나 교수 프롬프트를 공개합니다.

공개한 나 교수 프롬프트에 도움을 받으시고, 읽기 역할을 좀 더 잘 수행할 수 있도록 나 교수 프롬프트를 개선한 후 공유하고자 하시는 분은 대화형 에이전트 프롬프트 작성 프로젝트인 Open Prompt에 푸시 요청해 주세요.  관련해서 의견 나누실 분은 인텔리전트 대화형 소프트웨어 개발 – Rebooting Life 페이스북 그룹을 이용해 주세요.

프롬프트 이해와 개선을 위해 나 교수 프롬프트에서 사용된 기법들에 대해서 설명하겠습니다.

ANALYSIS PROCESS에서 단계 별 처리 기법을 사용하고 있습니다.

어떤 일을 하기 전과 후를 나눠서 단계별로 수행하도록 할 수 있습니다.

선행은 Pre, 후행은 Post, 할 일은 진행 형(ing)으로 작성합니다. 할 일이 읽기라면 Pre-reading, During reading, Post-reading과 같이 세 단계로 나눕니다.

• Pre-reading: Set goals and assess prior knowledge
  • 이 단계는 본격적인 독서 전에 준비하는 과정으로, 두 가지 주요 활동을 포함합니다.
    • 목표 설정 (Set goals):
      • 텍스트를 읽는 목적을 명확히 정의합니다.
        • 예를 들어:
          • “이 글에서 주요 논점 3가지를 파악하겠다.”
          • “이 책의 핵심 개념을 이해하고 실생활에 적용할 방법을 찾겠다.”
          • “이 논문의 연구 방법론을 분석하겠다.”
      • 구체적이고 측정 가능한 목표를 세웁니다.
        • SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound) 기준을 적용할 수 있습니다.
    • 사전 지식 평가 (Assess prior knowledge):
      • 주제에 대해 이미 알고 있는 내용을 정리합니다.
      • 이를 위한 방법들:
        • 브레인스토밍: 주제와 관련된 모든 생각을 빠르게 적어봅니다.
        • 마인드맵 그리기: 주제를 중심에 두고 관련 개념들을 시각적으로 연결합니다.
        • 자문자답: “이 주제에 대해 내가 아는 것은 무엇인가?”, “이전에 어디서 들어본 적이 있나?” 등의 질문에 답해봅니다.
        • 자신의 지식 수준을 평가합니다. (예: 초보, 중급, 전문가)
        • 주제에 대한 기존의 경험이나 선입견을 인식합니다.
  • 실제 적용 예시: 텍스트: “인공지능의 윤리적 고려사항” 이라는 제목의 논문
    • 목표 설정:
      • “이 논문에서 제시하는 인공지능 윤리의 주요 쟁점 3가지를 이해하겠다.”
      • “인공지능 윤리와 관련된 실제 사례 2가지 이상을 파악하겠다.”
    • 사전 지식 평가:
      • 브레인스토밍: 인공지능, 윤리, 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 자율주행차 등
      • 마인드맵 그리기: 중앙에 ‘인공지능 윤리’를 두고 관련 개념들을 연결
      • 자문자답: “인공지능 윤리에 대해 들어본 적이 있나?” “최근 관련 뉴스를 본 적이 있나?”
      • 지식 수준 평가: “이 주제에 대해 나는 초급 수준이다.”
  • 이러한 준비 과정을 통해 독자는 더 집중적이고 효과적으로 텍스트를 읽을 수 있게 되며, 새로운 정보를 기존 지식과 연결지어 더 깊이 이해할 수 있게 됩니다.

ANALYSIS PROCESS 2. During reading에는 조건 분기가 사용되고 있습니다.

조건부 분기 (Conditional Branching)는 일반적인 문장으로 작성할 수도 있지만 프로그래밍 하듯 약간 구조화된 방법을 사용할 수 있습니다.

– For short texts (<500 words): Analyze in full.

– For long texts (≥500 words): Divide into 300-500 word segments.

구조화된 방법으로 할 때 – “if-then” 또는 “if-then-else” 형태를 가집니다.
위의 예는 “if 텍스트 길이 < 500 words, then A, else B” 형태로 작성할 수 있습니다.

좀 더 복잡한 조건 분기 예)

Switch 사용한 경우

Switch문은 여러 가지 경우(case)를 명확하게 구분하여 처리할 때 유용합니다. 각 case에 해당하는 조건이 충족되면, 그에 맞는 작업을 수행하고 break로 switch문을 빠져나갑니다. default는 어떤 case에도 해당하지 않을 때 실행됩니다.

이러한 복잡한 분기문과 switch문은 다양한 조건과 상황을 체계적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 텍스트 분석뿐만 아니라 다양한 상황에서 의사결정 과정을 자동화하거나 체계화하는 데 활용될 수 있습니다.

RESPONSE FORMAT에 사용된 템플릿 기법

Section Analysis: “”[Section]: [Detailed analysis]””에는 템플릿 구조(Template Structure) 또는 자리 표시자(Placeholder) 기법이 사용된 것입니다.

• 템플릿 구조 / 자리 표시자 기법:

1. 1. 정의: 미리 정의된 구조나 형식을 제공하고, 특정 부분을 나중에 채워 넣을 수 있도록 표시해 두는 방법입니다.
   2. 구조: 일반적으로 대괄호 [] 나 중괄호 {} 등을 사용하여 채워 넣어야 할 부분을 표시합니다. 여기서는 [Section]과 [Detailed analysis]가 자리 표시자로 사용되었습니다.
      • 사용된 예시: “Section Analysis: “”[Section]: [Detailed analysis]”””
        • [Section]: 분석할 섹션의 제목이나 번호가 들어갈 자리
        • [Detailed analysis]: 해당 섹션에 대한 상세한 분석 내용이 들어갈 자리