나는 원본 전사본이 쓸모없어서 90개 이상의 AI prompts를 만들었다
Source: Dev.to
내가 계속 마주친 문제
나는 주로 마케팅 분야에서 인터뷰를 진행한다. 목표는 보통 45분짜리 대화를 블로그 포스트, 소셜 클립 등으로 활용 가능한 형태로 바꾸는 것이다.
나는 전사본을 Claude나 ChatGPT에 붙여넣고 “이걸 블로그 포스트로 바꿔줘”라고 말한다.
그 결과는… 괜찮았지만? 일반적이었다. 실제 인용구를 뽑아내기보다는 요약만 하고, 인터뷰이의 목소리를 잃어버렸다. 나는 한 시간을 들여 고치면서 “내가 직접 썼다면 더 좋았을 텐데”라고 생각했다.
회의록도 같은 문제가 있었다. “이 회의를 요약해줘”는 요약본을 주었지만, 내가 실제로 필요했던 것은:
- 우리가 무엇을 결정했는가?
- 누가 무엇을 할 것인가?
- 다음 단계는 무엇인가?
완전히 다른 문제였다.
그래서 프롬프트를 만들기 시작했다
특별히 계획해서가 아니라, 같은 프롬프트를 계속 다듬다 보니 결국 작동하게 되었기 때문이다.
블로그 포스트 프롬프트는 가장 오래 걸렸다. 나는 다음을 원했다:
- 인터뷰이의 실제 목소리를 유지하기 (모든 것을 기업식 말투로 정리하지 않기)
- 모든 것을 재진술하지 않고 실제 인용구를 뽑아내기
- 책 보고서가 아니라 실제 기사처럼 구조화하기
- “이번 인터뷰에서는 … 논의했습니다” 같은 식이 아니라 흥미로운 내용으로 시작하기
이 프롬프트는 아마 15번 정도 수정된 뒤에야 나를 더 이상 짜증나게 하지 않았다.
그 뒤로는 회의 요약에서 결정 사항과 액션 아이템을 별도로 추출하는 프롬프트, 팟캐스트를 소셜 포스트로 바꾸는 프롬프트, 원본 전사본의 화자 라벨을 정리하는 프롬프트 등을 만들었다. 어느 순간 90개가 넘는 프롬프트가 쌓였다.
프롬프트 작성에서 배운 점
초기 프롬프트는 너무 모호했다. “요약해줘”는 모델에게 실제로 무엇을 원하는지 알려주지 않는다.
가장 잘 작동하는 프롬프트는 거의 짜증날 정도로 구체적이다:
- 정확한 출력 형식은?
- 포함해야 할 것과 무시할 것은?
- 톤은? 길이는?
- 시작하기 전에 모델이 나에게 물어야 할 질문은?
마지막 항목이 큰 전환점이었다. 최고의 프롬프트는 단순히 실행하는 것이 아니라 먼저 명확히 한다. 예시: “처리하기 전에 알려줘: 화자 수, 이름, 상황은 무엇인가?”
모델이 작업 대상을 정확히 이해할 때 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
실제로 유용했던 프롬프트들
가끔 다시 찾는 몇 가지:
- 전사본 정리기 – “Speaker 0”, “Speaker 1” 같은 라벨이 붙은 원본을 실제 이름과 적절한 포맷으로 읽기 쉽게 바꾼다. 사소해 보이지만 가장 많이 쓰는 프롬프트다.
- 인터뷰 → 블로그 포스트 – 대화의 흥미로운 부분을 추출해 실제 기사 형태로 구조화한다. 인용구를 그대로 유지하고, AI가 쓴 듯한 어색한 전환문이 아니라 자연스러운 흐름을 만든다.
- 회의 액션 아이템 – 회의 전사본에서 결정 사항, 작업, 담당자를 추출한다. 40분짜리 잡담은 무시하고 실제로 중요한 5가지만 골라낸다.
- 팟캐스트 소셜 패키지 – 에피소드 전사본을 기반으로 인용 카드, 토론 질문 등 일련의 소셜 포스트를 생성한다.
법률 전사본(증언 분석, 모순 탐지)용으로도 특수하고 기이한 프롬프트를 몇 개 만들었는데, 누가 필요할지는 모르겠지만 존재한다.
현재 어디에 보관하고 있는가
GitHub에 올려두고 전사 사이트에서 링크했다. 사용 사례별로 정리돼 있다. 일부는 사용 방법을 자세히 설명하는 문서가 붙어 있고, 다른 일부는 프롬프트만 있다. Claude, ChatGPT, Gemini 등 어떤 모델과도 동작한다. 전사본 포맷이 모델보다 더 중요하다.
아직도 개선 중
몇몇은 꽤 견고하지만, 아직 만족스럽지 않은 것도 있다. 특히 소셜 미디어용 프롬프트는 LLM이 만든 것처럼 들리지 않게 글을 쓰게 하는 것이 별도의 도전 과제다.
전사본(또는 구조화된 텍스트) 처리를 위한 프롬프트를 만든 경험이 있다면, 어떤 접근법이 효과적이었는지 궁금하다. “먼저 명확한 질문을 하라”는 패턴이 나에게는 가장 큰 개선이었지만, 아직 시도해 보지 않은 기술도 분명 있을 것이다.