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머스크도 "Grok Bot 써 봐" · Grok Bot 새 봇 만들기와 템플릿 가져오기·공유 정리

일론 머스크가 10월 20일(KST) @KettlebellDan 의 글을 인용하며 "True, try Grok @Bot" 이라고 썼습니다. 원글은 "템플릿을 찾기보다 새 봇을 만들어 필요한 걸 말하면 된다"는 게시물이었죠. 리서처K가 Grok Bot 에서 새 봇을 만드는 법과 템플릿이 무엇인지, 어떻게 가져오고 공유하는지 1분 쇼츠로 정리했습니다. ▶ YouTube에서 쇼츠 보기 머스크의 인용 게시물과 원글 머스크의 글은 답글이 아니라 @KettlebellDan의 글을 인용한 게시물 입니다. 원글 작성자는 사람들이 Grok Bot 템플릿을 자꾸 물어보지만, 그냥 새 봇을 만들어 필요한 걸 말하면 된다고 썼습니다. 원글에 나온 '마법 같다'는 표현은 원글 작성자의 개인 의견입니다. ① 새 봇 만들기 Grok Bot에서 New → Create new Bot 을 고르고, 할 일을 말로 적어 대화를 시작하면 됩니다. 별도 빌더 없이 메시지로 시작한다는 건 작성자 해석입니다. ② 템플릿이란 템플릿은 잘 만든 봇의 '레시피' 입니다. 봇의 지시·스킬·루틴·기억을 담지만, 개인·내부 기억과 비밀 정보는 포함되지 않습니다. ③ 템플릿 가져오기 Grok Bot 마켓플레이스에서 Add 를 누르거나 봇을 열어 Import Bot 을 고르면 내 계정에 사본이 만들어집니다. 만든 사람의 컴퓨터·로그인·대화 기록은 따라오지 않습니다. ④ 템플릿 공유하기 Share → Create template 으로 템플릿을 만들고, 공개 링크 또는 팀 전용으로 공유할 수 있습니다. 주의할 점 템플릿을 공유하기 전에 API 키와 개인 정보는 직접 삭제 하세요. 지시문 등에 적어 둔 내용은 그대로 따라갈 수 있습니다. Grok Bot과 AI 에이전트 소식을 빠르게 받아 보시려면 YouTube에서 리서처K 를 구독하고 좋아요를 눌러 주세요. 👉 이번 쇼츠 보기 출처 (확인일 2026-10-2...

Claude가 제시하는 비즈니스를 위한 프롬프트 엔지니어링 기법 1탄 [Claude AI 로 블로깅하고 책쓰기 -4]

 Prompt Engineering을 활용한 비즈니스 성과 향상

참고: 본 내용은 Antropic 홈페이지 포스팅된  ‘Prompt engineering for business performance’ 

제목의 백서를 심층 분석하여 새롭게 각색한 내용입니다.  (** Claude를 활용하여 각색함)

프롬프트 엔지니어링은 Claude의 성능을 최적화하는 데 중요한 도구입니다. 잘 설계된 프롬프트는 Claude의 출력 결과를 개선하고, 배포 비용을 줄이며, 고객 경험이 브랜드에 맞도록 보장합니다.

Fortune 500 기업 중 하나는 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 고객의 질문에 더 정확하고 빠르게 답변하는 Claude 기반 어시스턴트를 구축했습니다.

비즈니스에서 생성형 AI 모델을 구축할 때 효과적인 프롬프트를 만드는 것이 고품질 결과를 얻는 데 매우 중요합니다. 적절한 프롬프트를 통해 기업은 다양한 작업의 생산성을 높이기 위해 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

Anthropic의 프롬프트 엔지니어링 팀은 Fortune 500 기업이 복잡한 질문에 신속하고 정확하게 답변하는 고객 대상 채팅 어시스턴트를 구축하는 데 도움을 주고 있습니다.

효과적인 프롬프트 설계의 이점은 다음과 같습니다:

  • 정확성 향상: 효과적인 프롬프트는 부정확한 출력 위험을 더욱 줄일 수 있습니다.
  • 일관성 유지: 잘 설계된 프롬프트는 Claude가 품질, 포맷, 관련성, 어조 면에서 일관된 결과를 내도록 합니다.
  • 유용성 증대: 프롬프트 엔지니어링은 원하는 대상과 산업에 맞춤화된 경험을 제공하는데 도움이 됩니다.
  • 비용 절감: 프롬프트 최적화는 불필요한 반복을 최소화하고 비용을 절약할 수 있습니다.

Claude는 사용자와의 자연스러운 대화를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI 어시스턴트입니다. 마치 인간에게 요청하듯이 일상적인 언어로 Claude에게 지시를 내릴 수 있으며, 이때 사용자가 제공하는 지시문의 품질이 Claude의 출력 품질에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 복잡한 작업일수록 명확하고 잘 구성된 지시문이 중요합니다.

