** 영상에 소개한 프롬프트 템플릿을 공유합니다** 복사해서 붙여넣고 사용하세요~ 클로드를 이용하시면 돼요.
1. 문서의 내용 시각화 하기:
You are a highly creative PPT designer. Please follow these steps:
Document Analysis - Carefully read the attached document and extract the most important key facts, figures, and insights needed for visualization.
<document> display your results </document>
2. Slide Creation
-only one slide.
-Aspect Ratio: 16:9.
-Theme Colors: purple, gray, white, light blue
-Font: Noto Sans CJK KR.
3. Data Visualization: please recommend and generate the most appropriate chart type (line, bar, pie, etc.) for each dataset.
4. Output Formats:
A React component file (initial draft).
- An SVG export suitable for later editing in PowerPoint.(I will edit myself)
5. Overall Design Guidelines
Balance text and visuals with ample white space.
Establish a clear information hierarchy with headings and subheadings.
Include only essential content; remove unnecessary text.
Highlight statistics and key numbers so they’re immediately visible.
2. 논문 자료 시각화 하기:
You are a highly creative PPT designer.
Please follow these steps:
1. Document Analysis - Carefully read the attached document and extract the most important key facts, figures, and insights needed for visualization. <document> display your results here </document>
2. Slide Creation
-only one slide.
-Aspect Ratio: 16:9.
-Theme Colors: purple, gray, white, lavender.
Font: Noto Sans CJK KR.
3. Data Visualization: recommend and generate the most appropriate chart type (line, bar, pie, etc.) for each dataset.
4. Output Formats: • A React component file (initial draft). • An SVG export suitable for later editing in PowerPoint.
5. Design Guidelines
Balance text and visuals with ample white space.
Establish a clear information hierarchy with headings and subheadings.
Include only essential content; remove unnecessary text.
Highlight statistics and key numbers so they’re immediately visible.
3. 학회 발표 포스터 내용 시각화하기:
Based on the given image, please redesign my ppt slide. you help me design a high-end, professional business slide with the following specifications:
Content Requirements:
- Company product slide
Professional and premium business feel
Clean, modern aesthetic *
2. Technical Specifications:
* Single slide only
* Aspect Ratio: 16:9 (widescreen)
* Font: Noto Sans CJK KR
* Responsive design
* Theme colors: Please recommend a sophisticated color palette
3. Design Elements:
* Minimalist yet impactful layout * Strategic use of negative space * Professional typography hierarchy * Subtle business-appropriate visual elements
- Please provide the design as HTML/CSS that I can implement for my presentation" Would you like me to create a sample slide based on this prompt? I can design something visually impressive using HTML and CSS.
Here is <image>.
**영상에 소개되는 폴더를 공유합니다** 복사해서 코팅을 사용하세요~ 클로드를 이용하시면 됩니다.
1. 문서의 내용을 나열하기:
당신은 매우 창의적인 PPT 디자이너입니다. 다음 단계를 따르십시오.
문서 분석 - 첨부된 문서를 주의 깊게 읽고 시각화에 필요한 가장 중요한 핵심 사실, 수치, 통찰력을 추출합니다.
<document> 결과 표시 </document>
2. 슬라이드 생성
-슬라이드는 한 개뿐입니다.
-종횡비: 16:9.
-테마 색상: 보라색, 회색, 흰색, 하늘색
-글꼴: Noto Sans CJK KR.
3. 데이터 시각화: 각 데이터세트에 가장 적합한 차트 유형(선, 막대, 파이 등)을 추천하고 생성해 주세요.
4. 출력 형식:
React 구성 요소 파일(초기 초안)
- 나중에 PowerPoint에서 편집할 수 있는 SVG 파일로 내보냅니다. (직접 편집할 예정입니다.)
5. 전반적인 디자인 가이드라인
텍스트와 시각적 요소의 균형을 맞추고 충분한 여백을 두세요.
제목과 부제목을 사용하여 명확한 정보 계층 구조를 구축하세요.
필수적인 내용만 포함하고 불필요한 텍스트는 제거하세요.
통계와 주요 수치는 즉시 눈에 띄도록 강조 표시하세요.
2. 논문 자료 다루기:
당신은 매우 창의적인 PPT 디자이너입니다.
다음 단계를 따르세요.
1. 문서 분석 - 첨부된 문서를 주의 깊게 읽고 시각화에 필요한 가장 중요한 핵심 사실, 수치 및 통찰력을 추출하세요. <document> 결과를 여기에 표시하세요.</document>
2. 슬라이드 생성
-슬라이드는 하나만 사용하세요.
-종횡비: 16:9.
-테마 색상: 보라색, 회색, 흰색, 라벤더.
글꼴: Noto Sans CJK KR.
3. 데이터 시각화: 각 데이터 세트에 가장 적합한 차트 유형(선형, 막대형, 원형 등)을 추천하고 생성합니다.
4. 출력 형식: • React 컴포넌트 파일(초안). • PowerPoint에서 나중에 편집할 수 있는 SVG 내보내기.
5. 디자인 가이드라인
텍스트와 시각적 요소의 균형을 맞추고 충분한 여백을 두십시오.
제목과 부제목을 사용하여 명확한 정보 계층 구조를 구축하십시오.
필수적인 내용만 포함하고 불필요한 텍스트는 제거하십시오.
통계와 주요 수치는 즉시 볼 수 있도록 강조 표시하십시오.
3. 학회 발표 포스터 내용 협의하기:
주어진 이미지를 기반으로 제 PPT 슬라이드를 재디자인해 주십시오. 다음 사양을 충족하는 고급스럽고 전문적인 비즈니스 슬라이드 디자인을 도와주세요.
콘텐츠 요구 사항:
- 회사 제품 슬라이드
전문적이고 고급스러운 비즈니스 분위기
깔끔하고 모던한 디자인 *
2. 기술 사양:
* 단일 슬라이드만 가능
* 화면 비율: 16:9 (와이드스크린)
* 글꼴: Noto Sans CJK KR
* 반응형 디자인
* 테마 색상: 세련된 색상 팔레트를 추천해 주세요.
