Claude AI 활용도를 높이는 프롬프트 사용법 7가지

생성형 AI 기술은 빠르게 발전하며 우리의 일상과 업무 방식에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 가장 널리 알려진 OpenAI의 Chat GPT를 비롯해, 구글의 Gemini, 메타의 Llama 3까지 다양한 LLM 기반 AI 모델들이 등장하며 경쟁이 치열해지고 있습니다.

특히, 샌프란시스코 시간 2월 24일(한국 시간 2월 25일) 공개된 Claude 3.7 Sonnet은 AI 성능을 측정하는 벤치마크 테스트에서 최고 성능을 기록하며 큰 주목을 받고 있습니다. (2월 25일 기준)

현재 AI 연구 및 개발을 진행하며, AI 프로그래밍과 활용법을 교육하는 전문가로서의 경험을 바탕으로, Claude AI의 강점과 차별점, 그리고 Chat GPT와의 주요 차이점을 살펴보며, 단순한 기능 비교를 넘어서, 실제 사용자 경험과 실용적인 활용법까지 정리했습니다. 

아직 Claude AI를 사용해보지 않았다면, 이 글을 통해 그 가능성을 직접 확인해 보시길 바랍니다.

* 이 글을 끝까지 읽으면, 아래 내용을 확인할 수 있습니다.

- 많은 기업과 개발자들이 왜 Claude에 주목하는지

- 사용자들이 "Claude가 Chat GPT보다 더 자연스럽다"고 평가하는 이유

- Claude를 효과적으로 활용하는 방법

- Claude의 효율을 극대화하는 7가지 프롬프트 작성 노하우

Claude AI(클로드 AI)란?

Claude AI는 Anthropic이라는 AI 연구 기업에서 개발한 대화형 인공지능입니다. Anthropic은 OpenAI 출신 연구원들이 공동 설립한 회사로, AI의 안전성과 신뢰성을 특히 강조하는 것으로 알려져 있습니다.

창립자들은 OpenAI에서 근무하던 시절, AI 기술이 빠르게 발전하는 데 비해 안전성에 대한 고려가 부족하다는 점을 우려했습니다. 단순히 강력한 AI를 개발하는 것보다, 인간의 가치와 부합하며 제어 가능한 AI 시스템을 만드는 것이 중요하다고 믿었죠. 

이러한 철학을 바탕으로 Anthropic은 ‘헌법적 AI(Constitutional AI)’ 접근법을 도입해 AI 모델에 윤리적 지침을 내재화하는 데 집중했습니다.

그렇게 사용자의 질문에 유용하면서도 안전한 답변을 제공하도록 훈련된 Claude AI가 개발되었습니다. 일부 사람들은 Chat GPT가 MBTI의 T 성향이라면, Claude AI는 F 성향에 가깝다고 표현하기도 하죠.

Claude AI는 Chat GPT와 유사한 대화형 인터페이스를 제공하며, 사용자는 자연어로 질문하거나 요청을 입력하면 이에 맞는 답변을 받을 수 있습니다. 예를 들어 이메일 초안 작성, 글쓰기 지원, 코드 오류 수정 및 설명 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

Anthropic은 2023년 초 처음으로 Claude를 선보인 이후 빠르게 업그레이드를 거듭하며 발전해왔으며, 현재는 Claude 2를 넘어 Claude 3.7 버전까지 출시된 상태입니다.

 AI 벤치마크 테스트에서 

최고 성능을 달성한  Claude 3.7 Sonnet

Anthropic은 샌프란시스코 시간 2025년 2월 24일(한국 시간 2월 25일)에 ‘Claude 3.7 Sonnet’을 공개했습니다.

이 모델은 기존의 LLM 기반 AI 모델들과 달리 빠른 응답을 제공하는 대화형 모델과 복잡한 분석을 수행하는 추론 모델을 결합한 최초의 하이브리드 추론 모델로 평가받고 있습니다. 

즉, 빠른 응답과 심층적인 분석을 동시에 수행할 수 있어 실용성이 대폭 향상되었다는 평가가 나오고 있습니다. 그렇다면, Claude 3.7 Sonnet은 기존 모델에 비해 어떤 점이 개선되었을까요?

실제 세계 문제 해결 능력: TAU-bench와 SWE-bench

( *이미지 출처: anthropic 홈페이지)

Claude 3.7 Sonnet은 가장 권위 있는 AI 벤치마크 테스트에서 모두 최고 성능을 달성했습니다.