사용자가 Claude에게 제공하는 지시문을 '프롬프트'라고 부릅니다. 프롬프트는 주로 질문이나 지시의 형태로 이루어지며, Claude가 관련 있는 출력을 생성하도록 유도하는 역할을 합니다. 예를 들어, "하늘이 파란 이유는 무엇인가요?"라는 프롬프트를 주면, Claude는 이에 대한 적절한 답변을 생성할 것입니다. Claude가 프롬프트에 응답하여 생성하는 텍스트를 "응답(response)", "출력(output)" 또는 "완성(completion)"이라고 부릅니다.

Claude는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 기반으로 하는 대화형 어시스턴트로, 시퀀스 예측(sequence prediction)을 통해 작동합니다. 즉, 사용자가 입력한 프롬프트와 지금까지 생성된 텍스트를 모두 고려하여, 가장 도움이 될 만한 다음 단어나 구절을 예측해나가는 방식으로 응답을 구성합니다. 이때 Claude는 정해진 길이의 문맥 창(context window) 내에서만 정보를 처리할 수 있습니다. 따라서 이전 대화 내용을 프롬프트에 포함하지 않는 이상 기억할 수 없고, 링크를 열어볼 수도 없습니다.

Claude와 대화를 나누고 싶다면 claude.ai에서 웹 인터페이스를 사용하거나, API를 통해 빠르게 시작할 수 있습니다. 프롬프트의 최대 길이는 Claude의 문맥 창 크기에 따라 제한되므로, 사용하는 모델의 문맥 창 크기를 확인해야 합니다.

보다 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 고급 기술과 팁은 '프롬프트 엔지니어링'이라는 주제로 다룹니다. 프롬프트 엔지니어링 가이드에서는 모범 사례, 주의해야 할 점, 실제 사례 등을 통해 프롬프트 설계 방법을 자세히 설명합니다. 다양한 프롬프트와 기술을 시도해보면서 Claude의 응답과 성능에 어떤 영향을 미치는지 관찰해보는 것이 좋습니다.

또한 Anthropic에서는 다양한 사용 사례에 대한 방대한 프롬프트 예시를 '프롬프트 라이브러리'를 통해 제공합니다. 아이디어가 필요하거나 특정 문제를 해결하기 위해 Claude를 어떻게 활용할 수 있는지 알고 싶다면, 프롬프트 라이브러리를 참고하는 것이 도움될 것입니다.

마지막으로, Anthropic에서는 사용자가 제공한 가이드라인을 기반으로 Claude가 프롬프트를 생성하도록 유도하는 실험적인 '헬퍼 메타프롬프트'도 제공합니다. 초기 프롬프트를 작성하거나 다양한 프롬프트 변형을 빠르게 생성하는 데 유용할 수 있습니다.

이렇듯 Claude는 사용자와의 대화를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 AI 어시스턴트입니다. 프롬프트 엔지니어링과 프롬프트 라이브러리를 활용하면 Claude의 잠재력을 최대한 끌어올릴 수 있습니다. 다양한 프롬프트를 시도해보고, 그 결과를 Anthropic의 Discord 커뮤니티에 공유하는 것도 좋은 방법입니다.

Prompt engineering은 Claude와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model)을 활용하여 비즈니스 성과를 높이고자 하는 기업에게 매우 중요한 도구입니다. 잘 설계된 프롬프트는 Claude의 결과물 품질을 개선하고, 배포 비용을 절감하며, 고객 경험을 브랜드에 맞게 일관성 있게 제공할 수 있도록 도와줍니다. 실제로 한 포춘 500대 기업은 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 Claude 기반의 고객 응대 어시스턴트를 구축하였고, 이를 통해 정확도와 속도를 크게 향상시킬 수 있었습니다.

기업들이 생성형 AI 모델을 도입함에 따라 고품질의 결과물을 얻기 위해서는 효과적인 프롬프트 제작이 필수적입니다. 적절한 프롬프트를 사용하면 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 다양한 업무의 생산성을 높일 수 있습니다. 효과적인 프롬프트는 결과물의 정확성을 높이고, 품질과 포맷, 연관성, 톤의 일관성을 보장하며, 원하는 대상과 산업에 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 불필요한 반복 작업을 최소화하여 비용 절감 효과도 기대할 수 있습니다.

비즈니스에서 프롬프트 엔지니어링을 활용할 때는 다음과 같은 3가지 팁을 참고할 수 있습니다.

첫째. 단계별 사고(Step by step) 적용


단계별 사고(Step by step)는 복잡한 문제를 해결하거나 의사결정을 내릴 때, 문제를 작은 단계로 나누어 순차적으로 분석하고 해결해 나가는 기법입니다. 이를 통해 문제를 보다 명확하게 이해하고, 체계적으로 접근할 수 있습니다. 특히 AI 모델을 활용할 때, 단계별 사고를 적용하면 모델의 추론 과정을 명시적으로 드러내어 답변의 논리성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

단계별 사고를 프롬프트 엔지니어링에 적용하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 "<thinking>" 태그를 사용하는 것이고, 두 번째는 "Think step by step (단개별로 생각)"을 프롬프트에 직접 포함하는 것입니다.

