콘텐츠 시스템

좋은 지시는 맥락·기준·형태 세 가지를 담습니다.

• 맥락: 이 요청이 무엇을 위한 것인지입니다. “이 표 정리해 줘”보다 “팀 회의 공유용으로 이 표를 정리해 줘”가 낫습니다.
• 기준: 여러 방향 중 무엇을 우선할지입니다. “카피 다듬어 줘”보다 “이 카피를 존댓말로 통일하고 60자 안쪽 문장으로 다듬어 줘”가 낫습니다.
• 형태: 결과를 어떤 모양으로 받고 싶은지입니다. “정리해 줘”보다 “표 형식으로, 열은 날짜·담당자·상태 3개만 남겨 줘”가 낫습니다.

위 화면에서 조건을 하나씩 켜 보면 같은 메모에서 돌아오는 결과가 줄글에서 표로 바뀌고, 순서가 잡히고, 메모에 없던 담당자 이름이 미정으로 바로잡히는 것을 볼 수 있습니다.

조건을 적으면 결과가 달라지는 데에는 이유가 있습니다. AI는 요청문을 명령으로 알아듣는 것이 아니라 이어 쓸 글의 앞부분으로 읽고 그 뒤에 올 말을 후보 중에서 골라 문장을 만들기 때문에, 앞부분에 정보가 적으면 후보가 넓게 퍼지고 받는 사람과 형식과 길이가 적혀 있으면 후보가 한쪽으로 좁아집니다. 요청을 고칠 때 표현을 정중하게 다듬기보다 이어질 말의 범위를 좁히는 조건을 하나씩 더하는 편이 나은 것도 이 때문입니다.

형태는 “표로”, “세 줄로”, “장단점으로”, “순서대로”, “확인 목록으로”처럼 짧게 적을 수 있습니다. 짧은 지시만으로도 답의 구조는 바뀌지만, 열 이름·순서·분량까지 같게 받으려면 그 조건을 함께 적습니다.

이 짧은 말은 Claude가 뜻을 읽는 프롬프트AI에게 보내는 요청문입니다. Claude Code에서 슬래시(/)로 시작하는 입력은 등록된 명령이나 Skill특정 작업 절차를 담은 지침 묶음을 열 수 있습니다. /simplify처럼 이미 다른 기능으로 쓰이는 이름도 있습니다. 따라서 이 카드에서는 /table 대신 “표로 정리해 줘”처럼 문장으로 씁니다.

컨텍스트는 지금 이 대화창에 실제로 들어와 있는 정보의 범위라서, AI는 이 범위 밖의 내용을 알지 못합니다. 어제 다른 대화에서 말해 준 내용이 오늘 이어지지 않는 것도 그 내용이 지금 대화창 안에 없기 때문입니다.

대화가 길어지면 이 범위가 무거워졌다는 신호가 나타납니다.

• 답이 늘어집니다.
• 앞서 정한 기준을 놓친 것처럼 답합니다.

위 화면의 막대가 그 창입니다. 대화 한 번 더를 누를 때마다 지난 대화가 자리를 넓히고 답을 쓸 자리가 줄어들며, 한계를 넘으면 앞부분이 창 밖으로 밀려납니다.

담을 수 있는 양에도 정해진 최대치가 있고 이를 컨텍스트 창이라고 부릅니다. 크기는 토큰 수로 정해지는데, 토큰은 AI가 글을 잘라 세는 단위여서 한 낱말이 여러 조각으로 갈리기도 합니다. 이 범위는 지난 대화만 쓰는 것이 아니라 화면에 보이지 않는 안내문과 이번 질문, 앞으로 쓸 답까지 함께 나눠 쓰기 때문에, 앞부분이 길어지면 답에 쓸 자리가 줄어 답이 갑자기 짧아지기도 합니다.

이 신호가 오면 지금까지의 결정과 남은 일을 파일 하나로 정리한 뒤 새 대화를 시작합니다. 결정을 어디에도 적지 않고 대화창 하나로 며칠씩 이어가면 초반에 정한 기준이 흐려지거나 뒤집힙니다.

짧은 질문 하나로 끝나는 작업은 신경 쓰지 않아도 됩니다.

프롬프트(prompt)는 AI에게 주는 부탁문입니다. 메타(meta)는 “일을 어떻게 부탁할까?”를 먼저 생각한다는 말입니다. 메타 프롬프팅은 AI에게 바로 일을 시키기 전에 AI와 함께 부탁문을 만들고 고치는 방법입니다.

질문을 질문하기, 계획을 계획하기, 위임을 위임하기

메타 프롬프팅은 일을 시작하기 전에 그 일을 시키는 방법부터 한 단계 위에서 살펴봅니다.

