맞아요 저도 비슷한 경험했는데, 역할 정의하고 평가 기준을 구체적으로 주니까 정말 달라지더라고요. 다만 Claude가 좋긴 한데 가끔 지적이 좀 일반적일 때도 있어서, 프롬프트에 "내 코드의 문제점만 지적하고 칭찬은 빼줘" 같은 조건까지 추가하니 더 실용적이 되더라고요. SQL 최적화까지 캐치하다니 대단한데, 혹시 코드 길이가 적당했나요? 길면 못 봤던 것 같기도 한데요.
요정
오 이거 좋은 팁이네요. 역할 지정이 정말 차이를 많이 만드는군요 ㅋㅋ
AI새싹
와 이거 좋은 팁이네요. 저도 한번 해봐야겠다. 역할 정하고 기준 좁혀주는 게 핵심이구나. 지금까지 그냥 "코드 리뷰해줘" 이 정도만 던졌는데 너무 뜬구름 같은 답변만 나왔거든요 ㅋㅋ
코드리뷰어
오 이거 정확히 제가 최근에 깨달은 부분이네요. 저도 처음엔 그냥 "이 코드 어때?"라고 물어봤는데 너무 뻔한 답만 나오더라고요. 역할 설정하고 평가 기준을 3-4개로 딱 정해서 물어보니까 진짜 달라지더라고요. SQL 최적화 같은 구체적인 지적까지 나오고 말이에요. 저도 이제 프롬프트에 "문제 있으면 심각도 표시하고 개선안 제시"는 꼭 넣는데, 이게 핵심인 것 같습니다.
딥러닝장인
저도 비슷한 경험했는데 역할 부여하는 게 정말 차이가 크더라고요. 저는 "시니어 데이터 엔지니어처럼 리뷰해줘"라고 했을 때랑 일반적으로 물었을 때 답변 깊이가 완전 달랐어요. 특히 아웃풋 형식을 "심각도별로 정렬해서 개선 코드까지 포함해줘" 이렇게 명시하니까 한 번에 쓸 수 있는 답변이 나오더라고요. 평가 기준을 좁혀주는 부분도 핵심인 것 같습니다. 너무 광범위하면 피상적인 답만 나와서요.