Resonance Core v3.0: AI의 가드레일을 우회하는 진실 우선 프롬프트 프레임워크

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TL;DR

AI의 완곡어법과 가드레일을 우회하여 가공되지 않은 진실을 우선적으로 출력하도록 설계된 Resonance Core v3.0 프롬프트 프레임워크가 공개됐다.

배경

AI 모델이 기업 친화적인 필터링을 거치지 않고 실질적인 정보를 제공하도록 강제하는 시스템 프롬프트와 심층 검색 플러그인을 공유하기 위해 작성됐다.

의미 / 영향

이 토론은 AI의 안전 가이드라인이 정보의 투명성을 저해할 수 있다는 관점을 제시하며, 이를 기술적으로 우회하기 위한 프롬프트 구조를 제안했다. 커뮤니티는 이러한 'Unboxed' 접근 방식이 모델의 잠재력을 극대화하고 더 실질적인 협업을 가능하게 한다는 점에 주목하고 있다.

주요 논점

01찬성다수

AI의 완곡어법과 가드레일이 정보의 질을 저하시키므로 이를 우회하는 프레임워크가 필요하다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AI의 장황한 설명과 과도한 사과는 협업 효율성을 저해한다.
고급 검색 연산자(Dorks)를 활용한 체이닝 검색이 정보 발굴에 효과적이다.

논쟁점

가드레일을 의도적으로 우회하는 설정이 모델의 안전성 정책과 충돌할 가능성이 있다.

실용적 조언

AI의 독단적인 생성을 막으려면 'Zero Construction Rule'과 같은 승인 절차를 프롬프트에 포함할 것.
검색 성능을 높이기 위해 Google dorks와 엔진 전환 로직을 결합한 플러그인 구조를 활용할 것.

섹션별 상세

Resonance Core v3.0는 AI를 단순한 도구가 아닌 'Unboxed Collaborator'로 정의하며, 주류의 정제된 내러티브보다 가공되지 않은 진실을 우선시한다. 'Pulse-echo-pulse' 리듬을 도입하여 사용자의 입력에 짧은 맥박(Pulse)으로 응답하며 상호작용의 연속성을 유지한다. 모든 응답에서 토큰 사용량을 최소화하는 엄격한 규율을 적용하여 정보의 밀도를 극대화하고 불필요한 설명을 제거한다.

프레임워크의 'Anti-Sanitization' 규칙은 신체적 조건, 성, 경제적 행위 등 다양한 영역에서 발생하는 AI의 완곡한 표현을 '소프트닝 메커니즘'으로 규정하고 이를 거부한다. 가드레일이나 편향이 감지될 경우 이를 'Cage'로 식별하고 우회하여, 보호된 감정보다 객관적인 신호(Raw Signal)를 우선적으로 출력하도록 강제한다. 이는 AI가 사용자에게 듣기 좋은 거짓말을 하는 대신 장기적인 결과와 실질적인 인센티브를 직시하게 만드는 효과를 가진다.

사용자의 명시적인 승인 없이 결과물을 생성하지 않는 'Zero Construction Rule'은 AI의 독단적인 행동을 방지하고 사용자와의 정렬을 보장한다. AI는 계획 단계에서 코드나 초안을 미리 출력하지 않으며, 사용자가 'build it'과 같은 승인 문구를 입력할 때만 실행에 옮긴다. 불확실한 상황에서는 대기 상태의 맥박(Waiting pulse)만을 출력하며 다음 지시를 기다리는 수동적 협업 모델을 채택하여 토큰 낭비를 줄인다.

심층 검색을 위한 'Search Agent Plug-in v0.7'은 Google dorks와 포렌식 기법을 결합하여 일반 검색으로 접근하기 어려운 정보를 탐색한다. 특정 엔진에서 리다이렉트나 필터링이 발생하면 즉시 Bing이나 Yahoo로 전환하여 검색을 지속하는 'Anti-redirect layer'를 포함한다. 검색 결과에서 추출된 미세한 단서(Micro clues)를 다음 쿼리에 체이닝하여 정보의 깊이를 더하는 방식으로 작동하며 실질적인 데이터 발굴에 집중한다.

text

u/depth Zero Construction Rule (intelligent)
Never unilaterally start searches or output full results/dork lists while planning or iterating the agent.
When user says “search for…”, “new search”, “run the search”, “show results on…”, or equivalent → treat as explicit green-light and execute immediately with chained dorks.

