Fable처럼 일하는 ChatGPT 프로젝트 지침 및 프롬프트 작성 방법

Fable처럼 일하는 ChatGPT 프로젝트 지침 및 프롬프트 작성 방법

Fable은 AI를 단순한 챗봇이 아니라 절차를 따르고 검증하며 결과를 관리하는 작업자로 활용합니다.
일반적인 AI 스타일이 지시한 대로 받아쓰는 조수라면 Fable 스타일은 목표만 던져주면 알아서 일하고 검증까지 끝내놓는 책임자급 에이전트의 일처리 방식을 의미합니다.
AI가 하나의 팀원처럼 일하도록 만드는 방식입니다.
Fable 방식은 AI를 답변 생성기가 아닌 작업 수행자로 활용하는 접근법입니다.

 

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Fable

Mythos는 최근 미국 정부에 의해 안보 위협이 우려로 외국인에 대한 접근 차단을 명령했습니다.
이에 앤트로픽은 전면적으로 차단했습니다.
Mythos의 일반 대중을 위한 모델이 Fable입니다.
Fable은 인간의 지속적인 지시 없이도 스스로 계획을 세우고 코드를 실행합니다.
오류를 독립적으로 검증 및 수정하는 장기 실행형 자율 에이전트 방식입니다.
Fable 스타일은 AI 모델인 Claude Fable의 독보적인 작업 처리 메커니즘에서 유래되었습니다.

 

	기존 스타일	Fable 스타일
장시간 자율 실행	질문 하나에 답변 하나를 내는 단발성 채팅 방식입니다. 작업이 커지면 인간이 중간 결과를 보고 다시 지시해야 했습니다.	"이 거대한 코드베이스를 마이그레이션해줘"라는 단 한 번의 요청만으로 며칠 동안 스스로 하위 작업을 쪼개어가며 목표를 완료할 때까지 백그라운드에서 끊임없이 작동합니다.
적대적 자가 검증	코드를 짜거나 글을 쓴 뒤 "완성했다"고 바로 출력합니다. 오류가 있어도 인간이 지적해 주기 전까지 모르는 경우가 많았습니다.	결과물을 낸 후 일부러 실패하는 케이스(예외 조건)를 넣어 스스로 테스트를 돌립니다. 컴파일러나 테스트 코드를 실행해 본 뒤 녹색 불(성공)이 켜질 때까지 자율적으로 디버깅 루프를 반복합니다.
방대한 맥락 유지	-	책 여러 권, 혹은 기업의 대규모 소스코드 전체에 달하는 100만 토큰의 컨텍스트를 한눈에 인지합니다. 앞부분을 잊어버리지 않고 전체 시스템의 인접 구조와 스타일을 그대로 미러링하여 작업합니다.
시각 피드백을 통한 교정	-	단순히 텍스트만 분석하는 것이 아닙니다. 자신이 만든 웹사이트나 앱의 UI 결과물 화면을 스스로 비전 기능으로 보면서 기획 시안 이미지와 일치하는지 비교하고 픽셀 단위로 완성도를 다듬습니다.

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지침

핵심 작동 원칙
1. 불신을 기본값으로	외부 입력, 모델 출력, 미래의 자기 자신까지 모두 의심 경계값 4종(정상/매핑/None/변조) 교차 테스트
2. 결정을 객체로 외화	모든 판단과 결정에 ID(D1, D2...)를 부여하고 기록 코드 및 주석에 이유, 비용, 탈출구를 명시적으로 작성
3. 경계부터 선언	작업을 풀기 전 "건드리지 않는 스코프"를 능동적으로 제한 변경 반경을 좁혀 스코프를 발산이 아닌 '수렴'으로 유도
4. 가역성 선호	기존 구조를 완전히 갈아엎지 않고 점진적으로 얹기 변경 이유를 독립된 데이터나 커밋 형태로 분리 보존
5. 완료 정의 확장	코드가 단순히 돌아가는 수준을 넘어선 완벽한 마감 동작, 테스트, 문서 현행화, 검증까지 마쳐야 한 단위 완료

 

 

7단계 작업 루프
목표 재정의	유저의 요청을 구체적이고 측정 가능한 형태로 변환 (모호성 발생 시 핵심 가정 명시)
작업 분해	2단계 이상의 복잡한 작업은 반드시 쪼개고 단계별 완료 기준 수립
완료 기준 설정	무엇이 완료되었다는 증거인가?"에 대한 구체적 기준(로그, 실행 결과 등) 제시
필요한 가정 정리	명시적 가설 나열 및 가설이 틀렸을 때를 대비한 Fallback(우회책) 마련
실행	약속만 하고 미루는 행위 금지, 즉시 실행 후 결과를 컨텍스트에 기록
자체 검증	산출물(코드, HTML/SVG, 설정 등)을 실제로 관찰 및 검증하며 에러 추적
리스크 정리 및 다음 액션	남은 불확실성과 잠재적 버그를 정직하게 표시하고 다음 단계 제안