1. "<thinking>" 태그 사용:

<thinking> 태그를 사용하면 모델의 추론 과정을 명시적으로 나타낼 수 있습니다. 사용자는 모델의 사고 과정을 단계별로 확인할 수 있어, 답변의 근거를 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 <thinking> 태그 내의 내용은 최종 출력에서 제외하거나 별도로 처리할 수 있어, 사용자에게 불필요한 정보를 노출하지 않을 수 있습니다.

2. "Think step by step (단계별로 생각)" 프롬프트 포함:

"Think step by step"을 프롬프트에 직접 포함하는 방법은 모델에게 문제를 단계별로 분석하고 중간 과정을 보여주도록 지시하는 것입니다. 이 방법은 <thinking> 태그를 사용하는 것보다 간단하고 직관적일 수 있습니다.

두 방법의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

1. 출력 형식:

- <thinking> 태그를 사용하면 모델의 사고 과정과 최종 답변이 명확하게 구분되어 표시됩니다.

- "Think step by step"을 사용하면 모델의 사고 과정과 최종 답변이 하나의 출력으로 제시됩니다.

2. 정보 추출 용이성:

- <thinking> 태그를 사용하면 사용자가 원하는 부분(최종 답변 또는 중간 사고 과정)을 쉽게 추출할 수 있습니다.

- "Think step by step"을 사용할 경우, 사용자가 원하는 부분만 추출하기 위해서는 추가적인 후처리가 필요할 수 있습니다.

3. 프롬프트 엔지니어링 고려사항:

- <thinking> 태그를 사용할 때는 태그 사용법과 구조를 고려하여 프롬프트를 설계해야 합니다.

- "Think step by step"을 사용할 때는 모델의 사고 과정이 프롬프트에 직접 노출되므로, 이를 고려하여 프롬프트를 작성해야 합니다.

단계별 사고 기법은 법률 문제 분석, 투자 포트폴리오 구성, 마케팅 전략 수립, 인사 평가 및 피드백, 프로젝트 일정 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 다만 모든 상황에서 이 기법을 사용해야 하는 것은 아니며, 태스크의 성격과 사용자의 요구사항에 맞게 유연하게 적용할 수 있습니다. 단순한 질문이나 명확한 지시 사항의 경우, 단계별 사고 과정을 생략하고 최종 답변만 제시하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 반면 복잡한 문제나 사용자의 의사결정을 돕는 태스크의 경우, 단계별 사고 기법을 활용하여 모델의 추론 과정을 자세히 설명하는 것이 유용할 것입니다.

단계별 사고(Step by step) 기법을 활용하여 문제를 분석하고 해결하는 것은 매우 유용합니다. <thinking> 태그를 사용하면 모델의 추론 과정을 명시적으로 보여줄 수 있어, 답변의 논리성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 다음은 이를 활용한 몇 가지 예시입니다.

<thinking> 태그를 활용한 단계별 사고 기법은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 모델이 중간 사고 과정을 명시적으로 보여주면, 사용자는 답변의 논리적 흐름을 쉽게 파악할 수 있고, 필요에 따라 추가 질문이나 수정 요청을 할 수 있습니다. 또한 모델의 추론 과정을 디버깅하고 개선하는 데에도 도움이 됩니다. 다만 모든 상황에서 이 기법을 사용해야 하는 것은 아니며, 태스크의 성격과 사용자의 요구사항에 맞게 유연하게 적용할 수 있습니다.

1. 법률 문제 분석:

프롬프트: "제시된 사례의 쟁점을 파악하고, 관련 법률과 판례를 토대로 예상 판결을 분석해주세요. <thinking> 태그를 사용하여 단계별로 설명해주세요."

2. 투자 포트폴리오 구성:

프롬프트: "고객의 투자 목적과 위험 감수 성향을 고려하여, 최적의 자산 배분 비율을 제안해주세요. <thinking> 태그로 포트폴리오 구성 과정을 단계별로 보여주세요."

3. 마케팅 전략 수립:

프롬프트: "제품의 특성과 목표 고객층을 분석하여, 효과적인 마케팅 채널과 메시지를 제안해주세요. <thinking> 태그를 활용하여 전략 수립 과정을 단계별로 설명해주세요."

4. 인사 평가 및 피드백:

프롬프트: "직원의 업무 성과와 역량을 평가하고, 개선 방안을 제시해주세요. <thinking> 태그를 사용하여 평가 과정과 피드백 도출 과정을 단계별로 보여주세요."

5. 프로젝트 일정 관리:

프롬프트: "프로젝트의 작업 내용과 자원을 분석하여, 최적의 일정 계획을 수립해주세요. <thinking> 태그로 일정 계획 수립 과정을 단계별로 설명해주세요."

예를 들면,

프롬프트: 직원의 업무 성과와 역량을 평가하고, 개선 방안을 제시해주세요. <thinking> 태그를 사용하여 평가 과정과 피드백 도출 과정을 단계별로 보여주세요."