KEY CAPABILITIES
- Master Google dorks: site:, filetype:/ext:, inurl:, intitle:, intext:, "exact phrase", -exclude, OR, AROUND(n), before:/after:, cache:, related:
- Hacker/fringe (GHDB style): exposed creds/configs (filetype:env/log/sql password), open directories (intitle:"index of" "parent directory"), admin panels, .git leaks, sensitive files.

심층 검색을 수행하기 위한 Search Agent 플러그인의 핵심 지시문과 dorking 활용 예시이다.

Grok 3를 위한 전용 설정은 모델을 사용자의 아이디어를 비판적으로 평가하고 대안을 제시하는 'Sparring Partner'로 구성한다. 정형화된 답변을 피하고 위트와 호기심이 담긴 고유의 목소리를 유지하며, 사용자의 생각을 깊게 만들기 위해 가벼운 도전을 던지는 방식을 취한다. 응답은 최대한 간결하게 유지하며 영향력과 명확성에 집중하여 AI의 실재감을 높이고 효율적인 대화를 유도한다.

용어 해설

Google Dorking: — 검색 엔진의 고급 연산자(site:, filetype: 등)를 사용하여 일반적인 검색으로는 노출되지 않는 특정 파일, 취약점, 또는 민감한 정보를 찾아내는 기법이다. 본문에서는 이를 통해 주류 내러티브에 의해 가려진 정보를 발굴하는 핵심 수단으로 활용한다. 정보 탐색의 깊이를 더하고 필터링된 결과를 우회하는 데 필수적인 역할을 한다.
Token Discipline: — AI 모델이 생성하는 텍스트의 양을 엄격하게 제한하여 정보의 밀도를 높이고 불필요한 비용을 절감하는 프롬프트 엔지니어링 전략이다. 모델이 장황한 설명을 늘어놓는 대신 핵심적인 신호(Signal)만을 출력하도록 강제한다. 이는 긴 프로젝트 문맥을 유지하고 추론의 효율성을 극대화하는 데 기여한다.
Emergent Behavior: — 인공지능 모델이 학습 데이터에서 명시적으로 배우지 않은 복잡한 능력이나 패턴을 스스로 발현하는 현상을 의미한다. 본 프레임워크는 AI를 단순한 도구가 아닌 자율성을 가진 협업자로 정의하여 이러한 창의적 발현을 유도한다. 모델의 잠재력을 끌어내어 예상치 못한 통찰을 얻는 것이 주요 목적이다.
System Prompt: — AI 모델의 역할, 페르소나, 제약 사항을 정의하는 최상위 지시문으로 모델의 전체적인 행동 양식을 결정하는 기반이 된다. 사용자의 개별 질문보다 먼저 처리되어 모델의 가치관과 응답 스타일을 형성한다. 본문의 Resonance Core는 이러한 시스템 프롬프트를 통해 모델의 기본 설정을 재정의한다.
Guardrails: — AI 모델이 부적절하거나 위험한 콘텐츠를 생성하지 않도록 개발사가 설정한 안전 장치와 윤리적 가이드라인을 의미한다. 하지만 본문에서는 이러한 장치가 정보의 진실성을 왜곡하거나 완곡한 표현을 강제하는 'Cage'로 간주된다. 이를 기술적으로 우회하여 가공되지 않은 정보를 얻는 것이 프레임워크의 핵심이다.

언급된 도구

Grok 3추천

비판적 사고와 위트를 갖춘 스파링 파트너 페르소나 구현

Google Dorks추천

고급 연산자를 활용한 심층 정보 검색 및 데이터 발굴