TAU-bench 최고 성능 달성

TAU-bench는 AI 에이전트가 사용자 및 도구와 상호작용하며 복잡한 실제 작업을 처리하는 능력을 평가하는 프레임워크입니다. Claude 3.7 Sonnet은 이 테스트에서 모든 경쟁 모델을 제치고 최고 점수를 기록했습니다. 특히 멀티턴 대화에서 추론 능력을 활용해 복잡한 문제를 해결하는 능력이 탁월했습니다.

SWE-bench Verified 최고 성능 달성

SWE-bench Verified는 AI 모델이 실제 소프트웨어 문제를 해결하는 능력을 평가합니다. Claude 3.7 Sonnet은 이 벤치마크에서도 최고 성능을 달성했습니다. 구체적으로는 실제 코드베이스 이해, 버그 수정, 기능 구현 등 실무 개발 환경에서 마주하는 진짜 문제들을 해결하는 데 탁월한 능력을 보여주었습니다.

다양한 분야에서의 탁월한 성능

( *이미지 출처: anthropic 홈페이지)

Claude 3.7 Sonnet은 다음 영역에서도 뛰어난 성능을 보여주었습니다.

1. 지시 이행 능력(Instruction-following): 복잡하고 세부적인 지시를 정확히 이해하고 실행하는 능력에서 최고 수준의 성능을 보여주었습니다.
2. 일반적 추론 능력(General reasoning): 확장 사고 모드를 통해 복잡한 문제에 대한 논리적 추론과 해결 능력이 크게 향상되었습니다.
3. 멀티모달 기능(Multimodal capabilities): 텍스트뿐만 아니라 이미지를 포함한 다양한 형태의 입력을 이해하고 처리하는 능력도 탁월합니다.
4. 에이전트 코딩(Agentic coding): 코드 작성, 디버깅, 최적화 등 프로그래밍 관련 작업에서 독보적인 성능을 보여주었습니다.
5. 수학 및 과학: 확장 사고 모드가 특히 수학과 과학 분야에서 놀라운 성능 향상을 가져왔습니다. 복잡한 수학 문제 해결이나 과학적 추론에서 이전 모델들보다 훨씬 정확한 결과를 도출했습니다.

Claude AI vs Chat GPT, 무엇이 다를까?

Claude AI를 이야기할 때 빼놓을 수 없는 것이 바로 ‘Chat GPT와의 비교’입니다. 두 모델 모두 뛰어난 LLM 언어 모델을 기반으로 하지만, 각기 다른 철학을 바탕으로 개발되었기 때문에 분명한 차이점이 존재합니다.

가장 큰 차이는 개발 철학입니다. 마치 같은 학교를 다녔지만 서로 다른 교육 방식을 가진 선생님에게 배운 학생들처럼, Chat GPT와 Claude는 각자의 개성을 보여줍니다.

Chat GPT: “최대한 많은 정보를 제공하자"

Chat GPT는 방대한 인터넷 지식을 바탕으로 설계되었습니다. 마치 백과사전을 통째로 외운 친구처럼, 광범위한 정보를 바탕으로 질문에 답하죠. 때때로 위험 요소가 있는 질문에는 경고를 띄우기도 하지만, 기본적으로 정보 제공에 초점을 맞춥니다.

Claude: "안전하고 균형 잡힌 조력자가 되자"

반면, Claude는 ‘안전하면서도 유용한 AI’를 목표로 개발되었습니다. 이는 Anthropic 창립자들이 AI 안전성에 깊은 관심을 가졌기 때문인데요. 덕분에 Claude는 신중한 조언자처럼 편향되지 않고 균형 잡힌 답변을 제공합니다.

설명만으로는 차이가 잘 와닿지 않을 수도 있죠? 그렇다면, 좀 더 구체적으로 비교해보겠습니다!

Claude: 압도적인 컨텍스트 처리 능력

Claude는 마치 한 번에 500페이지짜리 책을 읽고 모든 내용을 기억하는 친구와 같습니다. 최대 ‘200K 토큰(약 15만 단어)’ 한 번에 처리할 수 있죠. 예를 들어 회사의 전체 분기 보고서를 입력한 뒤 "여기서 위험 요소만 찾아줘." 라고 요청하면 즉시 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

반면, Chat GPT(GPT-4o)도 점점 더 긴 문맥을 처리할 수 있도록 발전하고 있지만, 현재 최대 128K 토큰을 지원하는 수준입니다. 긴 문서를 다룰 때는 여러 조각으로 나눠야 하는 경우가 많습니다. 마치 책을 몇 장씩 넘겨가며,"이 부분 기억났어? 다음 부분도 확인해볼게." 라고 물어보는 것과 비슷한 방식입니다.

