리버스 메타 프롬프팅은 AI가 스스로 부족한 정보를 파악하고 능동적으로 질문하도록 유도하는 고급 프롬프팅 기법입니다. 이 방식을 통해 더 정확하고 완전한 결과물을 얻을 수 있습니다. 다음은 다양한 개발 상황에서 활용할 수 있는 구체적인 예시들입니다.
기본 요청: "MySQL에서 PostgreSQL로 데이터베이스를 마이그레이션해 주세요."
리버스 메타 프롬프팅 적용: "MySQL에서 PostgreSQL로 데이터베이스를 마이그레이션하는 작업을 도와주세요. 작업을 시작하기 전에 안전하고 완벽한 마이그레이션을 위해 필요한 모든 정보를 파악해야 합니다. 현재 제공된 정보만으로는 부족한 부분들이 있을 것 같은데, 어떤 추가 정보들이 필요한지 구체적으로 질문해 주세요."
이렇게 요청하면 AI는 데이터베이스 스키마 구조, 데이터 볼륨, 다운타임 허용 범위, 기존 애플리케이션과의 연동 방식, 백업 전략 등에 대해 체계적으로 질문을 던집니다.
기본 요청: "RESTful API를 설계해 주세요."
리버스 메타 프롬프팅 적용: "새로운 RESTful API를 설계하려고 합니다. 최적의 API 설계를 위해서는 비즈니스 요구사항, 기술적 제약사항, 성능 요구사항 등 다양한 요소들을 고려해야 합니다. 현재 저의 설명이 충분하지 않을 수 있으니, 좋은 API 설계를 위해 어떤 정보들을 더 알아야 하는지 우선순위대로 질문해 주세요."
AI는 이에 대해 비즈니스 도메인, 예상 사용자 수, 데이터 모델, 인증 방식, 확장성 요구사항 등에 대해 단계적으로 질문할 것입니다.
기본 요청: "재사용 가능한 React 컴포넌트를 만들어 주세요."
리버스 메타 프롬프팅 적용: "재사용 가능한 React 컴포넌트를 개발하려고 합니다. 정말 재사용 가능하고 유지보수가 용이한 컴포넌트를 만들기 위해서는 여러 측면을 고려해야 할 것 같습니다. 제가 아직 명확하게 전달하지 못한 요구사항이나 기술적 세부사항들이 있을 텐데, 어떤 부분들을 더 구체적으로 알아야 하는지 질문해 주세요."
이를 통해 AI는 컴포넌트의 용도, 스타일링 방식, 상태 관리 패턴, 접근성 요구사항, 브라우저 호환성 등에 대해 상세히 문의할 것입니다.
기본 요청: "웹사이트 성능을 최적화해 주세요."
리버스 메타 프롬프팅 적용: "웹사이트의 성능 최적화 작업을 진행하려고 합니다. 효과적인 최적화를 위해서는 현재 상태에 대한 정확한 진단이 선행되어야 합니다. 성능 문제의 근본 원인을 파악하고 적절한 최적화 전략을 수립하기 위해 어떤 정보들을 수집해야 하는지, 그리고 어떤 측정 도구나 방법을 사용해야 하는지 단계별로 가이드해 주세요."
AI는 현재 로딩 시간, 트래픽 패턴, 사용자 환경, 기술 스택, 예산 제약 등에 대해 체계적으로 질문할 것입니다.
기본 요청: "이 레거시 코드를 리팩토링해 주세요."