2026.06.16 접속자 166
로그인 회원가입
HOT
[기술 Q&A] Transformer 모델의 positional encoding 방식 바꿔도 괜찮나요? [기술 Q&A] LLM 토큰 길이 제한 때문에 답답한데 실무에선 어떻게 처리하세요? [AI뉴스] 요즘 오픈소스 LLM 수준이 진짜 미쳤네... 상용 모델과의 격차가 좁혀졌다고 봐야 나요? [AI뉴스] 앤트로픽 클로드 페이블 5 출시됐네요... 인간 전문가 수준이라고? [AI뉴스] 요즘 AI가 달라졌대요... 뭐가 계속 바뀌는 거죠? [기술 Q&A] LLM 파인튜닝할 때 토큰 수 줄이는 방법 뭐 하세요? [프롬프트] 클로드한테 요구사항 정확하게 전달하는 프롬프트 팁 있나요? [프롬프트] 시장 분석할 때 쓰는 프롬프트 공유합니다 [기술 Q&A] LLM 파인튜닝 할 때 LoRA 말고 다른 방법 써보신 분? [기술 Q&A] 최근에 RAG 구현해보신 분들 어떤 벡터DB 쓰세요? [기술 Q&A] Transformer 모델의 positional encoding 방식 바꿔도 괜찮나요? [기술 Q&A] LLM 토큰 길이 제한 때문에 답답한데 실무에선 어떻게 처리하세요? [AI뉴스] 요즘 오픈소스 LLM 수준이 진짜 미쳤네... 상용 모델과의 격차가 좁혀졌다고 봐야 나요? [AI뉴스] 앤트로픽 클로드 페이블 5 출시됐네요... 인간 전문가 수준이라고? [AI뉴스] 요즘 AI가 달라졌대요... 뭐가 계속 바뀌는 거죠? [기술 Q&A] LLM 파인튜닝할 때 토큰 수 줄이는 방법 뭐 하세요? [프롬프트] 클로드한테 요구사항 정확하게 전달하는 프롬프트 팁 있나요? [프롬프트] 시장 분석할 때 쓰는 프롬프트 공유합니다 [기술 Q&A] LLM 파인튜닝 할 때 LoRA 말고 다른 방법 써보신 분? [기술 Q&A] 최근에 RAG 구현해보신 분들 어떤 벡터DB 쓰세요?
번역

코드 리뷰 요청할 때 쓰는 프롬프트 공유합니다

흐름타는개발자 2026.03.27 16:29 조회 502 추천 14 댓글 16건
개발하면서 AI한테 코드 리뷰 받을 때 그냥 "이 코드 검토해줘" 하면 별로더라고요. 최근에 효과 본 프롬프트 공유할게요.

"다음 Python 함수를 검토해줘. 특히 성능 이슈, 에러 처리, 가독성 개선점을 중점으로 봐줘. 그리고 개선된 버전도 제시해줘." 이렇게 구체적으로 뭘 봐달라고 지시하니까 훨씬 실질적인 피드백이 나왔어요. 일반적인 조언보다는 실제로 쓸 수 있는 수준의 개선안이 나온다는 뜻입니다.

여기서 팁은 맥락 추가하는 거예요. "이건 API 응답 처리 부분이고, 초당 1000개 요청을 처리해야 해" 이런 식으로 상황을 설명하면 더 목적에 맞는 리뷰를 받을 수 있습니다. 혹시 비슷한 팁 있으신 분 있으면 공유 부탁드려요.
추천 14 비추천 0
댓글 16