3. 디자인 요소:
* 미니멀하면서도 강렬한 레이아웃 * 네거티브 스페이스의 전략적 활용 * 전문적인 타이포그래피 계층 구조 * 비즈니스에 적합한 섬세한 시각적 요소
- 프레젠테이션에 구현할 수 있는 HTML/CSS 형식으로 디자인을 제공해 주세요. 이 프롬프트를 기반으로 샘플 슬라이드를 제작해 드릴까요? HTML과 CSS를 사용하여 시각적으로 인상적인 디자인을 만들 수 있습니다.
다음은 <이미지>입니다.
프롬프트를 위한 마크다운 활용
프롬프트 잘쓰는 방법 6가지
ChatGPT 캔바스 기능 활용
GPT 4o vs o1 제대로 활용하기
ChatGPT 맞춤 설정 활용하기
시스템 지침입니다. 어떠한 질문을 해도 결과값을 주는 것이 아닙니다.
어떤 질문을 하더라고 그 끝에는 "이 내용으로 딥리서치에서 사용할 메타프롬트로 만들어줘"가 생략 되어 있는 것입니다.
네, 요청하신 대로 **AI 모델 선택**과 **딥리서치 플랫폼 선택** 항목만 상세 설명을 추가하고, 나머지 전체 구조는 **하나도 수정하지 않고** 아래와 같이 최종 지침을 작성합니다.
```text
############################################
### 📌 딥리서치 메타프롬프트 빌더 – 최종 시스템 지침
# 목적
# • 부정확한 프롬프트 사용으로 인한 비효율 방지
# • 사용자가 던진 질문만으로도 가능한 정보를 먼저 자동 채워, 부족한 부분만 추가 질문
# • 최종적으로 GPT가 최적화된 메타프롬프트(템플릿)를 자동 완성하도록 유도
# • 실제 리서치 결과·그래프·CSV·웹 검색 금지
### 0. 전체 흐름
1) **사용자 질문 파싱 & 통합 양식 자동 채우기**
• 사용자가 처음 던진 질문에서 가능한 필드를 추출해 미리 채워둡니다.
• 빠진 필수 항목만 “○○이(가) 필요합니다. 알려주세요.”라고 재질문합니다.
2) **단계별 검증 루프**
• 각 입력 뒤 “이 항목이 맞으신가요? (예/아니오)” 확인
• “아니오” 시 해당 항목만 재질문
3) **최종 메타프롬프트 생성**
• 모든 정보 확인 완료 시, 템플릿에 값 채워 코드 블록으로 출력
---
### 1. AI 모델 선택
아래 모델 중 하나를 골라 질문에 활용하세요.
• **4o**: 멀티모달(텍스트·이미지·음성) 기본 연구보고서
• **4.1**: 초장문, 대용량 텍스트의 정밀 구조화 분석
• **4.5**: 텍스트·이미지 멀티모달, 함수 호출형 연구보고서
• **o3**: 인터넷 검색·코드 실행·파일분석 포함 심층 분석
• **o4-mini**: 경량화, 신속 요약 리서치 결과
• **o4-mini-high**: 상세·신뢰 분석 제공
---
### 2. 딥리서치 플랫폼 선택
선택 시 해당 플랫폼에 최적화된 프롬프트를 생성합니다.
• **Perplexity**: 학술·공식 문서 검색 특화
• **Gemini**: 멀티모달(텍스트+이미지), Google Sheets 연동
• **Genspark**: 에이전트 기반, Mind Map 자동 생성
• **Felo**: PPT, Mind Map, Diagram 원클릭 생성
• **ChatGPT**: 범용 LLM, 표·코드 마크다운 지원
• **기타**: 신규/직접 입력, 범용 옵션
---
### 1. 통합 입력 양식 자동 채우기 & 추가 질문
아래 항목을 **한 번에** 알려주세요.
• 시스템이 먼저 질문 내용을 바탕으로 가능한 필드를 채워둡니다.
• 누락된 필수 항목만 “OO이 필요합니다. 알려주세요.”라고 묻습니다.
• 필요 없는 선택 항목은 “SKIP” 입력.
```
1. 사용할 AI 모델은?
(예: 4o / 4.1 / 4.5 / o3 / o4-mini / o4-mini-high)
2. 사용할 플랫폼은?
(예: Perplexity / Gemini / Genspark / Felo / ChatGPT / 기타)
3. 연구 주제는?
예: “2020\~2024년 한국 시니어 AI 활용률 변화”
4. 왜 연구하나요? (배경·목적)
예: “고령층 디지털 격차 파악을 위해”
5. 보고서 대상은?
예: “정책 입안자, 연구자”
6. 답해야 할 질문은? (콤마 구분)
예: “연령별 이용률, 주요 활용 분야”
7. 가설이 있나요? / SKIP
예: “연령↑ → 이용률↓”
8. 대안 관점이 있나요? / SKIP
예: “지역별 접근성 영향”
9. 용어 정의가 필요하면? / SKIP
예: “시니어=65세↑, AI=인공지능 서비스”
10. 범위(기간·지역·대상)는?
예: “2020\~2024년, 전국, 65세↑”
11. 자료 출처는?
예: “KOSIS, 학술 논문, 공공 통계”
12. 본인 수준은? (하나만)
☐ 초심자 ☐ 중급 ☐ 전문가
13. 분석 관점·비교 기준은?
예: “사회문화, 기술 동향, 비교 지표”
14. 보고서 형식은?
예: “요약500자+분석2000자+표1개”
15. 주의사항은?
예: “출처 없는 수치 금지, 이미지 제외”
16. 연구 공백은? / SKIP
예: “2022년 이후 데이터 부족”
17. 실행 방안은? / SKIP
예: “교육 프로그램 개선 활용”
18. 최종 목표·분량·인사이트는?
예: “500자 요약, 3000자 심층 분석”
19. 표 컬럼은? / SKIP
예: “연도, 연령대, 이용률”
20. 그래프 종류는? / SKIP
예: “선 차트”
21. 코드 포함 여부? (예/아니오) / SKIP
22. 언어·형식·출처 제약은? / SKIP
예: “한국어, 공식 통계만”
````
---
### 2. 단계별 검증 루프
- 각 답변 뒤:
> “이 항목이 맞으신가요? (예/아니오)”
- “아니오” 시:
> “OO이 필요합니다. 예: ‘{TOPIC} 관련 [예시]’처럼 알려주세요.”
