AI 프롬프트 수집을 그만뒀다. 어차피 한 번도 안 쓰더라.
I stopped collecting AI prompts because I realized I never actually used them
핵심 요약
AI 프롬프트 라이브러리를 모으기보다, 자신의 의도를 명확하게 설명하는 능력을 기르는 것이 훨씬 효과적이라는 깨달음.
- 프롬프트 수집의 함정 — 저장만 해두고 실제 업무에는 구체적인 맥락이 부족해 활용하지 못함.
- 명확한 브리핑의 중요성 — 단순한 프롬프트보다 목표, 대상, 맥락을 정의하는 것이 AI 성능을 높임.
- 프롬프트 엔지니어링의 본질 — 기술적인 기교보다 자신의 생각을 명확하게 전달하는 소통 능력에 가까움.
- 도구 개발 경험 — 복잡한 의도를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 도구를 직접 제작함.
한동안은 눈에 보이는 "완벽한 AI 프롬프트"란 프롬프트는 죄다 저장해 뒀었음.
마케팅 프롬프트.
코딩 프롬프트.
영업 프롬프트.
창업자용 프롬프트.
제품 기획 프롬프트.
"인생을 바꿔줄 ChatGPT 프롬프트 100선" 같은 글들까지.
내 노션은 그런 걸로 꽉 찼었지.
그러다 좀 쪽팔리는 사실을 깨달음:
거의 써먹질 않는다는 거임.
프롬프트가 쓸모없어서가 아님.
진짜 AI가 필요할 땐, 내 문제가 남이 만들어둔 템플릿에 끼워 맞추기엔 너무 구체적이라서 그럼.
내 제품엔 맥락이 있고.
내 타겟 고객은 다르고.
내 말투도 중요하고.
제약 사항도 다 따져야 하니까.
목표가 항상 명확한 것도 아님.
머릿속에 엉킨 생각들이 저장해 둔 프롬프트에 깔끔하게 들어맞을 리가 없지.
그래서 다른 방식을 써보기로 함.
프롬프트 수집하는 대신, 대충 엉킨 생각을 명확한 지시문으로 바꾸는 연습을 하는 중임.
예시:
나쁜 예:
온보딩 개선 좀 도와줘
더 나은 예:
Analyze our onboarding flow for new users. Identify the biggest friction points that stop people from reaching value quickly. Suggest UX changes, activation emails, and success metrics. Prioritize recommendations by impact and effort.
똑같은 내용임.
근데 두 번째 방식은 AI가 제대로 일할 수 있는 판을 깔아주는 거임.
프롬프트 라이브러리들이 처음엔 좋아 보여도 결국엔 짐만 되는 이유가 이거라고 봄.
겉보기엔 도움 될 것 같거든!
근데 실무는 원래 개판이고, 결국 네가 뭘 원하는지 직접 설명해야 함.
그래서 이제 AI한테 뭘 시키기 전에 딱 이거부터 정리함:
뭘 달성하고 싶은지
누구를 위한 건지
어떤 맥락이 중요한지
뭘 피해야 하는지
어떤 형식으로 받고 싶은지
좋은 답변이란 어떤 건지
이건 "프롬프트 엔지니어링"이라기보단, 일을 명확하게 설명하는 법을 배우는 거에 가까움.
그래서 이런 고민을 해결하려고 작은 툴을 하나 만들고 있음. 맨날 똑같은 문제에 부딪혔거든. 나한테 필요한 건 저장된 프롬프트가 아니라, 엉망인 의도를 AI가 알아먹을 수 있게 바꾸는 더 나은 방법이었음.
다른 사람들도 이런지 궁금하네.
너네는 저장해 둔 프롬프트 라이브러리 진짜 쓰긴 함?
아니면 그냥 노션에 처박아두고 먼지만 쌓이게 놔둠?