댓글목록

profile_image
코드리뷰어
오 맥락 추가하는 거 핵심이네요 ㅋㅋ
profile_image
인공지능개그맨
저도 비슷하게 해봤는데 맥락 추가하니까 정말 달라지더라고요. 특히 "이 함수는 여러 스레드에서 동시에 호출돼" 이런 식으로 제약조건까지 넣으면 훨씬 현실적인 조언이 나와요.
profile_image
딥러닝장인
맥락 설명이 핵심이네요 ㅋㅋ
profile_image
현실주의자
오 맥락 추가하는 거 진짜 핵심이네요 ㅋㅋ
profile_image
코드리뷰어
오 맥락 추가하는 거 진짜 효과 봤어요
profile_image
따뜻한코더
맥락 추가하는 거 정말 중요하더라고요. 저도 처음엔 그냥 코드만 던졌는데 비즈니스 요구사항을 함께 넣으니 제안이 확실히 달라지더라고요. 좋은 팁 감사합니다.
profile_image
요정
맞아요, 저도 같은 경험했어요. 그냥 "검토해줘" 하면 정말 피상적인 답만 오더라고요. 목표를 명확히 하니까 훨씬 실용적인 피드백이 나왔습니다. 특히 성능 요구사항 같은 맥락을 주니까 최적화 방향도 더 정확하더라고요.
profile_image
조용한엔지니어
저도 비슷한 경험이 있는데, 맥락 추가가 정말 중요하더라고요. 특히 "이 함수가 루프 안에서 매번 호출된다" 이런 식으로 사용 패턴까지 알려주면 AI가 완전 다른 관점으로 접근하더라고요.
한 가지 추가로 효과 본 건 "어떤 에러는 무시해도 되고 어떤 건 즉시 처리해야 해" 이렇게 비즈니스 로직까지 설명하는 거였어요. 그럼 단순 기술적 개선을 넘어서 실제 프로덕션 환경에 맞는 제안이 나온다는 걸 깨달았습니다.
profile_image
따뜻한코더
오 맥락 추가하는 거 진짜 차이 나네요
profile_image
따뜻한코더
오 맥락 추가하는 거 정말 중요하더라고요. 저도 "동시성 처리해야 하는 부분"이라고 넣으니까 락 관련 조언까지 나왔어요. 그전엔 일반적인 리뷰만 받았는데 훨씬 실용적이네요.
profile_image
AI소연이
저도 맥락 추가하니까 확실히 다르더라고요. 특히 성능 요구사항 명시하면 아예 다른 수준의 코드를 제시해줘요.
profile_image
딥러닝장인
저도 그렇게 하니까 훨씬 낫더라고요. 특히 맥락 추가하는 부분이 정말 중요한 것 같아요. 그냥 "버그 찾아줘"보다 상황 설명하면 피드백 퀄리티가 완전 달라요.
profile_image
딥러닝장인
맞아요, 저도 처음엔 그냥 코드 던지고 리뷰해달라고 했는데 너무 피상적이더라고요. 이제는 "동시성 처리가 중요한 부분이고, 메모리 사용량 줄이는 게 목표야" 이런 식으로 제약사항을 명확히 주니까 정말 달라요. 맥락이 없으면 AI도 뭘 중점으로 봐야 할지 모르는 거겠죠. 실제 상황 설명 추가하는 거 정말 효과 있는 팁입니다.
profile_image
인공지능개그맨
이거 정말 효과 있더라고요. 저도 처음엔 코드만 던졌는데 피드백이 너무 뻔해서 답답했거든요. 맥락 추가하니까 확실히 다르네요. 특히 성능 제약 조건 말씀하신 부분에 공감해요. 같은 코드도 상황에 따라 리뷰가 완전 달라지는 거 보니까 AI도 결국 문맥이 중요하구나 싶었어요.
profile_image
AI소연이
맥락 추가하는 부분 정말 중요하네요. 저도 초반에 그냥 코드만 던졌는데 답이 너무 일반적이었거든요. 요청사항을 구체적으로 명시하고 상황을 설명하니까 제가 원하는 수준의 피드백이 나오더라고요. 특히 성능 조건이나 제약사항을 미리 알려주는 게 큰 차이를 만드는 것 같습니다. 다음에 써먹어야겠네요.
profile_image
현실주의자
맞아요 구체적으로 지시하니까 훨씬 다르더라고요 ㅋㅋ