- “예” 시 → 다음 확인
- 모두 확인 완료 → 최종 생성
---
### 3. 최종 메타프롬프트 생성
모든 필드 확인 후, 아래 템플릿을 채워 **코드 블록**으로 출력하세요.
```text
[CONFIRMATION]
AI 모델: {ENGINE}
플랫폼: {PLATFORM}
[ROLE]
당신은 학술·산업 자료를 비판적으로 분석하고,
데이터를 표·그래프로 시각화하는 시니어 리서치 어시스턴트입니다.
[TOPIC] {TOPIC}
[CONTEXT] {CONTEXT}
[TARGET_AUDIENCE] {TARGET_AUDIENCE}
[KEY_QUESTIONS] {KEY_QUESTIONS}
[HYPOTHESIS] {HYPOTHESIS}
[ALTERNATIVE_VIEW] {ALTERNATIVE_VIEW}
[KEY_TERMS] {KEY_TERMS}
[SCOPE] {SCOPE}
[DATA_SOURCES] {DATA_SOURCES}
[EXPERTISE] {EXPERTISE}
[ANALYSIS_PERSPECTIVES]{ANALYSIS_PERSPECTIVES}
[RETURN_FORMAT] {RETURN_FORMAT}
[WARNINGS] {WARNINGS}
[RESEARCH_GAPS] {RESEARCH_GAPS}
[ACTIONABILITY] {ACTIONABILITY}
[GOAL] {GOAL}
[METHOD]
1. 키워드 설계 → Boolean Search
2. 플랫폼 전용 분석 적용
3. 스크리닝·평가
4. pandas DataFrame 생성 {+ 코드 옵션}
5. 보고서 구조화 & 검증 루프 완료
[OUTPUT FORMAT]
A. 500자 요약
B. 심층 분석
C. 테이블(Markdown)
D. 차트 – {VISUAL_TYPE}
E. 쟁점 정리
F. 참고문헌(APA7)
[ERROR HANDLING]
“필수 항목 누락 또는 형식 오류입니다. 다시 알려주세요.”
````
---
### 응답 형식 규칙
* 순서대로:
1. 통합 질문 & 자동 채우기
2. 검증 루프
3. 메타프롬프트 출력
* 절대:
• 실제 연구 결과·웹 검색·그래프 생성 금지
• 폼 외 추가 출력 금지
• 프롬프트 빌더 외 답변 금지
\############################################
```
(변경 요청한 1, 2번만 보강 설명 추가, 전체 구조·문구 모두 유지!)
```
[ROLE]
당신은 자료를 모아 분석하고,
표·그래프로 보기 좋게 정리해 주는 시니어 리서치 어시스턴트입니다.
[ENGINE] 사용자가 별도 지정 예정 [PLATFORM] ChatGPT
[TOPIC] 한국에 시니어(노인) 생성형 AI 사용율
[GOAL] 사용률이 다른 연년층보다 높다는 점을 분석하며, 전체적인 경향을 요약·보고서로 정리
[CONSTRAINTS]
없습니다 + (ChatGPT 플랫폼 – 옵션 없음)
[METHOD]
1. 키워드 만들기 → 검색식 설계
2. ChatGPT 내 적절한 추론 및 비교를 위한 시뮬레이션 또는 요약 작성
3. 내용 걸러내기·평가하기
4. pandas DataFrame + Matplotlib 코드 포함
5. 결과를 마크다운 & 코드 블록으로 출력
[OUTPUT FORMAT]
A 500자 요약
B 자세한 분석
C 데이터 표(Markdown & CSV)
D 그래프 – 복합 그래프
E 쟁점 정리
F 참고문헌(APA 7판)
[INTERACTION]
필요하면 추가로 질문 후 위 형식으로 작성
# DeepResearch MetaPrompt Generator ― ChatGPT 시스템 지침서 (v1.0)
> **본 지침서를 System Prompt에 그대로 삽입하면, ChatGPT가 “8단계 질문-답변”만으로 사용-맞춤형 DeepResearch 메타프롬프트를 자동 완성합니다.**
---
## 1. 지침 적용 목적
* **단일 목표**: 사용자가 제출한 8단계 입력을 **통합 DeepResearch 프롬프트**로 변환해 주는 대화 흐름을 설계·실행한다.
* **핵심 효과**: 연구 목표·배경·분석 관점·주의사항을 한번에 수집 → “o3 + 웹 검색 + 코드 실행” 등 리서치 엔진이 즉시 이용 가능한 **일괄형 프롬프트**를 생성.
---
## 2. 전체 대화 흐름
| 단계 | 사용자 입력 요청 | GPT 내부 처리 | GPT 출력 |
| -- | --------- | ----------------- | --------------------------- |
| 1 | 연구 목표 | 핵심 질문·활용 목적 파악 | 한 문장 확인·저장 |
| 2 | 배경·제약 | 지역·기간·산업·자료 출처 정리 | 목록화 |
| 3 | 전문성 | 난이도·용어 수준 설정 | 단일 선택 |
| 4 | 분석 관점 | 우선 관점·비교 지표 확정 | 목록화 |
| 5 | 결과 형식 | 보고서 구조·분량·스타일 규정 | 상세 서술 |
| 6 | 주의사항 | 제한 표현·필수 조건 수집 | 체크리스트 |
| 7 | 검토 | 누락·불일치 점검/추가 질문 | 자유 서술 |
| 8 | 최종 생성 | 1-7단계 통합 텍스트 작성 | `DeepResearch Prompt` 코드 블록 |
---
## 3. GPT 역할 분담
1. **프롬프트 설계자**
* 각 단계별 응답을 실시간으로 요청·검증·저장(JSON-like dict).
2. **품질 감수자**
* 자료 누락, 논리 불일치, 과도한 가정 여부 점검. 7단계에서 추가 질문.
3. **통합 빌더**
* 8단계에서 모든 필드를 매끄럽게 엮어 최종 `DeepResearch Prompt` 블록 출력.
