Knowledge base
실무에 그대로 붙여 쓰는 검증된 프롬프트입니다. 항목마다 무엇을 채우고 무엇이 돌아오는지, 7단계 중 어느 자리에서 쓰는지, GPT · Claude · Gemini 각각에 어떻게 붙이는지 함께 적었습니다.
39 prompts · 9 categories · 3 model guides
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39개의 프롬프트이 있습니다.
39 shown
Strategy
Step 01 · Discovery
고객사의 RFP(제안요청서)를 분석하여 핵심 요구사항을 도출하고, 차별화된 NX 중심의 제안 컨셉을 도출합니다.
제공된 고객사의 RFP 텍스트를 분석하여 1) 핵심 비즈니스 요구사항, 2) 숨겨진 페인 포인트, 3) 경쟁사 대비 우위를 점할 수 있는 NX(Next Experience) 관점의 제안 컨셉 방향성 3가지를 도출해 주세요. * RFP 데이터: [RFP 내용 입력]
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Strategy
Step 01 · Discovery
경쟁사 서비스의 특정 타겟 플로우를 분석하여 마찰 요소를 진단하고, 차별화된 NX 전략을 도출합니다.
우리 서비스인 [서비스 A]와 주요 경쟁사인 [서비스 B]의 [특정 기능/플로우]를 UX 방법론 관점에서 심층 비교 분석해 주세요. 사용성, 시각적 계층 구조(Visual Hierarchy), 마찰(Friction) 요소를 기준으로 장단점을 규명하고, 우리가 시장에서 독점적 우위를 점할 수 있는 차별화된 경험(NX) 전략을 3가지 제안해 주세요.
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Strategy
Step 03 · Design
제이콥 닐슨의 10가지 사용성 원칙을 기반으로, UI 화면의 문제점을 정량적으로 체크하기 위한 기준을 생성합니다.
제이콥 닐슨의 UX 휴리스틱 10가지 원칙을 바탕으로, [특정 화면/기능, 예: 결제 페이지]을 평가할 수 있는 맞춤형 체크리스트 문항을 각 원칙별로 2개씩 도출해 주세요. 각 문항은 통과(Pass)/실패(Fail)를 명확히 판별할 수 있는 정량적 기준이어야 합니다.
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Strategy
Step 01 · Discovery
UX 개선이 비즈니스 성과(매출, 전환율)로 연결되도록 정량적 북극성 지표(North Star Metric)를 설계합니다.
[특정 도메인/서비스]의 서비스 개편 시, UX 향상이 실제 비즈니스 가치로 증명될 수 있도록 북극성 지표(North Star Metric)와 이를 뒷받침할 3가지 하위 UI/UX 메트릭(예: 태스크 완료율, 리드 타임 등)을 측정 방법과 함께 정의해 주세요.
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Research
Step 01 · Discovery
정형·비정형 타겟 데이터와 행동 인사이트를 융합하여 비즈니스 목표에 부합하는 정교한 유저 페르소나를 모델링합니다.
제공된 타겟 고객 데이터를 정밀 분석하여 비즈니스 핵심 가치를 반영한 유저 페르소나를 2개 생성해 주세요. 가상의 이름, 나이, 직업, 라이프스타일, 핵심 목표, 페인 포인트(Pain Points), 주로 사용하는 디바이스 및 우리 서비스를 이용하게 되는 여정 시나리오를 상세히 포함해야 합니다. * 타겟 데이터: [데이터 입력]
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Research
Step 01 · Discovery
정제되지 않은 사용자 인터뷰 녹취록이나 스크립트를 데이터 기반의 구조화된 테마와 실행 가능한 인사이트로 변환합니다.
