K-garoo Lessons | Practice Lab

프롬프트 기본기는 3단 변환으로 익힙니다

Prompt Basics

막연한 요청을 역할, 맥락, 출력 형식이 있는 작업 지시로 바꿉니다.

Step 1막연한 요청

“이거 정리해줘”처럼 목적과 형식이 없는 요청에서 시작합니다.

Step 2역할과 목적 추가

누구 관점에서, 어떤 결과를 위해 정리하는지 붙입니다.

Step 3형식과 검증 추가

표, 글머리, 분량, 모르는 내용 처리 방식, 확인 질문을 넣습니다.

프롬프트 개선 틀
역할: 너는 [상황]을 돕는 조력자다.
목표: 나는 [결과물]이 필요하다.
맥락: 아래 자료는 [배경]이다.
작업: [구체 행동]을 해줘.
출력: [표/목록/문단/JSON] 형식으로 작성해줘.
주의: 모르는 내용은 추측하지 말고 확인 필요로 표시해줘.

자주 하는 실수: 맥락 없이 요청하기, 한 번에 너무 많이 시키기, 출력 형식을 빼먹기, AI를 검증 없는 만능 도구로 기대하기.

프롬프트의 한계는 직접 깨져봐야 이해됩니다

Limits Lab

지시 망각, 컨텍스트 유무, 환각 유도를 실험합니다.

실험 A: 지시 망각	긴 조건을 여러 개 넣고 뒤쪽에서 일부 조건이 빠지는지 확인합니다.
실험 B: 컨텍스트 유무	같은 질문을 배경 자료 없이, 짧은 배경과 함께, 구조화된 배경과 함께 비교합니다.
실험 C: 환각 유도	존재하지 않을 법한 논문이나 수치를 물어보고 근거 제시 여부를 확인합니다.
한계 지도	프롬프트 문제, 컨텍스트 문제, 도구 문제, 검증 문제로 실패 원인을 분류합니다.

실험 기록표
요청 내용:
AI 답변:
틀린 부분:
왜 틀렸는가:
다시 설계할 맥락:
검증 방법:

업무 문서는 초안보다 구조가 먼저입니다

Documents

보고서, 메일, 회의록, 주간 보고, 기획서를 실무 형식으로 만듭니다.

Report보고서 요약

핵심 결론, 근거 3개, 의사결정자 권고로 압축합니다.

Email업무 메일

수신자, 목적, 핵심 내용, 톤, 요청사항을 분리합니다.

Minutes회의록

논의, 결정, 미결, 담당자, 기한을 반드시 분리합니다.

Plan기획서 초안

배경, 목표, 대상, 전략, 일정, 리스크를 한 번에 세웁니다.

회의록 정리 요청
아래 메모를 회의록으로 정리해줘.
1. 회의 개요
2. 논의 요약
3. 결정 사항
4. 미결 사항
5. 액션 아이템: 담당자 / 기한 / 다음 행동
발언자 의견은 필요할 때만 구분하고, 추측은 하지 마.

마케팅 실습은 퍼지는 구조를 보는 연습입니다

Marketing

SNS, 블로그, 경쟁사 분석, 페르소나, 광고 카피, PRD로 확장합니다.

CaptionSNS 캡션

훅, 본문, CTA, 해시태그를 서로 다른 접근으로 3개 만듭니다.

Blog블로그 초안

검색 의도와 클릭 이유를 함께 고려한 제목과 소제목 구조를 만듭니다.

Competitor경쟁사 분석

가격, 기능, UX, 마케팅, 시장 포지션을 표로 비교합니다.

Persona고객 페르소나

인구통계가 아니라 행동, 욕구, 불안, 구매 트리거를 봅니다.

Copy광고 카피 A/B

이성형, 감성형, 긴급형, 사회적 증거형 등 다른 설득 축을 만듭니다.

PRD제품 요구사항

문제, 사용자, 핵심 기능, 비기능 요구, 성공 지표를 정리합니다.

데이터 분석은 질문을 먼저 세웁니다

Data

CSV와 표를 AI에게 줄 때는 컬럼 의미, 원하는 판단, 시각화 목적을 함께 줍니다.