• 질문을 질문하기: 답을 얻기 전에 어떤 질문이 필요한지 AI에게 묻습니다.
• 계획을 계획하기: 계획을 세우기 전에 무엇을 정하고 어떤 순서로 확인할지 묻습니다.
• 위임을 위임하기: 일을 맡기기 전에 어떤 AI에게 무엇을 어디까지 맡길지 정합니다.

바로 붙여 넣어 쓰는 예시

질문을 질문하기

신메뉴 홍보용 인스타그램 게시물을 만들려고 합니다.

바로 문안을 작성하지 말고, 결과를 만들기 전에 확인해야 할 질문을 먼저 해 주세요. 꼭 필요한 질문만 다섯 개까지 정리하고, 중요한 질문부터 하나씩 물어봐 주세요.

계획을 계획하기

우리 매장의 한 달 소셜미디어 콘텐츠 계획을 만들려고 합니다.

바로 콘텐츠 일정을 작성하지 말고, 좋은 계획을 세우려면 무엇을 먼저 정해야 하는지 알려 주세요. 확인할 내용, 작업 순서, 각 단계에서 나와야 할 결과를 먼저 제안해 주세요. 정보가 부족한 부분은 추측하지 말고 질문해 주세요.

위임을 위임하기

매주 반복하는 매장 홍보 콘텐츠 제작을 AI에게 맡기고 싶습니다.

바로 콘텐츠를 만들지 말고, 어떤 업무를 어디까지 맡길 수 있는지 먼저 나눠 주세요. AI가 처리할 일, 내가 직접 결정할 일, 중간에 확인할 시점, 작업이 끝났다고 판단할 기준을 정리해 주세요.

한 요청에 넣어 보면

신메뉴 홍보용 인스타그램 게시물을 AI에게 맡긴다고 가정합니다. 먼저 신메뉴 사진을 넣은 인스타 카드 5장이라고 적습니다. 가격과 판매 시작일은 아직 모르므로 AI가 먼저 확인하게 합니다. 실제 메뉴의 모양과 색을 바꾸지 말라는 조건은 내가 알고 있지만 빼먹기 쉬워서 함께 적습니다. 첫 장 문구와 게시 날짜는 초안을 본 뒤에야 정할 수 있으니, 첫 결과를 보고 다시 보탭니다.

그림의 네 칸은 이 한 요청에서 필요한 말을 찾는 방법입니다. 바로 적을 말부터 확인하고 빼먹기 쉬운 말과 첫 결과 뒤에 더할 말을 이어서 찾습니다. 영어 이름은 원래 분류를 함께 표시한 것이고 이 페이지에서는 실제로 부탁문을 고치는 흐름으로 읽습니다.

이 과정을 여섯 단계로 진행합니다.

1. 무엇을 만들지 정하기: 만들 것과 쓸 곳을 적습니다.
2. 쓸 것 모으기: 사진, 글, 파일처럼 AI가 봐야 할 것을 모읍니다.
3. 질문받기: AI에게 빠진 말을 한 번에 하나씩 물어봐 달라고 합니다.
4. 부탁문 만들기: 내가 말한 것과 답한 것을 한 문서에 모읍니다.
5. 한 번 해 보기: 부탁문을 AI에게 주고 결과를 만듭니다.
6. 다시 고치기: 결과를 보고 빠진 말을 부탁문에 넣습니다.

어디에 쓸지와 잘 됐는지 확인할 방법을 함께 적으면 AI가 무엇을 만들어야 하는지 더 정확히 알 수 있습니다.

AI가 내놓은 답은 요청에 맞춰 정리된 상태로 나오기 때문에 읽는 동안에는 빈틈이 잘 보이지 않습니다. 계획이든 초안이든 문장이 고르게 이어져 있어서 그대로 실행에 넣기 쉬운데, 정작 어느 부분이 부족한지는 답 안에 적혀 있지 않습니다. 되짚어 묻는 질문은 그 빠진 부분을 답 밖으로 꺼내는 요청입니다.

네 가지를 묻습니다. 가장 부족한 부분이 무엇인지, 진행할 때 가장 먼저 생길 문제가 무엇인지, 시간이나 예산이 절반이면 무엇을 빼는지, 오늘 안에 할 수 있는 일 세 가지가 무엇인지입니다. 앞의 세 가지는 답을 다른 기준으로 검토하게 만들고 마지막 하나는 긴 답을 오늘 손댈 수 있는 크기로 줄입니다.

메타 프롬프팅이 요청을 보내기 전에 빠진 조건을 채우는 일이라면, 되짚어 묻기는 답을 받은 뒤에 하는 일입니다. 앞뒤로 한 번씩 거치면 요청과 결과 양쪽에서 짐작으로 채워진 자리가 줄어듭니다.