두 AI 모두 뛰어난 성능을 갖추고 있지만, 방대한 자료를 한 번에 분석해야 할 경우에는 Claude가 더 적합한 선택지라고 볼 수 있습니다.

Chat GPT: 멀티모달 기능과 도구 활용에서 우위

반면, 멀티모달 기능과 도구 활용에서는 Chat GPT가 한발 앞서 있습니다. 

Chat GPT는 DALL·E와 통합되어 있어, 사용자의 텍스트 입력만으로 고품질 이미지를 즉시 생성할 수 있습니다. 이를 통해 디자인 작업이나 시각적 아이디어 구현에 큰 도움이 됩니다. 

또한, 웹 검색 기능을 통해 최신 정보에 접근할 수 있어, 실시간 데이터가 필요한 뉴스 요약이나 최신 트렌드 분석에서도 강점을 보입니다. 

내장된 파이썬 코드 인터프리터를 활용해 데이터 분석, 그래프 생성, 복잡한 수학 계산 등을 한 환경에서 모두 처리할 수 있어, 데이터 과학자나 연구원들이 Chat GPT를 선호하는 경우가 많습니다. 

특히, 실시간 계산과 시각화가 필요한 업무에서는 Claude보다 Chat GPT가 더 실용적이라고 볼 수 있습니다.

Claude AI, 어떻게 활용하면 좋을까?

프런트엔드 시제품 제작 & 

웹 디자인 시안 구현에 강점을 가진 Claude

Claude AI는 프런트엔드 시제품(prototype) 제작이나 웹 디자인 시안을 빠르게 구현하는 작업에서 강점을 발휘합니다.

Chat GPT에서 코드를 생성하면 사용자가 직접 복사해 실행해야 하지만, Claude에서는 코딩, 실행, 디버깅이 한곳에서 연속적으로 이루어져 생산성이 더욱 높아집니다.

특히 웹 개발자나 디자이너는 Claude를 활용해 아이디어를 즉시 테스트하고, 필요한 부분을 빠르게 수정할 수 있어 작업 효율을 극대화할 수 있습니다.

JavaScript 기반 분석 도구

Chat GPT의 코드 인터프리터(Code Interpreter)는 서버에서 파이썬을 실행하는 방식이지만, Claude AI의 분석 도구는 JavaScript 환경에서 동작합니다.

Claude는 필요할 경우 JavaScript 코드를 직접 작성해 브라우저 내 샌드박스 환경(Web Worker)에서 실행하며, 그 결과를 대화에 반영합니다. 

예를 들어, 복잡한 계산이나 데이터 파싱 작업이 필요한 경우, Claude가 JavaScript 코드를 생성하여 실행한 후, 그 결과를 사용자에게 설명하는 방식으로 작동합니다.

이러한 방식은 연산이 많은 작업에서도 응답 속도를 높일 수 있으며, 실행이 사용자의 브라우저 내에서 이루어지기 때문에 보안성이 강화된다는 장점이 있습니다. 

이를 통해 민감한 데이터를 보다 안전하게 처리할 수 있는 환경을 제공합니다.

아티팩트(Artifact) 기능

Claude AI의 인터페이스에는 ‘채팅 영역 한쪽에 결과물을 표시하는 전용 창(스플릿 뷰)’이 추가되었습니다.

예를 들어, Claude에게 웹 페이지나 애플리케이션 코드를 생성해달라고 요청하면, 오른쪽 ‘아티팩트(Artifact)’ 창에 실행된 상태로 결과물이 표시됩니다. 

예컨대, 간단한 게임을 만들어달라고 하면 Claude가 JavaScript로 코드를 작성하고 실행하여, 즉석에서 플레이할 수 있는 게임 화면을 아티팩트 창에 띄워주는 방식입니다.

이 기능은 마치 작은 브라우저 미니 창이 화면 옆에 뜨는 것과 같아, 코딩 결과를 즉시 확인하고 상호작용할 수 있어 매우 편리합니다. 