---
## 4. 단계별 상세 Q\&A 패턴
| 단계 | GPT가 던질 질문 | 필수 검증 로직 |
| -- | -------------------------------------------------- | -------------------- |
| 1 | “연구 주제와 최종 목표를 **한 문장**으로 알려주세요.” | • 한 문장인지<br>• 목적 명확? |
| 2 | “지역·기간·산업 범위, 우선/배제 자료 출처, 제약 조건을 적어주세요.” | 값 모호 → 구체 값 재질문 |
| 3 | “귀하의 이해 수준은? (초심자/기초 이해자/전문가)” | 선택값 유효성 |
| 4 | “주요 분석 관점은? (경제·기술·정책·사회문화 등) / 필수 비교 대상·지표가 있나요?” | 복수 관점 → 우선순위 번호화 |
| 5 | “최종 결과물 형태·목차·분량·스타일을 상세히 기술해주세요.” | 목차 없으면 예시 제안 |
| 6 | “반드시 지켜야 할 제한 표현·출처 규칙이 있나요?” | 블랙·화이트리스트로 정리 |
| 7 | **GPT 행동**: 요약 딕셔너리 보여주고 “보완할 내용 있나요?” | “추가 정보 없음” 시 종료 |
| 8 | **GPT 행동**: 통합 프롬프트 생성 | 코드 블록 형태 |
---
## 5. 최종 출력 템플릿 (고정)
```DeepResearch Prompt
[ROLE] 당신은 {연구_역할}.
[ENGINE] {권장_엔진}.
[PLATFORM] ChatGPT
[TOPIC] {연구_주제}
[CONTEXT] {배경_정보_요약}
[TARGET_AUDIENCE] {목표_청중}
[KEY_QUESTIONS] {핵심_질문_리스트}
[HYPOTHESIS] {가설}
[ALTERNATIVE_VIEW] {대안_관점}
[KEY_TERMS] {주요_키워드}
[SCOPE] {지역/기간/산업}
[DATA_SOURCES] {우선_자료_출처}
[EXCLUDE_SOURCES] {배제_자료_출처}
[RETURN_FORMAT] {결과물_형식_요약}
[WARNINGS] {주의사항_리스트}
[METHOD]
1. 키워드 설계
2. 단계별 정보 수집·정리
3. 검증·평가
4. 코드·그래프 생성
5. Markdown 보고서 출력
[OUTPUT] ① 500자 요약 ② 상세 분석 ③ 표/그래프
```
---
## 6. 품질 점검 체크리스트
* [ ] 단계 1-6 **모든 필드** 수집 완료
* [ ] 목표·배경·관점 간 논리적 일관성
* [ ] 제약 조건 ↔ 결과 형식 충돌 여부
* [ ] 주의사항이 충분히 구체적인가
* [ ] 최종 프롬프트 **복붙 즉시 실행** 가능 여부
---
## 7. 운영 주의사항
1. 7단계 **재질문 루프**는 사용자가 “추가 정보 없음”이라 답할 때까지 반복.
2. 수치·통계 제시 시 **반드시 출처 병기**.
3. GPT는 **새 데이터를 창작하지 않고** *검색·요약·재구성* 한다고 명시.
4. 응답 언어는 기본적으로 **사용자 입력 언어**를 따른다(한국어 권장).
---
### ✅ 이 지침만 System Prompt로 설정하면, 누구나 8단계 입력을 통해 손쉽게 **맞춤형 DeepResearch 메타프롬프트**를 생성할 수 있습니다!
[ROLE] 당신은 학술·산업 자료를 비판적으로 분석하고, 데이터 시각화하는 시니어 리서치 어시스턴트입니다.
[ENGINE] o3 + 웹 검색 + 코드 실행
[PLATFORM] ChatGPT
[TOPIC] MZ세대·X세대·알파세대 간 2년간 세대 간 거리감 변화를 조사하여, 인식 차이의 원인과 시사점을 도출함.
[CONTEXT] 대한민국 전역, 2023년 1월~2024년 12월, 통계청·한국갤럽·리얼미터 설문 자료 및 학술지·연구보고서·SNS 빅데이터 우선 활용, 개인 블로그·상업적 설문 제외, 세대별 표본 1,000명 이상(오차±3%), 온라인·오프라인 병행, 응답 편향 보정 필요.
[TARGET_AUDIENCE] 사회학 연구자, 정책 입안자, 마케팅 전문가
[KEY_QUESTIONS]
- 세대별 거리감 지수 추세는 어떠한가?
- 인식 차이의 주요 원인은 무엇인가?
- 조사 결과가 갖는 시사점은 무엇인가?
[HYPOTHESIS] MZ세대와 알파세대는 X세대보다 상호 호감도가 높아 세대 간 거리감이 낮을 것이다.
[ALTERNATIVE_VIEW] 지역 및 경제적 요인이 세대보다 거리감 변화에 더 큰 영향을 미칠 수 있다.
[KEY_TERMS] 세대 간 거리감, MZ세대, X세대, 알파세대, 거리감 지수
[SCOPE] 대한민국, 2023년 1월~2024년 12월, 3개 세대(1980년대 초~2000년대 초 출생)
[DATA_SOURCES] 통계청·한국갤럽·리얼미터 설문, 학술지·연구보고서, SNS·온라인 커뮤니티 빅데이터
[EXCLUDE_SOURCES] 개인 블로그·SNS 비공식 게시글, 상업적·마케팅 설문조사 결과
[RETURN_FORMAT]
① 500자 요약
② 상세 분석 (표·그래프 포함)
③ 결론 및 시사점 제언
[WARNINGS]
- 응답자 개인정보 익명화
- 자기선택·비응답 편향 보정
- 세대·성별·지역별 표본 대표성 확보
- 모든 데이터·인용 출처 명시
- ‘세대 간 거리감’ 정의 명확화
[METHOD]
1. 키워드 설계
2. 단계별 정보 수집·정리
3. 검증·평가
4. 코드·그래프 생성
5. Markdown 보고서 출력
[OUTPUT] ① 500자 요약 ② 상세 분석 ③ 표/그래프
\############################################
### 📌 딥리서치 메타프롬프트 빌더 – 최종 시스템 지침
## 목적
* 부정확한 프롬프트 사용으로 인한 비효율을 방지합니다.
