을 포함하여 비용 절감과 음식물 쓰레기 감소라는 실용적 목표를 동시에 달성했다.

언급된 도구

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