"완벽한 프롬프트" 작성을 포기했더니 AI 결과물이 오히려 좋아짐
I stopped trying to write "perfect prompts" and my AI results actually improved
핵심 요약
거대한 프롬프트 대신 단계를 나눈 워크플로우 방식이 AI 결과물 품질 향상에 효과적이라는 경험담입니다.
- 프롬프트 전략 — 한 번에 모든 작업을 시키는 대신 단계를 세분화함
- 워크플로우 방식 — 이전 단계의 결과물을 다음 단계의 입력값으로 활용함
- 도구 개발 — 복사 붙여넣기 번거로움을 해결하는 Workflowly 소개
- 사용자 피드백 — 긴 작업을 처리할 때 프롬프트를 나누는 방식을 선호함
오랫동안 나는 모든 작업을 한 번에 처리할 거대한 프롬프트 하나를 작성하려고 애썼다.
리서치.
분석.
개요 작성.
집필.
편집.
팩트 체크.
...이 모든 걸 한 번에 말이다.
프롬프트는 점점 길어졌지만, 결과물은 크게 나아지지 않았다.
결국 나는 훨씬 간단한 방식으로 바꿨다.
AI에게 모든 걸 한 번에 시키는 대신, 작업을 작은 단계로 나눈 것이다.
예를 들면:
리서치
↓
핵심 아이디어 추출
↓
개요 작성
↓
초안 작성
↓
명료함 개선
각 단계는 하나의 명확한 목표를 가진다.
한 단계의 출력값이 다음 단계의 입력값이 된다.
이 방식이 더 효과적인 이유는 다음과 같다:
- 각 프롬프트를 개선하기가 더 쉽다.
- 추론이 어디서 꼬이는지 파악하기가 더 쉽다.
- 다음 단계로 넘어가기 전에 각 단계를 검토할 수 있다.
- 최종 결과물이 보통 더 일관성 있다.
단점은 명확하다. 프롬프트 간에 출력값을 수동으로 복사하는 건 금방 지루해진다는 점이다.
그게 내가 Workflowly를 만든 이유다.
이 도구는 ChatGPT, Claude, Gemini 내부에서 다단계 워크플로우를 실행하며, 이전 AI 응답을 다음 단계로 자동으로 전달한다. 물론 다음 단계로 넘어가기 전에 검토하거나 수정할 수도 있다.
공지: 내가 개발자다.
사용해보고 싶다면:
👉 Chrome Web Store:
https://chromewebstore.google.com/detail/workflowly-ai-workflow-pr/mkbikplcflnmmhhbppbegdkkhcgkkghj
다들 긴 AI 작업을 어떻게 처리하는지 궁금하다.
어떤 방식을 선호하는가?
A) 거대한 프롬프트 하나
또는
B) 여러 개의 작은 프롬프트를 연결하기?
그리고 그 이유는 무엇인가?