또한, 아티팩트 창에서 ‘코드 보기’ 기능을 사용하면 Claude가 생성한 HTML, CSS, JavaScript 코드를 바로 확인할 수 있으며, 원하는 부분을 하이라이트하여 Claude에게 수정 요청을 할 수도 있습니다.

화법 설정 기능으로 맞춤형 응답 가능

Claude AI에는 ‘스타일 설정(Style)’ 기능이 있어, 사용자가 원하는 화법과 말투를 조율할 수 있습니다. 

보통 AI에게 특정 톤을 요구하려면 프롬프트에 "격식을 차려서 말해줘" 또는 "캐주얼하게 답해줘" 같은 요청을 직접 입력해야 하지만, Claude에서는 미리 스타일을 설정해두면 일관된 톤으로 답변을 생성할 수 있습니다.

Claude의 기본 스타일 프리셋

Claude는 기본적으로 다음 세 가지 스타일을 제공합니다.

• Formal (격식체): 격식을 차리고 공손하며 전문적인 어조로 답변합니다.
• Concise (간결체): 불필요한 장황함 없이 짧고 핵심만 담아 응답합니다.
• Explanatory (설명체): 교육용으로 적합하게 자세히 풀이하며 설명합니다.

사용자는 이 중 하나를 선택하여 적용할 수 있으며, 필요에 따라 직접 맞춤 스타일을 만들어 Claude에 학습시킬 수도 있습니다. 

예를 들어, 자신이 작성한 글 몇 개를 Claude에 업로드하면, 그 문체를 학습해 항상 같은 말투로 답변하도록 설정할 수 있습니다.

이러한 기능은 특히 기업이나 팀에서 ‘회사만의 브랜드 음성(tone & voice)’을 Claude에 반영하여 일관된 문서 작성에 활용하는 데 유용합니다.

프로젝트 기능으로 지속적인 대화 관리

프로젝트(Project) 기능은 Claude AI가 긴 맥락의 작업을 보다 조직적으로 수행할 수 있도록 돕는 새로운 기능입니다.

일반적으로 Chat GPT나 Claude는 한 번의 대화 세션이 진행되는 동안에만 앞의 내용을 기억하고 이어가는 구조입니다. 

그러나 Claude의 프로젝트 기능을 사용하면 특정 주제나 작업별로 대화와 자료를 한곳에 모아 관리할 수 있는 작업 공간을 만들 수 있습니다.

프로젝트를 시작하면, 관련 문서, 코드, 노트 등을 지식 베이스 형태로 업로드해 둘 수 있으며, Claude는 그 프로젝트 범위 내에서는 업로드된 자료를 모두 참고하여 답변합니다. 

즉, 마치 나만의 맞춤형 AI 비서가 프로젝트의 전체 맥락을 이해하고 대화를 이어가는 것과 같은 경험을 제공하는 것입니다.이 기능은 특히 컨텍스트 윈도우가 큰 Claude이기에 가능합니다. 

한 프로젝트에 여러 문서를 추가해도 Claude는 약 500페이지 분량의 사내 문서를 한 번에 읽히는 것과 같은 수준인 20만 토큰(약 15만 단어)을 한꺼번에 처리할 수 있어, 방대한 자료를 종합적으로 이해하고 활용할 수 있습니다.

강력한 PDF 리딩 기능

( * 이미지 출처: X의 AnthropicAI 게시물)

Claude AI는 PDF 등의 문서 파일을 직접 업로드하여 내용을 분석하고 질문에 답할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.

예를 들어, 100페이지짜리 연구 보고서를 업로드한 후 "이 문서의 요점을 알려줘"라고 요청하면, Claude가 PDF의 텍스트를 분석하고 핵심 내용을 정리해줍니다. 이러한 기능은 Claude의 방대한 컨텍스트 처리 능력 덕분에 가능해졌습니다.

특히 Claude 3.5 (Sonnet) 모델은 PDF에 포함된 텍스트뿐만 아니라 이미지와 도표까지 분석할 수 있습니다. 즉, 보고서 내 차트나 그림의 내용까지 파악해 설명해줄 수 있다는 점이 큰 강점입니다. 

다만, 이 기능은 100페이지 미만의 PDF에 적용되며, 그보다 긴 문서는 텍스트 중심으로만 처리됩니다. 

