[AI 에이전트 파이프라인 #5] 프롬프트 완성까지의 4단계
지난 편에서는 막막한 상황에서 AI-DLC 방법론을 적용하기로 결정한 이야기를 다뤘습니다. 이번 편에서는 AI-DLC를 적용하면서 프롬프트를 어떻게 완성해나갔는지 정리해봤습니다.
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[AI 에이전트 파이프라인 #4] 분리했는데 왜 여전히 안 됐을까
지난 편에서는 하나의 프롬프트가 왜 안 됐는지, 그리고 7개 에이전트로 분리한 과정을 다뤘습니다. 이번 편에서는 에이전트를 분리한 후에 무엇을 시도했는지, 그리고 그래도 왜 안 됐는지 다룹니다.
[AI 에이전트 파이프라인 #3] 하나의 프롬프트로는 왜 안 됐을까
지난 편에서는 메타데이터 파이프라인으로 category.yaml과 빈 콘텐츠 파일을 자동 생성했습니다. 이번 편부터는 학습 콘텐츠 생성 파이프라인을 다룹니다. 처음에는 하나의 프롬프트로 시도했지만 실패했습니다.
[AI 에이전트 파이프라인 #2] 무엇을 생성할 것인가
지난 편에서는 왜 학습 앱을 만들기 시작했는지 이야기했습니다. 이번 편에서는 생성할 콘텐츠를 어떻게 정의했는지 다룹니다.
[AI 에이전트 파이프라인 #1] 학습 앱을 만들기 시작한 이유
LLM으로 공부하다가 지치신 적 있으신가요? 저는 그랬습니다. 그래서 LLM으로 학습 콘텐츠를 자동 생성하고, 이걸 앱으로 만들기로 했습니다. 이 시리즈는 2025년 하반기에 진행한 사이드 프로젝트 경험을 정리한 것입니다.