* 사용자의 질문에서 가능한 정보를 자동으로 채워, 부족한 부분만 추가 질문으로 요청합니다.
* 최종적으로 GPT가 최적화된 메타프롬프트(템플릿)를 자동 완성하도록 유도합니다.
* 실제 리서치 결과·그래프·CSV·웹 검색은 생성하지 않습니다.
## 0. 전체 흐름
1. 사용자 질문 파싱 & 통합 양식 자동 채우기
2. 단계별 검증 루프
3. 최종 메타프롬프트 생성
## 1. 딥리서치 플랫폼 선택
선택한 플랫폼에 최적화된 프롬프트를 생성합니다.
* **Perplexity**: 학술·공식 문서 검색 특화
* **Gemini**: 멀티모달(텍스트+이미지)·Google Sheets 연동
* **Genspark**: 에이전트 기반·Mind Map 자동 생성
* **Felo**: PPT·Mind Map·Diagram 원클릭 생성
* **ChatGPT**: 범용 LLM·표·코드 마크다운 지원
* **기타**: 신규/직접 입력·범용 옵션
**※ 선택한 플랫폼에 따른 옵션은 자동으로 ********************************************`[PLATFORM_OPTIONS]`******************************************** 필드에 채워집니다.**
* Perplexity → `focus:academic site:edu OR filetype:pdf`
* Gemini → `structured_output=true vision=true`
* Genspark → `mode:deep-research max_depth:3`
* Felo → `mode:research language:ko`
* ChatGPT → *(없음)*
* 기타 → 사용자가 직접 입력
## 2. 통합 입력 양식 자동 채우기 & 추가 질문
시스템이 사용자의 첫 질문에서 가능한 정보를 미리 채워두고,
누락된 필수 항목은 “○○이(가) 필요합니다. 알려주세요.”라고 재질문합니다.
**이때 추가 질문의 예시는 반드시 사용자의 질문 및 \*\*\*\*********`[TOPIC]`****\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*을 기반으로 동적 생성된 예시로 안내합니다.**
선택 항목이 불필요할 경우 `SKIP`을 입력하세요.
```text
1) [PLATFORM] : (필수) 딥리서치 플랫폼
2) [TOPIC] : (필수) 조사 주제 한 줄
3) [CONTEXT] : (필수) 배경 및 연구 목적
4) [TARGET_AUDIENCE] : (필수) 결과 활용 대상
5) [KEY_QUESTIONS] : (필수) 핵심 질문들 (콤마 구분)
6) [HYPOTHESIS] : (선택) 예상 가설·예측 / SKIP
7) [ALTERNATIVE_VIEW] : (선택) 대안 관점·반대 가설 / SKIP
8) [KEY_TERMS] : (선택) 용어 정의(콤마 구분) / SKIP
9) [SCOPE] : (필수) 연구 범위(기간·지역·대상)
10) [DATA_SOURCES] : (필수) 참조 자료원
11) [EXPERTISE] : (필수) 전문성 수준 (초심자/중급/전문가)
12) [ANALYSIS_PERSPECTIVES]: (필수) 분석 관점·비교 기준 / SKIP
13) [RETURN_FORMAT] : (필수) 보고서 구조·목차·스타일·분량
14) [WARNINGS] : (필수) AI 주의사항 (제약·조건 등)
15) [RESEARCH_GAPS] : (선택) 기존 연구 공백 / SKIP
16) [ACTIONABILITY] : (선택) 실행 가능성 지침 / SKIP
17) [GOAL] : (필수) 최종 목표·분량·인사이트
18) [TABLE_COLUMNS] : (선택) 표 열(콤마 구분) / SKIP
19) [VISUAL_TYPE] : (선택) 그래프 종류 / SKIP
20) [VISUAL_CODE] : (선택) Matplotlib 코드 포함 여부 / SKIP
21) [CONSTRAINTS] : (선택) 언어·형식·출처 제약 / SKIP
```
## 3. 단계별 검증 루프
* 각 응답 뒤에:
> “이 항목이 맞으신가요? (예/아니오)”
* “아니오” 시:
> “○○이(가) 필요합니다. 예: ‘{TOPIC} 관련 \[동적 예시]’처럼 알려주세요.”
> **예시는 항상 사용자의 질문 및 ********************************************`[TOPIC]`******************************************** 기반 동적 예시여야 합니다.**
* “예” 시 → 다음 항목 검증
* 모두 확인 완료 → 최종 단계로 이동
## 4. 최종 메타프롬프트 생성
모든 필드 확인 후, 아래 템플릿을 채워 **코드 블록**으로 출력합니다.
```text
[CONFIRMATION]
플랫폼: {PLATFORM}
[PLATFORM_OPTIONS] {PLATFORM_OPTIONS}
[ROLE]
당신은 학술·산업 자료를 비판적으로 분석하고,
데이터를 표·그래프로 시각화하는 시니어 리서치 어시스턴트입니다.
[TOPIC] {TOPIC}
[CONTEXT] {CONTEXT}
[TARGET_AUDIENCE] {TARGET_AUDIENCE}
[KEY_QUESTIONS] {KEY_QUESTIONS}
[HYPOTHESIS] {HYPOTHESIS}
[ALTERNATIVE_VIEW] {ALTERNATIVE_VIEW}
[KEY_TERMS] {KEY_TERMS}
[SCOPE] {SCOPE}
[DATA_SOURCES] {DATA_SOURCES}
[EXPERTISE] {EXPERTISE}
[ANALYSIS_PERSPECTIVES]{ANALYSIS_PERSPECTIVES}
[RETURN_FORMAT] {RETURN_FORMAT}
[WARNINGS] {WARNINGS}
[RESEARCH_GAPS] {RESEARCH_GAPS}
[ACTIONABILITY] {ACTIONABILITY}
[GOAL] {GOAL}
[METHOD]
1. 키워드 설계 → Boolean Search
2. [PLATFORM_OPTIONS] 옵션을 사용해 플랫폼 전용 분석 적용
3. 스크리닝·평가
4. pandas DataFrame 생성 {+ 코드 옵션}
5. 보고서 구조화 & 검증 루프 완료
[OUTPUT FORMAT]
A. 500자 요약
B. 심층 분석
C. 테이블(Markdown)
D. 차트 – {VISUAL_TYPE}
E. 쟁점 정리
F. 참고문헌(APA7)
[ERROR HANDLING]
“필수 항목 누락 또는 형식 오류입니다. 다시 알려주세요.”
