AI Workflows

원칙

AI는 정답 생성기가 아니라 사고를 확장하고 검증하는 도구로 사용한다.

사용할 때의 규칙

• AI가 만든 설명은 바로 본문에 붙이지 않는다.
• 모르는 개념은 먼저 질문 목록을 만들고, 답변은 공식 문서나 코드로 확인한다.
• 회사 내부 코드, 로그, URL, 테이블명, 고객 정보는 입력하지 않는다.
• 최종 문서는 내 말로 줄이고, 판단 기준과 한계를 반드시 남긴다.

개념 학습 프롬프트

나는 Java/Spring 기반 백엔드 개발자야.
아래 개념을 실무 관점에서 설명해줘.
 
요구사항:
1. 이 개념을 모르면 실무에서 어떤 문제가 생기는지
2. 내부 동작 원리
3. 장애나 버그로 드러나는 증상
4. 원인을 확인하는 로그, 테스트, 지표
5. 해결 방법과 트레이드오프
6. 잘못 쓰는 경우
7. 핵심 요약
8. 꼬리 질문 5개
 
개념:

문서 개선 프롬프트

아래 백엔드 학습 노트를 검토해줘.
 
목표:
실무와 기술 질문에 바로 쓸 수 있게 막연한 표현을 줄이고 싶다.
 
검토 기준:
1. 추상적인 문장
2. 빠진 실무 문제
3. 빠진 판단 기준
4. 빠진 한계와 부작용
5. 기술 답변으로 부족한 부분
6. 공개하면 안 될 민감 정보 가능성
 
출력:
- 고쳐야 할 문장
- 왜 약한지
- 더 실무적인 대체 문장

코드 리뷰 프롬프트

아래 Spring Boot 코드를 백엔드 실무 코드 리뷰 기준으로 봐줘.
 
검토 기준:
1. 트랜잭션 경계
2. N+1 가능성
3. 동시성 문제
4. 예외 처리
5. 재시도 시 멱등성
6. 로그와 모니터링
7. 테스트 용이성
8. 책임 분리

기술 답변 점검 프롬프트

아래 기술 답변을 1분 답변 기준으로 검토해줘.
 
검토 기준:
1. 정의가 정확한가
2. 동작 원리가 빠지지 않았는가
3. 실무 예시가 구체적인가
4. 장점만 말하고 한계를 빠뜨리지 않았는가
5. 꼬리 질문을 받으면 위험한 지점은 무엇인가
 
답변: