유튜브 영상에 대한 스크립트를 youtubetranscript.com 에서 구해, AIPilotSmarteasy에서 문장 구분하고 번역해서 내용 파악하는 것에 시간 노력을 그 정도로 들이지 않기 원하는 분들도 있을 것 같습니다. 좀 더 단순화한 방법입니다.

프롬프트는 다음과 같습니다.

제공된 스크립트를 사용하여 YouTube 동영상 콘텐츠의 요약 또는 개요를 글머리 기호 또는 번호 매기기 목록 형식으로 제공하고 부자연스러운 문장을 부드럽게 수정하십시오. 각 정리 항목에는 해당 내용을 뒷받침하는 원본 스크립트 부분을 포함하십시오.

— 동영상 스크립트 시작 —

[여기에 동영상 스크립트를 제공하십시오]

— 동영상 스크립트 끝 —

AIPilotSmarteasy Giant Step 버전(10월 9일 공개)은 프롬프트를 개선하는 기능이 있는데 여기에 위 프롬프트를 돌리니 여러 가지 고려사항들에 따라 다음과 같이 개선해 주었습니다.

[개선 고려사항]

1. **초기 프롬프트 검토:**
초기 프롬프트는 YouTube 동영상 스크립트에서 내용을 정리하고 부자연스러운 문장을 부드럽게 수정하는 것을 요청합니다. 또한 제시된 내용을 뒷받침하는 원본 스크립트 부분을 제공하도록 요청합니다.

2. **최적화 포인트 식별:**
프롬프트는 원하는 정리 수준과 응답 형식에 대한 더 구체적인 지침이 필요합니다.

3. **컨텍스트 추가:**
정리에는 동영상 콘텐츠의 요약 또는 개요가 포함되어야 하며, 응답은 글머리 기호 또는 번호 매기기 목록 형식으로 제공되어야 함을 명시하여 컨텍스트를 추가하겠습니다.

4. **테스트 및 평가:**
개선된 프롬프트가 예상된 품질과 포괄성을 충족하는지 확인하기 위해 테스트하겠습니다.

5. **문서화:**
최적화 과정을 문서화하고 최종 프롬프트와 성공적인 예제를 저장하겠습니다.

개선된 프롬프트:

— 동영상 스크립트 시작 —

[여기에 동영상 스크립트를 제공하십시오]

— 동영상 스크립트 끝 —–

유튜브 영상 스크립트를 아래와 같이 가져왔습니다.

https://youtubetranscript.com/?v=2KreTdYRjMs

해당 스크립트를 다섯 거인으로 돌려봤습니다. 개인적으로 글쓰기에 강한 Anthropic을 추천합니다.

해당 내용을 가져다 김박사에게 주고 여러 가지 대화를 해 볼 수 있습니다. 김박사는 8월 15일 AIPilotSmarteasy Omni Claud 버전에 포함됩니다.

[ Upstage ] :
스크립트에서 논의된 주요 내용은 프롬프트 엔지니어링에 대한 메타 프롬프트의 사용입니다. 메타 프롬프트는 프롬프트를 작성하고, 주어진 프롬프트에 대한 출력을 생성하고, 출력에 대한 피드백을 제공하고, 피드백을 기반으로 프롬프트를 개선하는 반복적인 프로세스입니다.

이 비디오에서는 프롬프트 엔지니어링에서 흔히 발생하는 세 가지 주요 문제를 다룹니다.

1. 프롬프트 자체의 문제
2. 사용되는 대형 언어 모델이 충분하지 않거나 특정 작업에 대해 최적화되지 않은 경우
3. 작업을 실행하기 위해 하나의 프롬프트만으로는 충분하지 않을 수 있으며, 여러 프롬프트를 함께 사용해야 할 수도 있음

이 비디오는 다섯 가지 사용 사례를 통해 메타 프롬프트를 사용하는 방법을 설명합니다.

1. 거북이와 토끼에 대한 가상의 현대적인 이야기 생성
2. 새로운 AI 바나나 껍질 벗기는 도구를 판매하기 위한 차가운 외부 이메일 생성
3. 최근에 방문한 피자 가게에 대한 Google 리뷰 작성
4. Prompt Advisors 에이전시를 위한 소프트웨어 엔지니어 직무 설명서 생성
5. Harry와 Jane이라는 두 사람을 위한 창의적인 뉴욕시에서의 결혼식 초대장 작성

이 비디오는 프롬프트를 작성하고, 출력을 생성하고, 피드백을 제공하고, 피드백을 기반으로 프롬프트를 개선하는 방법을 보여줍니다.

