Prompt Engineering Academy
AI에서 원하는 것을 정확히 얻어내는 이 사이트의 핵심 스킬을 가르치는 무료 채점 코스 3개. 슬라이드 레슨, 매 시도마다 새로운 문제로 구성된 퀴즈, 코스별 최종 테스트, 그리고 실제로 활용할 수 있는 캡스톤.
세 개 코스 전체의 슬라이드 열람 기록과 최고 퀴즈 점수가 이 브라우저에 저장됩니다. 채점 기준:
How AI actually reads your words, and how to ask so you get what you meant.
Roles, examples, structure, reasoning, voice, the five tools that turn decent answers into work you can ship.
Stop retyping prompts and start owning a system: a profile, specialist agents, and explicit rules for who wins.
빠른 설명
코스를 시작할 준비가 안 됐나요? 이 사이트가 하는 모든 것의 요약본:
포터블 AI 아이덴티티란 무엇인가요?
당신이 생각하고, 쓰고, 답변받고 싶은 방식을 담은 구조화된 지침 세트로, 일반 텍스트 형태로 당신이 소유합니다. 새로운 AI를 만날 때마다 다시 설명하는 대신, 프로필을 한 번 붙여넣으면 AI가 이미 당신을 아는 것처럼 동작합니다. 내년에 플랫폼을 바꿔도? 프로필은 그대로 따라옵니다.
설문만으로는 부족한 이유
사람들은 자신의 스타일을 완벽하게 표현하지 못합니다. 그래서 프로필은 작성 샘플에 의존합니다. 실제로 작성한 텍스트에서 문장 길이, 축약형 사용, 헤징 표현, 구두점 습관, 반복 어구를 측정합니다. 명시된 선호도는 원하는 답변 방향을 잡아주고, 관찰된 행동은 목소리를 잡아줍니다.
컴팩트 vs 스탠다드 vs 풀
모든 프로필은 세 가지 크기로 생성됩니다. 컴팩트(~1,000~1,500자)는 작은 커스텀 지침 입력창에 적합합니다. 스탠다드는 프로젝트 필드에서 일상적으로 사용하는 버전입니다. 풀은 전체 스타일 모델을 담으며, Claude Projects처럼 긴 지침이 가능한 곳에 사용하세요. 프롬프트 크기 확인하기 →
나처럼 쓰기 vs 나에게 답하기
프로필이 이 차이를 명확히 구분합니다. 내가 보낼 이메일 초안 작성 = AI가 인사말부터 서명까지 내 목소리를 모방합니다. 나에게 무언가를 설명 = AI가 나인 척하지 않고 선호하는 형식과 깊이로 답합니다. 두 경우 모두 동일한 prompt의 서로 다른 섹션이 담당합니다.
전문 에이전트란 실제로 무엇인가
코스튬이 아닌 구조화된 정의: 역할, 워크플로우, 프레임워크, 필수 입력, 출력 형식, 가드레일, 면책 조항. 저희 에이전트는 데이터를 만들어내지 않고, 가정 사항을 명시하며, 전문 자격을 갖춘 사람이 개입해야 할 때를 알립니다. 프롬프트는 이 구조에서 생성됩니다. 둘러보기 →
프로필 + 에이전트: 각각의 역할과 권한
에이전트는 AI가 무엇을 할 수 있는지, 어떻게 작업에 접근하는지를 제어합니다. 프로필은 누구와 대화하는지, 어떻게 소통할지를 제어합니다. 명시적인 우선순위 체계 덕분에 스타일이 본질을 침해하지 않습니다. "짧게 유지"라는 설정이 있어도 필수 고지 사항과 분석 단계는 유지됩니다.
어디서든 프로필 설치하기
지속 지침 플랫폼(ChatGPT, Claude, Gemini…)은 설정이나 프로젝트에서 한 번만 입력하면 됩니다. 그 외 플랫폼은 '시작 시 붙여넣기' 방식을 사용하세요: 프로필을 첫 번째 메시지로 붙여넣고 "지속 컨텍스트로 사용해 주세요"라고 입력합니다. 플랫폼별 안내: 연동 가이드 →
프라이버시 모델
기본 비공개는 여기서 설정이 아닌 구조적 원칙입니다. 답변과 작성 샘플은 계정 안에만 존재하고, 게시는 별도의 검토 단계를 거치며, 에이전트 설정을 공유할 때 별도 동의 없이 스타일이 포함되지 않습니다. 내보내기와 삭제는 각각 클릭 한 번으로 완료됩니다. 전체 정책 →
60초 용어 정리
시스템 프롬프트: AI가 메시지를 읽기 전에 참조하는 상시 지침입니다. Custom instructions: 플랫폼에서 제공하는 전용 입력란입니다. 컨텍스트 윈도우: 모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 양입니다. 토큰: 대략 단어의 ¾에 해당합니다. 메모리: 플랫폼이 관리하는 사용자 정보로 유용하지만, 프로필은 당신이 직접 관리하는 버전입니다.