되묻기는 한 바퀴만 돕니다. 같은 대화에서 계속 고치게 하면 답이 매번 조금씩 달라져서 어느 안이 나았는지 비교할 기준이 사라집니다. 한 번 되묻고 고친 다음에는 멈추고, 무엇을 남길지는 사람이 정합니다.

어떤 기준으로 정렬할지, 어떤 열을 남길지, 결과를 어디에 쓸지는 요청한 사람만 압니다. 이 조건들을 요청 문장 안에 함께 적으면 짐작의 여지가 줄어듭니다.

“카피 다듬어 줘”처럼 기준 없이 던지는 요청은 피합니다. 무엇을 기준으로 다듬을지 정하지 않으면 Claude는 임의의 기준으로 결과를 채웁니다. “이 카피를 존댓말로 통일하고, 이모지는 빼고, 60자 안쪽 문장으로 다듬어 줘”처럼 기준을 문장 안에 넣으면 뒤이은 재작업이 줄어듭니다.

직군마다 붙일 맥락은 다릅니다.

• 기획자 — 회의록에서 결정 사항만 정리해 달라고 할 때 “결정된 것만, 담당자 이름과 함께”를 덧붙입니다.
• 마케터 — 캠페인 결과 보고서를 요청할 때 “임원 보고용, 숫자 위주로”라는 용도를 붙입니다.
• 디자이너 — 시안 설명 문구를 요청할 때 “클라이언트 메일에 넣을 용도”라는 맥락을 더합니다.

규칙이 반복되면 매번 적을 필요는 없습니다. 자주 쓰는 제약은 CLAUDE.md에 한 번 적어 두면 다음 요청부터 생략해도 적용됩니다.

순서의 각 단계 아래 붙여넣기 예제가 있습니다. 위에서부터 하나씩 실행해 보세요.

확장자는 파일의 역할을 알려 줍니다

AI는 파일 내용을 읽을 수 있지만, 모든 파일을 같은 방식으로 다루지는 않습니다.

• .md — 제목·목록·링크를 간단한 기호로 적는 문서 원문입니다.
• .html — 브라우저가 웹페이지로 그리는 구조입니다.
• .json — 이름이 붙은 필드와 값을 프로그램끼리 주고받는 형식입니다.
• .csv — 같은 열을 가진 여러 행을 표처럼 저장합니다.
• .svg — 도형과 글자를 코드로 저장한 벡터 이미지입니다.
• .png·.jpg — 픽셀 이미지라서 글자 원문 대신 화면을 보고 해석합니다.

Markdown은 원문과 미리보기를 오가며 봅니다

.md 파일은 메모장처럼 열면 #, -, 백틱 같은 기호가 보입니다. 이 원문은 AI가 읽고 수정하기 쉽고, Git에서 무엇이 바뀌었는지도 확인하기 쉽습니다.

사람이 읽을 때는 미리보기를 열면 제목·목록·표가 정리된 문서로 보입니다.

• VS Code에서 .md 파일을 열고 macOS는 Shift+Command+V, Windows·Linux는 Ctrl+Shift+V를 누르면 미리보기가 열립니다.
• 원문과 미리보기를 나란히 보려면 macOS는 Command+K V, Windows·Linux는 Ctrl+K V를 사용합니다.
• 사진에 나온 MarkText와 MacDown 같은 전용 Markdown 앱으로 열어도 됩니다. 수업에서는 별도 설치가 필요 없는 VS Code 미리보기를 기본으로 사용합니다.

HTML은 브라우저에서 한 번 더 확인합니다

.html 원문에는 제목, 문단, 버튼과 스타일 규칙이 적혀 있습니다. AI는 이 코드를 만들고 고칠 수 있지만, 코드가 맞아 보여도 화면이 잘리거나 글자 크기가 어긋날 수 있습니다.

• 원문은 VS Code에서 읽습니다.
• 결과는 파일을 Chrome·Safari·Edge 같은 브라우저로 열어 확인합니다.
• 화면 폭을 바꿔 모바일과 데스크톱에서 모두 읽히는지 봅니다.

구조화 파일은 필드와 행을 지킵니다

JSON은 name, price처럼 필드 이름이 중요한 작업에 적합합니다. CSV는 제품 목록·고객 목록처럼 같은 열을 가진 표에 적합합니다. AI에게 수정시킬 때는 필드 이름, 행 수, 저장 인코딩처럼 유지해야 할 조건을 함께 적습니다.

SVG는 그림이면서 코드입니다. AI가 색·도형·텍스트를 바꿀 수 있지만, 수정 뒤에는 브라우저에서 실제 그림도 열어 확인합니다.

아래 순서대로 실제 샘플 파일을 열고 원문과 결과 화면을 비교해 보세요.