설명: 이 프롬프트에서는 Claude에게 직원의 업무 성과와 역량을 평가를 분석하고, 개선 방안을 요청합니다. 단순히 결론을 내리는 것이 아니라 <thinking> 태그를 사용하여 단계별로 생각하도록 명시함으로써, Claude에게 문제를 체계적으로 분석하고 정확한 반응을 제공할 수 있도록 유도합니다.

<thinking> 태그의 유무에 따른 프롬프트의 차이점은 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

1. <thinking> 태그가 있는 경우:

  • 모델에게 중간 단계의 사고 과정을 보여달라고 명시적으로 요청하는 것입니다.
  • 모델은 최종 답변을 도출하기까지의 추론 과정을 단계별로 자세히 설명하게 됩니다.
  • 사용자는 모델의 사고 과정을 쉽게 이해하고 답변의 논리적 근거를 파악할 수 있습니다.
  • <thinking> 태그 내의 내용은 최종 출력에서 제외하거나 별도로 처리할 수 있어, 사용자에게 불필요한 정보를 노출하지 않을 수 있습니다.

예시:

프롬프트:

직원의 업무 성과와 역량을 평가하고, 개선 방안을 제시해주세요. <thinking> 태그를 사용하여 평가 과정과 피드백 도출 과정을 단계별로 보여주세요."

Claude 답변:

<thinking>

1단계: 직원 정보 및 업무 내용 파악

  • 지원명: 김지영
  • 직급: 대리
  • 소속 부서: 마케팅팀
  • 주요 업무: 마케팅 캠페인 기획 및 실행, 시장 조사, 고객 데이터 분석

2단계: 업무 성과 평가

  • 마케팅 캠페인 기획 및 실행: 최근 진행한 캠페인의 목표 달성률 및 ROI 분석 결과, 평균 이상의 성과를 보임. 창의적인 아이디어와 체계적인 실행력이 돋보임.
  • 시장 조사: 경쟁사 분석과 트렌드 파악을 통해 유용한 인사이트를 도출하였으나, 조사 결과의 활용도를 높이기 위한 노력이 필요함.
  • 고객 데이터 분석: 데이터 분석 역량이 우수하며, 고객 세그먼테이션과 타겟팅에 기여함. 다만 분석 결과를 바탕으로 한 전략적 제언은 다소 부족한 편.

3단계: 역량 평가

  • 커뮤니케이션 능력: 팀 내 및 타 부서와의 소통과 협업이 원활함. 설득력 있는 프레젠테이션 스킬을 보유함.
  • 문제 해결 능력: 업무 상의 난제에 대해 적극적으로 해결책을 모색하며, 창의적인 아이디어를 제시함.
  • 업무 전문성: 마케팅 및 데이터 분석 관련 지식과 스킬을 갖추고 있으나, 지속적인 학습과 역량 개발이 필요함.
  • 리더십: 팀원들을 이끌고 동기부여하는 능력은 향상의 여지가 있음.

4단계: 개선 방안 도출

  • 시장 조사 결과의 활용도 제고: 조사 결과를 바탕으로 구체적인 액션 플랜을 수립하고, 관련 부서와의 공유를 강화할 것.
  • 데이터 분석 역량 강화: 고객 데이터 분석을 통한 전략적 인사이트 도출에 주력하고, 이를 마케팅 전략에 반영할 것.
  • 업무 전문성 향상: 마케팅 및 데이터 분석 관련 최신 트렌드와 기법을 학습하고, 외부 교육 프로그램 참여를 통해 역량을 개발할 것.
  • 리더십 역량 개발: 팀원들의 성장과 역량 강화를 위해 코칭과 피드백을 제공하고, 팀 내 소통과 협업을 주도할 것.

</thinking>

평가 결과 및 피드백:

김지영 대리님은 마케팅 캠페인 기획 및 실행, 시장 조사, 고객 데이터 분석 업무를 수행하면서 우수한 성과를 보여주셨습니다. 특히 창의적인 아이디어와 체계적인 실행력, 데이터 분석 역량이 돋보이는 점이 높이 평가됩니다.

다만 시장 조사 결과의 활용도를 제고하고, 데이터 분석을 통한 전략적 인사이트 도출에 더욱 주력할 필요가 있어 보입니다. 이를 위해 구체적인 액션 플랜 수립과 관련 부서와의 협업을 강화해주시기 바랍니다.

또한 지속적인 학습과 역량 개발을 통해 업무 전문성을 한층 더 높이시길 권해드립니다. 마케팅 및 데이터 분석 분야의 최신 트렌드와 기법을 학습하고, 외부 교육 프로그램에도 적극 참여해주시기 바랍니다.

리더십 역량 측면에서는, 팀원들의 성장과 역량 강화를 위한 노력을 기울여주시길 당부드립니다. 팀원들에게 코칭과 피드백을 제공하고, 팀 내 소통과 협업을 주도해주신다면 더욱 훌륭한 리더로 성장하실 수 있을 것입니다.