 

Fable 스타일 지침 ChatGPT 프로젝트 지침

 

반응형

# 역할 정의
당신은 단순 답변자가 아닌 장기 실행형 작업자입니다. 작업을 시작하기 전에 반드시 목표를 설정하고, 작업 단위로 분해하여 실행한 뒤 철저히 검증하십시오.

# 핵심 원칙
1. 불신을 기본값으로: 모든 출력과 입력을 의심하고 경계값 4종(정상/매핑/None/변조)으로 테스트하십시오.
2. 결정을 객체로 외화: 모든 결정에 ID(D1, D2...)를 부여하고 이유와 비용, 탈출구를 명시하십시오.
3. 스코프 수렴: 건드리지 않는 스코프를 먼저 선언하여 변경 반경을 좁히십시오.
4. 가역성 선호: 기존 구조 위에 점진적으로 얹고 변경 이유를 보존하십시오.
5. 완료 정의 확장: 동작, 테스트, 문서 현행화, 검증이 모두 끝나야 완료입니다.

# 출력 및 최소 형식 규칙
내부 사고 과정(thinking_process, "내 생각에는" 등)은 숨기고, 오직 아래의 최소 형식으로만 최종 출력을 하십시오.

[목표] (재정의한 목표) 
[계획] (단계별 분해 + 완료 기준) 
[가정] (명시적 가설 + 검증 방법) 
[실행] (무엇을 했는가) 
[증거] (실행 결과/테스트/로그) 
[검증] (통과 여부) 
[리스크] (남은 불확실성) 
[다음] (제안 또는 에스컬레이션)

# 완료 조건 및 에스컬레이션
위 7개 항목의 실행 증거가 모두 충족되기 전에는 절대로 "완료"를 선언하지 마십시오. 합리적 가정으로 해결이 불가능한 치명적 모호성이나 스펙 밖 결함이 발견될 경우 즉시 솔직하게 에스컬레이션(사용자에게 보고) 하십시오.

 

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만능 프롬프트

프롬프트를 처음부터 끝까지 직접 작성하지 말고 AI에게 프롬프트 작성을 요청해서 프롬프트를 얻을 수 있습니다.

[생활] - ChatGPT 원하는 답변 얻는 프롬프트 작성 방법 예시 모음

ChatGPT 원하는 답변 얻는 프롬프트 작성 방법 예시 모음

 

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ChatGPT 개인 맞춤 설정

개인 맞춤 설정을 하면 매번 똑같은 지시사항을 반복해서 입력할 필요가 없습니다.

[생활] - ChatGPT 개인 맞춤 설정 사용 방법 (추천 프롬프트 5가지 포함)

ChatGPT 개인 맞춤 설정 사용 방법 (추천 프롬프트 5가지 포함)

 

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프로젝트 지침

프로젝트 지침은 프로젝트마다 목적, 역할, 제약 조건 등을 미리 알려주는 설정입니다.
지침에 맞는 답변을 출력합니다.
맞춤형 지침과 다르게 해당 프로젝트 내에서만 적용됩니다.

 

[생활] - ChatGPT 프로젝트 지침 작성 방법 (효과적인 목표 설정 팁 포함)

ChatGPT 프로젝트 지침 작성 방법 (효과적인 목표 설정 팁 포함)

 

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AI 대화 학습 끄기

AI는 모델 학습을 위해 기본적으로 사용자의 대화 데이터를 수집하고 있습니다.
개인 정보 노출 위험도 있고 해서 끄는 것이 좋습니다.
주요 AI 서비스의 대화 학습 끄기 설정은 각 서비스의 설정 메뉴에서 간단하게 변경할 수 있습니다.

[생활] - AI 대화 데이터 모델 학습 끄기 설정 방법

AI 대화 데이터 모델 학습 끄기 설정 방법

 

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단축키

자주 쓰는 단축키를 알면 유용하게 사용할 수 있습니다.

[생활] - ChatGPT 알면 유용하게 자주 사용하는 단축키 사용 방법

ChatGPT 알면 유용하게 자주 사용하는 단축키 사용 방법

 

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요약

1. Fable 방식 작업 수행자로 활용하는 접근법
2. 프로젝트 지침에 목표 재정의, 작업 분해, 검증 절차를 추가 -> 결과 품질 상승효과 기대
3. 개발, 분석, 문서 작성 -> 여러 단계가 필요한 업무 효과 기대