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다중 문서 생성 시 일관성 유지: 대화 기록 기반 스크래치 인벤토리 기법
긴 대화에서 여러 문서를 파생할 때 발생하는 정보 왜곡을 막는 프롬프트 엔지니어링 실전 패턴입니다.
요약
LLM을 사용하여 하나의 긴 대화에서 PRD, 기술 스택, 브랜드 가이드 등 여러 문서를 생성할 때, 정보의 일관성이 떨어지는 '드리프트(drift)' 현상을 방지하는 해결책이 제시되었다. 핵심은 문서를 생성하기 전 대화 내용을 다시 읽고 제품, 스택, 아키텍처, 제약 사항 등을 정리한 '스크래치 인벤토리(scratch inventory)'를 명시적으로 추출하는 단계다. 이후 생성되는 모든 문서는 원본 대화가 아닌 이 일관된 인벤토리를 기반으로 작성되어 정보 불일치를 최소화한다. 또한 정보 공백을 중요도에 따라 분류하고, 치명적인 결함에 대해서만 최대 3개의 질문으로 배치 처리한다. 자세한 방법론과 '10-phase framework'는 GitHub의 'vibe-coding-blueprint' 저장소에서 확인할 수 있다.
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원문 제목 How I structured a skill to avoid drift when generating multiple docs from one long conversation
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