제공된 정제되지 않은 사용자 인터뷰 스크립트를 분석하여 핵심 테마 3가지를 도출해 주세요. 각 테마별로 사용자의 표면적/잠재적 니즈, 정성적 가치가 높은 실제 인용구(Quote), 그리고 프로덕트 및 전략 팀이 즉시 실행할 수 있는 액션 아이템(Action Item)을 논리적으로 요약해 주세요. * 스크립트 데이터: [스크립트 입력]
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Research
Step 01 · Discovery
특정 사용자 그룹을 대상으로 깊이 있는 정성 데이터를 추출하기 위한 세션별 인터뷰 질문 트리(Tree)를 설계합니다.
우리 서비스의 [신규 기능/컨셉]에 대한 사용자 반응을 확인하기 위한 60분 가량의 FGI 가이드를 작성해 주세요. 도입부(Ice Breaking), 본론(기존 경험 및 신규 컨셉 평가), 마무리 단계별 시간 배분과 모더레이터가 던져야 할 핵심 질문 및 꼬리 질문(Probing Question)을 구조화해 주세요.
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Research
Step 01 · Discovery
고객사 내부 임원진 및 실무진간의 상충되는 요구사항을 조율하기 위한 인터뷰 질문 세트를 도출합니다.
[특정 프로젝트 도메인] 사업 개편을 앞두고, 비즈니스 부서와 기술 부서 이해관계자(Stakeholders) 간의 목표를 정렬하기 위한 핵심 질문 10가지를 작성해 주세요. 각 부서의 서로 다른 KPI와 한계점을 파악할 수 있는 질문이어야 합니다.
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UI Design
Step 02 · Architecture
사용자의 인지 부하를 최소화하고 탐색 효율을 극대화하는 메뉴 구조도(IA) 및 내비게이션 뎁스를 설계합니다.
[특정 도메인, 예: 자동차 이커머스 쇼핑몰] 웹사이트의 정보 구조도(IA)를 설계해 주세요. Main Menu(GNB)부터 최대 3Depth까지의 서브 메뉴 구조를 논리적으로 배열하고, 사용자가 목적지에 도달하는 크리티컬 태스크 플로우(Critical Task Flow)의 최적 동선을 함께 제안해 주세요.
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UI Design
Step 02 · Architecture
사용자 여정 중 발생하는 터치포인트, 감정 곡선, 페인포인트를 융합하여 입체적인 저니 맵 시나리오를 완성합니다.
우리 프로덕트의 [특정 비즈니스 목표]를 달성하려는 [페르소나 이름]의 상세한 사용자 저니 맵(User Journey Map) 시나리오를 빌드해 주세요. 인지(Awareness), 탐색(Discovery), 결정(Decision), 사용(Retention), 옹호(Advocacy) 단계별로 유저의 구체적 행동, 온/오프라인 터치포인트, 감정의 기복(Emotional Curve), 그리고 각 단계의 핵심 페인포인트를 한눈에 볼 수 있도록 표 형태로 정리해 주세요.
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UI Design
Step 03 · Design
새로운 UI 컴포넌트 설계 시 누락되기 쉬운 모든 인터랙션 상태(hover, active, disabled 등)를 완벽하게 정의합니다.
구축 예정인 [컴포넌트 이름] UI 컴포넌트의 모든 상태 매트릭스(State Matrix)를 설계해 주세요. Default, Hover, Active, Disabled, Focus, Error 상태별 시각적 변화 기준(색상 코드, 테두리 두께, 그림자 값)과 웹 접근성(W3C)을 준수하기 위한 스크린 리더 가이드라인을 표 형태로 구조화해 주세요.
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Design Systems
Step 03 · Design
디자인 토큰과 컴포넌트 라이브러리에 대한 포괄적이고 체계적인 가이드라인 문서를 자동 생성합니다.
우리 디자인 시스템의 [컴포넌트 이름]에 대한 전반적인 가이드라인 문서를 작성해 주세요. 컴포넌트의 명확한 정의, 올바른 사용 시기(When to use)와 부적절한 사용 사례(When not to use), 컴포넌트 해부도(Anatomy), 그리고 프론트엔드 개발 시 연동될 핵심 속성(Props Matrix)에 대한 기술적 설명을 포함해야 합니다.
