CoalaCoding (Local Dev)

AI가 만든 결과물을 그때그때 인상으로 보지 않고, 관찰 가능한 검증 기준과 대표 사례 묶음으로 같은 기준을 반복 적용해 검증하는 체계를 직접 만든다. 컴퓨터에서 폴더와 텍스트 파일을 만들 수 있고 웹 브라우저로 생성형 AI 서비스에 접속할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 criteria 기준 파일과 정상·문제 사례 네 벌, 그리고 AI가 놓친 오류를 기준에 … 더 읽기

1. 위험 범위 찾기 AI 에이전트는 문장을 만드는 데서 끝나지 않고 파일, 브라우저, 계정, 외부 서비스에 접근할 수 있다. 접근 범위를 먼저 제한한다. 권한 통제는 AI를 못 쓰게 막는 절차가 아니다. 허용, 확인, 금지를 미리 나누어 안전한 작업은 빠르게 진행하고 위험한 작업은 멈춰서 확인하게 만드는 장치이다. 1.1 위험 목록 만들기 "ai_prompt" 폴더에 "23_security.md"를 만든다. 다음 … 더 읽기

AI 에이전트는 목표를 받고 여러 단계를 스스로 계획하며 도구를 사용하는 실행 주체다. 이 문서에서는 한 에이전트에게 계획, 읽기, 쓰기 순서로 권한을 단계별로 열어 안전하게 업무를 맡기고 결과를 확인하는 법을 먼저 익히고, 이어서 조사·작성·검토를 서로 다른 역할과 파일로 나누어 결과 품질을 높이는 법까지 다룬다. 끝까지 따라 하면 원자료와 일치하는 새 파일과 역할별 산출물이 손에 남고, 반복 … 더 읽기

1. 역할 분리 준비 한 대화에서 조사, 작성, 검토를 모두 하면 처음 만든 내용을 스스로 옹호하는 문제가 생길 수 있다. 역할과 입력 자료를 분리한다. 서브에이전트는 주 에이전트가 맡긴 일부 작업을 독립된 맥락과 도구 범위에서 수행하는 보조 에이전트이다. 단순히 한 대화에서 역할 문구만 바꾸는 것보다 입력, 결과, 권한을 분리하기 쉽다. 1.1 작업 폴더 만들기 "ai_prompt" 폴더에 … 더 읽기

이 교안은 프롬프트 엔지니어링 시리즈의 종합 캡스톤으로, 앞서 익힌 기록 관리와 결과 검증을 한데 묶어 지시·자료·절차·검증·기록이 하나의 작업 흐름으로 도는 AI 업무 하네스를 직접 만든다. 컴퓨터에서 폴더와 텍스트 파일을 만들 수 있고, 앞 교안의 기록 구조와 검증 기준을 다뤄 봤으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 검증을 통과하지 못한 결과가 다음 단계로 넘어가지 못하게 막는 … 더 읽기

이 문서에서는 생성형 AI에게 같은 일을 여러 방식으로 시켜 보며, 제로샷·원샷·퓨샷·CoT·제로샷 CoT 다섯 가지 요청 기법의 차이를 직접 비교한다. 컴퓨터에서 폴더와 텍스트 파일을 만들 수 있고 웹 브라우저로 생성형 AI 서비스에 접속할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 다섯 기법으로 받은 답을 한 파일에 모아, 어떤 요청 방식이 더 정확하고 일정한 결과를 내는지 … 더 읽기

이 문서에서는 목표, 입력 자료, 배경, 제약, 출력 형식, 확인 기준 여섯 항목을 갖춘 요청문을 직접 짜 본다. 컴퓨터에서 텍스트 파일을 만들 수 있고 웹 브라우저로 생성형 AI 서비스에 접속할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 모호한 한 줄짜리 요청을 여섯 항목으로 채운 요청문으로 고치고, 그 결과를 한 파일에 정리한 기록이 손에 남는다. … 더 읽기

이 문서에서는 하나의 기준 원문을 첫 참여자, 기업 담당자, 내부 직원 세 독자에게 맞는 말투로 각각 고쳐 본다. 컴퓨터에서 텍스트 파일을 만들 수 있고 웹 브라우저로 생성형 AI 서비스에 접속할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 독자별로 말투가 다른 세 문장과, 말투를 바꾸는 동안 날짜·장소·수치가 그대로 유지됐는지 점검한 비교표가 손에 남는다. 1 – … 더 읽기