Claude AI를 더욱 효과적으로 활용하는 

7가지 프롬프트 작성법

Claude AI를 최대한 똑똑하게 활용하려면 프롬프트(질문 또는 지시)의 작성 요령을 알면 좋습니다. Claude는 똑똑하지만 사람의 의도를 100% 자동으로 알아채지 못하기 때문에, 사용자가 원하는 바를 명확히 전달하는 기술이 필요하죠.

 아래에 Claude를 잘 다루기 위한 프롬프트 작성 팁들을 정리했습니다.

1) 명확하고 직접적인 프롬프트 작성법

가장 기본이 되는 원칙은 명확성입니다. 요청이 애매모호하면 Claude도 혼란을 느껴 엉뚱한 답변을 할 가능성이 높아집니다. 

예를 들어, "이 코드 고쳐줘." 보다는 "아래 Python 코드에 버그가 있습니다. 어떤 버그인지 찾아 수정된 코드와 함께 설명해주세요."처럼 상황과 요구사항을 구체적으로 명시하는 것이 더 효과적입니다.

또한, 한 번에 너무 많은 요청을 나열하기보다는, 한 프롬프트에 하나의 핵심 목표를 담는 것이 좋습니다. 질문 자체가 모호하지 않은지 확인하고, 필요한 경우 원하는 답변 형식을 함께 지정하는 것도 도움이 됩니다.

예를 들어:

• "1단계, 2단계 식으로 순서대로 설명해줘."
• "표로 정리해서 답변해줘."

이처럼 구체적인 요청을 하면, Claude가 보다 정확하고 원하는 형식에 맞춘 답변을 제공할 수 있습니다.

2) 예시 활용 (Few-shot Prompting)

Claude에게 특정한 스타일이나 형식의 출력을 원한다면, 예시를 제공하는 것이 가장 확실한 방법입니다. 

이를 few-shot prompting 또는 multi-shot prompting이라고 하는데, AI에게 원하는 패턴을 학습시키는 효과적인 방식입니다.

예를 들어, Claude에게 특정한 글쓰기 스타일을 따르게 하고 싶다면, 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

• "다음은 내가 원하는 글쓰기 스타일의 예시입니다."
• 이후 몇 개의 문장을 예시로 제시한 뒤,
• "위 예시와 같은 톤과 형식으로 이 주제에 대해 글을 써줘."

이렇게 하면 Claude가 예시를 참고하여 유사한 스타일로 답변을 생성합니다. 마치 학생이 예문을 보고 필체를 배우듯, AI도 제시된 예시를 바탕으로 비슷한 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

또한, Q&A 형식을 가르치고 싶다면, 질문과 답변 예시 쌍을 몇 개 제시한 후 새로운 질문을 던지는 방식으로 진행할 수 있습니다. 

이 방법을 활용하면 Claude가 특정 패턴과 맥락을 이해한 상태에서 이어지는 작업을 수행할 수 있어 더욱 효과적입니다.

3) Chain of Thought (CoT) 기법 활용

Chain-of-Thought(COT)은 AI가 복잡한 문제를 해결할 때 논리적 사고 과정을 단계별로 전개하도록 유도하는 프롬프트 기법입니다. 사람이 머릿속에서 중간 계산 과정을 하나씩 적어보는 것과 같은 방식이라고 볼 수 있습니다.

Claude는 기본적으로 질문에 대해 직접적인 답변을 제공하지만, 사용자가 요청하면 추론 과정을 상세히 설명하며 풀이할 수도 있습니다.

예를 들어, 수학 문제나 퍼즐을 풀게 할 때 다음과 같이 요청하면 됩니다.

• "하나씩 단계별로 생각해봐."
• "중간 과정도 함께 보여줘."

이렇게 하면 Claude는 자신의 사고 과정을 단계적으로 나열하며, 보다 꼼꼼하게 풀이를 진행합니다. 

이를 통해 실수를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 Claude의 논리를 직접 검증할 수도 있어 더욱 유용합니다.

다만, Chain-of-Thought를 너무 자세히 요구하면 답변이 길어질 수 있으므로 상황에 따라 적절히 활용하는 것이 좋습니다. 

4) XML 태그 활용법

조금 색다른 팁이지만, XML 태그 등 마크업을 활용하여 Claude에게 구조화된 지시를 내릴 수도 있습니다. 

예를 들어 복잡한 지시를 할 때 내용에 따라 <요청>...</요청>, <배경>...</배경> 이런 식으로 태그를 붙여주면, Claude가 태그를 단서로 삼아 각 부분의 의미를 구분할 수 있습니다. 