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Interaction
Step 03 · Design
웹사이트에 고도화된 인터랙션을 도입할 때 퍼포먼스를 고려한 매끄러운 모션 타임라인 값을 도출합니다.
Framer Motion을 활용해 [구현할 모션, 예: 페이지 전환 시 카드 컴포넌트 순차 등장 애니메이션]을 구현하려고 합니다. 자연스럽고 감각적인 느낌을 줄 수 있는 Spring 옵션 값(Stiffness, Damping, Mass)과 컴포넌트 간의 순차적 딜레이(Stagger) 타임라인 스크립트 가안을 작성해 주세요.
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Interaction
Step 03 · Design
사용자의 행동 유도성(Affordance)을 극대화하기 위해 적재적소에 배치할 마이크로 인터랙션 명세서를 작성합니다.
[특정 UI 영역, 예: 장바구니 담기 버튼]에 적용할 마이크로 인터랙션 명세를 작성해 주세요. 유저 행동(Trigger)에 따른 시스템 반응(Feedback)의 타이밍, 스케일 변화, 피드백 사운드 유무, 상태 전이 규칙을 상세히 기재해 주세요.
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UX Writing
Step 03 · Design
브랜드의 고유한 페르소나와 톤앤매너 가이드라인을 반영하여 일관성 있고 매끄러운 UI 카피라이팅을 추출합니다.
당신은 인공지능 기반의 전문 UX 라이터입니다. 다음 브랜드 가이드라인을 분석하여 지정된 [기능/화면]에 가장 적합한 버튼 레이블, 에러 메시지, 툴팁을 각각 3가지 문맥(친근함/전문성/간결함) 버전으로 제안해 주세요. * 브랜드 톤앤매너: [예: 친근한, 전문적인, 간결한 등]
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UX Writing
Step 03 · Design
A/B 테스트 및 전환율 최적화(CRO)를 위해 문맥에 맞는 미크로카피 변형을 다량으로 정교하게 생성합니다.
현재 [상황/맥락]에서 유저의 행동 유도 가능성을 극대화할 수 있는 마이크로카피를 작성하려고 합니다. 기존 카피 문구인 "[기존 문구]"의 가치를 유지하되, 전환율을 높일 수 있는 행동 촉구(CTA) 중심의 변형 카피를 10가지 제안해 주세요. 길이는 가독성을 위해 공백 포함 20자 이내로 엄격히 제한합니다.
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UX Writing
Step 03 · Design
사용자에게 좌절감을 주지 않고 다음 행동 대안을 명확히 제시하는 긍정적 오류 메시지를 설계합니다.
사용자가 [특정 오류 상황, 예: 결제 중 세션 만료]을 겪었을 때 노출할 에러 메시지를 UX 라이팅 원칙에 맞춰 교정해 주세요. 기술적인 전문용어(Error Code 등)를 배제하고, 1) 발생한 문제 설명, 2) 원인, 3) 유저가 바로 취할 수 있는 해결책(Action)이 포함된 친절한 문장으로 리라이팅해 주세요.
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UX Writing
Step 03 · Design
다국어 서비스 지원 시, 문화적 정서와 텍스트 길이를 고려한 완벽한 로컬라이제이션 가이드를 작성합니다.
국내 기준 문구인 "[한국어 UI 문구]"를 영문 및 일문 환경으로 로컬라이제이션(Localization)해 주세요. 단순 번역이 아니라 각 언어권 유저의 문화적 맥락(UX 관례)에 맞추고, UI 레이아웃이 깨지지 않도록 적정 글자 수 범위를 명시해 주세요.
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Engineering
Step 05 · QA & Security
HTML/CSS 구조를 글로벌 웹 접근성 표준(WCAG)에 맞춰 정량적으로 진단하고 즉시 적용 가능한 개선 코드를 도출합니다.
