CogniSeeds: 고밀도 추론을 위한 인식론적 압축 프로토콜 v1.0

작성자가 제안한 실험적 프로토콜에 대해 인지 부하 감소와 프롬프트 최적화 측면에서 흥미로운 접근이라는 반응이다.

• 시스템 프롬프트가 너무 길다면 핵심 원칙을 12단어 이내의 Seed로 압축하여 주입해 보라.
• 코드 리뷰 시 'Build the floor before the ceiling'과 같은 Seed를 사용하여 아키텍처 원칙을 간결하게 전달하라.

• 긴 텍스트 지침은 컨텍스트 윈도우가 확장됨에 따라 추론 ROI가 급격히 하락하므로 고밀도 패턴 압축이 필수적이다.
• 유효한 Seed는 12단어 미만이어야 하며, LLM이 스스로 전체 추론 체인을 복원할 수 있는 생성적 특성을 가져야 한다.
• 시스템 프롬프트에 Seed를 주입함으로써 모델의 사고 구조를 효율적으로 재구성하고 할루시네이션을 억제할 수 있다.