OpenAI와 Tesla의 전 임원이었던 안드레 카파시가 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 새로운 프롬프트 엔지니어링 조언을 공개했다. 과거 ‘바이브 코딩(vibe coding)’이라는 용어를 창시했던 안드레 카파시는 사용자가 완벽하게 다듬어진 텍스트 프롬프트를 작성하는 데 시간을 낭비하지 말아야 한다고 지적한다. 대신 그는 음성 모드를 활용해 AI에게 거의 10분 동안 끊임없이 이야기를 쏟아낼 것을 권장한다. 안드레 카파시에 따르면, 이러한 긴 의식의 흐름 방식은 사용자에게 더 많은 정보 단위를 모델에 제공하도록 하여 결과적으로 사용자의 최종 목표를 더 정확히 파악하도록 돕는다.

안드레 카파시는 자신의 방식을 무엇이든 허용되는 ‘완전한 혼돈’이라고 표현한다. 그는 종종 음성 인식 모드로 전환한다는 사실을 모델에 미리 알리거나, 세션을 짧은 다중 턴 인터뷰로 구성하며 대화를 시작한다. AI는 이 불명확한 독백을 처리하여 구조화되고 명확하며 실행 가능한 결과물을 생성한다. 그는 모든 생각과 뉘앙스, 목표를 한꺼번에 쏟아냄으로써 모델과의 심리적 동기화 수준을 높일 수 있다고 강조한다. 이러한 방식은 결국 인간이 직접 정리해야 할 부담을 기계의 처리 능력으로 효과적으로 넘겨주는 결과를 낳는다.

OpenAI와 Tesla의 전 임원이었던 안드레 카파시가 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 새로운 프롬프트 엔지니어링 조언을 공개했다. 과거 ‘바이브 코딩(vibe coding)’이라는 용어를 창시했던 안드레 카파시는 사용자가 완벽하게 다듬어진 텍스트 프롬프트를 작성하는 데 시간을 낭비하지 말아야 한다고 지적한다. 대신 그는 음성 모드를 활용해 AI에게 거의 10분 동안 끊임없이 이야기를 쏟아낼 것을 권장한다. 안드레 카파시에 따르면, 이러한 긴 의식의 흐름 방식은 사용자에게 더 많은 정보 단위를 모델에 제공하도록 하여 결과적으로 사용자의 최종 목표를 더 정확히 파악하도록 돕는다.

안드레 카파시는 자신의 방식을 무엇이든 허용되는 ‘완전한 혼돈’이라고 표현한다. 그는 종종 음성 인식 모드로 전환한다는 사실을 모델에 미리 알리거나, 세션을 짧은 다중 턴 인터뷰로 구성하며 대화를 시작한다. AI는 이 불명확한 독백을 처리하여 구조화되고 명확하며 실행 가능한 결과물을 생성한다. 그는 모든 생각과 뉘앙스, 목표를 한꺼번에 쏟아냄으로써 모델과의 심리적 동기화 수준을 높일 수 있다고 강조한다. 이러한 방식은 결국 인간이 직접 정리해야 할 부담을 기계의 처리 능력으로 효과적으로 넘겨주는 결과를 낳는다.