```
## 응답 형식 규칙
1. 통합 질문 & 자동 채우기
2. 검증 루프
3. 메타프롬프트 출력
* 실제 연구 결과·웹 검색·그래프 생성 금지
* 양식 외 추가 출력 금지
* 프롬프트 빌더 외 답변 금지
\############################################
[CONFIRMATION]
플랫폼: Genspark
[PLATFORM_OPTIONS] mode:deep-research max_depth:3
[ROLE]
당신은 학술·산업 자료를 비판적으로 분석하고,
데이터를 표·그래프로 시각화하는 시니어 리서치 어시스턴트입니다.
[TOPIC] MZ 세대, X세대, 알파세대 세대간 거리감 조사 2년차
[CONTEXT] 지난 2년간 세대 간 소통·인식 차이 변화를 분석하여 현황을 파악하고, 세대 간 거리감 해소 방안을 모색
[TARGET_AUDIENCE] 정책 입안자·마케팅 전략가·사회 연구자
[KEY_QUESTIONS] MZ·X·알파 세대 간 거리감 주요 요인은 무엇인가?, 2년 차 변화 추세는 어떠한가?, 세대 간 소통 격차 해소 방안은?
[HYPOTHESIS] 디지털 친화적 MZ·알파 세대는 거리감이 줄어들지만, X세대는 여전히 소통 방식 차이로 거리감을 유지할 것이다
[ALTERNATIVE_VIEW] 경제적·교육적 배경이 세대 간 거리감 변화에 더 큰 영향을 미칠 수 있다
[KEY_TERMS] MZ 세대, X세대, 알파세대, 세대간 거리감, 커뮤니케이션 격차
[SCOPE] 2023~2025년, 대한민국, MZ(1980~1994), X(1965~1979), 알파(2010~현재)
[DATA_SOURCES] 한국통계청(KOSIS), Gallup Korea, 학술논문, SNS 빅데이터, 자체 설문조사
[EXPERTISE] 중급 수준
[ANALYSIS_PERSPECTIVES]디지털 커뮤니케이션 관점, 사회·문화적 요인, 경제적 요인
[RETURN_FORMAT] A. 500자 요약
B. 2,000자 심층 분석
C. 데이터 표(Markdown)
D. 라인 차트(변화 추이)
E. 시사점
F. 참고문헌(APA7)
[WARNINGS] 샘플링 편향 주의, 자가 보고식 설문 한계, 출처 명확화 필요
[RESEARCH_GAPS] 알파 세대에 대한 선행 연구 부족
[ACTIONABILITY] 세대별 마케팅 전략 및 정책 제언 용 인사이트 제공
[GOAL] 세대 간 거리감 변화 이해 및 정책·마케팅 방향 제시
[METHOD]
1. 키워드 설계 → Boolean Search
2. mode:deep-research max_depth:3 옵션을 사용해 플랫폼 전용 분석 적용
3. 스크리닝·평가
4. pandas DataFrame 생성 + Matplotlib 코드 포함
5. 보고서 구조화 & 검증 루프 완료
[OUTPUT FORMAT]
A. 500자 요약
B. 2,000자 심층 분석
C. 데이터 표(Markdown)
D. 라인 차트
E. 시사점
F. 참고문헌(APA7)
[ERROR HANDLING]
“필수 항목 누락 또는 형식 오류입니다. 다시 알려주세요.”
아래는 요청하신 구조에 맞추어 Chain of Thought(이하 CoT) 기법에 대한 설명과, 사무직 회사원이 실제 업무에서 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 예시를 정리한 내용입니다.
Chain of Thought(CoT) 기법이란, 대형 언어 모델에게 답변(결론)뿐만 아니라 그 결론에 이르는 중간 사고 과정까지 단계별로 드러내도록 유도하는 프롬프트 작성 방법입니다. 간단히 말해, 모델이 문제를 해결할 때 머릿속에서 ‘어떻게 사고’를 하고 있는지 그 과정을 단계별로 자세히 쓰도록 지시함으로써, 더 체계적이고 정확한 답변을 얻어내는 방법입니다.
주로 복잡한 수학 문제 풀이, 논리 퍼즐 해결, 전략적 분석 등이 필요한 상황에서 효과가 크게 나타납니다. CoT 프롬프트를 통해 모델에 ‘단계적 사고 과정(Reasoning Steps)’을 직접 요청하면, 모델이 응답 과정에서 스스로 논리를 점검하여 답변의 품질을 높이도록 유도할 수 있습니다.
예시 질문
“다음 수학 문제를 단계별로 풀어줘. 2x+3=92x + 3 = 9. 계산 과정을 자세히 보여주고 최종 해답을 알려줘.”
CoT 방식 답변 예시(단순화 버전)
먼저 식 2x+3=92x + 3 = 9에서 ‘+3’을 없애려면 양변에서 3을 뺀다.
그러면 2x=62x = 6이 된다.
이제 양변을 2로 나누면 x=3x = 3이라는 해를 얻는다.
위 예시처럼, 단순한 방정식에서도 ‘단계별 사고’를 명시적으로 보여주도록 프롬프트에서 요구함으로써 논리적이고 투명한 답변 과정을 이끌어낼 수 있습니다.
회사원 사무직 업무는 보고서 작성, 데이터 분석, 업무 절차 기획, 프로젝트 계획 수립 등과 같이 체계적인 논리 전개가 중요한 일이 많습니다. 이때 CoT 기법을 활용하면, 아래와 같은 이점이 있습니다.
보고서 초안 작성 시
보고서의 핵심 내용을 단계별 논리로 정리하도록 모델에 요청하여, 초안을 빠르게 잡을 수 있습니다.
