AI 스킬 사용 및 관리

• Break Down Complex Requirements – 선택한 요구사항을 분석하고, 원래 의도를 유지하면서 독립적으로 테스트할 수 있는 더 작은 요구사항으로 나눕니다.

  프롬프트 예시:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – 요구사항을 검토하고 조직의 요구사항 작성 지침에 따라 다시 작성합니다. 일반적인 점검 항목에는 모호성, 검증할 수 없는 표현, 누락된 행위 주체, 불명확한 인수 기준이 포함됩니다.

  프롬프트 예시:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – 기술적 의미, 용어, ID, 추적성 참조를 유지하면서 요구사항을 한 언어에서 다른 언어로 번역합니다.

  프롬프트 예시:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – 전자, 기계, 소프트웨어, 안전, 보안 또는 기타 회사별 분류 체계와 같은 조직의 분류 체계를 요구사항에 적용합니다.

  프롬프트 예시:

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – 요구사항을 분석하고, 항상 동일한 방식으로 준수 여부를 입증하는 데 사용할 수 있는 검증 방법, 인수 기준 또는 테스트 조건을 제안합니다.

  프롬프트 예시:

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – 사양서, 요구사항 섹션 또는 요구사항 집합에 대한 간결하고 체계적인 요약을 생성합니다.

  프롬프트 예시:

  Summarize the selected requirements.

잘 작성된 스킬은 AI가 다음 두 가지를 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 스킬을 사용해야 하는 시점

• 스킬을 실행할 때 AI가 수행해야 하는 작업

이러한 내용은 각각 목적이 다른 세 가지 필드로 표현됩니다.

• Name – 사용자가 스킬을 알아보는 데 도움이 됩니다.

• Short Description – AI가 스킬이 적합한 상황을 판단하는 데 도움이 됩니다.

• Instructions – 스킬이 선택된 후 AI가 따라야 할 동작을 정의합니다.

각 필드에 대한 자세한 내용은 아래 섹션을 참조하세요.

이름

Name은 짧고 명확하며 수행할 작업을 중심으로 작성해야 합니다. 사용자가 스킬의 목적을 빠르게 이해할 수 있어야 합니다. 좋은 이름은 일반적으로 스킬이 수행하는 작업과 처리하는 엔지니어링 데이터의 유형을 설명합니다.

좋은 스킬 이름은 다음 조건을 충족해야 합니다.

• 다른 스킬과 구분할 수 있을 만큼 구체적이어야 합니다.

• 스킬 목록에서 쉽게 훑어볼 수 있을 만큼 짧아야 합니다.

• 스킬이 수행하는 주요 작업에 초점을 맞춰야 합니다.

• 사용자가 자연스럽게 이해할 수 있는 언어로 작성해야 합니다.

지나치게 포괄적이거나 일반적인 이름은 피하세요. 여러 작업에 두루 적용될 수 있는 이름이라면 충분히 구체적이지 않을 수 있습니다.

간단한 설명

Short Description은 AI가 스킬의 내용과 실행해야 하는 시점을 이해하는 데 도움이 됩니다. 스킬을 수동으로 선택할 필요가 없으므로 이 필드가 중요합니다. 어시스턴트는 사용자의 프롬프트를 분석하고 사용 가능한 스킬과 비교하여 적합한 스킬이 있는지 판단합니다.

좋은 간단한 설명에는 다음 내용이 포함되어야 합니다.

• 스킬이 수행하는 작업

• 적용 대상 엔지니어링 데이터의 유형

• 스킬을 사용해야 하는 시점

• 스킬이 생성할 것으로 기대되는 결과

짧은 설명은 간결하되 모호하지 않아야 합니다. AI가 이 스킬을 유사한 스킬과 구분할 수 있도록 충분한 맥락을 포함해야 합니다.

부실한 짧은 설명은 스킬이 속한 분야만 언급합니다. 잘 작성된 짧은 설명은 구체적인 작업, 예상되는 맥락, 스킬을 실행해야 하는 상황을 설명합니다. 예를 들어, 스킬을 단순히 "요구사항 관련 작업을 돕는" 기능으로 설명하기보다는, 요구사항의 품질을 검토하는지, 복잡한 요구사항을 세분화하는지, 요구사항 텍스트를 번역하는지, 충돌을 감지하는지, 검증 기준을 생성하는지, 또는 다른 특정 작업을 수행하는지 설명해야 합니다.

짧은 설명이 스킬의 목적과 사용 맥락을 명확하게 설명할수록, 어시스턴트는 해당 스킬을 언제 적용해야 할지 더 정확하게 판단할 수 있습니다.

지침

Instructions은 스킬이 선택된 후 AI가 수행해야 할 작업을 정의합니다. 이는 스킬의 동작을 제어하는 데 가장 중요한 필드입니다. 짧은 설명이 AI가 스킬을 언제 사용할지 판단하는 데 도움을 준다면, 지침은 스킬을 어떻게 실행해야 하는지 정의합니다.