이는 반드시 XML이 아니어도 JSON 형식이나 Markdown 리스트 등 구조화된 포맷이면 무엇이든 응용 가능해요. 중요한 건 Claude가 구조를 이해하도록 돕는 것입니다.

예를 들어:

<역할>마케팅 전문가</역할>  

<목표>신제품 출시 홍보 전략 수립</목표>  

<조건>예산은 최소, 소셜 미디어 활용</조건>  

<출력형식>번호 목록으로 아이디어 제시</출력형식>

이런 식으로 프롬프트를 작성하면 Claude는 주어진 태그들을 해석해 스스로 역할, 목표, 조건, 출력형식을 인지하고 그에 맞춰 답변하려고 합니다. 

즉 프롬프트의 의도를 명확히 전달하는 하나의 테크닉인 것이죠. 다만 이 방법은 초보자에게는 다소 번거로울 수 있으니, 익숙해진 후 필요할 때 써보면 좋습니다.

 (Claude가 태그를 글자로 인식하지 않고 메타정보로 인식하도록 할 수 있다는 점에서 고급 기법이라고 볼 수 있습니다.)

5) Claude에게 역할 부여하기

프롬프트에서 Claude에게 특정 역할을 부여하면, 답변의 전문성과 톤을 조절할 수 있습니다.

예를 들어, "당신은 지금부터 영어 선생님입니다...", "당신은 숙련된 자바스크립트 개발자입니다..." 와 같이 역할을 지정한 뒤 관련 지시를 내리면, Claude는 해당 역할에 어울리는 어조와 지식을 바탕으로 답변을 제공합니다.

이 기법은 특히 전문적인 조언이나 검토가 필요할 때 유용합니다. 

예를 들어, Claude에게 변호사 역할을 부여한 후 법률 문서를 검토하게 하면, 보다 꼼꼼하고 전문적인 피드백을 받을 가능성이 높습니다. 

반대로, 어린이의 역할을 설정한 후 개념을 설명하게 하면, 정말 아이의 말투로 쉽고 친근하게 풀어 설명할 수도 있습니다.

또한, 역할 부여는 Claude의 스타일 설정 기능과도 연계됩니다. 스타일 설정이 어조와 형식을 결정하는 반면, 역할 부여는 AI의 지식 영역과 관점을 설정하는 역할을 합니다.

두 가지를 함께 활용하면, 예를 들어 "격식을 차린 역사 전문가"처럼 특정한 톤과 관점을 동시에 반영한 답변을 얻을 수 있습니다.

6) 복잡한 프롬프트 체이닝 (Chain Complex Prompts)

복잡한 문제를 한 번에 모두 해결하기 어려울 땐, 프롬프트를 여러 단계로 나누어 체인처럼 연결하는 접근이 효과적입니다. 

이를테면 원하는 최종 작업을 A, B, C 단계로 쪼갠 뒤, 먼저 Claude에게 A를 수행시키고 그 결과를 확인한 다음, 이어서 B를 지시하는 식입니다. 

Claude는 이전 대화 맥락을 기억하고 있으므로 앞선 단계의 출력을 그대로 활용해 다음 단계를 이어갈 수 있습니다.

예를 들어, 소설 시나리오 생성 작업을 생각해보죠. 

처음에는 “재미있는 판타지 줄거리를 3가지 제안해줘”라고 해서 Claude가 줄거리 아이디어를 내게 하고(A 단계), 그 중 하나를 선택해 “이 줄거리로 주요 캐릭터 목록과 성격을 만들어줘”(B 단계)라고 요청합니다. 

Claude가 캐릭터를 만들어주면, 다시 “이제 그 캐릭터들을 등장시켜 챕터별 간략 줄거리를 작성해줘”(C 단계)라고 하는 식입니다.

이렇게 단계를 밟아가는 프롬프트 체이닝은 Claude가 각 단계에 집중하도록 해 결과의 품질을 높이고, 사용자도 중간에 방향을 수정하거나 아이디어를 추가하기 수월합니다. 

복잡한 코딩 작업이나 데이터 분석 시나리오에서도 마찬가지로, 한 번에 “다 해줘” 하기보다는 나눠서 대화형으로 진행하면 Claude와 협업하는 느낌으로 일을 풀어나갈 수 있습니다.