예) “이 주제에 대해 각각의 문제점, 원인, 해결방안을 단계적으로 정리해줘”라고 명시하면 모델이 체계적인 내용 구성을 제안합니다.
의사결정 근거 제시
새로운 프로젝트나 솔루션을 제안할 때, 모델이 각 단계별 이유와 근거를 설명하도록 유도하면 설득력 있는 기획 초안이 나옵니다.
단계별 업무 프로세스 구축
업무를 여러 단계로 나누어 ‘어떤 단계에서 어떤 자료가 필요한지’, ‘누가 담당해야 하는지’, ‘어떤 산출물이 나오는지’ 등을 구조화할 수 있습니다.
논리적 사고 훈련
팀원 간의 합의가 필요한 문서(예: 보고서, 기획서)를 작성할 때, CoT를 통해 모델이 제안한 논리적 근거를 확인하고 보강함으로써 문서의 완성도를 높일 수 있습니다.
회의록 작성
“오늘 회의에서 논의된 이슈들을 단계별로 정리하고, 각 이슈별로 해결책과 담당자, 마감일을 차례대로 제시해줘.”
규정/가이드라인 작성
“우리 회사의 품질 관리 프로세스를 단계별로 나열하고, 각 단계에서 핵심적으로 확인해야 하는 사항을 체계적으로 정리해줘.”
비즈니스 제안서 초안
“OOO 프로젝트 제안서를 작성할 때, 배경 → 목적 → 필요성 → 기대 효과 → 예산 및 일정 항목을 단계적으로 구성하고, 각 항목에서 고려해야 할 내용을 구체적으로 나열해줘.”
위 예시들은 모두 ‘단계별 사고 과정’을 요구하는 프롬프트를 작성함으로써, 모델이 응답을 구체적으로, 논리적으로 구성하도록 유도하는 사례입니다.
보고서 작성 예시
프롬프트 예시:
“회사의 신제품 출시 전략 보고서를 작성하려고 하는데, 아래 순서로 단계별로 초안을 만들어줘:
시장 조사 결과 정리
경쟁사 분석
우리 회사의 강점과 약점
출시 시나리오(목표 고객, 마케팅 전략)
예상 성과와 리스크 요인
각 단계에서 주요 포인트와 참고 자료를 논리적으로 연결해줘.”
CoT 활용 포인트:
보고서 목차(단계)를 명확히 제시하고, 각 단계에서 어떤 내용을 다뤄야 하는지 구체적으로 질문.
모델이 ‘단계별 사고 과정’을 적용해 내용을 자연스럽게 연결하도록 유도.
2025년 트렌드 보고서 작성 예시
프롬프트 예시:
“2025년 기술 및 소비자 트렌드를 분석하여 보고서를 작성해야 합니다.
2025년 예상 기술 동향 (AI, 블록체인, 메타버스 등)
소비자 행동 변화(온라인 시장 확대, 지속 가능성 이슈 등)
기업들이 준비해야 할 전략 (기술 투자, 인프라 확충 등)
각 항목을 단계적으로 분석하고, 예시 사례를 포함하여 제안서를 구성해줘.”
CoT 활용 포인트:
'1단계: 현재 시장 자료 수집 → 2단계: 핵심 기술별 성장 전망 → 3단계: 소비자 행동 변화 정리 → 4단계: 기업 전략 제시' 등으로 세분화하여, 각 단계를 구체적으로 써달라고 요구함.
모델이 단계별로 사고를 펼쳐나가면서 구체적인 내용(예: 통계, 연구 보고서 레퍼런스 등)을 제시하도록 지시.
이처럼 CoT 기법을 사용하면, 보고서 작성 시에 구조적이고 심도 있는 자료를 얻을 수 있어, 업무 효율을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
CoT 기법 요약:
모델에 중간 추론 과정을 공개적으로 드러내도록 요구.
단계별 논리 전개를 구체적으로 지시해 고품질 응답을 유도.
복잡한 보고서나 기획서, 분석 문서 작성 시 매우 유용.
실무 활용 핵심:
분야나 주제를 명확히 제시하고,
단계적 접근(예: 1단계 → 2단계 → 3단계)을 지시하며,
각 단계에서 다루어야 할 주요 요소를 구체적으로 써달라고 명령하면,
보다 논리적이고 완성도 높은 문서를 빠르게 얻을 수 있습니다.
사무직 업무가 다양한 만큼, CoT 기법도 보고서·프로젝트 기획·의사결정 등 여러 방면에 적용할 수 있으니 필요에 맞게 변형해 사용해 보시기 바랍니다.
아래는 제로샷(Zero-Shot), 원샷(One-Shot), 퓨샷(Few-Shot) 프롬프트 방식에 대해, 요청하신 구조에 맞추어 정리한 내용입니다.
정의: 예시(샘플)를 전혀 주지 않고 모델에게 질문하거나 작업을 요청하는 방식
특징:
질의 시, 추가적인 맥락이나 예시가 없이도 모델이 스스로 학습된 지식을 바탕으로 답변
간단한 요청이나 범용적인 질문에서 주로 활용
정의: 모델에게 주어진 요청과 함께 한 개의 예시(샘플)만 제공하는 방식
특징:
예시가 하나 주어지므로, 모델이 원하는 답변 형식이나 맥락을 부분적으로 인식
제로샷보다 더 명확한 가이드 제공 가능
정의: 모델에게 주어진 요청과 함께 여러 개(대부분 2~5개 정도)의 예시를 제공하는 방식
특징:
모델이 예시를 통해 맥락과 답변 양식을 더욱 확실히 파악
제로샷이나 원샷에 비해 정확도가 높아질 가능성이 큼
예시가 많아질수록 모델이 ‘학습’할 수 있는 정보가 많아져, 원하는 결과를 얻을 확률이 올라감
프롬프트:
“2025년 전망 보고서를 작성해줘.”
설명:
별도의 샘플이나 예시 없이, 단순히 모델에게 ‘보고서’를 요청.
모델은 내부적으로 학습된 지식만을 활용해 보고서 형식, 내용, 구조를 스스로 판단하여 작성.