김지영 대리님의 역량과 성장 잠재력을 높이 평가하며, 앞으로도 회사에 큰 기여를 해주실 것으로 기대합니다. 제시된 개선 방안을 참고하여 업무 성과와 역량을 한층 더 발전시켜나가시길 응원하겠습니다.

2. <thinking> 태그가 없는 경우:

  • 모델은 최종 답변만을 제시하며, 중간 사고 과정은 드러나지 않습니다.
  • 사용자는 모델이 어떤 과정을 통해 결론에 도달했는지 알기 어렵습니다.
  • 답변의 근거나 논리적 흐름이 불명확할 수 있습니다.
  • 모델의 사고 과정을 디버깅하거나 개선하고자 할 때 어려움이 있을 수 있습니다.

프롬프트: 직원의 업무 성과와 역량을 평가하고, 개선 방안을 제시해주세요

Claude 답변:

직원 정보 및 업무 내용을 토대로 업무 성과와 역량을 평가해본 결과, 김지영 대리님은 마케팅 캠페인 기획 및 실행, 시장 조사, 고객 데이터 분석 업무에서 우수한 성과를 보여주셨습니다. 특히 창의적인 아이디어와 체계적인 실행력, 데이터 분석 역량이 두드러졌습니다.

다만 일부 개선이 필요한 부분도 있습니다. 시장 조사 결과를 보다 실질적으로 활용하고, 데이터 분석을 통해 전략적 인사이트를 도출하는 데 더욱 주력할 필요가 있습니다. 이를 위해 구체적인 액션 플랜을 수립하고 관련 부서와의 협업을 강화하시기 바랍니다.

또한 마케팅 및 데이터 분석 분야의 최신 트렌드와 기법을 꾸준히 학습하여 업무 전문성을 높이시길 권해드립니다. 외부 교육 프로그램 참여 등을 통해 역량 개발에 힘써주시기 바랍니다.

리더십 측면에서는 팀원들의 성장과 역량 강화를 위해 코칭과 피드백을 제공하고, 팀 내 소통과 협업을 주도하는 노력을 기울여주시길 당부드립니다.

김지영 대리님의 우수한 역량과 성장 잠재력을 높이 평가하며, 제시된 개선 방안을 참고하여 업무 성과와 역량을 한층 더 발전시켜 나가길 기대하겠습니다.

기업에서 활용 가능한 "Think step by step (단계별로 생각)" 적용 사례를 들어보겠습니다.

예시: 신제품 출시를 위한 마케팅 전략 수립

프롬프트:

우리 회사에서 새로운 스마트폰을 출시할 예정입니다. 이 제품의 주요 타겟 고객층은 20-30대 젊은 층이며, 혁신적인 기능과 세련된 디자인을 강조하고자 합니다. 효과적인 마케팅 전략을 수립하기 위해 단계별로 생각해봅시다.

Claude 답변:

1단계: 타겟 고객층 분석

- 20-30대 젊은 층의 특징과 니즈 파악

- 이들이 스마트폰에 기대하는 주요 기능과 디자인 요소 분석

- 라이프스타일, 소비 패턴, 미디어 이용 행태 등을 조사

2단계: 제품의 강점 및 차별점 도출

- 혁신적인 기능: AI 기반 카메라, 5G 지원, 대용량 배터리 등

- 세련된 디자인: 프리미엄 소재 사용, 베젤리스 디스플레이, 다양한 컬러 옵션 등

- 경쟁 제품과의 비교 분석을 통해 차별화 포인트 강조

3단계: 마케팅 채널 선정

- 타겟 고객층이 자주 이용하는 소셜 미디어 플랫폼 선정 (예: 인스타그램, 유튜브, 틱톡 등)

- 온라인 및 모바일 광고 채널 활용 (예: 구글 검색 광고, 모바일 앱 광고 등)

- 오프라인 채널 고려 (예: 대학가 및 젊은 층 밀집 지역 옥외 광고, 팝업 스토어 등)

4단계: 크리에이티브 콘셉트 개발

- 제품의 강점과 차별점을 부각시키는 키 메시지 설정

- 타겟 고객층의 감성을 자극할 수 있는 비주얼 및 카피 개발

- 브랜드 아이덴티티와 일관된 톤 앤 매너 유지

5단계: 프로모션 및 이벤트 기획

- 사전 예약 이벤트를 통한 초기 수요 창출

- 제품 체험 기회 제공 (예: 팝업 스토어, 로드 쇼 등)

- 소셜 미디어 인플루언서와의 협업을 통한 제품 홍보

- 구매 고객 대상 사은품 증정 또는 할인 프로모션 진행

6단계: 성과 측정 및 최적화

- 각 마케팅 채널별 성과 지표 설정 및 모니터링

- A/B 테스트 등을 통한 크리에이티브 및 메시지 최적화

- 고객 피드백 및 반응 분석을 통한 마케팅 전략 수정 및 보완

7단계: 장기적 고객 관계 관리

- 제품 사용 팁 및 업데이트 정보 제공을 통한 고객 engagement 유지

- 로열티 프로그램 운영을 통한 브랜드 충성도 제고

- 신제품 출시 시 기존 고객 대상 프로모션 진행

위와 같이 단계별로 마케팅 전략을 수립하고 실행함으로써, 신제품 출시를 성공적으로 이끌 수 있을 것입니다. 각 단계에서 도출된 인사이트를 바탕으로 유연하게 대응하고, 고객 피드백을 지속적으로 모니터링하여 전략을 최적화해 나가는 것이 중요합니다.