[ OpenAI ] :
**YouTube Video Summary: Using Meta Prompting for AI Improvement**

1. **Introduction to Meta Prompting**
– Mark, from Prompt Advisors, introduces the concept of meta prompting as a solution for ineffective prompts.
– “If you’ve been banging your head against the wall because your prompts are not working… I’m going to help you solve that once and for all…”

2. **Common Reasons for Prompt Failures**
– **Incorrect Prompt**: Sometimes users incorrectly assume the prompt itself is the issue.
– “One might be that the prompt itself is wrong…”
– **Inefficiency of Language Model**: Users may rely on models that aren’t optimized for their tasks.
– “No two large language models are the same…”
– **Complexity of Tasks**: More complex tasks may require multiple prompts instead of just one.
– “These are the three main areas that you might fall and… maybe everything you’re trying to execute is actually way too much for One Singular prompt…”

3. **Demonstration of the Process**
– The video demonstrates using two tabs in ChatGPT to generate and audit prompts across various use cases.
– “We’re going to go through five different use cases where we generate a very vanilla prompt in one tab…”

4. **Use Case Examples**
– **Fictional Story Generation**: Initial story drafts are refined through feedback to create a modern narrative.
– “Let’s try to make it more modern in tone…”
– **Cold Email Drafting**: The format is revised to be engaging and catchy to potential clients.
– “I want it to be super provocative and clickbaity while still being semi-professional…”
– **Restaurant Review**: Shortening reviews to two lines while maintaining quality.
– “Make the review a bit more unique and only two lines…”
– **Job Description Creation**: Detailed descriptions are enhanced by adding secret validation phrases to filter out AI-generated applications.
– “Include a secret message within the job description to expose if someone is using AI…”
– **Wedding Invitation**: Invitations are customized for multilingual recipients.
– “Make sure that the invite is in English, Spanish, and German all one sentence after the other…”

5. **Conclusion**
– The importance of iterative feedback in refining prompts for better results is emphasized throughout the video.
– “You do the hard work once to get a really good prompt… then you can use it over and over again…”

Each point captures key ideas and specific examples from the script, highlighting the effectiveness of meta prompting in improving AI interactions.

[ Google ] :
## Summary of the YouTube Video:

This video provides a step-by-step guide to using “meta prompting” to improve your AI prompts and get better results from large language models (LLMs) like ChatGPT.

Here’s a breakdown:

1. **Why prompts fail:** The video identifies three main reasons why your prompts might not be working:
* **The prompt itself is wrong.**
* **The LLM isn’t suitable for the task.**
* **You need multiple prompts to complete the task.**
2. **Meta prompting technique:** The video demonstrates how to use meta prompting to improve your prompts.
* Open two ChatGPT tabs: one for generating content with your initial prompt and another for refining the prompt based on feedback.
* Generate content using your initial prompt in the first tab.
* Provide feedback on the generated content in the second tab, instructing it to create an improved prompt.
* Copy the new prompt to a fresh ChatGPT session and repeat the process until you achieve the desired results.
3. **Practical examples:** The video uses five real-world examples to illustrate the meta prompting technique:
* Writing a fictional story.
* Creating a cold outbound email.
* Generating a restaurant review.
* Writing a job description.
* Crafting a wedding invitation.

The video emphasizes that iteratively refining prompts through meta prompting can lead to significantly better results, especially for complex tasks.

[ Anthropic ] :
여기에 동영상 내용의 주요 요점을 요약한 목록입니다:

1. 메타 프롬프팅을 통한 프롬프트 개선
– AI를 사용하여 프롬프트를 감사하고 개선하는 방법 소개
(원문: “I’m going to show you how to use meta prompting to use AI to audit any prompt you have to get to the bottom of why it’s not working and actually improve it”)

2. 프롬프트가 작동하지 않는 3가지 주요 이유
– 프롬프트 자체가 잘못됨
– 사용 중인 언어 모델이 부적합함
– 여러 프롬프트가 필요한 복잡한 작업
(원문: “there’s typically three main reasons why a certain prompt might not be working”)

3. 5가지 사용 사례를 통한 프롬프트 개선 과정 시연
– 기본 프롬프트 생성 후 결과 감사 및 피드백 제공
– 피드백을 바탕으로 개선된 프롬프트 생성
(원문: “we’re going to go through five different use cases where we generate a very vanilla prompt in one tab and then we actually audit the results”)

4. 구체적인 사용 사례 예시
– 현대적인 토끼와 거북이 이야기 작성
– AI 바나나 껍질 벗기기 제품 판매 이메일 작성
– 레스토랑 리뷰 작성
– 소프트웨어 엔지니어 구인 공고 작성
– 다국어 결혼식 초대장 작성
(원문에서 각 사례에 대한 구체적인 설명 제공)

5. 반복적인 피드백과 개선을 통한 최적의 프롬프트 도출
(원문: “as you keep iterating you can keep giving that feedback”)