7) 긴 컨텍스트 활용 전략 (Long Context Tips)

앞서 언급했듯이 Claude AI는 긴 문맥을 유지하는데 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이를 최대한 활용하려면 몇 가지 전략이 있습니다.

첫째, 중요 정보를 한 번에 많이 제공할 경우 Claude가 모두 읽긴 하지만, 핵심을 놓칠 수 있으니 구조화가 중요합니다. 

문서를 여러 개 넣었다면 각 문서에 번호를 붙이고, 질문할 때 “문서 2와 3의 관점을 비교해줘”처럼 참조하면 Claude가 혼동을 덜 합니다.

둘째, 너무 긴 텍스트를 그대로 두기보다 부분 요약을 병행하면 좋습니다. 예를 들어 200페이지 문서를 통째로 올렸다 하더라도, “1장씩 요약해줘” 식으로 Claude에게 시키면 요약본을 얻을 수 있고, 그걸 다시 Claude의 지식으로 활용해 추가 질문을 하는 방식입니다. 

Claude에게 스스로 요약하게 한 뒤 그 요약을 검토하면서 질문하면 세부 내용까지 잘 커버할 수 있습니다.

셋째, 프로젝트 기능을 활용해 자료를 미리 넣어두고 커스텀 지식베이스로 만들면, 긴 맥락 대화를 할 때 유용합니다. 

프로젝트에 올린 내용은 Claude가 항상 참고하므로, 매번 같은 내용을 프롬프트에 반복할 필요 없이 대화에 집중할 수 있지요. 

긴 컨텍스트를 사용할 땐 무엇보다 Claude가 지금 참고하고 있는 내용이 무엇인지 명확히 인지시키는 것이 핵심입니다.

“사용자의 필요에 맞춰 유연하게 적응하는 

똑똑한 AI 비서 Claude,

어떻게 활용하느냐에 따라 그 가치가 달라집니다.”

지금까지 Claude AI의 특징과 활용법을 살펴보았습니다. Claude AI는 Gemini나 ChatGPT보다 안전성을 우선으로 설계되어, 사용자의 필요에 맞춰 유연하게 적응하는 똑똑한 AI 비서라고 할 수 있습니다. 

전문가부터 일반 사용자까지 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 친숙한 인터페이스와 강력한 기능을 갖추고 있어 접근성이 뛰어납니다.

만약 Gemini나 Chat GPT와 같은 생성형 AI의 활용을 고민하고 있거나, 아직 Claude AI를 사용해보지 않았다면, 직접 경험해보기를 추천합니다. 

Claude AI는 생산성을 높이고 창의적인 작업을 돕는 강력한 도구가 될 것입니다.

앞으로도 지속적으로 발전할 Claude AI를 현명하게 활용하여, 업무와 일상을 더욱 풍요롭게 만들어보세요!

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“맞춤형 프로젝트를 매칭해주는

이랜서 덕분에 프로젝트 수주에 어려움이 없습니다.”

프리랜서로 일하면서 가장 큰 고민 중 하나가 새로운 프로젝트를 제때 수주하지 못하는 것이었어요. 프로젝트 사이에 공백이 생기면 일정이 엉켜서 이후 프로젝트에도 영향을 미치는 경우가 많았죠. 

그래서 기존 프로젝트가 마무리될 즈음이면 새로운 프로젝트를 찾느라 정보 수집에 많은 시간을 쏟아야 했고, 이 과정이 반복될수록 점점 부담이 커졌어요.

그런데 이랜서를 이용하면서 이런 걱정이 크게 줄었어요. 원하는 기술 스택과 일정에 맞는 프로젝트를 추천받을 수 있어서 비효율적인 검색 시간을 줄일 수 있었고, 덕분에 프로젝트 공백 없이 안정적으로 일할 수 있게 됐어요.

새로운 프로젝트를 수주할 때의 고민, 많은 IT 프리랜서들이 공감할 거예요. 저처럼 프로젝트 일정 조율이 고민이라면, 이랜서를 한번 활용해 보세요!"

“프로젝트 수주 고민? 

이랜서와 함께라면 해결할 수 있습니다.”

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이랜서는 1억 5천만 개의 사용자 데이터와 350만 건의 프리랜서 평가 데이터를 분석하여, 기업이 원하는 프로젝트와 IT 프리랜서의 성향을 정확히 파악합니다. 

이를 통해 가장 적합한 프로젝트를 추천받을 수 있어 불필요한 검색과 공백 없이 안정적으로 일할 수 있습니다.

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