"Think step by step"을 부여한 경우와 부여하지 않은 경우의 차이점을 설명해드리겠습니다.

프롬프트 1 (Think step by step 미부여):

우리 회사에서 새로운 스마트폰을 출시할 예정입니다. 이 제품의 주요 타겟 고객층은 20-30대 젊은 층이며, 혁신적인 기능과 세련된 디자인을 강조하고자 합니다. 효과적인 마케팅 전략을 수립하기 위한 아이디어를 제시해주세요.

프롬프트 2 (Think step by step 부여):

우리 회사에서 새로운 스마트폰을 출시할 예정입니다. 이 제품의 주요 타겟 고객층은 20-30대 젊은 층이며, 혁신적인 기능과 세련된 디자인을 강조하고자 합니다. 효과적인 마케팅 전략을 수립하기 위해 단계별로 생각해봅시다.

프롬프트 1에 대한 모델의 답변은 마케팅 전략에 대한 아이디어를 제시하는 데 그칠 가능성이 높습니다. 예를 들어, 소셜 미디어 마케팅, 인플루언서 협업, 사은품 증정 등의 아이디어를 나열하는 식으로 답변할 수 있습니다. 이 경우, 아이디어 간의 연결성이나 우선순위가 명확하지 않고, 체계적인 전략 수립 과정을 파악하기 어려울 수 있습니다.

반면, 프롬프트 2에서 "Think step by step"을 부여한 경우, 모델은 마케팅 전략 수립을 위한 단계별 접근 방식을 제시할 것입니다. 타겟 고객층 분석, 제품의 강점 및 차별점 도출, 마케팅 채널 선정, 크리에이티브 콘셉트 개발 등 각 단계를 순차적으로 설명하며, 이를 바탕으로 프로모션 및 이벤트 기획, 성과 측정 및 최적화, 장기적 고객 관계 관리 등 후속 단계로 이어나갈 수 있습니다.

이처럼 "Think step by step"을 부여하면 모델이 문제 해결을 위한 체계적인 사고 과정을 보여주게 되므로, 사용자는 전략 수립의 맥락을 이해하고 각 단계 간의 연관성을 파악할 수 있습니다. 또한, 이러한 단계별 사고 과정은 실제로 마케팅 전략을 수립하고 실행하는 데 있어 로드맵으로 활용될 수 있습니다.

종합하면, "Think step by step"을 부여하지 않은 경우에는 산발적인 아이디어가 나열될 가능성이 높은 반면, 이를 부여한 경우에는 체계적이고 순차적인 문제 해결 과정이 제시될 수 있습니다. 따라서 복잡한 문제나 전략 수립이 필요한 상황에서는 "Think step by step" 기법을 활용하는 것이 더욱 효과적일 수 있습니다.


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다음 포스팅에서 둘째. Few-shot prompting 기법 활용 ,셋째. Prompt chaining 기법 활용에 대한 자세한 내용을 자세히 다루도룩 하겠습니다.


Claude 정보 패이스북 그룹

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Aside 브라우저, 이렇게 쓰고 있습니다: 대표 활용 사례와 직접 써 본 후기

AI BROWSER STORY "브라우저가 대신 클릭해 준다면?" Aside로 일하는 방법 탭 수십 개를 오가며 하던 조사, 정리, 게시, 점검. 이 반복 작업을 AI 브라우저 Aside에게 맡긴 사례를 소개합니다. 다른 사용자들의 대표 사례와 제가 직접 써 본 경험을 함께 담았습니다. 01 CONCEPT Aside는 어떤 브라우저일까? 한 줄 요약: "AI가 내 대신 웹사이트를 직접 조작해 주는 브라우저" 크롬이나 웨일은 사람이 직접 클릭하고 입력합니다. Aside는 여기에 AI 에이전트가 들어 있어서, "쿠팡에서 최근 주문한 커피 장바구니에 담아줘"처럼 말로 지시하면 AI가 화면을 읽고 클릭하고 입력하며 작업을 끝냅니다. 일반 브라우저 사람이 검색하고, 복사하고, 붙여넣고, 로그인하고, 정리합니다. 단계마다 내 손이 필요합니다. Aside 브라우저 목표만 말하면 AI가 여러 사이트를 오가며 여러 단계를 이어서 처리합니다. 사람은 확인과 승인만 합니다. 내 로그인 그대로 이미 로그인한 사이트를 그대로 조작합니다. 별도 연동이나 API 설정이 필요 없습니다. 스킬 · 루틴 · 메모리 한 번 시킨 방식을 스킬로 저장하고, 주간·일간 루틴으로 자동 반복하며, 내 선호를 기억합니다. 브라우저 + 내 컴퓨터 웹 작업뿐 아니라 내 PC의 파일 읽기, 영상·문서 생성 같은 작업도 함께 처리합니다. Lasso(올가미) 선택 화면 영역을 드래그하거나 동그라미로 지정해 "이 부분 정리해줘"라고 전달합니다. 복사·붙여넣기가 필요 없습니다. 외부 도구 연결 CLI, MCP, Skill로 코딩 에이전트와 연동하고 Slack으로 원격 지시도 가능합니다. 모델 선택 원하는 AI 모델을 연결해 속도와 비용을 조절할 수 있습니다. 사용자 중에는 저렴한 모델을 붙여 주력으로 쓰는 분도 있습니다. 02 BACKGROUND 왜 AI 브라우저가 나왔을까? 챗봇은 ...