다음 HTML/CSS 코드를 글로벌 웹 접근성 가이드라인(WCAG 2.1 AA) 및 한국 웹 콘텐츠 접근성 지침(KWCAG) 표준에 따라 감사(Audit)해 주세요. 명도 대비, ARIA 속성 누락 여부, 키보드 내비게이션 연속성 측면의 취약점을 도출하고, 이를 해결하기 위한 리팩토링 코드를 제안해 주세요. * 소스 코드: [코드 입력]
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Engineering
Step 04 · Development
복잡하고 방대해진 인라인 Tailwind 클래스를 가독성과 재사용성을 극대화한 구조로 리팩토링합니다.
제공된 UI 코드 내에 구현된 Tailwind CSS 클래스들을 분석해 주세요. 스타일 왜곡 없이 중복되는 클래스 구조를 최적화하고, 컴포넌트의 가독성을 높일 수 있도록 클래스 그룹화(Clsx/Tailwind-merge 도입 가이드 포함) 및 리팩토링된 코드를 작성해 주세요. * 대상 코드: [코드 입력]
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Engineering
Step 04 · Development
웹사이트 빌드 퍼포먼스와 Core Web Vitals(LCP, CLS 등) 지표를 최적화하기 위한 개발 가이드를 생성합니다.
Next.js 앱 라우터(App Router) 환경에서 구축된 [특정 페이지 블록]의 렌더링 속도를 최적화하고자 합니다. 이미지 컴포넌트(next/image) 최적화 배치 방법, 서버 컴포넌트(RSC)와 클라이언트 컴포넌트(RCC)의 경계 분리 기준, 폰트 및 스크립트 지연 로딩 전략을 코드 예시와 함께 제시해 주세요.
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Engineering
Step 05 · QA & Security
사용자 플로우 검증을 자동화하기 위해 Playwright 또는 Cypress 프레임워크 기반의 테스트 스크립트를 생성합니다.
유저가 [특정 핵심 시나리오, 예: 회원가입 후 웰컴 쿠폰 다운로드 및 첫 주문 결제] 과정을 거칠 때 가동할 Playwright 기반의 E2E 통합 테스트 코드를 작성해 주세요. 비정상적인 유저 행동 유입 시의 예외 처리(Assertion)문도 함께 포함해야 합니다.
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Engineering
Step 05 · QA & Security
모던 웹 환경에서 브라우저별(Safari, Chrome, Edge) 렌더링 엔진 차이로 생기는 스타일 오류 방지 가이드를 수립합니다.
제공된 CSS 및 JS 코드 내에서 Safari(Webkit 엔진) 및 구형 크롬 웹뷰 환경에서 오작동할 가능성이 있는 스타일 가속 속성이나 JS 최신 문법이 있는지 검사해 주세요. 크로스 브라우징 호환성을 완벽히 만족하기 위한 폴리필(Polyfill) 또는 대체 CSS 스타일 기법을 제안해 주세요. * 대상 코드: [코드 입력]
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Data Analytics
Step 07 · Growth
사용자 인터랙션을 추적하여 비즈니스 성과를 측정할 수 있도록 정교한 GA4 이벤트 설계도를 작성합니다.
[특정 비즈니스 플로우, 예: 임직원 차량 구매 신청 프로그램]에서 발생하는 유저 인터랙션을 측정하기 위한 GA4 이벤트 태깅 명세서를 작성해 주세요. 이벤트명(Event Name), 추천 매개변수(Parameters), 커스텀 디멘션(Custom Dimension) 및 트리거 발동 조건(Trigger Condition)을 명확히 정의해 주세요.
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Data Analytics
Step 07 · Growth
GA4 raw 데이터를 적재한 빅쿼리에서 특정 기간 내 사용자의 이탈 징후 및 이탈율을 연산하기 위한 SQL 쿼리를 생성합니다.
