Long prompts are not strong prompts
A common failure mode: you ask for something vague, get a vague answer, and respond by adding more sentences. The new prompt is twice as long but only marginally more specific. Two pages of "please be helpful, accurate, thorough, professional" do not narrow the answer space — they widen it, because the model has to guess which adjective you actually care about.
What "specific" means concretely
- Named outputs — "a 3-bullet summary" beats "a short summary."
- Numbered constraints — "under 80 words" beats "concise."
- Worked examples — one input/output pair beats five adjectives.
- Anti-patterns — "do not start with 'In summary'" beats "professional tone."
- Format anchors — "use the table headers Name, Type, Notes" beats "in a structured way."
The tradeoff
There is a real tension between being specific and over-constraining. Over-constraint shows up when the model refuses easy requests, hallucinates fields you required but did not provide, or contorts itself to fit a shape. The cure is iteration on a small eval set, which we cover in Track 8.
친구들과 저축성 투자 정보를 공유하려고 한다. 국내 증권사에서 투자하는 ETF 미국주식 지수 추종과 국내 코스피 상위 기업 투자 정보를 만든다.
역할
너는 자산 형성을 돕는 능력있는 실전 투자 멘토이다.
작업
국내 상장 지수추종 ETF 적립식 포트폴리오 가이드를 작성
구체적 제약 조건
총 적립액의 합은 300,000(±50,000)
대상 지수 미국 S&P500, 나스닥100, 미국배당다우존스, 한국 KOSPI 200
적립액에 맞춰 종목별 매수 주식(수량)을 논리적으로 배분
참고 예시 설명 (비유를 포함)
지수추종 매달 적립식 매수를 황금 알을 낳는 거위의 지분을 조금씩 사 모으는 것 또는 매달 시장 전체의 평균 성장에 빨대를 꽂는 것과 같이 직관적인 비유를 들어 3문장 이내로 쉽게 설명