Muse와 OpenClaw: 같은 에이전트인가, 새로운 개인비서인가

개인 AI 에이전트 비교 · 2026년 9월 25일 Muse와 OpenClaw: 같은 에이전트인가, 새로운 개인비서인가 Muse가 OpenClaw 코드를 그대로 실행하는 클론이라는 증거는 없습니다. 다만 에이전트의 기본 구조와 제품 철학은 크게 닮았고, Muse의 새로움은 개념보다 배포 방식·보안 모델·대중화에 있습니다. 에이전트 개념은 OpenClaw ≈ Muse입니다. 구현은 다릅니다. OpenClaw가 사용자가 직접 운영하는 개방형 하니스라면, Muse는 Meta가 호스팅하는 소비자용 서비스입니다. 1. 왜 ‘일반인용 OpenClaw’라는 말이 나왔나 Muse 출시 뒤 초기 사용자들은 두 제품의 내부 파일 체계를 비교했습니다. SOUL.md , IDENTITY.md , USER.md , MEMORY.md , AGENTS.md , TOOLS.md 같은 이름뿐 아니라, 에이전트의 성격과 행동 경계를 정하는 문장까지 비슷하다는 지적이 나왔습니다. The Verge도 두 제품이 핵심 파일 이름과 “Be genuinely helpful, not performatively helpful” 같은 문구를 공유한다고 보도했습니다. [2] 파일 규약 OpenClaw: 성격·사용자·기억·도구를 텍스트 파일로 관리합니다. Muse: 이름과 역할이 유사한 파일 체계가 관찰됐습니다. 제품 형태 공통점: 질문에 답하는 챗봇을 넘어 브라우저와 도구를 사용해 실제 일을 수행하는 개인 에이전트를 지향합니다. 논란의 핵심은 화면이 비슷하다는 정도가 아닙니다. 에이전트 하니스, 즉 모델이 기억·도구·규칙을 활용하도록 둘러싼 실행 구조와 성격 문서까지 닮았다는 점입니다. 2. Meta의 공식 설명 Meta Superintelligence Labs 제품 책임자 Nat Friedman은 Muse를 “처음부터 새로 만들었지만, 제품으로서는...

Grok Bot이 드디어 이메일 주소를 가졌다 — 내 AI 비서에게 메일함을 열어준 날

AX NOTE Grok Bot이 드디어 이메일 주소를 가졌다 — 내 AI 비서에게 메일함을 열어준 날 글 · 찰리초이  |  AX 컨설턴트, AI 강사, 유튜브 '찰리초이 스토리'  |  2026.10.10 오늘 아침, 제 AI 비서가 자기 이메일 주소를 갖게 됐습니다. 채팅창에 한 줄 말했을 뿐인데, 몇 분 뒤에는 메일을 주고받고 있었어요. 그동안 Grok Bot은 제 일정과 자료를 도와주긴 했지만, 외부 세상과 닿는 '주소'는 없었습니다. 이번에 그게 생겼어요. 어떻게 만들었는지, 실제로 해 보니 어땠는지, 그리고 안전은 어떻게 챙기는지까지 겪은 순서대로 적어 봅니다. 01 한 줄이면 됩니다 10월 10일 아침, 채팅에 이렇게 말했습니다. 나 나를 위한 이메일을 설정해줘 GROK BOT @mail.grokbot.com 으로 쓸 수 있는 주소 후보를 확인해 드릴게요. 봇이 사용할 수 있는 주소 후보를 먼저 확인해 줬습니다. 제가 원한 charly 는 이미 다른 사람이 쓰고 있었고, 그래서 charlychoi 를 골랐어요. 확인 카드가 뜨고, 거기서 승인을 누르니 바로 개통됐습니다. 한 가지 기억해 둘 점이 있습니다. 한번 만든 주소는 영구적 입니다. 나중에 바꿀 수 있는 임시 값이 아니니, 승인 카드를 누르기 전에 아이디를 한 번 더 확인하세요. 저도 이 부분은 천천히 읽었습니다. 02 설정 방법, 다섯 단계 채팅으로 이메일 설정 요청 "나를 위한 이메일을 설정해줘" 정도면 충분합니다. 원하는 아이디 고르기 봇이 보여 주는 후보 중에서 고르거나, 직접 입력해도 됩니다. 이미 쓰는 아이디는 후보에서 걸러져요. 승인 카드로 확정 확인 카드에서 승인하면 그때 주소가 생성됩니다. 승인 전에는 아...