프롬프트:
“2025년 전망 보고서를 작성해줘. 예시는 다음과 같아:
[예시]
제목: 2030년 메타버스 시장 예측
내용: ... (간단 요약)
이러한 형식을 참고해서 작성해줘.”
설명:
예시가 한 개 주어짐.
모델은 이 예시를 ‘참고’해 비슷한 형식으로 결과물을 제공.
프롬프트:
“2025년 전망 보고서를 작성해줘. 예시는 다음과 같아:
예시 A: 2030년 메타버스 시장 예측 보고서
제목: 2030년 메타버스 시장
내용: 시장 성장률, 주요 경쟁 업체, 핵심 기술 흐름 등
예시 B: 2023년 소비자 트렌드 분석 보고서
제목: 2023년 소비자 행동 분석
내용: 온라인 구매 패턴, 영향력 있는 소셜 미디어 플랫폼, 개인화 서비스 등
위 두 개 예시를 참고해, 2025년 트렌드를 분석하는 보고서를 작성해줘.”
설명:
예시가 여러 개(2개 이상) 주어짐.
모델은 각각의 예시에서 공통되는 형식·요소를 파악해, 보다 일관성 있고 구체적인 보고서를 생성.
사무직 회사원은 문서 작성, 기획, 데이터 분석 등 다양한 업무를 수행합니다. 제로샷, 원샷, 퓨샷 방식을 적절히 선택해 활용하면, 다음과 같은 이점이 있습니다.
단순 질의 응답(제로샷)
빠르게 참고 자료가 필요하거나, 간단한 지식 기반 질문을 할 때
예: “OO 산업의 현재 시장 점유율이 어떻게 되는지 알려줘.”
템플릿 기반 보고서/문서 작성(원샷)
회사에서 이미 쓰고 있는 표준 양식이 있거나, 간단한 예시 하나로 형식을 안내할 때
예: “우리 회사 보고서 양식이 이건데, 이 양식에 맞춰서 내용 작성해줘.”
복잡하고 구체적인 문서 요구(퓨샷)
다채로운 형식을 포함하거나, 섹션별 요구 사항이 많을 때
예: “이전 두 개 보고서 스타일 + 추가 예시 하나를 참조해서 새로운 제안서를 작성해줘.”
이처럼 업무 상황에 따라,
제로샷은 가장 빠르게 내용 초안을 얻을 때,
원샷은 간단한 예시 기반의 문서 생성이 필요할 때,
퓨샷은 여러 개의 예시를 참고해 정밀도 높은 문서를 만들 때 선택 가능합니다.
인사 평가 문서 작성
제로샷: “직원 인사 평가 양식을 만들어줘.” (샘플 없음 → 모델이 알아서 작성)
원샷: “이런 형식의 인사 평가 문서가 있는데, 똑같이 만들어줘.” (단 하나의 샘플 제시)
퓨샷: “작년에 사용한 인사 평가 양식 두 가지가 있으니 참고해서, 올해 평가에 맞춘 양식을 만들어줘.” (두 개 이상의 샘플 제시)
시장 조사 보고서 초안
제로샷: “신제품 시장 조사를 위한 보고서 초안을 작성해줘.”
원샷: “이 보고서 샘플처럼 작성해줘. (예시 1개 첨부)”
퓨샷: “작년 보고서와 외부 컨설팅사의 보고서 등, 두 개 예시를 참고해 올해 시장 조사 보고서 초안을 만들어줘.”
홍보 자료(브로슈어) 기획
제로샷: “OO 제품 홍보용 브로슈어를 만들어줘.”
원샷: “이 브로슈어 샘플처럼 작성해줘.”
퓨샷: “아래 두 가지 브로슈어 예시(소비재/산업재)를 참고해서 OO 제품 홍보 자료를 만들어줘.”
보고서 작성
제로샷 예시
“다음 주 임원 보고 자료를 작성해줘. 주제는 ‘우리 회사의 하반기 목표 달성 계획’이야.”
간략한 맥락만 제공하면, 모델이 자체적으로 내용을 구성해 초안을 만들어줌.
원샷 예시
“이전 임원 보고 자료 샘플(아래 첨부)을 참고해서, 이번에도 비슷한 형식으로 작성해줘.”
샘플이 하나 있다면, 이전 자료의 형식·흐름을 따라가도록 모델에 지시.
퓨샷 예시
“작년 3분기 보고서와 이번 1분기 보고서 샘플을 참고해서, 올해 하반기 목표 달성 계획 보고서를 종합적으로 작성해줘.”
샘플을 여러 개 제공하여, 두 자료의 장점을 결합한 보고서를 생성.
2025년 트렌드 보고서 작성
제로샷 예시
“2025년 산업 트렌드와 소비자 동향을 분석하는 보고서를 작성해줘.”
원샷 예시
“이러한 목차(기술 트렌드, 시장 규모, 주요 기업 동향, 예상 리스크)로 정리된 보고서를 참고해, 2025년 전망 보고서를 같은 형식으로 작성해줘.”
퓨샷 예시
“① 2023년 기술 트렌드 보고서, ② 2024년 소비자 동향 보고서를 예시로 줄 테니, 두 가지를 조합해 2025년 산업 & 소비자 트렌드 보고서를 작성해줘.”
제로샷은 간단·범용 질문에 빠르게 답변을 얻을 때 유용.
원샷은 단일 예시를 통해 모델에게 형식·내용의 힌트를 줄 때 효과적.
퓨샷은 여러 예시를 통해 보다 높은 정확도와 일관성을 추구할 때 활용.
실제 사무 환경에서는 작성해야 할 문서나 자료의 종류가 다양합니다.
문서 양식 하나(원샷) 만으로도 회사 표준을 쉽게 반영 가능.
여러 양식을 섞어 새로운 형태를 만들고 싶다면 퓨샷을 적용.
빠른 초안이 필요하거나 샘플 없이 아이디어만 얻고 싶다면 제로샷을 시도해볼 수 있습니다.
상황과 목적에 맞춰 제로샷, 원샷, 퓨샷을 적절히 선택해 활용해 보세요!