좋은 지침은 명확한 단계별 안내로 작성해야 합니다. 최종 결과물뿐 아니라, AI가 결과물을 생성하는 과정에서 따라야 할 추론 방식과 제약 조건도 설명해야 합니다.

지침에는 다음 사항을 설명해야 합니다.

• AI가 먼저 분석해야 할 사항 – 일반적으로 어시스턴트는 무언가를 변경하거나 생성하기 전에 엔지니어링 의도, 맥락, 구조 또는 관계를 이해해야 합니다.

• AI가 수행해야 할 단계 – 결과물을 일관되게 재현하고 예측할 수 있도록 동작을 명시적인 단계로 나누어야 합니다.

• AI가 보존해야 할 사항 – 원래 의도, 요구사항 ID, 기술 용어, 단위, 값, 제약 조건, 참조, 적용 범위, 계층 구조 또는 추적성 맥락 등이 포함될 수 있습니다.

• AI가 해서는 안 되는 작업 – 좋은 스킬은 AI가 누락된 엔지니어링 세부 사항을 임의로 만들어 내거나, 의도를 변경하거나, 새로운 가정을 도입하거나, 사용자 검토 없이 변경 사항을 적용하지 못하도록 명시적으로 제한합니다.

• AI가 불확실성을 처리하는 방법 – 정보가 누락되었거나 모호하거나 불충분한 경우, 추측하는 대신 문제를 명확하게 밝히도록 스킬에서 AI에 지시해야 합니다.

• 예상되는 결과물 형식 – 스킬은 결과를 표, 글머리 기호 목록, 재작성된 텍스트, 요약, 체크리스트 또는 구조화된 보고서 중 어떤 형식으로 제공할지 정의해야 합니다.

엔지니어링 작업에서는 어시스턴트가 사양, 유효성 확인, 설계 결정 또는 후속 구현에 영향을 미치는 데이터를 다룰 수 있으므로 좋은 지침이 특히 중요합니다. 따라서 스킬은 AI가 지나치게 확신하지 않으면서도 유용하게 작동하도록 안내해야 합니다.

기타 참고 사항

• 목표는 긴 프롬프트를 작성하는 것이 아닙니다. AI를 위한 명확한 작업 절차를 정의하는 것입니다.

• 스킬의 초점을 명확히 유지하기

  스킬은 반복 가능한 하나의 작업을 잘 수행해야 합니다.

  하나의 스킬이 너무 많은 작업을 수행하려 하면 어시스턴트가 언제 사용해야 할지 판단하기 어려워지고, 사용자도 결과물을 신뢰하기 어려워집니다. 예를 들어, 요구사항 세분화, 번역, 품질 검토, 추적성 분석, 검증 항목 생성이 명확히 정의된 하나의 워크플로에 의도적으로 포함된 경우가 아니라면, 이러한 작업을 하나의 스킬에 결합해서는 안 됩니다.

  스킬의 목적을 달성하는 데 서로 관련 없는 여러 작업이 필요하다면 별도의 스킬로 나누세요.

• 작업 범위와 제한 사항을 명확히 정의하기

  좋은 스킬은 작업 범위와 제한 사항을 명확히 규정합니다.

  이는 요구사항, 사양, 엔지니어링 데이터를 다룰 때 특히 중요합니다. 어시스턴트는 무엇을 변경할 수 있는지, 무엇은 제안만 해야 하는지, 무엇은 절대 가정해서는 안 되는지 알아야 합니다.

  유용한 제한 사항은 다음과 같습니다.

  • 원래의 엔지니어링 의도를 변경하지 않기

  • 값, 제약 조건 또는 설계 결정을 임의로 만들어 내지 않기

  • ID나 참조를 삭제하지 않기

  • 누락된 검증 방법을 임의로 가정하지 않기

  • 사용자 검토 없이 변경 사항을 자동으로 적용하지 않기

  • 불명확한 정보를 사실로 취급하지 않기

  작업 범위와 제한 사항을 명확히 하면 그럴듯하지만 잘못된 엔지니어링 결과물이 생성될 위험을 줄일 수 있습니다.

• Output 형식 정의하기

  스킬은 AI에 결과를 어떤 방식으로 제공해야 하는지 알려줘야 합니다.

  결과물 형식이 일관되면 스킬의 결과를 더 쉽게 검토하고 비교하고 재사용할 수 있습니다.

  스킬에 따라 결과물은 다음과 같은 형식일 수 있습니다.

  • 표

  • 글머리 기호 목록

  • 재작성된 요구사항

  • 구조화된 보고서

  • 체크리스트

  • 요약

  • 변경 제안 목록

  • 질문 또는 미해결 문제 목록

  결과물 형식은 스킬의 목적에 맞아야 합니다. 예를 들어, 검토 중심의 스킬은 문제, 설명, 권고 사항 열이 있는 표 형식이 효과적인 경우가 많습니다. 재작성 중심의 스킬은 원문, 제안된 결과물, 그 근거를 함께 보여 주는 방식이 효과적인 경우가 많습니다.