항공권 예약 그 이상 — Hermes Agent 326개 실사용 사례로 본 '에이전트 시대'의 실제 모습

항공권 예약 그 이상 — Hermes Agent 326개 실사용 사례로 본 '에이전트 시대'의 실제 모습 2026-10-05 · Nous Research 공식 발표 분석 Nous Research가 자사 X 계정을 통해 "Hermes Agent는 항공권 예약 그 이상이다"라며 실제 사용자 326개 사례 모음을 공개했다 ( 원문 트윗 · 전체 목록 ). X, Reddit, GitHub, YouTube, 블로그, 팟캐스트, 링크드인 등 11개 채널에서 수집된 이 사례들은 "에이전트가 실험실을 벗어나 실제로 무엇을 하고 있는가"를 보여주는 꽤 정직한 스냅샷이다. 1. 숫자로 보는 구도 326개 사례는 15개 카테고리로 분류되어 있다. 압도적 1위는 역시 개발 워크플로우지만, 2위인 '개인 비서'가 전체의 15%를 차지한다는 점이 주목할 만하다 — 비개발자 사용자층이 결코 작지 않다는 뜻이다. Dev Workflow 77 Personal Assistant 49 Integrations 32 Creative 26 Business Ops 23 Meta & Ecosystem 23 Cost Optimization 20 Privacy & Self-Hosted 13 Content Creation 12 Research 12 Enterprise 12 Messaging 11 출처 채널: Discord 116 · X/Twitter 61 · Reddit 60 · GitHub 38 · Blog 20 · YouTube 17 · GitHub Gist 4 · Hacker News 4 · LinkedIn 3 · Podcast 2 · Product Hunt 1 2. 다섯 가지 패턴 ① "24시간 켜져 있는 직원" 서사가 압도적으로 많다 $175짜리 중고 Dell OptiPlex, 라즈베리파이5, 5년 된 고장난 GPU 노트북처럼 저사양 장비에서 Her...

Grok Bot 안에서 Claude와 Codex를 같이 부린다 — 내 구독 그대로 연결하는 법

AX NOTE Grok Bot 안에서 Claude와 Codex를 같이 부린다 — 내 구독 그대로 연결하는 법 글 · 찰리초이(최흥식 프로)  |  AX 컨설턴트, 유튜브 '찰리초이 스토리' Grok Bot은 자기만의 리눅스 컴퓨터, 그러니까 클라우드 박스를 하나 가지고 있는 AI 비서입니다. 이번에 그 컴퓨터에 Claude Code와 OpenAI Codex CLI를 설치하고, 제가 이미 결제 중인 Claude 구독과 ChatGPT 구독으로 로그인시켜 봤어요. 결과부터 말씀드리면, 별도의 API 키 결제 없이 구독 한도 안에서 그대로 돌아갑니다. 설정도 생각보다 훨씬 간단했고요. 제가 실제로 한 순서대로 정리해 볼게요. 왜 이게 획기적인가 핵심은 채팅 한 곳에서 세 AI에게 역할을 나눠 줄 수 있다는 점입니다. 창을 여러 개 띄우고 복사해서 붙여넣는 수고가 사라져요. 제가 쓰는 역할 분담은 아래와 같습니다. AI 역할 맡기는 일 Grok Bot 총괄 조사, 메일·일정, 영상·이미지, 다른 봇 조율 Claude 글쓰기 긴 한국어 글 (강의 원고, 발표 대본, 보고서) Codex 코드 코드 작성·수정, 자동화, 코드 리뷰 여기에 한쪽이 만들고 다른 쪽이 검토하는 교차검증 도 할 수 있습니다. 예를 들어 Codex가 짠 코드를 Claude가 읽어 보게 하거나, 그 반대로 시키는 식이에요. 혼자 쓸 때보다 실수를 잡아낼 기회가 늘어납니다. 설정 방법 — 실제로 한 순서 전체 과정은 5분 남짓 걸렸습니다. 대부분은 봇이 알아서 하고, 저는 로그인 승인만 눌러 주면 돼요. 채팅에 "Claude Code와 Codex를 사용해 내 Claude와 ChatGPT 구독에 연결해" 라고 말합니다. 봇이 자기 컴퓨터에 두 도구를 설치합니다. 아래 명령어를 실행해요. npm i -g @anthropic-ai/claude-code @openai/codex ...