1. 명확하게 지시하고 모순된 정보는 피하기
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GPT-5 모델은 지시를 따르는 능력이 매우 향상되었지만, 그 부작용으로 모호하거나 서로 충돌하는 지시를 받을 때 어려움을 겪을 수 있습니다. 특히 .cursor/rules 파일이나 AGENTS.md 파일에서 이러한 문제가 발생할 수 있습니다.
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나쁜 예시: "웹사이트를 만들어 줘. 디자인은 깔끔하게 하고, 사용자 경험은 최고로 해줘. 그리고 최신 트렌드를 반영해 줘." (너무 모호하고 추상적입니다.)
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좋은 예시: "다음 기능을 포함하는 반응형 웹사이트를 만들어 주세요: 1. 로그인/회원가입 기능, 2. 게시판 기능, 3. 검색 기능. 디자인은 Material Design 가이드라인을 따르고, 프론트엔드 프레임워크는 React를 사용해 주세요. CSS는 TailwindCSS를 활용해 주세요." (구체적인 요구사항과 기술 스택을 명시하여 모호함을 줄입니다.)
2. 적절한 추론 노력 수준을 사용하세요.
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GPT-5는 문제를 해결할 때 항상 어느 정도의 추론을 수행합니다. 가장 복잡한 작업에는 **높은 추론 노력(high reasoning effort)**을 사용하여 최상의 결과를 얻으세요. 모델이 간단한 문제를 지나치게 분석한다고 느껴지면, 더 구체적으로 지시하거나 중간(medium) 또는 낮은(low) 추론 수준을 선택하여 조절할 수 있습니다.
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복잡한 작업 (높은 추론 노력 예시): "이 레거시 시스템의 아키텍처를 분석하고, MSA(마이크로 서비스 아키텍처)로 전환하기 위한 상세한 로드맵과 각 서비스 간의 인터페이스 정의, 그리고 데이터 마이그레이션 전략을 제시해 주세요." (많은 분석과 단계별 계획이 필요하므로 높은 추론 노력이 적합합니다.)
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간단한 작업 (낮은 추론 노력 예시): "파이썬으로 두 숫자를 더하는 함수를 작성해 주세요." (간단한 코드 작성에는 낮은 추론 노력이 효율적입니다.)
3. XML과 유사한 구문을 사용하여 지시를 구조화하세요.
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Cursor와 함께 GPT-5를 사용할 때 XML과 유사한 구문을 사용하여 모델에 더 많은 컨텍스트를 제공하면 좋은 결과를 얻을 수 있음이 확인되었습니다. 예를 들어, 코딩 가이드라인을 다음과 같이 구성할 수 있습니다:
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이렇게 태그를 사용하여 정보를 구조화하면 모델이 각 정보의 역할과 의미를 더 명확하게 이해하고 따를 수 있습니다.
4. 너무 강경한 표현은 피하세요.
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다른 모델에서는 "정보를 철저히 수집하세요." 또는 "응답하기 전에 완벽한 그림을 확보하세요." 와 같이 강경한 표현을 사용했을 수 있습니다. 하지만 GPT-5에서는 이러한 지시가 역효과를 낼 수 있습니다. 모델이 자연스럽게 수행할 일을 과도하게 수행할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 컨텍스트를 수집하기 위해 도구 호출을 지나치게 철저하게 할 수 있습니다.
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과도하게 강경한 예시: "정보를 절대 놓치지 말고 모든 것을 파악한 후에 답변해라."
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더 나은 예시: "정보를 충분히 수집해 주세요. 답변 전에 필요한 모든 맥락을 고려해 주시면 좋겠습니다." (부드러운 표현으로 모델의 과도한 행동을 방지합니다.)
5. 계획과 자기 성찰을 위한 공간을 제공하세요.
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새로운 "제로-투-원(zero-to-one)" 애플리케이션을 개발하는 경우, 모델에게 개발 전에 **자기 성찰(self-reflection)**을 하도록 지시하면 도움이 될 수 있습니다.
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이러한 접근 방식은 모델이 더 신중하게 계획하고 더 나은 품질의 결과를 도출하도록 유도합니다.
6. 코딩 에이전트의 적극성을 제어하세요.
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GPT-5는 기본적으로 컨텍스트 수집에 있어 철저하고 포괄적이려고 합니다. 프롬프트를 사용하여 에이전트가 얼마나 적극적으로 행동해야 하는지, 그리고 발견/도구 호출을 병렬화해야 하는지 여부를 더 규정적으로 지시할 수 있습니다.
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모델에게 도구 예산을 주고, 언제 더 철저하게 또는 덜 철저하게 해야 하는지, 그리고 언제 사용자에게 확인해야 하는지를 명시하세요. 예를 들면 다음과 같습니다:
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이러한 지시를 통해 모델이 너무 자주 사용자에게 질문하거나 불필요한 작업을 수행하는 것을 방지하여, 더 효율적으로 작업을 완료하도록 할 수 있습니다.