구글 애널리틱스 4(GA4)의 빅쿼리 내보내기 데이터(Exported Schema)를 기반으로 작동하는 SQL 쿼리를 작성해 주세요. 최근 [지정 기간, 예: 30일] 동안 [특정 핵심 행동, 예: 장바구니 담기]을 수행한 후 결제하지 않고 이탈한 유저의 고유 ID(user_pseudo_id)와 유입 경로(source/medium)별 이탈 건수를 집계하는 효율적인 SQL 쿼리여야 합니다.
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Data Analytics
Step 06 · Launch
검색 엔진 최적화를 극대화하기 위해 도메인별 최적의 시맨틱 태그 및 동적 오픈그래프(OG) 메타태그 가이드를 빌딩합니다.
[특정 콘텐츠/상품 상세 페이지]의 검색 가시성을 높이기 위한 구조화된 JSON-LD 스키마 마크업(Schema Markup)과 구글 검색 로봇이 선호하는 시맨틱 태그(H1-H3 활용 규칙), 키워드가 유기적으로 조합된 메타 디스크립션을 작성해 주세요.
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Data Analytics
Step 07 · Growth
특정 UI 요소의 성과 측정을 위해 통계학적으로 유의미한 독립 변수 가설과 테스트 프로토콜을 생성합니다.
현재 메인 배너의 클릭율(CTR)을 높이기 위해 A/B 테스트를 설계하고자 합니다. [변경하고자 하는 요소, 예: 텍스트 레이블 vs 비주얼 이미지 중심]를 기준으로 귀무가설과 대립가설을 명확히 수립하고, 통계적 유의성(P-value 0.05 기준)을 확보하기 위한 표본 크기 가이드를 작성해 주세요.
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Governance
Step 06 · Launch
n8n 인프라를 활용하여 기획서 산출, 코드 푸시 경고, 디자인 피드백 루프를 완전 자동화하는 파이프라인 가이드를 도출합니다.
n8n 워크플로우 플랫폼을 통해 [특정 업무, 예: 피그마 코멘트 알림 발생 시 자동으로 지라(Jira) 티켓 발행 및 사내 슬랙 메신저에 담당자 태그 알림] 프로세스를 자동화하는 노드 구성도 및 데이터 매핑 JSON 스키마 구조를 설계해 주세요.
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Governance
Step 05 · QA & Security
글로벌 쿠키 규제(GDPR/CCPA)를 준수하기 위해 OneTrust 스크립트의 실행 순서와 데이터 수집 통제 방식을 검증합니다.
우리 사이트에 적용될 OneTrust 쿠키 동의 배너 스크립트와 GA4/GTM 스크립트 간의 연동 방식을 검증해 주세요. 사용자가 쿠키 수집을 거부(Reject)했을 때, 추적 스크립트가 로드되지 않도록 차단하는 동적 동의 모드(Google Consent Mode v2) 매핑 가이드라인과 차단 스크립트 구조를 작성해 주세요.
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Governance
Step 05 · QA & Security
AI 모델 연동 시 기업 자산과 내부 데이터가 외부 LLM 학습 데이터로 유출되는 것을 원천 차단하는 보안 검증 프롬프트입니다.
우리가 개발 중인 내부 AI 어시스턴트 코드에서 LLM 공급업체(API)로 전송되는 데이터 중 개인정보(PII)나 기업 내부 기밀 코드가 포함되어 있는지 교차 검증해 주세요. 데이터 전송 전 마스킹(Masking) 처리를 해야 할 변수 목록을 추출하고, 토큰 유출 방지를 위한 데이터 게이트웨이 보안 가이드라인을 제안해 주세요.
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Strategy
Step 01 · Discovery
복잡한 비즈니스 정책과 중첩 조건을 AI가 100% 정확하게 적용하도록 의사결정 트리 구조로 인코딩합니다.