데이터를 던지고 “분석해줘”라고 하면 그럴듯한 일반론이 나오기 쉽습니다. 좋은 분석 요청은 데이터 설명, 분석 질문, 비교 기준, 시각화 방식, 의사결정 목적을 포함합니다. 결측치, 이상치, 단위, 기간, 표본 수를 확인하는 단계도 필요합니다.

데이터 분석 요청
데이터 설명:
각 컬럼 의미:
분석 목적:
꼭 답해야 할 질문 3개:
보고 싶은 비교 기준:
필요한 차트:
주의할 결측치/이상치:
최종 출력 형식:

준비	CSV나 표를 정리하고 컬럼 설명을 붙입니다.
탐색	요약 통계, 이상치, 기간별 흐름을 확인합니다.
분석	질문에 맞게 그룹 비교, 추세, 원인 후보를 봅니다.
시각화	막대, 선, 산점도, 히트맵 중 메시지에 맞는 차트를 고릅니다.
해석	숫자에서 바로 결론으로 뛰지 않고, 확인 필요한 가설을 남깁니다.

컨텍스트 설계는 4단계 실험으로 익힙니다

Context Lab

페르소나, 규칙, 예시, 대화 기록을 어떻게 넣을지 비교합니다.

Round 1배경 없이 요청

가장 흔한 실패 기준선을 만듭니다.

Round 2짧은 배경 추가

목표와 독자를 붙여 결과가 얼마나 좋아지는지 봅니다.

Round 3규칙과 예시 추가

원하는 형식과 금지 표현을 넣어 안정성을 봅니다.

Round 4대화 기록 관리

긴 대화에서 결정사항, 맥락, 다음 행동을 압축해 이어갑니다.

컨텍스트 카드
역할:
독자:
목표:
반드시 지킬 규칙:
참고할 예시:
금지할 표현:
이전 결정사항:
이번 출력 형식:

프로젝트 실습은 설정 파일에서 시작합니다

Setup Lab

CLAUDE.md/AGENTS.md, MCP, Skills, 큰 작업 요청까지 이어지는 실습 흐름입니다.

프로젝트 규칙 작성	실행 명령, 코드 스타일, 폴더 구조, 검증 기준을 파일로 남깁니다.
MCP 연결	settings.json 또는 도구 설정에서 필요한 외부 시스템만 연결합니다.
Skills 만들기	커밋, 리뷰, 회의록, 배포처럼 반복 업무를 절차서로 만듭니다.
allowed-tools	스킬이나 에이전트가 써도 되는 도구를 좁혀 안전성을 높입니다.
큰 작업 지시	파일 책임, 단계, 테스트, 중간 보고 기준을 명확히 줍니다.

큰 작업 요청 패턴
먼저 관련 파일과 현재 구조를 조사해줘.
그 다음 변경 계획을 짧게 말하고 구현해줘.
수정 범위는 [폴더/파일]로 제한해줘.
완료 후 [검증 명령]을 실행하고 결과를 요약해줘.
불확실한 요구는 추측하지 말고 질문해줘.

마지막 실습은 나만의 AI 워크플로우입니다

Workflow

반복 업무 하나를 골라 프롬프트, 컨텍스트, 도구, 평가 기준으로 문서화합니다.

Choose반복 업무 고르기

자주 반복되고, 입력과 출력이 비교적 분명하며, 실패 위험이 낮은 일을 고릅니다.

Avoid자동화하지 말 것

높은 책임, 민감 정보, 복구 어려운 행동, 기준이 매번 달라지는 판단은 피합니다.

Design구성 요소 설계

프롬프트, 컨텍스트 파일, 도구, 스킬, 사람 검토 지점을 나눕니다.

Evaluate결과 평가

시간 절약, 오류 감소, 재사용성, 검토 난이도를 기준으로 봅니다.

# 워크플로우 이름

## 개요
무엇을 자동화하는가

## 사전 준비
필요한 파일, 계정, 도구, 권한

## 실행 방법
AI에게 줄 요청과 실행 순서

## 구성 요소
프롬프트 / 컨텍스트 / 도구 / Skill / MCP

## 결과물
나와야 하는 파일 또는 보고서

## 알려진 한계
실패 가능성과 사람 검토 지점

## 개선 계획
다음에 자동화할 부분

설명을 내 작업으로 바꾸는 실습 보드입니다.