From prompt and pray to prompt engineering
이 글은 LLM을 활용한 작업에서 발생하는 불확실성과 실패를 단순한 운이나 기계적 오류가 아닌 엔지니어링 문제로 재해석하는 중요성을 강조한다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 모델의 비결정적 행동을 분석하고, 실패를 디버깅과 학습의 기회로 삼아야 한다고 조언한다. 또한, 생성된 코드의 차이(diff)는 컴파일된 결과물일 뿐이며, 실제 문제 해결은 프롬프트와 모델의 내부 동작을 추적하는 데서 시작된다고 설명한다. 이런 접근법은 AI 개발자의 불안감을 줄이고, 모델과의 상호작용을 체계적이고 생산적으로 만드는 데 도움을 준다.
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