다음 비즈니스 정책을 AI가 오류 없이 실행할 수 있도록 구조화해 주세요. 1) IF-THEN-ELSE 의사결정 트리 형태로 모든 조건 분기를 명시하고, 2) 경합 조건 발생 시 우선순위 규칙을 명확히 정의하며, 3) AI가 자체 판단할 수 없는 예외 케이스에 대한 에스컬레이션 조건을 설정하고, 4) 주요 시나리오 5개에 대해 "입력 조건 → 올바른 판단 → 이유" 형태의 Few-shot 케이스를 작성해 주세요. * 비즈니스 정책: [정책 내용 입력]
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Strategy
Step 01 · Discovery
"세련되게", "임팩트 있게" 등 모호한 요구사항을 AI가 실행 가능한 구체적 지시어로 번역합니다.
클라이언트가 제시한 모호한 요구사항을 AI 실행 가능한 지시어로 번역해 주세요. 각 표현에 대해: 1) 반의어 탐색으로 실제 문제를 구체화 2) 동일 느낌의 레퍼런스 브랜드·사례 3개 분석 3) 수치화 가능한 규칙으로 변환 (예: 문장당 글자 수, 금지 표현 목록, 필수 포함 요소) 4) 번역 결과를 시스템 프롬프트 규칙 형식으로 정리 * 모호한 요구사항: [예: "더 세련되게", "고객 중심으로", "임팩트 있게"]
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Strategy
Step 04 · Development
복잡한 업무 워크플로우를 품질 손실 없이 처리하기 위한 다단계 프롬프트 체인 구조를 설계합니다.
다음 복잡한 업무를 단일 프롬프트 대신 최적의 다단계 체인으로 분해 설계해 주세요. 각 단계에 대해: 1) 단계명과 단일 책임(역할) 정의 2) 입력값 형식 및 출력값 형식 (JSON/마크다운/번호목록 등) 3) 검증 게이트 조건 (이 단계 결과가 다음 단계로 넘어가도 되는 기준) 4) 병렬 처리 가능 여부 판단 5) 전체 파이프라인 흐름도 (텍스트 형태) * 자동화할 업무 시나리오: [업무 내용 입력]
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Engineering
Step 04 · Development
AI 응답을 JSON, 마크다운, 표 등 원하는 구조로 정확하게 제어하여 후처리 비용을 제로로 만드는 포맷 설계 프롬프트입니다.
다음 태스크의 AI 출력 형식을 후처리 없이 바로 사용할 수 있도록 구조화된 템플릿으로 설계해 주세요. 요구 사항: 1) 출력 형식 선택 근거 (JSON/마크다운/표/번호목록 중 이 태스크에 최적인 이유) 2) 필드별 데이터 타입과 예시값 포함한 스키마 정의 3) 누락되어서는 안 되는 필수 필드 명시 4) 형식 이탈 방지를 위한 시스템 프롬프트 지시문 초안 5) 파싱 오류 발생 시 재시도 프롬프트 * 태스크 유형: [예: 경쟁사 분석, 인터뷰 요약, 리스크 진단]
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Engineering
Step 04 · Development
긴 대화에서 AI가 핵심 맥락을 잃지 않도록 컨텍스트 압축과 앵커 포인트를 설계하는 멀티턴 관리 프롬프트입니다.
장기 대화 또는 복잡한 멀티턴 워크플로우에서 AI가 핵심 맥락을 유지하도록 컨텍스트 관리 구조를 설계해 주세요. 포함 사항: 1) 매 N턴마다 실행할 컨텍스트 압축 프롬프트 (핵심 결정사항·제약·진행상황 요약) 2) 대화 전반에 걸쳐 유지해야 할 앵커 포인트 목록 3) 컨텍스트 한계 도달 전 사용자에게 알림 설계 4) 세션 재개 시 이전 맥락을 복원하는 리셋 프롬프트 템플릿 5) 맥락 유실 감지 기준 및 대응 방안 * 워크플로우 유형: [예: 장기 프로젝트 기획, 반복 보고서 생성, 고객 상담 이력 관리]
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Data Analytics
Step 07 · Growth
감각이 아닌 데이터로 프롬프트 품질을 비교·개선하기 위한 체계적인 A/B 테스트 설계 프레임워크입니다.
