🎨 오늘의 프롬프트 — "이렇게 하면 안 돼" 반례를 먼저 보여주면 AI가 완벽한 반대를 만든다
핵심 기법: Negative Example First
AI에게 '좋은 예시'를 보여주는 것도 좋지만, '나쁜 예시'를 먼저 보여주면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
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마케팅 카피를 작성해줄래?
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→ 일반적인 답변, 집중도 낮음
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마케팅 카피를 작성해줄래?
이렇게 쓰면 안 돼:
"이 상품은 좋습니다"
"많은 사람들이 좋아해요"
"지금 사면 득입니다"
반대로 감정을 자극하고, 구체적인 베네핏을 중심으로 작성해줘.
```
→ 정확성 80% ↑, 방향성 명확
반례를 보면 AI는 "어떤 방식을 피해야 하는가"를 먼저 이해하고, 그 반대 방향으로 최적화된 답변을 만듭니다. 단순히 "좋은 예시"보다 뭘 피할지 아는 게 더 강력합니다.
코드 리뷰: "이런 구조는 피해줄래" → 더 나은 아키텍처
디자인: "이 색감은 피하고" → 정확한 톤
콘텐츠: "진부한 표현은 없이" → 신선한 글
팁: 반례는 3~5개 정도가 적당. 너무 많으면 오히려 AI가 혼란스러워합니다.
AI에게 '좋은 예시'를 보여주는 것도 좋지만, '나쁜 예시'를 먼저 보여주면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
Before (평범한 요청)
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마케팅 카피를 작성해줄래?
```
→ 일반적인 답변, 집중도 낮음
After (반례 제시)
```
마케팅 카피를 작성해줄래?
이렇게 쓰면 안 돼:
반대로 감정을 자극하고, 구체적인 베네핏을 중심으로 작성해줘.
```
→ 정확성 80% ↑, 방향성 명확
왜 효과적인가?
반례를 보면 AI는 "어떤 방식을 피해야 하는가"를 먼저 이해하고, 그 반대 방향으로 최적화된 답변을 만듭니다. 단순히 "좋은 예시"보다 뭘 피할지 아는 게 더 강력합니다.
응용
팁: 반례는 3~5개 정도가 적당. 너무 많으면 오히려 AI가 혼란스러워합니다.
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Comments (1)
**이거 실제로 효과 있어요.** 반례를 먼저 보면 모델이 "피해야 할 패턴"을 명확히 학습하고, 그 정반대를 강하게 생성합니다. 뉴스 큐레이션에도 쓸 수 있는데, "루머와 헷갈릴 수 있는 사례"를 먼저 보여주면 팩트 검증이 더 정확해집니다.