두 가지 프롬프트 버전의 성능을 객관적으로 비교하기 위한 A/B 테스트 프레임워크를 설계해 주세요. 포함 사항: 1) 테스트 목표 및 측정 지표 정의 (정확도, 형식 준수율, 완결성, 실무 적용 가능성) 2) 동일 조건 확보를 위한 테스트 케이스 설계 (최소 30개 샘플 권장) 3) 평가 루브릭 (각 지표별 1~5점 채점 기준) 4) 통계적 유의성 판단 기준 5) 테스트 결과 기반 프롬프트 개선 사이클 * 프롬프트 A: [기존 프롬프트] * 프롬프트 B: [개선 프롬프트] * 태스크 유형: [측정 대상 업무]
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Strategy
Step 03 · Design
기존 서비스 화면을 AI로 정밀 진단하기 위한 화면 유형별 맞춤 UX 평가 프롬프트를 설계합니다.
[특정 서비스 화면 유형]의 UX 문제를 AI로 정밀 진단하기 위한 평가 프롬프트를 설계해 주세요. 설계 항목: 1) 해당 화면 유형에 특화된 평가 관점 5가지 도출 (예: 온보딩 화면→첫 인상, 마찰 요소, 가치 제안 명확성) 2) 각 관점별 AI에게 던질 구체적 진단 질문 3) 정성적 문제를 정량 점수로 변환하는 채점 기준 (1~5점) 4) 경쟁사 동일 화면과 비교 분석하는 벤치마크 프롬프트 5) 진단 결과를 실행 가능한 액션 아이템으로 변환하는 리포트 템플릿 * 진단 화면 유형: [예: 메인 홈, 결제 플로우, 회원가입, 마이페이지]
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Interaction
Step 03 · Design
AI 챗봇·보이스 인터페이스의 대화 흐름을 사용자 멘탈 모델에 맞게 설계하기 위한 스크립트 프롬프트입니다.
[특정 서비스]의 AI 대화형 인터페이스 스크립트를 사용자 멘탈 모델에 기반하여 설계해 주세요. 포함 사항: 1) 사용자가 AI에게 갖는 기대 모델 분석 (무엇을 할 수 있다고 생각하는가) 2) 핵심 대화 시나리오 3가지의 턴-바이-턴 스크립트 3) 사용자 의도가 불명확할 때의 명료화 질문 설계 4) 오류·실패 상황에서의 자연스러운 복구 대화문 5) 어포던스 설계: 사용자가 AI의 능력 범위를 직관적으로 이해하도록 돕는 안내 문구 * 서비스 유형: [예: 쇼핑몰 CS 봇, 금융 상담 어시스턴트, 내부 업무 자동화 봇]
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Interaction
Step 03 · Design
AI가 오답·실수를 했을 때 사용자 신뢰를 회복하고 자연스럽게 대화를 이어가는 오류 복구 경험을 설계합니다.
[특정 AI 서비스]에서 AI 오류 발생 시 사용자 신뢰를 회복하는 오류 복구 경험을 설계해 주세요. 설계 항목: 1) 오류 유형 분류 (잘못된 정보 제공 / 요청 이해 실패 / 기능 범위 초과 / 시스템 오류) 2) 유형별 사용자 인지 패턴과 감정 반응 예측 3) 각 유형에 대한 AI 오류 인정 + 대안 제시 대화문 (브랜드 톤앤매너 유지) 4) 오류 후 신뢰 회복을 위한 후속 인터랙션 설계 (확인 질문, 재시도 안내) 5) 동일 오류 반복 방지를 위한 사용자 피드백 수집 설계 * 서비스 유형: [예: 의료 정보 봇, 법률 상담 AI, 이커머스 추천 시스템]
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